能源大數據理念是將電力、石油、燃氣等能源領域數據及人口、地理、氣象等其他領域數據進行綜合采集、處理、分析與應用的相關技術與思想。

能源大數據不僅是大數據技術在能源領域的深入應用，也是能源生產、消費及相關技術革命與大數據理念的深度融合，將加速推進能源產業發展及商業模式創新。

能源大數據發展背景

人類歷史文明發展的每一次變革都是圍繞著能源、資源利用效率的不斷提升而展開的，所以能源革命對于人類社會的發展意義重大，工業革命、信息化革命更是顛覆了我們如今的生活、工作以及社交方式。數據在本世紀的地位就像上世紀的石油，是社會發展和變革的動力，大數據技術已經越來越廣泛的運用于各個傳統行業。

系統整合是可持續能源未來所必需的：未來發展趨勢將向分布式能源系統轉移，并要求能源基礎設施之間的整合，比如光伏、電動汽車、小規模儲能及分布式熱力生產之間的系統整合，能源行業的格局一定是向著多種清潔能源互補、整合、多項傳輸及數字化管理方向發展。

國家對能源行業的轉型和智慧化升級也是相當重視的，互聯網+和智慧能源已經是我國重要的戰略方向。國家在近年發布了一系列相關政策，明確提出提高可再生能源的利用率，都在指向新型的、更智慧化的能源互聯網。

電改的政策也是向著多主體、更靈活、更市場化、更智慧化的方向在推動。大數據、人工智能在行業轉型過程中至關重要，值得深入研究、重點把握。

能源大數據市場規模

中國水電在過去15年發展十分迅速，從此前較低的水電裝機水平，提高到總裝機容量3.4億千瓦，裝機容量和發電量均居世界第一。近幾年我國能源消耗持續增高。天然氣年均增高1.9%，核電年均增高1.8%，水電年均增高1.7%，而石油的消耗量始終占總能源消耗的18%。

截至2017年底，水電總裝機容量達3.4億千瓦，約占全球水電裝機容量的30%，年發電量約1.2萬億千瓦時,占中國清潔能源發電量的70%。2017年，水電占全國發電量的19%左右。據預測，中國未來電力需求約10萬億千瓦時，其中水電2.5萬億千瓦時，將占1/4左右。

由于石油、煤炭等能源的生產是不可持續的，因此，國家在近年發布了一系列相關政策，明確提出將提高可再生能源的利用率，其中包括《關于互聯網+行動的指導意見》、《關于推進互聯網+智慧能源發展的指導意見》，都在指向新型的能源互聯網。

根據GTM Research的研究分析，到2020年，全世界電力大數據管理系統市場將達到38億美元的規模，電力大數據的采集、管理、分析與服務行業將迎來前所未有的發展機遇。

能源產業消費結構

中國能源消耗一直以煤炭為主，近年來天然氣、風電、水電等清潔能源占比緩慢提高。據調查機構BP最新發布的2035世界能源展望，煤炭從2000年以來增長最快的化石燃料(年均3.8%)變為增速最慢的燃料(年均0.8%)。這也反映了亞洲煤基工業化趨緩以及關鍵市場的氣價走低的趨勢。

天然氣是增速最快的化石燃料(年均1.9%)，而石油增速略高于煤炭(年均0.8%)。可再生能源是增速最快的燃料(年均6.3%)。核電(年均1.8%)和水電(年均1.7%)的增長快于總體能源增速。

能源大數據市場

國家對能源互聯網的布局必將帶動能源大數據的市場規模。考慮到未來能源消費結構的調整，以及國家對不同能源類型的投資力度，未來風電等清潔能源的市場潛力巨大。

風電行業本身市場及技術都不夠成熟，要實現大規模覆蓋需要較長時間。石油天然氣作為國家的戰略性能源，近五年內投資規模會有較大增長。

能源產業大數據市場需求

油氣行業傳統的勘探開采理論面臨瓶頸，從傳統地質，到開發地質再到石油儲藏描述，油氣開發理論已經不能滿足提高產量的需求。而這一傳統行業恰恰積累了大量的數據，大數據的出現為油氣的二次開發，甚至三次、四次開發，提供了更多的可能性。

不同的油田之間可從油氣勘探歷史上積累的數據中尋找一定的規律，并發現新的增長點。另外，在煉化、油品零售領域大數據的應用也比較廣泛。諸如煉廠煉油過程中收集的數據，油品零售站的用戶數據等，對同行業有很大的借鑒意義。

智能電網對于大數據的需求也很強烈。國家對于智能電網的推廣也為大數據的應用奠定了基礎。這些數據需求包括消費者用電的規律、家用電器的耗能數據等。未來電廠和個人用戶都將受益于電力大數據。

風電行業涉及硬件較多，而且分布區域較廣，因此也刺激了對大數據的需求。分布在野外的風電機組產生大量的數據，通過傳感器傳回到數據中心，利用大數據技術實時分析發電量，并據此預測可能發生的問題。

這樣的數據對于世界各地的風電場都有很大意義，能夠從很大程度上提高發電效率。未來在風電機組領域的數據交易將會非常活躍，企業用戶將成為交易主體。

能源大數據行業應用現狀

自2013年開始，電力、石油等能源細分行業就已經紛紛拉開了大數據開發應用的序幕。截止到去年，能源行業大數據應用市場規模已達8.29億元人民幣。其中，石油、天然氣作為國家戰略性能源，近5年投資規模都有較大增長。能源大數據行業的發展前景不容小覷。

目前大數據產業已經進入各傳統領域中，當然也包括能源行業，只是當前在能源業的應用還處于初級階段。具體來看，由于油氣行業長期以來處于壟斷地位，對新技術的接受和推廣較為緩慢。

因此，大數據在石油天然氣領域的應用仍處于起步階段。2013年，國內石油企業開始把大數據技術應用于戰略決策、科技研發、生產經營和安全環保各個領域，從大數據資源中挖掘更多價值。

石油天然氣行業大數據

石油天然氣行業的大數據仍處于起步階段。2014年石油行業共組織召開5場提高油氣行業信息化的會議，意在提高行業信息化程度，推廣大數據在行業內的應用。這也說明目前國內油氣行業仍處在數據的采集、存儲階段，尚未上升到大數據挖掘分析的高度。

原油煉制及油品銷售環節的大數據處于萌芽階段。企業對煉油大數據僅有概念性的了解。油氣行業長期以來處于壟斷地位，對于新技術的接受和推廣較為緩慢。

可以說國內油氣行業仍處在數據采集、存儲階段，尚未上升到大數據挖掘分析的高度，大數據在原油煉制及油品銷售環節的應用處于萌芽階段。但隨著國家大數據戰略的推廣，未來大數據必會成為油氣行業新的爆發點。

電力行業大數據

電力大數據在國內發展勢頭良好，國內較為落后。早在2013年，國家電力集團曾發起在電力行業推行大數據的嘗試，但很快終止了這次行動。

最近國家開始大力推行電力改革，鼓勵分布式電源主要采用“自發自用、余量上網、電網調節”的運營模式，積極發展融合先進儲能技術、信息技術的微電網和智能電網技術，確保可再生能源發電量依法全額保障性收購，這為分布式發電和新能源汽車在未來大規模接入電網創造條件。

風電等新能源大數據

自2015年，國家開始大力推行電力改革，鼓勵分布式電源采用“自發自用、余量上網、電網調節”的運營模式，積極發展融合先進儲能技術、信息技術的微電網以及智能電網技術，確保可再生能源發電量依法全額保障性收購，為分布式發電和新能源汽車在未來大規模接入電網創造了有利條件。

風電行業具有大數據幾個主要特征中的數據量大的特征，大數據的實時性也為風電行業提供精準的解決方案——實時數據采集和在線監測，幫助風電管理人員實時監控終端運行狀態，高效管理數據。

在風電行業中，近年來國家大力推行風力發電。風電行業具有大數據幾個主要特征中的數據量大的特征，大數據的實時性也為風電行業提供精準的解決方案——實時數據采集和在線監測，幫助風電管理人員實時監控終端運行狀態，高效管理數據。

智能終端與能源行業的結合

為智能化產品研發提供支持。將能源大數據、信息通訊與工業制造技術結合，通過對能源供給、消費、移動終端等不同數據源的數據進行綜合分析，設計開發出節能環保產品，提供付費低、能效高的能源使用與生活方式。

能源產業大數據關鍵技術

能源大數據的發展也需要一些關鍵技術的支撐：

大數據傳輸及存儲技術

電力系統各個環節的運行數據及設備狀態在線監測數據將會帶來海量數據傳輸和存儲問題。

實時數據分析及處理技術

在未來的電力系統環境中，從發電、輸變電環節，到用電環節，都需要實時數據處理，借助電力大數據的分析技術可以從電力系統的海量數據中找出潛在的模態與規律，為決策人員提供決策支持。

大數據展示技術

包括可視化技術、空間信息流展示技術、歷史流展示技術等。

能源產業數據類型特點分析

能源大數據可分為3類：

電網運行或設備檢測（監測）數據

主要包含在能量管理系統、配網管理系統、廣域量測管理系統、生產管理系統、電網調度管理系統、故障管理系統、圖像監控系統等。

能源營銷系統

如交易電價、售電量、用電客戶等方面的數據，主要包括營銷業務系統（SG186）、95598客戶服務系統、電能量計量系統、用電信息采集系統等。

能源企業管理數據

主要包括在協同辦公系統、企業資源計劃系統、物資電子商務平臺系統等。

能源大數據涉及發、輸、變、配、用、調各個環節，是跨單位、跨專業和跨業務的。智能電網的迅速發展使信息技術、通信技術與電力企業的生產管理快速融合，能源企業面臨著正在形成的大數據環境。

能源系統是最復雜的物理系統之一，具有地理位置分布廣泛、發電用電實時平衡、傳輸能量數量龐大、電能傳輸光速可達、通信調度高度可靠、實時運行從不停止、重大故障瞬間擴大等特點。

這些特點決定了電力系統運行時產生的數據數量龐大、增長快速、類型豐富。能源數據符合大數據的所有特征。

體量大

是電力大數據的重要特征。隨著電力企業信息化和智能電網的全面建設，數據采集的范圍、頻度顯著增加，電力數據飛速發展。

類型多

能源大數據涉及多種類型的數據，包括結構化數據、半結構化數據和非結構化數據。隨著電力行業中視頻應用的不斷增多，音、視頻等非結構化數據在電力數據中的占比進一步加大。

此外，能源大數據應用過程中還存在著對行業內外能源數據、天氣數據等多類型數據的大量關聯分析需求，這些都直接導致了能源數據類型的增加；

速度快

主要指對電力數據采集、處理、分析的速度。能源系統中業務對處理時限的要求比較高，實時處理是能源大數據的重要特征，這也是電力大數據與傳統的事后處理型的商業智能、數據挖掘間的最大區別。

數據即能量

能源大數據具有無磨損、無消耗、無污染、易傳輸的特性，并可以在使用過程中不斷精煉而增值，可以在保障電力用戶利益的前提下，在電力系統各個環節的低耗能、可持續發展方面發揮獨特而巨大的作用。

數據即交互

能源大數據與國民經濟社會存在廣泛而緊密的聯系，其價值不僅局限在電力工業內部，更體現在國民經濟運行、社會進步以及各行業創新發展等多個方面。

通過與行業外數據的交互融合，以及在此基礎上全方位的挖掘、分析和展現，必將使電力大數據發揮更大價值。

數據即共情

企業的根本目的在于創造客戶、創造需求，通過對電力用戶需求的充分挖掘和滿足，建立情感聯系，為廣大電力客戶提供更加優質、安全、可靠的電力服務。

能源大數據應用案例分析

作為國內發電側領軍企業，華能集團在信息化建設方面已取得一定的成績，并積累了大量的業務數據，進一步加強大數據關鍵技術的研究和應用，對促進華能產業轉型升級、提升競爭力具有重要意義。

微構科技通過建立大數據中心，實現對華能集團企業業務數據的深層次價值挖掘，提升企業管理和運營能力，平臺采用當前業界先進的大數據處理技術和模式，構建業務松耦&中間性的大數據統計、分析和挖掘平臺。

通過資源的線性擴展，可實現單條信息秒級的在線處理性能、每日TB級數據離線分布式處理、PB級數據的存儲。

微構科技通過數據的關聯分析和預測能力，指導華能集團企業經營和決策，進而打造“智慧化”企業，實現企業決策、運營、管理的智能化，應對企業內外部風險，提升企業的經濟效益和競爭力。

安全生產管理領域

對電力生產設備運行狀態、參數、設備維修記錄等數據進行分析，研究生產設備運行狀態管理、計劃檢修工期安排、以及設備運行風險預警等方面的大數據技術應用，進一步提高生產設備精細化管理水平。

電力營銷管理領域

為積極適應進一步深化電力體制改革的總體要求，滿足華能集團發電企業參與電力市場化交易的新需要，研究探索電力營銷領域的大數據應用，實現對客戶用電負荷、電量等歷史數據的綜合分析，為全集團范圍內電力營銷提供信息化數據支撐。

人力資源管理領域

通過大數據技術探索人力資源管理基礎信息與其他業務數據的關聯關系。實現人資數據在相關業務應用系統中的共享，實現對員工的不同屬性（知識、技能、角色定位、價值觀等）指標進行細分，為全方位掌控公司人力資源現狀提供數據支持。

數據管理領域

通過對業務應用系統中積累的大量業務數據進行分析，對數據進行統一規范、統一流程管理，進一步提高數據治理管控水平，實現對現有信息化數據資產的有效利用。

制度標準管理領域

通過對公司管理制度和流程進行梳理，建立統一的制度流程分析規則，建立制度管理與應用的知識庫，實現各業務應用系統流程處理智能化輔助支持。

能源互聯網未來展望

能源產業鏈從最初的一個鏈狀結構，由能源生產端的電力、燃氣、油品，經過勘探、開采，到中間環節的傳輸、量化，再到電力單位使用，已經逐漸變成一個網狀結構，也就是能源互聯網。

每一個用能機構(包括家庭、機構、社區)都會變成能源互聯網上最重要的節點。整個網絡的連接節點構建的大數據平臺，利用大數據對能源生產、使用的完整的數據分析，讓能源互聯網真正實現高效的運轉。

并且，在微構科技幫助企業建立能源大數據平臺之后，根據不同場景以SaaS的方式提供服務，可以提高企業效能和優化能力。

未來，能源互聯網一定是彼此合作、互聯互通的，在能源互聯網應用中非常重要的一點，就是要對每一個節點進行精準畫像，以能源用戶為中心，將各個用能設備、環節數據化。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的未来能源互联网技术革命，能源产业大数据应用解析的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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