能源大数据理念是将电力、石油、燃气等能源领域数据及人口、地理、气象等其他领域数据进行综合采集、处理、分析与应用的相关技术与思想。

能源大数据不仅是大数据技术在能源领域的深入应用，也是能源生产、消费及相关技术革命与大数据理念的深度融合，将加速推进能源产业发展及商业模式创新。

能源大数据发展背景

人类历史文明发展的每一次变革都是围绕着能源、资源利用效率的不断提升而展开的，所以能源革命对于人类社会的发展意义重大，工业革命、信息化革命更是颠覆了我们如今的生活、工作以及社交方式。数据在本世纪的地位就像上世纪的石油，是社会发展和变革的动力，大数据技术已经越来越广泛的运用于各个传统行业。

系统整合是可持续能源未来所必需的：未来发展趋势将向分布式能源系统转移，并要求能源基础设施之间的整合，比如光伏、电动汽车、小规模储能及分布式热力生产之间的系统整合，能源行业的格局一定是向着多种清洁能源互补、整合、多项传输及数字化管理方向发展。

国家对能源行业的转型和智慧化升级也是相当重视的，互联网+和智慧能源已经是我国重要的战略方向。国家在近年发布了一系列相关政策，明确提出提高可再生能源的利用率，都在指向新型的、更智慧化的能源互联网。

电改的政策也是向着多主体、更灵活、更市场化、更智慧化的方向在推动。大数据、人工智能在行业转型过程中至关重要，值得深入研究、重点把握。

能源大数据市场规模

中国水电在过去15年发展十分迅速，从此前较低的水电装机水平，提高到总装机容量3.4亿千瓦，装机容量和发电量均居世界第一。近几年我国能源消耗持续增高。天然气年均增高1.9%，核电年均增高1.8%，水电年均增高1.7%，而石油的消耗量始终占总能源消耗的18%。

截至2017年底，水电总装机容量达3.4亿千瓦，约占全球水电装机容量的30%，年发电量约1.2万亿千瓦时,占中国清洁能源发电量的70%。2017年，水电占全国发电量的19%左右。据预测，中国未来电力需求约10万亿千瓦时，其中水电2.5万亿千瓦时，将占1/4左右。

由于石油、煤炭等能源的生产是不可持续的，因此，国家在近年发布了一系列相关政策，明确提出将提高可再生能源的利用率，其中包括《关于互联网+行动的指导意见》、《关于推进互联网+智慧能源发展的指导意见》，都在指向新型的能源互联网。

根据GTM Research的研究分析，到2020年，全世界电力大数据管理系统市场将达到38亿美元的规模，电力大数据的采集、管理、分析与服务行业将迎来前所未有的发展机遇。

能源产业消费结构

中国能源消耗一直以煤炭为主，近年来天然气、风电、水电等清洁能源占比缓慢提高。据调查机构BP最新发布的2035世界能源展望，煤炭从2000年以来增长最快的化石燃料(年均3.8%)变为增速最慢的燃料(年均0.8%)。这也反映了亚洲煤基工业化趋缓以及关键市场的气价走低的趋势。

天然气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%)。核电(年均1.8%)和水电(年均1.7%)的增长快于总体能源增速。

能源大数据市场

国家对能源互联网的布局必将带动能源大数据的市场规模。考虑到未来能源消费结构的调整，以及国家对不同能源类型的投资力度，未来风电等清洁能源的市场潜力巨大。

风电行业本身市场及技术都不够成熟，要实现大规模覆盖需要较长时间。石油天然气作为国家的战略性能源，近五年内投资规模会有较大增长。

能源产业大数据市场需求

油气行业传统的勘探开采理论面临瓶颈，从传统地质，到开发地质再到石油储藏描述，油气开发理论已经不能满足提高产量的需求。而这一传统行业恰恰积累了大量的数据，大数据的出现为油气的二次开发，甚至三次、四次开发，提供了更多的可能性。

不同的油田之间可从油气勘探历史上积累的数据中寻找一定的规律，并发现新的增长点。另外，在炼化、油品零售领域大数据的应用也比较广泛。诸如炼厂炼油过程中收集的数据，油品零售站的用户数据等，对同行业有很大的借鉴意义。

智能电网对于大数据的需求也很强烈。国家对于智能电网的推广也为大数据的应用奠定了基础。这些数据需求包括消费者用电的规律、家用电器的耗能数据等。未来电厂和个人用户都将受益于电力大数据。

风电行业涉及硬件较多，而且分布区域较广，因此也刺激了对大数据的需求。分布在野外的风电机组产生大量的数据，通过传感器传回到数据中心，利用大数据技术实时分析发电量，并据此预测可能发生的问题。

这样的数据对于世界各地的风电场都有很大意义，能够从很大程度上提高发电效率。未来在风电机组领域的数据交易将会非常活跃，企业用户将成为交易主体。

能源大数据行业应用现状

自2013年开始，电力、石油等能源细分行业就已经纷纷拉开了大数据开发应用的序幕。截止到去年，能源行业大数据应用市场规模已达8.29亿元人民币。其中，石油、天然气作为国家战略性能源，近5年投资规模都有较大增长。能源大数据行业的发展前景不容小觑。

目前大数据产业已经进入各传统领域中，当然也包括能源行业，只是当前在能源业的应用还处于初级阶段。具体来看，由于油气行业长期以来处于垄断地位，对新技术的接受和推广较为缓慢。

因此，大数据在石油天然气领域的应用仍处于起步阶段。2013年，国内石油企业开始把大数据技术应用于战略决策、科技研发、生产经营和安全环保各个领域，从大数据资源中挖掘更多价值。

石油天然气行业大数据

石油天然气行业的大数据仍处于起步阶段。2014年石油行业共组织召开5场提高油气行业信息化的会议，意在提高行业信息化程度，推广大数据在行业内的应用。这也说明目前国内油气行业仍处在数据的采集、存储阶段，尚未上升到大数据挖掘分析的高度。

原油炼制及油品销售环节的大数据处于萌芽阶段。企业对炼油大数据仅有概念性的了解。油气行业长期以来处于垄断地位，对于新技术的接受和推广较为缓慢。

可以说国内油气行业仍处在数据采集、存储阶段，尚未上升到大数据挖掘分析的高度，大数据在原油炼制及油品销售环节的应用处于萌芽阶段。但随着国家大数据战略的推广，未来大数据必会成为油气行业新的爆发点。

电力行业大数据

电力大数据在国内发展势头良好，国内较为落后。早在2013年，国家电力集团曾发起在电力行业推行大数据的尝试，但很快终止了这次行动。

最近国家开始大力推行电力改革，鼓励分布式电源主要采用“自发自用、余量上网、电网调节”的运营模式，积极发展融合先进储能技术、信息技术的微电网和智能电网技术，确保可再生能源发电量依法全额保障性收购，这为分布式发电和新能源汽车在未来大规模接入电网创造条件。

风电等新能源大数据

自2015年，国家开始大力推行电力改革，鼓励分布式电源采用“自发自用、余量上网、电网调节”的运营模式，积极发展融合先进储能技术、信息技术的微电网以及智能电网技术，确保可再生能源发电量依法全额保障性收购，为分布式发电和新能源汽车在未来大规模接入电网创造了有利条件。

风电行业具有大数据几个主要特征中的数据量大的特征，大数据的实时性也为风电行业提供精准的解决方案——实时数据采集和在线监测，帮助风电管理人员实时监控终端运行状态，高效管理数据。

在风电行业中，近年来国家大力推行风力发电。风电行业具有大数据几个主要特征中的数据量大的特征，大数据的实时性也为风电行业提供精准的解决方案——实时数据采集和在线监测，帮助风电管理人员实时监控终端运行状态，高效管理数据。

智能终端与能源行业的结合

为智能化产品研发提供支持。将能源大数据、信息通讯与工业制造技术结合，通过对能源供给、消费、移动终端等不同数据源的数据进行综合分析，设计开发出节能环保产品，提供付费低、能效高的能源使用与生活方式。

能源产业大数据关键技术

能源大数据的发展也需要一些关键技术的支撑：

大数据传输及存储技术

电力系统各个环节的运行数据及设备状态在线监测数据将会带来海量数据传输和存储问题。

实时数据分析及处理技术

在未来的电力系统环境中，从发电、输变电环节，到用电环节，都需要实时数据处理，借助电力大数据的分析技术可以从电力系统的海量数据中找出潜在的模态与规律，为决策人员提供决策支持。

大数据展示技术

包括可视化技术、空间信息流展示技术、历史流展示技术等。

能源产业数据类型特点分析

能源大数据可分为3类：

电网运行或设备检测（监测）数据

主要包含在能量管理系统、配网管理系统、广域量测管理系统、生产管理系统、电网调度管理系统、故障管理系统、图像监控系统等。

能源营销系统

如交易电价、售电量、用电客户等方面的数据，主要包括营销业务系统（SG186）、95598客户服务系统、电能量计量系统、用电信息采集系统等。

能源企业管理数据

主要包括在协同办公系统、企业资源计划系统、物资电子商务平台系统等。

能源大数据涉及发、输、变、配、用、调各个环节，是跨单位、跨专业和跨业务的。智能电网的迅速发展使信息技术、通信技术与电力企业的生产管理快速融合，能源企业面临着正在形成的大数据环境。

能源系统是最复杂的物理系统之一，具有地理位置分布广泛、发电用电实时平衡、传输能量数量庞大、电能传输光速可达、通信调度高度可靠、实时运行从不停止、重大故障瞬间扩大等特点。

这些特点决定了电力系统运行时产生的数据数量庞大、增长快速、类型丰富。能源数据符合大数据的所有特征。

体量大

是电力大数据的重要特征。随着电力企业信息化和智能电网的全面建设，数据采集的范围、频度显著增加，电力数据飞速发展。

类型多

能源大数据涉及多种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。随着电力行业中视频应用的不断增多，音、视频等非结构化数据在电力数据中的占比进一步加大。

此外，能源大数据应用过程中还存在着对行业内外能源数据、天气数据等多类型数据的大量关联分析需求，这些都直接导致了能源数据类型的增加；

速度快

主要指对电力数据采集、处理、分析的速度。能源系统中业务对处理时限的要求比较高，实时处理是能源大数据的重要特征，这也是电力大数据与传统的事后处理型的商业智能、数据挖掘间的最大区别。

数据即能量

能源大数据具有无磨损、无消耗、无污染、易传输的特性，并可以在使用过程中不断精炼而增值，可以在保障电力用户利益的前提下，在电力系统各个环节的低耗能、可持续发展方面发挥独特而巨大的作用。

数据即交互

能源大数据与国民经济社会存在广泛而紧密的联系，其价值不仅局限在电力工业内部，更体现在国民经济运行、社会进步以及各行业创新发展等多个方面。

通过与行业外数据的交互融合，以及在此基础上全方位的挖掘、分析和展现，必将使电力大数据发挥更大价值。

数据即共情

企业的根本目的在于创造客户、创造需求，通过对电力用户需求的充分挖掘和满足，建立情感联系，为广大电力客户提供更加优质、安全、可靠的电力服务。

能源大数据应用案例分析

作为国内发电侧领军企业，华能集团在信息化建设方面已取得一定的成绩，并积累了大量的业务数据，进一步加强大数据关键技术的研究和应用，对促进华能产业转型升级、提升竞争力具有重要意义。

微构科技通过建立大数据中心，实现对华能集团企业业务数据的深层次价值挖掘，提升企业管理和运营能力，平台采用当前业界先进的大数据处理技术和模式，构建业务松耦&中间性的大数据统计、分析和挖掘平台。

通过资源的线性扩展，可实现单条信息秒级的在线处理性能、每日TB级数据离线分布式处理、PB级数据的存储。

微构科技通过数据的关联分析和预测能力，指导华能集团企业经营和决策，进而打造“智慧化”企业，实现企业决策、运营、管理的智能化，应对企业内外部风险，提升企业的经济效益和竞争力。

安全生产管理领域

对电力生产设备运行状态、参数、设备维修记录等数据进行分析，研究生产设备运行状态管理、计划检修工期安排、以及设备运行风险预警等方面的大数据技术应用，进一步提高生产设备精细化管理水平。

电力营销管理领域

为积极适应进一步深化电力体制改革的总体要求，满足华能集团发电企业参与电力市场化交易的新需要，研究探索电力营销领域的大数据应用，实现对客户用电负荷、电量等历史数据的综合分析，为全集团范围内电力营销提供信息化数据支撑。

人力资源管理领域

通过大数据技术探索人力资源管理基础信息与其他业务数据的关联关系。实现人资数据在相关业务应用系统中的共享，实现对员工的不同属性（知识、技能、角色定位、价值观等）指标进行细分，为全方位掌控公司人力资源现状提供数据支持。

数据管理领域

通过对业务应用系统中积累的大量业务数据进行分析，对数据进行统一规范、统一流程管理，进一步提高数据治理管控水平，实现对现有信息化数据资产的有效利用。

制度标准管理领域

通过对公司管理制度和流程进行梳理，建立统一的制度流程分析规则，建立制度管理与应用的知识库，实现各业务应用系统流程处理智能化辅助支持。

能源互联网未来展望

能源产业链从最初的一个链状结构，由能源生产端的电力、燃气、油品，经过勘探、开采，到中间环节的传输、量化，再到电力单位使用，已经逐渐变成一个网状结构，也就是能源互联网。

每一个用能机构(包括家庭、机构、社区)都会变成能源互联网上最重要的节点。整个网络的连接节点构建的大数据平台，利用大数据对能源生产、使用的完整的数据分析，让能源互联网真正实现高效的运转。

并且，在微构科技帮助企业建立能源大数据平台之后，根据不同场景以SaaS的方式提供服务，可以提高企业效能和优化能力。

未来，能源互联网一定是彼此合作、互联互通的，在能源互联网应用中非常重要的一点，就是要对每一个节点进行精准画像，以能源用户为中心，将各个用能设备、环节数据化。