亚博买球网址能源大数据的概念是对电力、石油、天然气等能源领域的数据和人口、地理、地理等其他领域的数据进行综合收集、处理、分析和应用的相关技术和思想。气象学。
能源大数据不仅是大数据技术在能源领域的深度应用，更是能源生产、消费及相关技术革命与大数据理念的深度融合，将加速能源领域的发展。行业和商业模式创新。
亚博买球网址能源大数据发展背景
人类历史和文明发展的每一次变化，都围绕着能源和资源利用效率的不断提高。因此，能源革命对人类社会的发展意义重大。工业革命和信息革命颠覆了我们目前的生活、工作和社交方式。本世纪数据的状况就像上世纪的石油。它是社会发展和变革的动力。大数据技术在各个传统行业的应用越来越广泛。
可持续能源未来需要系统集成：未来趋势将转向分布式能源系统，需要光伏、电动汽车、小型储能和分布式供热等能源基础设施之间的集成 能源行业之间的系统集成必须朝着多元清洁能源互补、融合、多元传输、数字化管理的方向发展。
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国家也高度重视能源产业的转型和智能化升级。互联网+和智慧能源已经是我国重要的战略方向。近年来，国家出台了一系列相关政策，明确提出要提高可再生能源的利用率，都指向了一个新的、更智能的能源互联网。
电力改革政策也在朝着多主体、更灵活、更市场化、更智能的方向推进。大数据和人工智能在产业转型过程中至关重要，值得深入研究和重点把握。
亚博买球网址能源大数据市场规模
中国水电在过去的15年里发展非常迅速，从以前的低水平水电装机容量发展到总装机容量3.4亿千瓦，装机容量和发电量均居世界第一。发电。近年来，我国能源消费量不断增加。天然气年均增长1.9%，核电年均增长1.8%，水电年均增长1.7%，石油能耗始终占总能耗的 18%。
截至2017年底，水电总装机容量达到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，水电约占全国发电量的19%。预计中国未来电力需求约10万亿千瓦时中国能源消费结构数据，其中水电2.5万亿千瓦时约占1/4。
由于石油、煤炭等能源的生产不可持续，国家近年来出台了一系列相关政策，明确提出要提高可再生能源的利用率，包括《关于互联网+的指导意见》行动》、《关于促进互联网+智慧能源发展的指导意见》，都指向新能源互联网。
据GTM Research研究分析，到2020年，全球电力大数据管理系统市场规模将达到38亿美元，电力大数据采集、管理、分析和服务行业将迎来前所未有的发展机遇。
能源行业消费结构
中国的能源消费一直以煤炭为主。近年来，天然气、风电、水电等清洁能源占比缓慢提升。根据调查机构 BP 最新发布的《2035 年世界能源展望》，煤炭已从 2000 年以来增长最快的化石燃料（年均 3.8%）变为增长最慢的燃料（年均 0. 8%）。这也反映了亚洲以煤炭为基础的工业化放缓以及主要市场天然气价格走低的趋势。
未来40年的能源结构
天然气是增长最快的化石燃料（1.每年 9%），而石油的增长速度略快于煤炭（0.每年 8%）。可再生能源是增长最快的燃料（6.每年 3%）。核电（1.8% p.a.）和水电（1.7% p.a.）的增长快于整体能源增长。
能源大数据市场
国家布局能源互联网必将带动能源大数据市场规模。考虑到未来能源消费结构的调整和国家对不同能源类型的投资，未来风电等清洁能源的市场潜力巨大。
风电行业本身的市场和技术还不够成熟，要实现大规模覆盖还需要很长时间。石油和天然气作为国家战略能源，近五年投资规模将大幅增长。
能源行业大数据市场需求
油气行业传统的勘探生产理论面临瓶颈。从传统地质学中国能源消费结构数据，到开发地质学，再到储油描述，油气开发理论已经不能满足增产的需要。而这个传统行业已经积累了大量的数据。大数据的出现，为油气二次开发，甚至三次、四次开发提供了更多可能。
不同的油田可以从油气勘探历史积累的数据中找到一定的规律，发现新的增长点。此外，大数据在炼油和油品零售领域的应用也很广泛。如炼油厂炼油过程中采集的数据、油品零售站的用户数据等，对同行业有很大的参考意义。
智能电网也对大数据有着强烈的需求。国家对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模式、家用电器能耗数据等。未来，无论是电厂还是个人用户，都将受益于电力大数据。
风电行业涉及的硬件多，分布区域广，这也刺激了对大数据的需求。分布在野外的风力发电机产生大量数据，通过传感器传回数据中心，利用大数据技术实时分析发电情况，并据此预测可能出现的问题。
这样的数据对世界各地的风电场意义重大，可以大大提高发电效率。未来风电领域的数据交易将非常活跃，企业用户将成为交易主体。
能源大数据行业应用现状
2013年以来，电力、石油等能源子行业开始了大数据的开发和应用。截至去年，能源行业大数据应用市场规模已达到8.29亿元。其中，石油和天然气作为国家战略能源，近五年投资规模有较大增长。能源大数据产业的发展前景不容小觑。
目前，大数据产业已经进入各个传统领域，当然包括能源行业，但在能源行业的应用还处于起步阶段。具体而言，由于油气行业长期处于垄断地位，新技术的接受和推广相对缓慢。
因此，大数据在油气领域的应用仍处于起步阶段。 2013年，国内石油企业开始将大数据技术应用于战略决策、科技研发、生产经营、安全环保等各个领域，挖掘大数据资源的更多价值。
油气行业大数据
石油和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场油气行业信息化提升大会，旨在提高行业信息化程度，推动行业大数据应用。这也说明国内油气行业还处于数据采集和存储阶段，还没有上升到大数据挖掘和分析的高度。
原油精炼和成品油销售大数据尚处于起步阶段。公司对提炼大数据只有概念上的理解。油气行业长期处于垄断地位，新技术的接受和推广相对缓慢。
可以说，国内油气行业还处于数据采集和存储阶段，还没有上升到大数据挖掘和分析的水平。大数据在原油炼制和成品油销售中的应用尚处于起步阶段。但随着国家大数据战略的推进，未来大数据必将成为油气行业新的引爆点。
电力行业大数据
电力大数据在中国发展势头良好，但相对落后。早在2013年，国电就发起了在电力行业实施大数据的尝试，但很快就被终止了。
近期，国家开始大力推进电力改革，鼓励分布式电源主要采取“自发自用、富余并网、调网”的运行模式，积极发展微电网以及融合先进储能技术和信息技术的智能电网技术。确保可再生能源发电依法足额购买，为未来分布式发电和新能源汽车大规模并网创造条件。
风电等新能源大数据
2015年以来，国家大力推进电力改革，鼓励分布式电源采用“自发自用、富余并网、调网”的运行模式，积极发展微电网和智能电网集先进的储能技术和信息技术于一体。技术保障依法足额、有保障地购买可再生能源发电，为分布式发电和新能源汽车未来大规模并网创造有利条件。
风电行业在大数据的几个主要特征中具有数据量大的特征。大数据的实时性也为风电行业提供了精准的解决方案——实时数据采集和在线监控中国能源消费结构数据，帮助风电管理者实时监控终端运行状态，高效管理数据。
在风电行业，国家近年来大力推广风电。在大数据的几个主要特征中，风电行业具有数据量大的特征。大数据的实时性也为风电行业提供了精准的解决方案——实时数据采集和在线监控，帮助风电管理者实时监控终端运行状态，高效管理数据。
智能终端与能源产业的结合
为智能产品开发提供支持。结合能源大数据、信息通信和工业制造技术，通过综合分析能源供应、消费、移动终端等不同数据源的数据，设计开发节能环保产品，提供低成本，高效的能源利用和生活。方式。
能源行业大数据关键技术
能源大数据的发展也需要一些关键技术的支持：
大数据传输与存储技术
电力系统各环节运行数据和设备状态的在线监测数据会带来海量的数据传输和存储问题。
实时数据分析处理技术
在未来的电力系统环境中，从发电、输变电到用电，都需要实时数据处理。借助电力大数据分析技术，可以从电力系统的海量数据中发现潜在模型。它为决策者提供决策支持。
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
能源行业数据类型特征分析
能源大数据可以分为三类：
电网运行或设备检测（监控）数据
主要包括能源管理系统、配网管理系统、广域计量管理系统、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
交易电价、售电量、用电客户等数据，主要包括营销业务系统（SG186）、95598客服系统、电能计量系统、用电信息采集系统等。
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能源企业管理数据
主要包括协同办公系统、企业资源规划系统、物资电商平台系统等。
能源大数据涉及发电、输电、变电、配电、利用和调整等各个环节，是跨单位、跨专业、跨业务的。智能电网的快速发展，使得信息技术、通信技术和电力企业的生产管理迅速融合，能源企业面临着新兴的大数据环境。
能源系统是最复杂的物理系统之一，具有地域分布广、发电用电实时平衡、传输能量巨大、电能传输光速、通信调度高可靠、实时永不停止的时间运行，以及重大故障瞬时扩展等特性。
这些特点决定了电力系统运行过程中产生的数据量巨大、增长迅速、类型丰富。能源数据符合大数据的所有特征。
体型大
是电力大数据的一个重要特征。随着电力企业信息化和智能电网的全面建设，数据采集的范围和频率显着增加，电力数据发展迅速。
种类繁多
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。随着电力行业视频应用的不断增加，音频、视频等非结构化数据在电力数据中的占比进一步提升。
此外，在能源大数据的应用过程中，行业内外也存在大量对能源数据、天气数据等各类数据的关联分析需求，直接导致能源大数据的增加。数据类型；
快
主要指电力数据采集、处理和分析的速度。能源系统中的业务对处理时限的要求比较高。实时处理是能源大数据的一个重要特征，这也是电力大数据与传统后处理商业智能和数据挖掘的最大区别。
数据就是能量
能源大数据具有无磨损、无消耗、无污染、易传输的特点，在使用过程中可以不断提炼增值。它在能源和可持续发展方面发挥着独特而巨大的作用。
数据就是交互
能源大数据与国民经济和社会有着广泛而密切的联系。其价值不仅限于电力行业，还体现在国民经济运行、社会进步、各行业创新发展等方面。
通过与行业外数据的交互和整合，并在此基础上进行全方位的挖掘、分析和展示，必将使电力大数据发挥更大的价值。
数据就是同理心
企业的根本目的是创造客户，创造需求。通过充分挖掘和满足电力用户的需求中国能源消费结构数据，建立情感联系，为广大电力用户提供更加优质、安全、可靠的电力服务。
能源大数据应用案例分析
作为国内发电领域的龙头企业，华能集团在信息化建设方面取得了一定成绩，积累了大量业务数据，进一步加强了大数据关键技术的研究和应用，推动了转型升级和转型升级。华能产业升级。竞争力很重要。
微结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度价值挖掘，提升企业管理运营能力。中级大数据统计分析挖掘平台。
通过资源的线性扩展，可实现单条消息秒级在线处理性能、日TB级数据离线分布式处理、PB级数据存储。
维维科技通过数据关联分析和预测能力指导华能集团的经营决策，进而打造“智能”企业，实现企业决策、经营、管理智能化，应对内外部企业风险，提升企业。经济效率和竞争力。
安全生产管理
分析电力生产设备运行状态、参数、设备维修记录等数据，研究大数据技术在生产设备运行状态管理、计划检修计划、设备运行风险预警等方面的应用，进一步完善生产设备管理水平精度。
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求，研究探索大数据在电力市场化的应用。电力营销领域中国能源消费结构数据，实现客户用电负荷和用电量的历史数据。公司综合分析，为全集团电力营销提供信息化数据支持。
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系。实现相关业务应用系统中的人力资源数据共享，实现员工不同属性（知识、技能、角色定位、价值观等）指标的细分，为全面掌控公司人力资源状况提供数据支撑.
数据管理领域
通过分析业务应用系统中积累的大量业务数据，对数据进行统一标准化、统一流程化管理，进一步提高数据治理管控水平，实现数据的有效利用现有的基于信息的数据资产。
机构标准管理领域
通过梳理公司的管理制度和流程，建立统一的制度和流程分析规则，建立系统管理和应用知识库，实现对各类业务应用系统流程处理的智能化辅助支撑。
能源互联网的未来
能源产业链从最初的链结构，从能源生产端的电、气、油产品，经过勘探开采，到中间环节的传递和量化，再到能源生产端，逐渐形成一个网状结构。动力装置的使用。这就是能源互联网。
每个用能组织（包括家庭、机构和社区）都将成为能源互联网上最重要的节点。全网连接节点搭建的大数据平台，利用大数据分析能源生产和使用的完整数据，让能源互联网真正实现高效运行。
另外，维维科技帮助企业搭建能源大数据平台后，根据不同场景以SaaS的形式提供服务，可以提高企业效率和优化能力。
亚博买球网址未来，能源互联网必须相互合作、互联互通。能源互联网应用中很重要的一点就是要精准剖析每个节点，聚焦能源用户。改变。
