?分析認為，隨著能源互聯(lián)網、特高壓等新興業(yè)務形態(tài)的發(fā)展，能源行業(yè)的數據量將高于平均水平。如何將大數據技術在能源領域深入應用，充分發(fā)揮數據價值，成為新一代能源領袖企業(yè)的重要課題。
作者：中國電力報記者 李建發(fā)
導言：
這個數據大爆炸的時代，信息技術的重心從IT向DT傾斜，對于能源行業(yè)更是如此。作為經濟的腹地，能源行業(yè)的數據量最值得一提。分析認為，隨著能源互聯(lián)網、特高壓等新興業(yè)務形態(tài)的發(fā)展，能源行業(yè)的數據量將高于平均水平。如何將大數據技術在能源領域深入應用，充分發(fā)揮數據價值，成為新一代能源領袖企業(yè)的重要課題。
電視劇《歡樂頌》熱播，通過大數據技術，我們可以知道哪個女主最受男性歡迎。作為一種新的信息技術，大數據同樣可以為能源行業(yè)帶來一些新奇的變化。事實上，這種新奇的變化已經悄悄地開始了。
在近日舉辦的2016中國數據庫技術大會上，記者有幸同信息技術界的大咖們聊了聊能源大數據的那些事。永洪科技創(chuàng)始人&CEO何春濤告訴記者，大數據技術在能源領域的應用已經開始落地。“無論是從能源生產到能源消費，還是從能源傳輸到能源存儲，大數據所扮演的角色越來越不可或缺?！?br/>
有人說，大數據的真實價值就像漂浮在海洋中的冰山，第一眼只能看到冰山的一角，絕大部分都隱藏在表面之下。這句話對于能源行業(yè)同樣適用，隨著數據向能源行業(yè)不同業(yè)務領域的滲透，對海量數據的挖掘和運用已經成為推動行業(yè)發(fā)展的重要因素。正如永洪科技能源交通大客戶部總監(jiān)何振寧所言：“將大數據技術在能源領域深入應用，無疑將加速推進油氣、煤炭、風電、太陽能、核電等能源產業(yè)的發(fā)展的商業(yè)模式的創(chuàng)新?！?br/>
實現(xiàn)數據化運營
這個數據大爆炸的時代，信息技術的重心從IT向DT傾斜，對于能源行業(yè)更是如此。
永洪科技發(fā)布的《新一代BI行業(yè)應用白皮書》(下稱“白皮書”)顯示，全球數據量從2010年到2020年將增長50倍，達到前所未有的40ZB。中國2012年的數據量為364EB，占全球總數的13%，2020年將達到8600EB，所占比例將達21%。我國數據量的增長速度遠遠高于全球數據量總體增長速度。
作為經濟的腹地，能源行業(yè)的數據量最值得一提。分析認為，隨著能源互聯(lián)網、特高壓等新興業(yè)務形態(tài)的發(fā)展，能源行業(yè)的數據量將高于平均水平。
事實上，在這大量的數據中，真正有價值的數據或許并不會太多。根據白皮書，我國有價值的信息只能占到 33%，而真正發(fā)揮價值的數據只能占到5‰左右。對此，金風科技的項目經理杜雪峰認為，面對如此海量的數據，如何高效地運營這些數據，是能源行業(yè)首先需要解決的問題?！皵祿\營對能源企業(yè)的重要性凸顯，能源企業(yè)對深度分析方面的需求很大，數據化運營幫助能源企業(yè)以數據事實為基礎，以數據分析為引導，讓整個企業(yè)走都向數據化運營的高速軌道上來，這是領袖企業(yè)的必須選擇?！?br/>
也正因為如此，此前國家能源局等部門聯(lián)合發(fā)布的《關于推進“互聯(lián)網+”智慧能源發(fā)展的指導意見》(下稱“指導意見”)提出，要發(fā)展能源大數據服務應用，實施能源領域的國家大數據戰(zhàn)略?！?br/>
(上圖為電科院大數據平臺)
多領域覆蓋
指導意見提出，要積極拓展能源大數據的采集范圍，逐步覆蓋電、煤、油、氣等能源領域。實現(xiàn)多領域能源大數據的集成融合。建設國家能源大數據中心，逐漸實現(xiàn)與相關市場主體的數據集成和共享。促進各類數據資源整合，提升能源統(tǒng)計、分析、預測等業(yè)務的時效性和準確度。
而業(yè)界在這方面的嘗試已經開始。電力調度的過程涉及大量的數據，這給大數據技術提供了發(fā)揮的舞臺?！案黝愋畔⒉杉O備反饋回來的數據信息，結合電網實際運行參數，如電壓、電流、頻率、負荷等，通過一個設定的算法，來對電網安全、經濟運行狀態(tài)進行判斷。在這方面，我們和南網和合作項目已經落地。”何振寧說。
事實上，我國電力系統(tǒng)已從以往類型較為單一、增長較為緩慢的數據時代逐漸步入海量、多源、異構、分布控制產生、復雜、動態(tài)內聯(lián)的大數據時代。何振寧告訴記者，智能電網的最終目標是建設成為覆蓋發(fā)電、輸電、變電、配電、用電及調度等多個環(huán)節(jié)的全景實時系統(tǒng)，其可靠運行的基礎是電網全景實時數據采集、傳輸、存儲以及對累積的海量多源數據快速分析?！半S著智能電網建設的不斷深入和推進，電網運行和設備檢/監(jiān)測產生的數據量呈指數級增長，這需要相應的存儲和快速處理技術作為支撐。”具體到風電行業(yè)，數據大而散對企業(yè)的數據化運營構成挑戰(zhàn)?！熬湍蔑L機管理來說，由于風機散落在全國各地，而且數據量特別大，所以數據的搜集和加工非常困難。風電企業(yè)以往用的是比較傳統(tǒng)的數據庫，隨著數據量的增大以及數據需求的復雜化，構建大數據分析平臺顯得迫切。比如，我們?yōu)榻痫L科技做的數據分析平臺，可以構建很多模型做數據分析，進行數據價值發(fā)掘?！焙未簼f。
如何保障數據安全
事實上，對能源行業(yè)而言，大數據的價值還在于利用數據挖掘算法做預測工作。
還是以風電為例，風電大數據的預測工作包括環(huán)境預測、生產量預測、成本預測、功率預測、風險預測等方面。
“在機器學習的算法下面，我們現(xiàn)在可以對故障出現(xiàn)的時間進行預測，從而可以提前進行修復。通過大數據，能源行業(yè)能做到許多以前做不到的事情。利用數據挖掘進行預測等數據深度分析的需求越來越大?！焙握駥幷f。
此外，大數據技術還能對能源互聯(lián)網的發(fā)展提供支撐。國網能源研究院首席專家馮慶東認為，未來能源互聯(lián)網將具有多元大數據的特性。“能源互聯(lián)網本質上是通過能源基礎設施的數字化生產大數據、構建能源云平臺、實現(xiàn)能源交易與服務。”他說。
在能源互聯(lián)網時代，數據安全如何保障，這是能源企業(yè)普遍擔憂的問題。談及數據安全，何春濤告訴記者，作為信息技術服務商，大數據公司必須讓能源企業(yè)的數據更加安全。“能源企業(yè)涉及的數據，以往都是離線的，普通員工可以看到這些數據。現(xiàn)在我們做的這套系統(tǒng)，將數據進行集中管控，這樣就避免了普通員工對數據的泄漏。另外，數據分析的過程在平臺上來完成，這個過程需要設置更高的安全層級。通過基于行和列的數據模型，只有有權限的用戶才能看到數據。另外，對于預防黑客等外部竊取數據的行為，需要同安全、硬件、網絡等方面的廠商達成合作?！焙未簼f。
