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能源大数据从构想到实践

发布时间:2019-08-15 16:37:05

  作为实现 互联+ 的重要一环,能源大数据在整个能源体系中的中枢作用,正得到确认。

  在国务院近日发布的 互联+ 行动指导意见中,对 互联+ 智慧能源这一行动的具体目标包括,实现能源生产领域的智能化、不同类型能源的互联互通、的电子商务交易等。

  这一切目标的实现,均离不开大数据的应用。

  公开信息则显示,能源大数据正在逐渐从此前的构想进入到实践层面。

  近日,河北电科院透露,该院研发的河北首个 火电能耗大数据平台 已采用了托管服务器运行方式,标志着该平台正式进入到全面推广应用的阶段。

  根据此前发布的互联+行动指导意见,其中给出的大数据应用的具体模式,包括能源企业对设备的检修以及调度、数据挖掘后所衍生的各种增值服务等。

  而在更早前发改委以及银监会出台的《能效信贷指引》中,则鼓励和指导银行业金融机构积极开展能效信贷业务。

  就这份指引来看,无论是在贷前的尽职调查、节能技术和效益评估、质押登记,还是贷后的信贷质量监控和风险预警等,都离不开大数据的应用。

  不过,也有业内人士认为,能源领域的大数据能够走多远,除了受现行环境、业务模式等制约外,传感器等硬件设备上的不足也不容忽视。毕竟,对于能源领域而言,其大数据更多是基于实时采集的动态数据,而非简单的基于互联的静态数据,相应硬件的技术水平能否跟得上,显得至关重要。

  商业模式日渐清晰

  根据河北电科院发布的信息,该院的技术专家们将进一步利用 火电能耗大数据平台 进行数据分析,随后为发电厂提供能耗检测、节能评估等技术服务,并为电厂开展节能发电调度、机组运行优化、节能技改等工作决策的时效性、科学性提供有力的技术支撑。

  上述平台的运行模式,可以看作是 互联+ 行动指导意见中的一种。

  综合来看,目前基于大数据的业务模式主要包括这几个方面,通过实时数据的采集来监测设备的运行、对采集的数据进行挖掘利用。

  具体而言,在实时数据方面,则包括鼓励能源企业运用大数据技术对设备状态、电能负载等数据进行分析挖掘与预测,开展精准调度、故障判断和预测性维护,提高能源利用效率和安全稳定运行水平。

  在数据的挖掘利用方面,主要包括对能源设备的实时监测数据进行挖掘和分析后,除了用于第一点所提到的故障判断外,还可以与金融机构等合作,将其作为资产评估、风险控制等的依据和标准,以及用于对于制造业相应环节的反馈。比如互联+行动指导意见中提到的鼓励制造企业利用物联、云计算、大数据等技术,整合产品全生命周期数据,形成面向生产组织全过程的决策服务信息,为产品优化升级提供数据支撑。

  此外,在面向制造业的服务业方面,则鼓励企业基于互联开展故障预警、远程维护、质量诊断、远程过程优化等增值服务,拓展产品价值空间,实现从制造向 制造+服务 的转型升级。

  根据此前发布的《能效信贷指引》,无论是在贷前的尽职调查、节能技术和效益评估、质押登记,还是贷后的信贷质量监控和风险预警等方面,都离不开大数据的应用。而就综合信息来看,出于防范信贷风险的考虑,银行是最舍得为大数据产品 掏腰包 的金融机构之一。

  不容忽视的硬件因素

  或许是看中了能源大数据这一无可比拟的重要性,与之相关的概念正在遍地开花。

  资料显示,包括许多上市公司,甚至是此前与能源行业、IT行业均没有任何关联的企业,也将能源互联、大数据等作为转型的方向之一。

  对此,有市场分析人士表示,能源领域的大数据能够走多远,除了受现行环境、业务模式等制约外,传感器等硬件设备方面的不足也不容忽视。毕竟,对于能源领域而言,其大数据更多是基于实时采集的动态数据,而非简单的基于互联的静态数据,相应硬件的技术水平能否跟得上至关重要。

  更进一步来看,就数据采集以及传输的复杂性而言,新能源电站的实现难度要高于传统的火电电站。

  以一座规模达到50MW的火电电站来看,数据采集周期为10S,整个系统近2万个数据点,每天要产生约8G的数据量。

  整个系统包括硬件和软件两部分。硬件部分包括智能环境监测站、高性能现场计算机、无线通讯设备等。作为工业级硬件产品,对其关键的指标均有严格的要求,包括超宽温环境(满足宽温状态-40 80℃)、高精度(关键监测设备偏差 0.1%)、集成化(与主要数据链高度集成,实时链接)等。可以说,作为一个涉及众多数据接入点的产品,无论从硬件方面,还是软件方面,都有很高的门槛。 上述市场分析人士表示。

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