未来能源互联网技术革命,能源产业大数据应用解析(三)

2019-01-24 09:44:00
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摘要: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。 (文章来源:CSDN 皙姑娘)

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