未来能源互联网技术革命,能源产业大数据应用解析(二)

2019-01-24 09:40:00
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摘要: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。

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。 (文章来源:CSDN 皙姑娘)

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