你好,游客 登录 注册 搜索
背景:
阅读新闻

从IT到DT:大数据如何为能源行业创造价值?

[日期:2016-05-24] 来源:中国软件资讯网  作者:中国电力报记者 李建发 [字体: ]

  分析认为,随着能源互联网、特高压等新兴业务形态的发展,能源行业的数据量将高于平均水平。如何将大数据技术在能源领域深入应用,充分发挥数据价值,成为新一代能源领袖企业的重要课题。

大数据

  导言:

  这个数据大爆炸的时代,信息技术的重心从IT向DT倾斜,对于能源行业更是如此。作为经济的腹地,能源行业的数据量最值得一提。分析认为,随着能源互联网、特高压等新兴业务形态的发展,能源行业的数据量将高于平均水平。如何将大数据技术在能源领域深入应用,充分发挥数据价值,成为新一代能源领袖企业的重要课题。

  电视剧《欢乐颂》热播,通过大数据技术,我们可以知道哪个女主最受男性欢迎。作为一种新的信息技术,大数据同样可以为能源行业带来一些新奇的变化。事实上,这种新奇的变化已经悄悄地开始了。

  在近日举办的2016中国数据库技术大会上,记者有幸同信息技术界的大咖们聊了聊能源大数据的那些事。永洪科技创始人&CEO何春涛告诉记者,大数据技术在能源领域的应用已经开始落地。“无论是从能源生产到能源消费,还是从能源传输到能源存储,大数据所扮演的角色越来越不可或缺。”

  有人说,大数据的真实价值就像漂浮在海洋中的冰山,第一眼只能看到冰山的一角,绝大部分都隐藏在表面之下。这句话对于能源行业同样适用,随着数据向能源行业不同业务领域的渗透,对海量数据的挖掘和运用已经成为推动行业发展的重要因素。正如永洪科技能源交通大客户部总监何振宁所言:“将大数据技术在能源领域深入应用,无疑将加速推进油气、煤炭、风电、太阳能、核电等能源产业的发展的商业模式的创新。”

  实现数据化运营

  这个数据大爆炸的时代,信息技术的重心从IT向DT倾斜,对于能源行业更是如此。

  永洪科技发布的《新一代BI行业应用白皮书》(下称“白皮书”)显示,全球数据量从2010年到2020年将增长50倍,达到前所未有的40ZB。中国2012年的数据量为364EB,占全球总数的13%,2020年将达到8600EB,所占比例将达21%。我国数据量的增长速度远远高于全球数据量总体增长速度。

  作为经济的腹地,能源行业的数据量最值得一提。分析认为,随着能源互联网、特高压等新兴业务形态的发展,能源行业的数据量将高于平均水平。

  事实上,在这大量的数据中,真正有价值的数据或许并不会太多。根据白皮书,我国有价值的信息只能占到 33%,而真正发挥价值的数据只能占到5‰左右。对此,金风科技的项目经理杜雪峰认为,面对如此海量的数据,如何高效地运营这些数据,是能源行业首先需要解决的问题。“数据化运营对能源企业的重要性凸显,能源企业对深度分析方面的需求很大,数据化运营帮助能源企业以数据事实为基础,以数据分析为引导,让整个企业走都向数据化运营的高速轨道上来,这是领袖企业的必须选择。“

  也正因为如此,此前国家能源局等部门联合发布的《关于推进“互联网+”智慧能源发展的指导意见》(下称“指导意见”)提出,要发展能源大数据服务应用,实施能源领域的国家大数据战略。

  (上图为电科院大数据平台)

  多领域覆盖

  指导意见提出,要积极拓展能源大数据的采集范围,逐步覆盖电、煤、油、气等能源领域。实现多领域能源大数据的集成融合。建设国家能源大数据中心,逐渐实现与相关市场主体的数据集成和共享。促进各类数据资源整合,提升能源统计、分析、预测等业务的时效性和准确度。

  而业界在这方面的尝试已经开始。电力调度的过程涉及大量的数据,这给大数据技术提供了发挥的舞台。“各类信息采集设备反馈回来的数据信息,结合电网实际运行参数,如电压、电流、频率、负荷等,通过一个设定的算法,来对电网安全、经济运行状态进行判断。在这方面,我们和南网和合作项目已经落地。”何振宁说。

  事实上,我国电力系统已从以往类型较为单一、增长较为缓慢的数据时代逐渐步入海量、多源、异构、分布控制产生、复杂、动态内联的大数据时代。何振宁告诉记者,智能电网的最终目标是建设成为覆盖发电、输电、变电、配电、用电及调度等多个环节的全景实时系统,其可靠运行的基础是电网全景实时数据采集、传输、存储以及对累积的海量多源数据快速分析。“随着智能电网建设的不断深入和推进,电网运行和设备检/监测产生的数据量呈指数级增长,这需要相应的存储和快速处理技术作为支撑。”具体到风电行业,数据大而散对企业的数据化运营构成挑战。“就拿风机管理来说,由于风机散落在全国各地,而且数据量特别大,所以数据的搜集和加工非常困难。风电企业以往用的是比较传统的数据库,随着数据量的增大以及数据需求的复杂化,构建大数据分析平台显得迫切。比如,我们为金风科技做的数据分析平台,可以构建很多模型做数据分析,进行数据价值发掘。”何春涛说。

  如何保障数据安全

  事实上,对能源行业而言,大数据的价值还在于利用数据挖掘算法做预测工作。

  还是以风电为例,风电大数据的预测工作包括环境预测、生产量预测、成本预测、功率预测、风险预测等方面。

  “在机器学习的算法下面,我们现在可以对故障出现的时间进行预测,从而可以提前进行修复。通过大数据,能源行业能做到许多以前做不到的事情。利用数据挖掘进行预测等数据深度分析的需求越来越大。”何振宁说。

  此外,大数据技术还能对能源互联网的发展提供支撑。国网能源研究院首席专家冯庆东认为,未来能源互联网将具有多元大数据的特性。“能源互联网本质上是通过能源基础设施的数字化生产大数据、构建能源云平台、实现能源交易与服务。”他说。

 

  在能源互联网时代,数据安全如何保障,这是能源企业普遍担忧的问题。谈及数据安全,何春涛告诉记者,作为信息技术服务商,大数据公司必须让能源企业的数据更加安全。“能源企业涉及的数据,以往都是离线的,普通员工可以看到这些数据。现在我们做的这套系统,将数据进行集中管控,这样就避免了普通员工对数据的泄漏。另外,数据分析的过程在平台上来完成,这个过程需要设置更高的安全层级。通过基于行和列的数据模型,只有有权限的用户才能看到数据。另外,对于预防黑客等外部窃取数据的行为,需要同安全、硬件、网络等方面的厂商达成合作。”何春涛说。





收藏 推荐 打印 | 录入:elainebo | 阅读:
本文评论   查看全部评论 (0)
表情: 表情 姓名: 字数
点评:
       
评论声明
  • 尊重网上道德,遵守中华人民共和国的各项有关法律法规
  • 承担一切因您的行为而直接或间接导致的民事或刑事法律责任
  • 本站管理人员有权保留或删除其管辖留言中的任意内容
  • 本站有权在网站内转载或引用您的评论
  • 参与本评论即表明您已经阅读并接受上述条款