能源大數據理念是將電力、石油、燃氣等能源領域數據進行綜合采集、處理、分析與應用的相關技術與思想。能源大數據不僅是大數據技術在能源領域的深入應用，也是能源生產、消費及相關技術革命與大數據理念的深度融合，將加速推進能源產業發展及商業模式創新。隨著信息化的深入和兩化的深度融合，大數據在石油石化行業應用的前景將越來越廣闊。

能源大數據市場現狀

石油天然氣行業的大數據仍處于起步階段。2014年石油行業共組織召開5場提高油氣行業信息化的會議，意在提高行業信息化程度，推廣大數據在行業內的應用。根據中國石油招標網的數據統計，2014年中國石油共發起建設12個與大數據有關的項目，其中東方物探、新疆塔里木油田及大慶油田在大數據領域的動作最多。項目建設內容多集中在建設油田勘探開發一體化數據中心、建設研究成果知識庫2個領域。這也說明目前國內油氣行業仍處在數據的采集、存儲階段，尚未上升到大數據挖掘分析的高度。

油氣行業長期以來處于壟斷地位，對于新技術的接受和推廣較為緩慢。但隨著國家大數據戰略的推行，大數據在能源行業必將展開應用。預計大數據也將寫入能源行業的十三五規劃，未來大數據必會成為油氣行業新的爆發點。

由于石油、煤炭等能源的生產是不可持續的，因此，國家在近年發布了一系列相關政策，明確提出將提高可再生能源的利用率，其中包括《關于互聯網+行動的指導意見》、《關于推進互聯網+智慧能源發展的指導意見》，都在指向新型的能源互聯網。

能源產業消費結構

中國能源消耗一直以煤炭為主，近年來天然氣、風電、水電等清潔能源占比緩慢提高。煤炭從2008年的占比70.3%降至2013年的66.0%，石油的消耗量始終保持在18%上下，天然氣由2008年的占比3.7%升至2013年的5.8%，水電、風電、核電從2008年的7.7%升至9.8%。煤炭的主導地位短期內不會產生太大變化。受國家環保政策支持，預計未來天然氣等清潔能源的消耗量將逐漸增大。

據調查機構BP最新發布的2035世界能源展望，煤炭從2000年以來增長最快的化石燃料(年均3.8%)變為增速最慢的燃料(年均0.8%)。這也反映了亞洲煤基工業化趨緩以及關鍵市場的氣價走低的趨勢。天然氣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%)。核電(年均1.8%)和水電(年均1.7%)的增長快于總體能源增速。

能源產業大數據市場需求

①石油行業的大數據需求

國內三大石油國企將成為推動石油大數據進展的主力。中國石油的數據中心，中石化的能源行業十三五規劃、煉油大數據、油品銷售大數據，中海油的海上石油勘探、海底地震，這些都是大數據與能源行業的結合點。

②電力行業的大數據需求

國家電網于2014年重新開始大數據的嘗試，并開始大力推動智能電網。智能電網的推廣，將帶動對大數據調節用電高峰的需求，家庭用電及工業用戶節能省電的需求，這些需求必將引發一系列智能設備、數據分析廠商的崛起。

能源大數據行業應用現狀

石油天然氣行業大數據

對石油行業來說，國內石油企業將會把更多的新技術應用于戰略決策、科技研發、生產經營和安全環保等各個領域，目的是為了從大數據資源中挖掘更多的財富和價值。大數據應用是石油行業信息化深入、IT與業務深度融合的必然，在我國石油石化行業應用的前景將越來越廣闊。隨著石油儲備的逐步減少，石油石化行業產業鏈中的勘探、開發難度日益增大，信息化的成熟度已經成為影響行業增長幅度的首要因素。

電力行業大數據

對電力行業來說，大數據是電力企業深化應用、提升應用層次、強化集團企業管控的有力技術手段。隨著電力企業各類IT系統對業務流程的基本覆蓋，采集到的數據量迅速增長。電力行業面臨的問題不僅僅是收集和存儲數據，而是圍繞數據采用相應的定量和統計信息，挖掘更加有價值的信息。利用大數據可對業務進行分析，加工成有用的數據，進而全面掌控企業業務。

能源產業大數據關鍵技術

能源大數據的發展也需要一些關鍵技術的支撐：

大數據傳輸及存儲技術

能源管控系統各個環節的運行數據及設備狀態在線監測數據將會帶來海量數據傳輸和存儲問題。

實時數據分析及處理技術

在未來的能源管控系統環境中，從采集、運輸環節，到儲存環節，都需要實時數據處理，借助大數據的分析技術可以從能源管控系統的海量數據中找出潛在的模態與規律，為決策人員提供決策支持。

大數據展示技術

包括可視化技術、空間信息流展示技術、歷史流展示技術等。

能源產業數據類型特點分析

體量大

是能源大數據的重要特征。隨著能源企業信息化和智慧能源的全面建設，數據采集的范圍、頻度顯著增加，能源數據飛速發展。

類型多

能源大數據涉及多種類型的數據，包括結構化數據、半結構化數據和非結構化數據。隨著石油行業中視頻應用的不斷增多，音、視頻等非結構化數據在能源數據中的占比進一步加大。

此外，能源大數據應用過程中還存在著對行業內外能源數據、天氣數據等多類型數據的大量關聯分析需求，這些都直接導致了能源數據類型的增加；

速度快

主要指對能源數據采集、處理、分析的速度。能源系統中業務對處理時限的要求比較高，實時處理是能源大數據的重要特征，這也是能源大數據與傳統的事后處理型的商業智能、數據挖掘間的最大區別。

數據即能量

能源大數據具有無磨損、無消耗、無污染、易傳輸的特性，并可以在使用過程中不斷精煉而增值，可以在保障用戶利益的前提下，在能源管控系統各個環節的低耗能、可持續發展方面發揮獨特而巨大的作用。

數據即交互

能源大數據與國民經濟社會存在廣泛而緊密的聯系，其價值不僅局限在石油系統內部，更體現在國民經濟運行、社會進步以及各行業創新發展等多個方面。

通過與行業外數據的交互融合，以及在此基礎上全方位的挖掘、分析和展現，必將使能源大數據發揮更大價值。

數據即共情

企業的根本目的在于創造客戶、創造需求，通過對用戶需求的充分挖掘和滿足，建立情感聯系，為廣大客戶提供更加優質、安全、可靠的能源服務。

能源大數據應用案例分析

作為國內能源領軍企業，中控智網集團在信息化建設方面已取得一定的成績，并積累了大量的業務數據，進一步加強大數據關鍵技術的研究和應用，對促進中控智網產業轉型升級、提升競爭力具有重要意義。

掌沃數據通過建立大數據中心，實現對中控智網集團企業業務數據的深層次價值挖掘，提升企業管理和運營能力，平臺采用當前業界先進的大數據處理技術和模式，構建業務松耦&中間性的大數據統計、分析和挖掘平臺。

通過資源的線性擴展，可實現單條信息秒級的在線處理性能、每日TB級數據離線分布式處理、PB級數據的存儲。

掌沃數據通過數據的關聯分析和預測能力，幫助中控智網集團企業經營和決策，進而打造“智慧化”企業，實現企業決策、運營、管理的智能化，應對企業內外部風險，提升企業的經濟效益和競爭力。

安全生產管理領域

對石油生產設備運行狀態、參數、設備維修記錄等數據進行分析，研究生產設備運行狀態管理、計劃檢修工期安排、以及設備運行風險預警等方面的大數據技術應用，進一步提高生產設備精細化管理水平。

能耗營銷管理領域

為積極適應進一步深化石油體制改革的總體要求，滿足中控智網集團石油企業參與石油市場化交易的新需要，研究探索石油營銷領域的大數據應用，實現區域化能耗統計、能耗歷史等數據的綜合分析，為全集團范圍內石油營銷提供信息化數據支撐。

人力資源管理領域

通過大數據技術探索人力資源管理基礎信息與其他業務數據的關聯關系。實現人資數據在相關業務應用系統中的共享，實現對員工的不同屬性（知識、技能、角色定位、價值觀等）指標進行細分，為全方位掌控公司人力資源現狀提供數據支持。

數據管理領域

通過對業務應用系統中積累的大量業務數據進行分析，對數據進行統一規范、統一流程管理，進一步提高數據治理管控水平，實現對現有信息化數據資產的有效利用。

制度標準管理領域

通過對公司管理制度和流程進行梳理，建立統一的制度流程分析規則，建立制度管理與應用的知識庫，實現各業務應用系統流程處理智能化輔助支持。

能源互聯網未來展望

能源產業鏈從最初的一個鏈狀結構，由能源生產端的電力、燃氣、油品，經過勘探、開采，到中間環節的傳輸、量化，再到各管網單位使用，已經逐漸變成一個網狀結構，也就是能源互聯網。

并且，在掌沃數據幫助企業建立能源大數據平臺之后，根據不同場景以SaaS的方式提供服務，可以提高企業效能和優化能力。

未來，能源互聯網一定是彼此合作、互聯互通的，在能源互聯網應用中非常重要的一點，就是要對每一個節點進行精準畫像，以能源用戶為中心，將各個用能設備、環節數據化。

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總結

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