京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
如何用正确姿势拥抱电力大数据
在能源互联网时代,无论是传统电力、油气公司还是科技、新能源企业,都在琢磨着向能源大数据投怀送抱,那么问题来了,怎样的拥抱姿势才正确?
【概念】当能源遇上大数据
如果说在互联网诞生时,有人号称“在网上没人知道你是一条狗”,那么在大数据时代,我们不但知道是不是一条狗,而且知道是公还是母、爱吃什么粮、什么时候睡……因为数据已经渗透到每一个行业和业务领域,不再只是生产过程中产生的信息和资料,而是成为重要的生产因素。
所谓“三分技术,七分数据,得数据者得天下”,我们无疑已进入一个数据为王的时代。由此延伸出来的能源大数据理念,就是将电力、石油、燃气等能源领域数 据以及人口、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,它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。
目前,能源大数据理念尚处于逐步发展过程中,在当下,我们不妨先把视野放诸国外,寻觅一些他山之石,看看渐成模式的“国外的月亮”。
参考国网能源研究院的相关资料,国外能源大数据的应用模式大致可归为三类:
应用之一:对接智能电网优化需求响应
也就是通过将能源生产、消费数据与内部智能设备、客户信息、电力运行等数据结合,充分挖掘客户行为特征,提高能源需求预测准确性,发现电力消费规律,提升企业运营效率效益。
对于电网企业来说,这个模式能够提高企业经营决策中所需数据的广度与深度,增强对企业经营发展趋势的洞察力和前瞻性,有效支撑决策管理。
案例插播:AutoGrid帮助横跨美国的电力系统寻求需求方优化方案
在美国,对需求极为敏感的市场和电力系统项目并不需要实时检验,但当需求方管理日益成为全球电力运营的一个重要部分时,大数据应用也变得日益重要。而大数据公司AutoGrid的价值就在于此,可以帮助电网各端匹配电力供应和需求,降低电网各端的成本。
AutoGrid收集并处理其客户接入智能电网的 智能仪表等设备的数据,面向其客户或合作方提供需求响应优化及管理系统,实现实时资源预测、资源优化、自动需求响应、客户通知引擎和事后分析等功能。对于 发电企业的客户来说,AutoGrid可以预测发电情况和电网负荷,实现优化调度;对用电企业的客户而言,可以预测用电量,结合电价信息,进行需求响应。
应用之二:能源数据综合服务平台
该模式通过建设一个分析与应用平台,集成能源供给、消费、相关技术的各类数据,为包括政府、企业、学校、居民等不同类型参与方提供大数据分析和信息服务。该模式中,电网企业具有资金、技术、数据资源等方面优势,具备成为综合服务平台提供方的条件。
案例插播:美国得克萨斯州奥斯丁市实施的以电力为核心的智慧城市项目
该项目以智能电网设备为基础,采集了包括智能家电、电动汽车、太阳能光伏等类型详细用电数据以及燃气、供水数据,形成一个能源数据的综合服务平台。
奥斯丁智慧城市项目商业模式示意图
该项目已在节能环保、新技术推广、研发测试等方面发挥了重要的平台服务支撑作用。一是在消费者能源管理方面,为居民能源消费、住宅节能、交通出行等方面 提供优化建议,促进节能环保。例如,识别环保住宅的能耗降低比例可达27%;对居民太阳能电池板安装朝向进行优化,可使发电量增加49%等。二是为企业提 供电动汽车、智能家电等产品开发与技术测试服务。例如,将电力数据与汽车里程、分时电价、油价数据结合,可提供电动汽车性能分析、充电站布局优化,并根据 用户习惯确定最佳充电时间等服务。
应用之三:支撑智能化节能产品研发
该模式主要将能源大数据、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,为用户提供付费低、能效高的能源使用与生活方式。
以智能家居产品为例,该模式既可为居民用户提供节能降费服务以及快捷便利的用户体验,也可对能源企业尤其是电力企业改善用户侧需求管理、减少发电装机等方面发挥作用。正在美国走向普及的智能电表也 是一例,它具有电量结算功能,在整个电网范围内标识售电商和用户,可通过更换芯片更换售电商。该模式中,电网企业不一定具备产品研发优势,但可利用电力数 据采集与分析方面的优势,既可通过与设备制造商合作改进用户需求侧管理,也可通过共同参与研发并在产品销售中获取收益。
案例插播:美国NEST公司研发智能恒温器产品
该产品可以通过记录用户的室内温度数据,智能识别用户习惯,并将室温调整到最舒适状态。
NEST产品商业模式示意图
该模式可以实现产品制造商、电力企 业、用户三方共赢:作为产品制造商的NEST公司免费获得合作企业提供的部分电力数据,借此完善预测算法,并通过多种方式(恒温器设备、互联网、分析报 告)展示分析结果;电力企业在智能恒温器支持下,改进需求侧管理,节约发电装机与调峰成本;用户使用产品自动控制房间温度,并节省用电费用。据报道,售价 250美元的Nest恒温器每年可在电费和供热开支方面为家庭节省173美元,一年时间已节省了2.25亿千瓦时的能量,相当于2900万美元费用。
该商业模式已得到谷歌公司的高度关注和认可,目前NEST公司已被谷歌公司收购。谷歌公司力图借该模式推动其在新能源领域的全方位战略布局。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01在数据驱动决策的时代,企业与从业者每天都会面对海量数据——电商平台的用户行为数据、金融机构的信贷风险数据、快消品牌的营销 ...
2026-04-01在数字化转型的浪潮中,企业数据已从“辅助运营的附属资源”升级为“驱动增长的核心资产”,而一套科学、可落地的企业数据管理方 ...
2026-04-01在数字化时代,每一位用户与产品的交互都会留下可追溯的行为轨迹——电商用户的浏览、加购、下单,APP用户的注册、登录、功能使 ...
2026-03-31在日常数据统计、市场调研、学术分析等场景中,我们常常需要判断两个分类变量之间是否存在关联(如性别与消费偏好、产品类型与满 ...
2026-03-31在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的职场实战与认证考核中,“可解释性建模”是核心需求之一——企业决策中,不仅需要 ...
2026-03-31多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)作为深度学习中最基础、最经典的神经网络模型,其结构设计直接决定了模型的拟合能力、 ...
2026-03-30在TensorFlow深度学习实战中,数据集的加载与预处理是基础且关键的第一步。手动下载、解压、解析数据集不仅耗时费力,还容易出现 ...
2026-03-30在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“无监督分组、挖掘数据内在聚类规律”是高频核心需求——电商场景中 ...
2026-03-30机器学习的本质,是让模型通过对数据的学习,自主挖掘规律、实现预测与决策,而这一过程的核心驱动力,并非单一参数的独立作用, ...
2026-03-27在SQL Server数据库操作中,日期时间处理是高频核心需求——无论是报表统计中的日期格式化、数据筛选时的日期类型匹配,还是业务 ...
2026-03-27在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系与职场实操中,高维数据处理是高频且核心的痛点——随着业务场景的复杂化 ...
2026-03-27在机器学习建模与数据分析实战中,特征维度爆炸、冗余信息干扰、模型泛化能力差是高频痛点。面对用户画像、企业经营、医疗检测、 ...
2026-03-26在这个数据无处不在的时代,数据分析能力已不再是数据从业者的专属技能,而是成为了职场人、管理者、创业者乃至个人发展的核心竞 ...
2026-03-26