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& & & &传统能源行业要想向能源互联网转型，用好大数据是其前提条件。
　　同样作为国家战略，也已成为国家下一个创新、竞争和发展的前沿，必然成为企业提升核心竞争力的战略制高点。
　　应对电力大数据的发展，国家电网有何响应？
　　本期急先锋带来走进大数据，看国家如何抢占大数据战略制高点？并带来电力大数据战略规划方案以及你一定要知道的几种能源大数据应用技术。
　　全球能源互联网下的大数据战略
　　在时下的流行语中，很难找出一个比&大数据&更吸引眼球的术语了。1980年，阿尔文&托夫勒在《第三次浪潮》中预言了信息时代的到来会带来数据爆发，约翰&梅西在1998年的美国高等计算机系统协会大会上首次提出&大数据&一词。什么是大数据这一概念目前尚未形成统一的定义。
　　几种代表性的观点如下：麦肯锡认为&大数据是指无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合&;维基百科认为&大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集&;全球最具权威的IT研究与顾问咨询公司&&高德纳公司认为&大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产&。
　　大数据时代已经来临，它将在众多领域掀起变革的巨浪，这是勿庸置疑的事实，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值，而对于电网企业来说，大数据的应用同样会促进企业的跨越发展。
　　大数据的本质是事物的时域、空域记录，并非事物的描述数据对于大数据的特点，IT界通常用Volume、Velocity、Variety、Value这4个V来概括。Volume，指数据体量巨大，从TB级别跃升到PB乃至EB级别;Variety，指数据类型繁多。
　　除了传统的结构化数据，大量非结构化、半结构化数据如网络日志、音频、视频、图片等;Value，指价值密度低，但大数据分析的价值高。价值密度的高低与数据总量的大小成反比，以视频为例，一部一小时的视频，在连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒;Velocity，指变化速度快。大数据不仅量大，而且变化快，大数据的应用依赖于对数据的快速处理。但在笔者看来，对大数据作4V特点的概括是现象而非本质总结。
　　其实人类文明就是大数据的记录与应用积累，当今社会进入了信息时代，信息化的本质是用IT技术和方法描述世界，描述事物的内在本质、过程规律和业务规则，信息化的应用过程就是在描述好事物的软件系统中实现人工和/或机器记录，大数据的本质是事物的时域、空域记录，并非事物的描述数据，大数据成为热门是因为信息化、互联网、终端的普及和应用让我们进入了一个机器自动记录的时代，爆炸性增长的记录数据使传统的人工、单机/单节点的机器处理能力无法完成记录的分析、挖掘，由此催生了和大数据概念并推动人工智能的工程应用，机器学习等技术就是机器处理大数据及大数据应用高级模式。
　　大数据应用的本质是推导规律、预知未来，并非简单的统计分析在信息化时代以前，人类就有典型的大数据应用，如视觉美学总结的黄金分割，社会学中的在特定时空范围内存在的&二八&理论。大数据应用的本质是推导规律、预知未来，并非简单的统计分析。在信息化时代，大数据极大依赖信息化及其应用，开展大也必须应用信息化方法与手段，符合信息化业务驱动、目标导向等原则，没有目标的大数据平台建设或挂大数据&羊头&不利于信息化建设和大数据应用。
　　而互联网大数据与企业大数据是有区别的，互联网本质是跨区域的信息化网络基础设施，其大量的内容服务和居于互联网社交软件并不存在描述事物的过程即没有对象模型，人们应用互联网留下了应用记录，分析这些大数据记录的前提是重新构建记录的对象，对记录标识特征。企业信息化一般经过业务标准化和业务流程梳理过程，所以企业的大数据是存在对象描述，但企业应用的困难是我们建设的系统在对象描述上不统一、对象上的记录不完整。
　　所以互联网大数据与企业大数据应用尽管原理与方法一致，但分析工作的重点是有区别的。互联网公司在开展大数据分析的工具、技术方法不完全适用于企业，更不能把互联网大数据的平台建设当做企业大数据应用工作的全部。
　　区别好对象模型数据与记录数据是大数据分析的基础，尽管描述事物对象的数据也可以达到PB级，如人类的基因图谱、地球大气层流动模型、电网的网络结构模型等，这些数据不是大数据，在这些对象模型上构建软件并记录的业务变化是大数据。所以在大数据应用方面存在两类数据的预处理，一类是模型数据预处理，另一类是记录数据预处理。模型层面的预处理本质是信息化建设方案的科学性、合理性。记录的完整性很大程度上也是取决于信息化方案，同时也取决于信息系统的应用过程。
　　一旦软件上线，再作数据治理来解决模型之间的不一致性或对记录的二次&模型化&加工是一种方法论上的误导，正确的方法应该是依据企业架构和行业解决方案完善信息化架构，实现企业信息化架构规范和引导下的信息系统建设和应用，在企业层面统筹企业模型、统筹系统结构和功能界面、统一业务系统应用规范。企业的数据治理必须在建设方案中完成，系统建成系统后的数据治理是无效的，当然在系统运行过程中数据库的技术数据治理是必须的。
　　大数据应用在电网领域大有可为在电网企业中，电量数据是一组典型的大数据。客户和客户的电表台账是电量数据的宿主对象，采集系统中对客户和电表台账进行建模，各用户电表的时序记录就是电量大数据。下面结合国网江苏电力开展的负荷预测大数据应用简述大数据应用方法。
　　首先是数据预处理。对象模型的预处理，依托营配调一体化，建立客户和电表台账与电网供电逻辑关系，构建电网各电压层级直至各台区到用户的关联模型;记录数据的预处理，对电量记录电度值进行年度节假日除权回原，去除电量的节假日因素，去除记录奇点和内插补全个别记录缺点等。
　　其次是分行业回归建立日电量与气温、湿度等因素用电模型，依据实时运行方式累计各台区日电量、日负荷，完成各区域、各电压等级的电量和负荷预测模型的构建，并构建模型机器学习，保持模型的时效性。
　　最后，由大数据平台给预测模型导入实时气温与前一时段的电量和负荷，实现短期、超短期的全网负荷预测。同样原理，关联宏观GDP与电量指数，结合业扩包装量变化，实现中长期负荷预测。
　　2015年,江苏电网以全样本的用户每日实时采集用电数据，结合十多年用电、业扩、气象等历史数据，建立起涵盖全省各地区、分行业以及25万专变用户和40万台公用变压器的包括温度、湿度、节假日、周末等要素的多维度用电影响模型，模型包含的数据关联关系超过110亿项，开展负荷中长期、短期、超短期预测工作，有效指导了生产工作。
　　此外，电量大数据的应用在行业内外还有大量的可应用价值，如从用电设备节能潜力分析全社会节能潜力、大用户用电特征分析行业产能利用情况、居民用户家庭活动特征等，大数据应用在电网领域大有可为。
　　作为国家战略，大数据已成为国家下一个创新、竞争和发展的前沿，也必然成为企业提升核心竞争力的战略制高点。
　　中国信息通信研究院近期发布的《2015年中国大数据发展调查报告》预测，今年中国大数据市场规模将达到115.9亿元，增速达38%;预计2016年至2018年中国大数据市场规模还将维持40%左右的高速增长。
　　今年1月，国网公司正式启动企业级大数据平台的研发和试点工作。目前，大数据技术已经在电网运行、经营管理、优质服务三大业务领域得到广泛应用，推动国家电网从&业务驱动&向&数据驱动&转变。
　　优势在哪里
　　电网业务数据大致分为三类：一是电力企业生产数据，如发电量、电压稳定性等方面的数据;二是电力企业运营数据，如交易电价、售电量、用电客户等方面的数据;三是电力企业管理数据，如ERP、一体化平台、协同办公等方面的数据。
　　国网智能电网研究院的数据显示，截至去年年底，国家电网公司管理结构化数据49.75TB，非结构化数据213TB，营销基础数据130TB，用电信息采集数据达43TB，且信息化数据平均每天以10TB的速度增长。
　　国家电网公司信息通信部主任王继业表示，研究和应用大数据是提质增效和推动电网发展方式、公司发展方式转变的迫切要求。国家电网公司&三集五大&体系和坚强智能电网建设，积累了体量大、类型多、价值高、速度快等典型大数据特征的运营数据，具备了推广大数据应用的基础条件。
　　应用哪些领域
　　电网运行。以推动智能电网创新发展为出发点，积极推进大数据技术在智能电网发、输、变、配、调、用六大环节的广泛应用。
　　经营管理。以促进公司经营管理模式创新发展为出发点，积极推进大数据技术在电网规划、配网运行、运营监测和人财物集约化管理等方面的广泛应用。
　　优质服务。以促进优质服务能力提升和新型业务形态发展为出发点，积极推进大数据技术在智能电表增值服务、电动汽车运营管理和需求侧管理等方面的广泛应用。
　　试点效果怎么样
　　国网山东电力：借助大数据的预警、监测和分析，今年1月至6月，全省10千伏线路故障停电同比下降30.1%，延期送电同比下降70.8%;全省开展配网不停电作业84734次，同比增长171%，多供电量2.7亿千瓦时;深化配电自动化实用化应用，馈线自动化正确动作784次，分界开关正确动作1237次，减少停电23.4万时B户。
　　国网江苏电力：以用户信息采集数据为样本，开展负荷预测工作。今年4月份，江苏电力用大数据预测8月6日将迎来今年最大负荷值8440万千瓦，实际上在8月5日出现了最高负荷值8480万千瓦，预测准确率99.53%。
　　国网福建电力：通过对城区配变负荷、设备、客户以及气温数据的挖掘分析，开展城网配变重过载预警分析场景应用，识别出52台新增重载配变、13台新增过载配变，预警准确率超过80%。
　　国网客户服务中心：目前，客服中心日均处理话务请求量35万余件。为进一步提高人工服务接通率，减少客户的等待时间，客服中心依托大数据技术，建立了&实时话务展现及预测&&基于故障事件用户感知度的主动服务&等场景应用，工作效率显著提升。例如，通过应用实时话务展现及预测场景，人工服务接通率提升了8%左右，服务效率和效果进一步得到优化。
　　下一步应用重点
　　2015年~2016年，国家电网公司将完成企业级大数据平台设计研发工作，并在总部及26家省公司部署实施。
　　到2020年，国家电网公司将在现有一体化信息平台基础上，建成总部和省公司两级部署的具有国际先进水平的基于云架构的企业级大数据平台，大数据成为推动智能电网创新发展的关键核心技术。
　　以下是亚信集团大数据资深专家李国欢的精彩发言。作为中国最牛的老牌通信公司、最早提出要做产业互联网领航者，这是亚信第一次全方位对外梳理能源大数据，指出了能源大数据存在的问题、能源大数据的价值目标，更重要的是他们给出了一个非常完整的电力大数据战略规划方案。5000多字，很长，但是真的值得看。没时间？可以先收藏了，找个完整的时间好好读一遍。能源行业的大领导们，读完记得早点下手布局。
　　精彩观点
　　1、在价值链中的不同环节，大数据的价值目标不同。在发电环节，大数据应该服务于发电端经济、高效以及清洁环保；在输变电环节，大数据应该服务于坚强的智能电网；在用电环节，大数据应该服务于智能互动。
　　2、电力行业感觉是一个相对独立的能源行业，但实际上与其他行业，包括和房地产、金融、智能社区、智能市政等数据都是有关系的。各个行业数据的融合，是我们未来要加大整个电力大数据应用的思路，但现在其他行业的数据还难以获取。
　　3、五大发电集团的很多数据和电网的数据，怎么样能够协同，怎么样能去融合，现在还没有办法做到，但是未来绝对是一个发展趋势，但是在行业内的这种企业间的交流还是比较少。
　　4、怎么样去打造和运营这种数据连接平台，是再造中国电力核心能力的关键。的大数据平台，要产生三方面的生态。一方面，电力系统数据生态，另一方面，电力系统应用生态，第三个就是产品生态。
　　5、数据生态很好理解，就是云计算平台里面的IaaS跟PaaS层，将数据经过平台化的存储和处理，形成技术框架。而开发端的这种资源整合，来聚合开发者，综合地去服务中国电力行业，来形成我们的应用生态。一旦形成了我们的电力数据生态和应用生态，相应的这种应用型产品，以及平台级产品，云平台级产品，包括类产品，大数据平台等等，就可以基于前面的生态来形成、促进我们产品的生态。
　　6、我们不仅需要帮助企业来实现他自己的企业数据仓库、行业数据仓库等数据应用开发。另外，我们还需要将内外部资源进行整合，增强整个生态的活力。资源整合的过程中可以建立数据交易的规则体系，我们可以将已有有价值数据产品对外进行变现，形成一个以数据产品为核心的新的利润增长点，这是可以实现的。
　　以下为整理后的演讲内容全文：
　　电力行业中沉淀的海量数据
　　电力行业在全过程价值链中产生了大量的数据，发、输、配、用、调度，各个环节都有大量的数据，而且数据是非常有价值的。
　　举个例子，发电里，如果是火电，有掺配煤的数据、机组指标的数据；如果是水电，有水文水平的数据。输电，有线路方面的数据，还有对线路状态有影响的气象和环境数据。变电，有变电站的数据，还有设备的巡检、维护以及状态实时监控的数据。配电，有用电负荷、还有用电的需求侧的数据，包括配网的规划，以及供电前期的预测、计划，还有供电可靠性的数据。用电，包括客户的基础档案数据，电费的回收、计量的数据。调度，有负荷和电量这些数据。
　　基于这些数据，我们可以看到，从全电力的业务链角度来说，现在电力大数据具备了大数据四维的特征，像实时的大数据量、大的数据包的组成，以及复杂的结构。这里面有结构化数据、非结构化数据，有实时的数据以及历史的数据，而且是高频次、高频率的数据，有很多数据都能够精确到分钟，每一分钟都可以传输比较大的数据包进行数据的采集和搜集分析。这些数据未来怎么样体现出来高价值？
　　大数据在电力行业中有什么用？
　　在价值链中的不同环节，大数据的价值目标不同。
　　我们认为，在发电环节，大数据应该服务于发电端经济、高效以及清洁这一目标；
　　在输变电环节，大数据应该服务于坚强的智能电网这一目标，通过环境气象、用电负荷以及需求侧等等的大数据，来进行相应的设备选址以及规划，实时监控输变电设备，保证整个电网平台的透明、开放、自愈以及自适应性；
　　在用电环节，大数据应该服务于智能互动这一目标。智能互动可以从两个角度来看，一方面，从电网被动的角度，是可以基于这种负荷的监测数据、用户档案等数据，来及时预先发现或者实时发现设备的缺陷或故障，然后及时启动应急预案。从主动角度来说，我们可以根据这些数据来评估电费回收率，大型的高耗能企业，现在有很高的电费回收风险，因此，基于大数据，电网可以做风险决策。
　　此外，大数据可以帮助调度实现智能调度。从以上价值目标出发，集合我们过去的项目经验以及调研资料，发现整个电力行业，大数据应用仍然存在很多问题。
　　有大数据但是没有大数据系统
　　先说一下电力行业的大数据应用存在的问题：
　　第一、采集。电力数据需要实时采集，数据量大，维度和广度都非常大，所以采集难度非常大。
　　第二、处理。一方面，整个大数据处理的能力，现在在电力行业里面还是有一些欠缺的，我们的数据计算能力，包括数据处理的及时性和实时性仍然不够；另一方面，我们的数据类型是非常复杂的，而且非结构化数据的处理能力一直以来在大数据行业里面都并不是很强，有待于我们进行探索和提高。所以，电力的大数据处理，也是有很多问题的。
　　第三、应用。这块可以从三方面角度来看。一方面，我们缺少智能化的分析系统。不论是发电企业还是电网企业，信息化已经建设了十几年，多多少少还是有一些可以改进的地方。第二，由于我们的行业特征所致，所以导致这个行业需求需要满足的时候会遇到多方面的问题，比如开发时间周期长，专业能力是否足够等等；第三，我们的数据还没有形成规范化的一套东西。无论是数据查询，还是数据应用，抑或数据的分析模型，现在来看还都没有形成规范化的一套东西，没有形成一个产业。
　　这还只是纵向的分析。此外，我们亚信数据团队非常重视横向的全要素数据流通，这也是我们作为重点，不断和合作方强调的一个概念。全要素的数据流通，需要从内部和外部两个维度来看。
　　内部来看，大数据可以帮助公司降本增效，但是问题出现了。第一，由于这个行业的特色以及行业的复杂度，会发现，想靠一套或者是两套已有的大数据系统去完成所有的内部管理跟外部协同是非常困难的。所以，现在每一家企业都有多套的应用系统，这样就使得整个大数据，包括内部的数据一致性、统一性都受到很大的影响。
　　第二，一个企业的各个部门之间、各个单位之间，他的数据还是有数据孤岛的，很难能够将这些数据孤岛通过一定的数据流向和渠道，将他整合在一起，融合，形成我们整个全量的数据，这两点是在数据流通角度，从内部来发现的问题。
　　外部来看，第一，现在整个&互联网+&的思路包括大数据的思路，永远是全量的数据，或者说要与其他跨行业数据的融合。但是，对于电力行业、气象、环境等等这些数据，现在的获取还是比较难的，或者各个区域的获取并不是很全，这样会导致我们整个战略决策包括我们整个运营决策，会受到一些影响。
　　第二，其他行业的这种经济类数据难以获取。比如电力行业感觉是一个相对独立的这种能源行业，但实际上他与其他行业，包括和房地产，包括和，包括和智能社区、智能市政，和政府类的数据等等，都是有关联的。各个行业数据的融合，是我们未来要加大整个电力大数据应用的这样一个思路，但现在其他行业的这种数据还难以获取。
　　第三，电力系统内的企业大数据难以流通。这点是我们在做各个企业项目的时候非常感同身受的一点，就是发电型企业和电网。比如五大发电集团的很多数据和电网的数据，怎么样能够协同，怎么样能去融合，现在的这种情况还没有办法做到，但是未来绝对是一个发展趋势，但是在行业内的这种企业内的交流还是比较少。
　　如何构建电力完整大数据生态平台？
　　基于电力行业中存在的大数据痛点，我们认为可以从三个方面来落地。
　　第一，怎么样通过一个数据连接平台，也就是云计算平台，来实现整体提高电力系统核心能力，这是关键。
　　第二，从产业互联的角度看，要利用大数据实现产业互联。产业互联是我们董事长田溯宁在去底特律和习主席一起参加中美互联网峰会上，讲到的关键题目。
　　第三，就是数据的流通和交易。未来通过怎么样的平台、怎么样的方式，将我们的数据交易出去，也能够把行业内有益的数据交换进来，这个平台以及这个商业模式怎么来做，也是要重点考虑的，也是亚信大数据部门重点在思考和实施的。
　　先看第一方面，怎么样去打造和运营这种数据连接平台，是再造中国电力核心能力的关键。通过大数据连接这样一个平台，要产生三方面的生态。一方面，电力系统数据生态，另外一方面，电力系统应用生态，第三个就是产品生态。
　　数据生态很好理解，就是云计算平台里面的IaaS跟PaaS层，将数据经过平台化的存储和处理，形成技术框架。而开发端的这种资源的整合，来聚合开发者，综合的去服务于中国电力这样的行业，来形成我们的应用生态。一旦形成了我们的电力数据生态和应用生态，相应的这种应用型产品，以及平台级产品，云平台级产品，包括类产品，大数据平台等等产品，就可以基于前面来生态来形成，来促进和生成我们产品的生态。
　　以云计算平台级的产品为基础，再服务于各个行业，以及与各个开发资源及平台进行数据链接和流通，再聚合于上端SaaS这样一个结构的应用开发者等等，来帮助整个电力企业解决整个供应链所需要的，包括我们的产品、数据、应用、算法以及相关的服务。
　　实际上，在这样一个生态圈里面，我们不仅需要帮助企业自己来实现他自己的企业数据仓库、行业数据仓库等数据应用开发。另外，我们还需要将内外部资源进行整合，增强整个生态的活力。
　　资源整合的过程中可以建立数据交易的规则体系，我们可以将已有的这些有价值数据的产品对外进行变现，形成一个以数据产品为核心的新的利润增长点，这是可以实现的。
　　最后总结一下，我们设想的这样一个电力大数据平台，在IaaS层，他需要包括数据计算资源池、网络资源池、还有存储资源池；在PaaS端，我们需要将结构化的数据、非结构化的数据进行实时采集和抽取，并且具备一定原数据的接口，有实时处理同步的能力、数据脱敏以及加密等核心能力；在SaaS层面，未来需要引进第三方或者业界愿意参与到其中的人，将自助应用平台以及数据应用平台，比如负载预测、需求测分析、设备实时监控数据分析和预测等等这些应用开发出来，来统一支持整个中国电力的发展。
　　电力大数据需要与外部数据打通
　　对亚信来说，我们是非常愿意和电力行业，通过外部的合作应用和协同来打造行业大数据生态平台。亚信也是有自己独有的优势的。
　　第一，亚信之前是长期服务于电信运营商，还有政府、交通、医疗等等行业，具有非常丰富的多行业的数据资源，未来能够帮助电力企业基于我们的数据理念，和各个行业的数据价值进行对接。
　　第二，就是从大角度来讲说，我觉得中国电力行业，尤其这种产业互联角度的数据应用，相对来说还是比较落后的。而电信和政府等等行业，已经经历了大数据的洗礼，现在三大电信运营商都有自己成型的数据产品，在向外进行销售。在浙江、在宁夏、在广东，我们已经帮着政府做了很多政府级大数据平台的搭建。这些领域率先经历了大数据的洗礼，所以亚信也沉淀了很多领先的产品以及经验。
　　另外我们也认为电力企业的大数据，与汽车、房地产、等等行业的融合，有助于支持社会各个角色提供智能化的服务，支撑国家大众创业、万众创新的生态环境。
　　比如，如果电力行业未来和政府政务行业融合的话，就可以知道未来对于这种高耗能企业，甚至中小型企业，我们怎么样去进行智能供电；比如和房地产行业大数据融合，未来可以在智能城市、智能社区中实现电力实时供电预测，以及指导社区用户怎么样绿色用电、节能用电。比如和新能源汽车行业数据流通，对于如何规划充电桩、如何调配车辆、如何设计交通线路，都会有很大帮助。而且随着的发展，与汽车、车联网进行数据融合，可能是真的需要去认真考虑的问题。
　　最后说一点，就是不要神化大数据。大数据有自己非常独特的三个方面的点：
　　第一点，他和石油以及等等这种流通实物通货相比，难以定价，难以量化。相比和黄金，谁能说清楚一个数据包或者一个数据产品它本身的价值。
　　第二点，资源实际上都是不可再生资源，但是大数据时时刻刻每天都有几ZB的资源爆发出来，因此是可再生资源，由于它的可再生性导致前面第一点，它的数据价值怎么去评估，是一个没有办法按照之前的资源、行业和产品这个思路去评估的。
　　第三点，就是高附加值。通过应用，和通过全要素的流通，你会发现，数据可以叠加价值的，而跟是没有办法叠加价值的，顶多有附加的加工价值在里面，一块金条会雕刻成我们的首饰，只是增加了一些艺术和手工的价值。但数据，经过几次清理、经过几次融合，经过跨行业数据的融合，产生了不同的数据的生态、形态和产品，它的价值在一步一步的放大，而且是一种叠加式的放大。
　　所以从这个角度来说的话，未来怎么样实现大数据和产业的互联，和其他业界的互联，是非常重要的一点。
　　之前讲大数据，什么4V，我个人感觉都是在拿新瓶装老旧，就大数据在聊大数据。但实际上大数据怎么去应用，去落地，要有一些专家去研究。
　　关于亚信：亚信是中国最大、全球领先的通信行业IT解决方案和服务提供商。亚信在产业互联网领域，为电信客户、虚拟运营商、行业客户、政府客户以及超过百万级的中小企业，提供以&云&、&管&、&端&、&大数据&为核心的技术能力平台。
　　关于嘉宾：作为能源大数据沙龙研讨会的发言嘉宾，大数据资深专家李国欢在加入亚信之前，曾在甲骨文、IBM等IT公司有过多年工作经验，参与了国家电网、华能、中广核等多家能源央企信息化项目。
　　能源互联网不仅是信息的开放，还是能量交换的开放，我们需要一种方式把大家的积极主动性调动起来，你建、他建，有建网的、有建源的、有建管道的、有建储能的，有搞信息的、有搞通信的，能够一块对等的互联，分享能量交换的基础设施，进而交换信息，最终就是价值交换。如果在这几个层面上都能以能源互联网的思路打通，将是未来能源基础设施相当大的格局上的变化。
　　我们以区域的角度举例，比如微网以交直流的电网连接在一起，同时配上信息基础设施，包括数据中心、云计算平台，把信息能源基础设施的一体化在区域的层面做起来，这是我认为未来可以实现的。应该大力发展从需求侧、到区域、到国家、到全球四个层面上的结合。
　　而这个场景在区域的细化，必须引入一些可以落地的要素，比如燃气冷热电三连供、微网风光、电动汽车、储能系统，以及需求侧管理等等。一旦在这个区域里形成了自主运营后，就不是单纯的并网问题了，而是互联的问题。在这个区域里最大程度上利用，最大程度上跟用户互动，最大程度上跟分布式能源冷热电互补。我认为，未来这样的区域能源互联网应该首先发展起来。
　　大数据的管理和应用有两种方式来解决。一种就是垂直方案，从数据采集到上层应用是垂直的。还有一种是水平式的，上来的是通用信息，构建IaaS、PaaS、SaaS云平台，然后再开发新的应用。
　　以下为整理后的演讲内容全文：
　　能源互联网的基本理念是什么？
　　互联网信息的交换是开放、对等、越来越便捷，能源能不能也以这种方式让大家都参与生产和消费，这是最基本的理念。
　　未来等越来越广泛，就出现了源用混合的场景。一旦源用混合变成常态，在各个地区就会自主地形成一些区域，既有源、也有用，甚至配有，可以储能，所有的环节都在一个小的区域里，这个构架是对现有架构的补充，既有自下而上，也需要跟大电网的可靠性衔接。国网还提出了全球能源互联网，在能源互联网的架构上，从需求侧到区域的能源互联网，到国家级的主干网，到全球能源互联网，理念上是相通的，只不过是在每一个层面上，需要的技术可能不一样，这个是需要探讨的。
　　能源互联网的本质是，首先要有一个开放的平台。我们讨论到垂直行业的数据、信息怎么开放？到底怎么挖出这个金矿的价值，实际上不用我们考虑。只要有一个合理的机制，既安全、又能被各方接受地开放出来，其价值自然就体现出来了。但是能源互联网不仅是信息的开放，还是能量交换的开放，我们需要一种方式把大家的积极主动性调动起来，你建、他建，有建网的、有建源的、有建管道的、有建储能的，有搞信息的、有搞通信的，能够一块对等的互联，分享能量交换的基础设施，进而交换信息，最终就是价值交换。如果在这几个层面上都能以能源互联网的思路打通，将是未来能源基础设施相当大的格局上的变化。
　　我们以区域的角度举例，比如微网以交直流的电网连接在一起，同时配上信息基础设施，包括数据中心、平台，把信息能源的一体化在区域的层面做起来，这是我认为未来可以实现的。应该大力发展从需求侧、到区域、到国家、到全球四个层面上的结合。
　　而这个场景在区域的细化，必须引入一些可以落地的要素，比如燃气冷热电三连供、微网风光、电动汽车、储能系统，以及需求侧管理等等。一旦在这个区域里形成了自主运营后，就不是单纯的并网问题了，而是互联的问题。在这个区域里最大程度上利用，最大程度上跟用户互动，最大程度上跟冷热电互补。我认为，未来这样的区域能源互联网应该首先发展起来。
　　都有什么可能的应用？
　　第一、负荷信息。负荷信息在传统电网领域一直被认为是一个黑箱难题，大家不认为负荷信息能够变成白箱，能真正实时在线地准确获得。但实际上信息技术发展到今天已经到了可以彻底改变的时候了，我们将负荷信息在线地建模、辨识、状态评估、甚至预测，拿到参数，然后跟能源互联网去互动，进而参与到整个区域的能量管理。
　　第二、多能与电能质量信息。对供电、供能的质量信息采集是在线实时监测的一种，比如涉及到暂态问题数据量就会比较大。基于这样的数据可以做非常多的事情，不光是负荷的建模和分析，电能质量分析，还有的接入，数据时时刻刻在变，将信息按需要采集上来，根据负载动态调度。多能规划调度不仅考虑电，还要考虑冷热的需求。
　　第三、系统安全、态势感知、故障诊断等。能源互联网需要类似配网的自动故障诊断功能，同时接入上层的电网互动时也需要有一个接口，不仅需要提高信息的安全性，还需要提高运行的安全性。
产业投资内参
有价值的产业投资参考
产业投资咨询服务专家
来源：北极星配售电网
关键词：电力 国网 大数据 价值
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