能源大數據特點

① 大數據在哪些領域更能發揮作用

大數據是社會發展到來一定階段必然產生源的科學技術之一，是當今生產力的代表之一。大數據技術會應用到社會生活的所有領域，目前最突出的是應用在基於互聯網的各類商業應用上。同時，對於政府管理和國家安全也有十分重要的意義。未來，大數據技術必然會產生產品與服務的高度個性化，產品和服務定製化、單獨化、「不復制化」是必然的趨勢。實現這一點的前提就是大數據。

② 大數據推動可持續能源消費

大數據推動可持續能源消費
大數據技術的出現，讓研究者能剖析能源消費中那些曾經不為人知的特點，它讓能源可持續變得愈發可能。
隨著數據傳輸和處理、數據挖掘和機器學習等分析工具的發展，大數據成為今年最顯赫的領域和最炙熱的話題。廣告如何有針對性的投放、如何在大量信息交互中挖掘出恐怖分子的計劃和如何提供個性化的搜索服務等，這些曾經難以攻克的技術難題，都被大數據時代令人驚嘆的新技術一一化解。
作為支撐人類社會正常運營的能源消費，在為人類創造出有史以來最繁榮的時代的同時，也在過去百年中帶來了沉重的污染問題，更是全球氣候變化最主要的肇因之一。大數據技術的出現，為解決這一問題提供了另一種思路和技術手段。
大數據技術的出現，使人類構建可持續能源消費框架的願望更易實現。需要指出的是，大數據技術的出現，讓研究者能剖析能源消費中那些曾經不為人知的特點。然而，如何利用全新的信息設計相應的管理工具，仍需其他研究的支撐。
筆者將從電力消費和智能交通兩方面，介紹利用大數據技術發覺能源消費中新信息的前沿技術。並探討如何結合其他學科工具，研發新型的可持續能源消費管理技術。需要指出的是，許多相關問題的研究前沿仍充滿了爭議，並無定論。
長期以來，電力系統的能效管理都聚焦於如何提高發電企業的效率和工業企業的用電效率，而鮮有討論和實踐居民用電能效管理技術。這很大程度上是因為居民用電分散程度高，致使監控居民用電行為的成本高。在缺乏居民用電行為信息的情況下，除了推進階梯電價、分時電價等總體控制政策外，很難設計針對居民不同用電行為的管理手段。然而，隨著大數據技術的成熟，這一情況發生了革命性的改變。
在大數據技術尚不成熟時，人們對電力消費行為的認識很粗淺。只能從整體消費曲線猜測個體消費行為。人們發現，在不同國家、不同時期，總體電力消費都呈現雙峰曲線的特點：在早晨和傍晚分別出現兩個用電高峰，期間穿插著兩個用電低谷。
所以長期以來，研究者都假設大量的消費者行為都具有兩高一低的特點：清早，絕大多數家庭起床後打開電燈等電器，在家中盥洗並准備早餐，形成第一個用電高峰；傍晚回家後，准備晚餐和使用電器處理其他家務，形成第二個用電高峰。這看上去是一個非常合理的用電行為模式假設。然而，通過大數據技術展示在研究者面前的，卻並非這樣的圖景。
由於大數據量傳輸和儲存技術的進步，使在居民家中安裝智能電表的成本大幅下降。這一在美國加利佛尼亞州部分地區試點安裝的技術，已經為研究者提供了龐大的資料庫。通過對這一數據進行數據挖掘，研究者們驚奇的發現，人們用電的行為迥異。雖然個體用電行為仍可聚類為若干類型，然而絕非是此前研究者所猜想的「以雙峰用電曲線為主」的模式。
事實上，具有雙峰曲線特徵的個體用電，僅佔一成左右；而其他種類的消費行為則千奇百怪，許多用電者的行為甚至隨機性很大。但有趣的是，這些特點各異的消費行為聚合在一起，形成了廣泛存在於各個電力市場的雙峰型電力消費曲線。
理清不同消費者的消費形態，讓我們看到了通過價格杠桿和機制設計進行消費側管理的可能。毫無疑問，不同的消費形態，會因其不確定性的高低和消費發生時的發電資源稀缺程度不同，造成不同的發電成本。
例如，即便消耗相同的電量，一個極為規律、用電峰值和谷值差距不大的消費者，其所造成的發電成本負擔會小於一個用電行為隨機性大，用電波動幅度大的消費者。然而，目前的零售機制並沒有根據消費形態的不同，區分出不同的價格。這就造成不同發電成本負擔的消費者支付了相同的價格。這樣無疑會造成巨大的無效率，更是不公平的。因此，不管什麼樣的消費側管理，如果不能有效的區隔不同消費形態的消費者，都可能造成節能效果有限。因此，我們需要設計一系列機制，通過市場機制，鼓勵高效節能電力消費模式，抑製造成浪費的消費模式。
根據大數據技術獲得的信息，許多關於上述機制設計的討論已經展開。筆者在參加2013年IEEE電力系統年會時，看到了不少相關的研究。這其中既包括了套餐式電價合同設計等以經濟學為理論基礎的軟技術開發；也包括了結合物聯網和優化控制技術，以運籌學為基礎的相關硬技術的研究。我國應適時開展和推進相關研究和試點。
大數據技術的進步，同樣能支撐有效降低交通能源消耗技術的研發。在交通能源消耗問題上，最困擾研究者的就是由於擁堵、尋找停車位等造成的無效率能源浪費。這些造成無效率的現象大多是由於人們缺乏信息造成的。同樣也是因為缺乏信息，使得長期存在的智能交通調度等管理手段難以實現。
然而隨著智能手機的普及，許多駕駛員使用手機裝載的定位系統確定行車路線。和傳統的定位系統不同，這些通過智能手機定位的信息都傳遞和保存在大資料庫中。這些海量數據不僅能像傳統的交通信息一樣讓人們了解某一個時段一條路上的車流量，還能明晰的標示出這條路上每個時段的每一輛車從何處來、往何處去，並記錄每輛車的停車情況。同時，現有技術也能夠支撐信息的反饋，即可以向車輛駕駛者和乘客發布擁堵預警、擁堵狀況和停車場分布和佔用情況等信息。
對於以通勤為主的城市交通而言，這些信息的交互顯得極為重要。在缺乏這些信息時，人們是根據過往經驗進行選擇，這使得人們面臨的隨機性風險很大。而有了這些信息後，人們能更准確的獲取信息優化自己的出行選擇。人們由於對交通流量程度的估計錯誤，或繞遠路、或不得不忍受擁堵，而這都會造成大量的能源浪費。通過機器學習等技術，能夠根據歷史出行信息預測出車每個出行者的出行路徑；這就使擁堵發生的概率和發生在哪個時段等信息提前傳遞給出行者。再配合現在已經被廣泛使用的路徑優化技術，可以實現交通流量智能調度或半調度的夢想。從管理類軟技術而言，由於這些信息的可獲取性和真實性大大提高，針對不同時段、不同路段設定並徵收有差別的擁堵費等管理手段也成為可能。
需要特別指出的是，目前研究的前沿已經推進到結合大數據和自動駕駛車輛進行綜合交通調度這一問題上。更重要的是，這些信息有助於了解一個城市在當前的規劃格局下，哪些熱點是造成主要擁堵問題的肇因、停車場的布局是否合理和如何針對不同人群的出行提供個性化信息服務等一系列問題。這使綠色城市規劃不僅僅在於依賴理念，而能扎扎實實的紮根於實證數據。
擺脫了海量數據獲取難、獲取後處理難的雙重困境，人類對自身能源消耗的細節更加了解。而正是在這些細節中，暗藏了大量無效率的能源浪費。大數據的應用正是從細節入手的努力，能夠成就綠色可持續未來的宏大敘事。

③ 能源大數據的應用前景怎麼樣

據前瞻產業研究院《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告專》顯示，能源屬大數據理念是將電力、石油、燃氣等能源領域數據及人口、地理、氣象等其他領域數據進行綜合採集、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。
能源大數據對能源企業自身同樣具有重要價值。通過將能源生產、消費數據與內部智能設備、客戶信息、電力運行等數據結合，可充分挖掘客戶行為特徵，提高能源需求預測准確性，發現電力消費規律，提升企業運營效率效益。對於電網企業，該模式能夠提高企業經營決策中所需數據的廣度與深度，增強對企業經營發展趨勢的洞察力和前瞻性，有效支撐決策管理。

④ 你認為大數據在電力行業的應用前景有哪些，為什麼

通過使用智能電表等智能終端設備可採集整個電力系統的運行數據，再對採集的電力大數據進行系統的處理和分析，從而實現對電網的實時監控；進一步地，結合大數據分析與電力系統模型，可以對電網運行進行診斷、優化和預測，為電網安全、可靠、經濟、高效地運行提供保障。雲計算、大數據分析等信息新技術必將激活電力大數據中蘊含的價值，也必將釋放電力大數據的市場潛力。根據GTM Research的研究分析，到2020年，全世界電力大數據管理系統市場將達到38億美元的規模，電力大數據的採集、管理、分析與服務行業將迎來前所未有的發展機遇。

⑤ 了解生活中的大數據 大數據在日常生活中的應用

【導讀】隨著社會的發展以及商業化的推進，大數據已經漸漸的滲透到了我們的日常生活中，那麼大數據在日常生活中的應用有哪些呢?大數據是如何解決我們日常生活中的問題呢?下面小編就帶大家一起來了解生活中的大數據，希望對大家有所幫助。

1、大數據解決生活中的問題——應用於能源

隨著工業化進程的加快，大量溫室氣體的排放，全球氣候發生了變化，因此推動低碳環保顯得尤為重要。將大數據技術應用到能源領域可以為低碳做出巨大貢獻。低碳能源大數據主要由能源信息採集、能源分布式運行、能源數據統計分析、能源調度四個模塊組成。通過這四個模塊，可以科學、自動、高效地實現能源生產和能源管理，實現節能。

2、大數據解決生活中的問題——醫學應用

大數據在醫療領域的應用主要是通過收集和分析大數據進行疾病的預防和治療。患者佩戴大數據設備後，該設備可以收集有意義的數據。通過大數據分析，可以監測患者的生理狀態，從而幫助醫生及時、准確、有效地治療患者。據新華網報道，大數據分析可以讓我們在幾分鍾內解碼整個DNA，找到新的治療方法，更好地理解和預測疾病模式。

3、大數據解決生活中的問題——對於金融業來說

大數據在金融業的主要應用是金融交易。許多股權交易都是使用大數據演算法進行的，大數據演算法可以快速決定是否出售商品，使交易更加簡潔和准確。在這個大數據時代，把握市場機遇，快速實現大數據商業模式創新顯得尤為重要。

4、大數據解決生活中的問題——應用於地理信息

地理信息系統(GIS)需要及時處理相關的空間信息，以及存儲的大量數據和工作任務。將大數據技術合理地應用到地理信息系統中，不僅可以及時處理地理信息，而且可以提高處理結果的准確性。

5、大數據解決生活中的問題——應用於消費

為了在未來的市場中站穩腳跟，建立大資料庫，充分利用大數據技術顯得尤為重要。淘寶、京東等企業將通過大數據技術自動記錄用戶交易數據，對用戶信用進行分析和記錄，形成長期龐大的資料庫，為後續金融業務布局提供徵信和風控數據。

6、大數據解決生活中的問題——應用於製造業

大數據影響生產力，使機器設備在應用中更加智能化、自主化，使生產過程更加簡潔、准確、安全，提高生產能力。此外，大數據技術可以幫助企業了解客戶的偏好，從而生產出市場需要的產品。

以上就是小編今天給大家整理的關於「了解生活中的大數據
大數據在日常生活中的應用」的相關內容，希望對大家有所幫助。總的來說，大數據的價值不可估量，未來發展前景也是非常可觀的，因此有興趣的小夥伴，盡早著手學習哦!

⑥ 專欄 | 電力大數據應用模式與前景分析

本期，C君非常榮幸地邀請到了國家電網能源研究所的孫藝新老師。能源行業作為國民經濟與社會發展的基礎，不可避免地正在受到大數據的深刻影響。在下文中，孫藝新老師結合案例，系統分析了國外幾種電力大數據應用案例，並分析了未來的應用前景，可供讀者參考借鑒。

本文原載於《中國電力企業管理》，轉載請聯系作者獲得授權。

大數據對打通業務壁壘、發現商業價值具有重要支撐作用，已為互聯網、金融等擁有海量數據的企業在市場開拓、產品研發、客戶服務等方面發揮了重要作用。電力大數據則是從能源領域為人們重新開啟了認識世界、改造世界的大門。

電力大數據
人類從遠古進化到現代，能源的每一次進步都帶來了生產力的巨大飛躍。如今，能源革命與信息技術革命發生交匯，智能電網、新能源的快速發展與移動終端、物聯網、雲計算的迅速普及，將為各個產業帶來巨大的商業價值。電力大數據不僅是大數據技術在電力行業的深入應用，也是電力生產、消費及相關技術革命與大數據理念的深度融合，將加速推進電力及能源產業發展及商業模式創新。

從商業模式創新來看，電力大數據的內涵包括以下三個方面：一是打破電力發、輸、配、售不同階段的數據壁壘，數據范圍涵蓋電力生產運營全過程；二是注重電力領域綜合分析預測，對不同類型能源消耗、用電行為特徵、電力供需形勢、用電企業經營趨勢等問題進行綜合預判，能夠顯著提高電力生產消費預測的准確性與及時性；三是注重能源領域商業模式創新，充分挖掘能源數據價值，從信息服務、數據分析等方面為智慧城市、智能電網、智能家居等領域提供新的盈利模式。

電力大數據拓寬了電力行業乃至能源產業的廣度與深度，給傳統企業帶來機遇與挑戰。一方面，電力大數據能夠對電力供給側、需求側進行有機整合與「跨界」應用，為創新商業模式與管理模式提供了機遇；另一方面，電力大數據使傳統電力行業的邊界變得模糊，使其自然壟斷地位與路徑依賴優勢受到不同程度的顛覆與挑戰。

國外電力大數據應用模式
目前，電力大數據理念尚處於逐步發展過程。從國外主要實踐案例來看，已初步形成了三類應用模式。

以電力為中心的能源數據綜合服務平台

該模式通過建立一個分析與應用平台，集成能源供給、消費、相關技術的各類數據，為包括政府、企業、學校、居民等不同類型參與方提供大數據分析和信息服務。該模式中，電網企業具有資金、技術、數據資源等方面優勢，具備成為綜合服務平台提供方的條件。

典型案例是美國德克薩斯州奧斯丁市實施的以電力為核心的智慧城市項目（見圖1）。該項目以智能電網設備為基礎，採集了包括智能家電、電動汽車、太陽能光伏等類型詳細用電數據以及燃氣、供水數據，形成一個能源數據的綜合服務平台。

圖1奧斯丁智慧城市項目商業模式示意圖
該項目已在節能環保、新技術推廣、研發測試等方面發揮了重要的平台服務支撐作用。一是在消費者能源管理方面，為居民能源消費、住宅節能、交通出行等提供優化建議，促進節能環保。例如，識別環保住宅的能耗降低比例可達27%；對居民太陽能電池板安裝朝向進行優化，可使發電量增加49%等。二是為企業提供電動汽車、智能家電等產品開發與技術測試服務。例如，將電力數據與汽車里程、分時電價、油價數據結合，可提供電動汽車性能分析、充電站布局優化，並根據用戶習慣確定最佳充電時間等服務。

為智能化節能產品研發提供支撐
該模式主要將電力大數據、信息通信與工業製造技術結合，通過對能源供給、消費、移動終端等不同數據源的數據進行綜合分析，設計開發出節能環保產品，為用戶提供付費低、能效高的能源使用與生活方式方案。以智能家居產品為例，該模式既可為居民用戶提供節能降費服務以及快捷便利的用戶體驗，也可對能源企業尤其是電力企業改善用戶側需求管理、減少發電裝機等發揮作用。該模式中，電網企業不一定具備產品研發優勢，但利用電力數據採集與分析方面的優勢，既可通過與設備製造商合作改進用戶需求側管理，也可通過共同參與研發並在產品銷售中獲取收益。

該模式的典型案例是美國NEST公司研發的智能恆溫器產品的商業模式（見圖2）。該產品可以通過記錄用戶的室內溫度數據、智能識別用戶習慣，並將室溫調整到最舒適狀態。

圖2NEST產品商業模式示意圖
產品製造商、電力企業、用戶三方形成共贏：作為產品製造商的NEST公司免費獲得合作企業提供的部分電力數據，藉此完善預測演算法，並通過多種方式（恆溫器設備、互聯網、分析報告）展示分析結果；電力企業在智能恆溫器支持下，改進需求側管理，節約發電裝機與調峰成本；用戶使用產品自動控制房間溫度，並節省用電費用。據報道，售價250美元的NEST恆溫器每年可在電費和供熱開支方面為家庭節省173美元，一年時間已節省了2.25億千瓦時的能量，相當於2900萬美元費用。

面向企業內部的管理決策支撐
電力大數據對能源企業自身同樣具有重要價值。通過將能源生產、消費數據與內部智能設備、客戶信息、電力運行等數據結合，可充分挖掘客戶行為特徵，提高能源需求預測准確性，發現電力消費規律，提升企業運營效率效益。對於電網企業，該模式能夠提高企業經營決策中所需數據的廣度與深度，增強對企業經營發展趨勢的洞察力和前瞻性，有效支撐決策管理。

該模式的典型案例是法國電力公司智能電表大數據應用（見圖3）。法國電力在籌建大數據研究團隊初期，選擇用戶負荷曲線為突破口，將電網運行數據與氣象、電力消費數據、用電合同信息等進行實時分析，以更為准確地預測電力需求側變化，並識別不同客戶群的特點，通過優化需求側管理，改進投資管理與設備檢修管理，提升運營效率效益。其中通過優化需求側管理，使電網日負荷率提高至85%左右，相當於減少發電容量1900萬千瓦。

圖3 法國電力大數據支撐內部決策應用示意圖
電力大數據應用前景
未來電力大數據的應用前景主要是在已有模式的基礎上，進一步發揮「粘合劑」與「助推劑」作用，推動能源產業探索建立具有「平台」特徵的完整能源生態系統。「粘合劑」主要是指對其他企業的吸引力以及形成平台模式後的協同效應，「助推劑」主要是指對能源產業生產、消費革命以及企業發展轉型的推動作用。

參照電商領域中的阿里集團，該公司成立以來逐漸形成了「數據」與「平台」良性發展的商業模式，收入主要來源於向賣家提供的互聯網營銷服務和從交易額中抽取的傭金。一方面，阿里通過淘寶、支付寶、余額寶等產品構建了完整的商業生態系統，吸引用戶參與到平台中，並採集整理用戶大數據；另一方面，阿里通過用戶大數據的分析與挖掘，在電子商務、金融、交通、娛樂等不同領域中建立競爭優勢，不斷鞏固壯大其商業生態系統。2013年，阿里集團的中國零售平台交易額達2480億美元，營業收入493億元，利潤率高達45%。

電力大數據下的能源生態系統將為能源企業及相關產業提供一個數據採集、整理、分析、應用、共享、交易等為一體的平台，為參與方提供信息咨詢、節能環保、產品研發、管理支撐等服務，為消費者提供節能降費服務及相關產品。可應用的領域包括智慧城市、智能電網、新能源、電動汽車。智能樓宇、智能家電、智能家居、移動終端等一系列相關產業。

電力企業在以電力大數據為基礎的生態系統中占據主導地位，具有十分重要的作用。一方面，新一輪電力市場改革下，電力企業可以擺脫傳統的盈利模式，通過挖掘大數據資源增強企業競爭力；另一方面，電力企業通過吸引社會資本及不同主體的參與，共建互利合作的商業環境，發揮電力大數據在智慧城市、智能家居中的重要支撐作用，提升相關企業的科技創新與可持續發展能力。

積極布局推進電力大數據應用
電力大數據對電力工業優化內外部資源、發展智能電網與構建全球能源互聯網具有重要支撐作用，對電網企業創新商業模式、主導建立能源生態系統具有重要意義。電網企業需持續關注其發展動態，積極謀劃布局。未來智能電網採集的數據將全面覆蓋從主幹網到配電網、區域用戶和大用戶微網，乃至家庭小用戶區域網。在此背景下，傳統數據存儲、計算能力將產生瓶頸，必須運用大數據的採集、處理技術對當前SCADA系統、數據中心、分析預測系統進行全面升級與改造。

一是開展大數據應用的頂層設計工作。在企業集團層面建立大數據應用的組織協調機構，研究能源領域大數據與公司、電網發展的協同關系，並對其盈利模式、應用領域、合作機制及分工等全局性問題開展專項研究，在未來競爭領域中占據主動。

二是做好信息與技術儲備工作。探索建立穩定、可靠的公司內外部數據獲取渠道，以及數據共享機制；超前研究制定適用於大數據環境的技術處理方案，提升信息系統處理能力。

三是積極培育人才隊伍，開展前期應用試點工作。在電網、產業、科研單位中組建大數據研發攻關團隊，在安全、生產、經營等業務中開展應用試點探索。