能源管理大数据

『壹』 大数据对能源发展有什么作用

能源大数据理念是将电力、石油、燃气等能源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。能源大数据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。随着企业更加注重科技创新，大数据在能源行业应用的前景将越来越广阔。

能源大数据以数据开放共享为核心理念，是应用互联网机制与技术改造传统能源系统的最佳切入点，是推进能源系统智慧化转型升级的有效手段。能源大数据是打破行业壁垒，促进各种能源系统融合的助推剂，将催生一批智慧能源新兴业态，亦是实现能源行业转型升级、打造新的经济增长点的关键技术。

能源大数据能够将电力、石油、煤炭等能源领域数据以及人口、地理、气象等诸多领域数据，进行综合采集、处理、分析与应用，发展能源大数据将加速推进能源产业发展及商业模式创新。随着能源行业科技化和信息化程度的加深，以及各种监测设备和智能传感器的普及，大量包括石油、煤炭、太阳能、风能等等的数据信息得以产生并被存储下来，这就为构建实时、准确、高效的综合能源管理系统提供了数据源，可以让能源大数据发挥作用。

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『贰』 大数据:能源互联网的支柱

大数据:能源互联网的支柱_数据分析师考试

能源互联网+路线图逐渐明晰，万亿产业蛋糕呼之欲出。近几个月来，据不完全统计，A股能源互联网+概念公司有近七成定增募资加码能源互联网+相关业务。显然，企业是冲着商业前景而来的。这些企业中，不乏大数据企业。在能源互联网+时代，只有挖潜大数据，才能尽享能源盛宴。

“占GDP20%以上的能源产业互联网+在未来10年，其带来的直接和附带产业价值将超过20万亿元。”中国智慧能源产业技术创新联盟常务副理事长刘东向表示。

处于能源互联网+“风口”，未来将会有越来越多的互联网+企业进入能源领域，相关产业链将最大化受益。

特别是在电力大数据方面，围绕大数据的分析、应用已不鲜见。从电能计量到设备检修、巡视记录，从调控监控信号到生产报修数据……将成为能源互联网+的重要组成部分。

大数据是能源互联网+信息支撑

近日发布的《“互联网++”行动指导意见》，敲定了智慧能源等11个重点领域发展目标任务以及相关支持措施。业界普遍认为，这将对能源互联网+的落地产生重要影响。

此前也有媒体称，由国家能源局牵头，工信部等参与制定的能源互联网+顶层设计《互联网++智慧能源行动计划》文件，最晚将于年内出台。

可见，能源互联网+在加速。也意味着，未来积极布局能源互联网+的新能源企业有望迎来更大发展空间。能源互联网+是综合运用先进的电力电子技术、信息技术和智慧管理技术将大量由分布式能源采集装置、分布式储存装置和各种类型负载构成的新型电力网络、石油网络、天然气网络等能源节点互联起来，以实现能源双向流动的能量对等交换与共享网络。

迈哲华投资管理咨询有限公司咨询总监曹寅如此解释能源互联网+，发电设备、电网设备、用电设备和用户连接到能源互联网+后，可以进行实时的信息交换，从而实现对整个系统的效率优化和安全调度。

“在能源互联网+发展过程中，“大数据”是未来能源互联网+发展的重要信息数据支撑，而“云计算”作为计算资源的底层，支撑着上层的大数据处理，这些将会成为能源互联网+中信息数据交互的可靠保障。”华北电力大学教授曾鸣表示。

此前，多家软件公司已经布局这一领域。电网企业在推动智能电网、四网合一试点；电气类公司在推动智慧能源服务、智能电器产品。目前，电网企业、电气制造服务商、软件商都纷纷和能源互联网+搭上关系。

多家企业业务向大数据延伸

伴随能源互联网+概念的加速落地，不少企业近来更是紧锣密鼓地布局该业务。Wind数据统计显示，过去一个多月，上市公司对能源互联网+相关业务的定增募资热情明显升温。A股涉及能源互联网+概念的17家上市公司中，有7成上市公司通过定增码能源互联网+业务。

积成电子今年3月成立能源公司专门从事能源互联网+业务，版图包括智慧城市、节能咨询、新能源电站开发、云平台等。此外，该公司合作打造的山东地区首家能源互联网+云平台6月中旬即将上线；公司借助百万级别智能电表+80万智能电表+10万智能燃气入口，有意与互联网+巨头合作搭建信息平台，未来有望在能源互联网+领域进一步并购。

国内的逆变器龙头阳光电源宣布与“阿里云”达成战略合作协议，基于全新发布的“智慧光伏云iSolarCloud”平台，共同推动新能源向“互联网++”的产业革新。

南都电源在其公告中称，该公司拟增发募集24.5亿元，用于新能源电池项目及分布式能源网络云数据管理平台的建设。公司拟投资3.9亿元用于在全国建设总容量为390兆瓦时的分布式新能源网络及平台建设，通过先进的BMS进行智能控制，并采用数据云进行数据采集分析，为用户提供整体能源优化方案，完善能源互联网+布局。

目前市场上很多能源互联网+概念的公司都是原来做电力设备的，如电力监控、智能电表等，他们有从事能源互联网+的先天优势，比如说电表能够记录用电数据，借助大数据的优势结合科技平台就能实现能源互联网+的交互功能。

大型企业可以搭建私有能源互联网+系统和能源管理平台，但由于成本原因，中小企业则需要借助云计算获取第三方服务。

证券分析人士认为，就互联网+企业而言，它们的优势在于云计算、大数据的技术以及移动端的用户量上，与大型电企合作也是一个思路，肯定会有其他大型互联网+企业进入这一领域。

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『叁』 大数据能耗是什么

目前，云计算、大数据、物联网、移动互联网技术相对来说已经比较成熟。就能源管理在日常的数据采集和分析过程中能够积累非常多的数据，随着时间的积累其数据量还在不断增加。

能源大数据有大量、多样、高速、低价值密度和真实性五大特点。数据在云计算中心进行处理、归类、分析、大数据挖掘，形成各类有价值的应用，转而形成对企业、商住楼有价值的服务。

能源大数据理念，是将电力、石油、燃气等能源领域数据及人口、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。能源大数据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，将加速推进综合能源服务的产业发展及商业模式创新。

大数据从增加清洁能源供应、控制能源消费、降低能耗，到绿色建筑和智能电网建设都将发挥巨大作用。以智能电网为例，电网互联是电力系统发展的客观规律，有必要加强研发大规模互联网的安全稳定运行技术、先进可靠的配电网与共用技术及微电网技术为主的分布式电力系统。因此，采集、分析并有效应用大数据是解决能源与公共事业关键业务的重要因素，可以实现向智能电网转型，改善分布式可再生发电的资产预报与调度，提高发电效率及改变客户运营模式。目前，主要发达国家正纷纷着手相关研发与部署。综合能源服务中的大数据应用主要意义在于实现能源管理智能化。如可以利用大数据分析天然气或其他能源的购买量、预测能源消费、管理能源用户。提高能源效率、降低能源成本等。大数据与电网的融合可组成智能电网，涉及从发电到用户的整个能源转换过程和电力输送链，主要包括智能电网基础技术、大规模新能源发电及并网技术、智能输电网技术、智能配电网技术及智能用电技术等，是未来电网的发展方向。

虽然能源行业属于传统行业，但是全球能源互联网的构建，将对大数据技术产生巨大的需求，带动其快速发展，在实践中完善，而大数据技术又会反过来加快全球能源互联网的构建，不断对全球能源互联网进行完善、相互补充，二者相得益彰。在此过程中定要充分尊重行业的基本规律以及市场需求，做好能源大数据管理以及能效数字化建设。

能源大数据管理

『肆』 能源大数据的应用前景怎么样

据前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告专》显示，能源属大数据理念是将电力、石油、燃气等能源领域数据及人口、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。能源大数据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。
能源大数据对能源企业自身同样具有重要价值。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，可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，该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。

『伍』 「SAECCE议程剧透」新能源汽车大数据应用——机遇与融合

导读

新能源 汽车 大数据的利用不仅在 汽车 产业内部释放了巨大的数据红利，未来也必将成为 汽车 产业与其他产业融合的重要纽带。随着我国“新基建”的不断推进，高速低延迟的5G网络覆盖与新能源 汽车 充电桩的建设，势必会加速新能源 汽车 的发展与数据井喷。由此可见，大数据技术在新能源 汽车 上的应用会加快 汽车 产业向信息化与智能化迈进的脚步，而新能源 汽车 大数据与电力等行业的融合还将产生出巨大的蓝海市场。

2020中国 汽车 工程学会年会暨展览会（SAECCE 2020） 将于 2020年10月27-29日 在 上海 汽车 会展中心 举办。迄今为止，SAECCE年会已成功举办26届，成为在国内举办的 汽车 行业标杆活动之一。

本专题分会以 “新能源 汽车 大数据应用——融合与机遇” 为主题，邀请国内外权威专家主旨演讲和互动讨论。通过聚焦“大数据背景下新能源车辆全局优化式能量管理方法研究”等若干议题，共同交流新能源 汽车 大数据应用的主流技术与最新发展趋势，加速新能源 汽车 大数据技术成熟，并加大 汽车 产业的辐射带动能力。

N01:新能源 汽车 大数据应用——机遇与融合

会议时间&地点

2020年10月27日 13:30-18:00

上海 汽车 会展中心

协办单位

吉林大学 汽车 工程学院

会议主席

王震坡

博士/教授/博士生导师，北京理工大学电动车辆国家工程实验室主任、新能源 汽车 国家大数据联盟秘书长

王震坡，教授、博士生导师，北京理工大学电动车辆国家工程实验室主任、新能源 汽车 国家大数据联盟秘书长。入选了教育部“新世纪优秀人才”、北京市“ 科技 北京百名领军人才”、 科技 部“中青年 科技 创新领军人才”、 国家“万人计划”和机械行业“‘十二五’先进 科技 工作者”。主持了国家自然基金重点项目（动力电池系统热失控与安全管理）、国家重点研发计划项目（分布式驱动电动 汽车 集成与控制）、国家863计划项目（电动 汽车 充换电设施设计集成与管理）等纵向项目12项，发表第一作者或通讯作者SCI论文29篇(ESI高被引3篇)，第一作者EI论文60余篇。第一作者出版专(译)著4部(“电动车辆动力电池系统及应用技术”入选“十二五”高等教育本科国家级规划教材)，授权第一发明人发明专利24项。获国家 科技 进步二等奖1项，省部级科研一等奖3项，二等奖2项(1项排名第一)，中国 汽车 工业科学技术一等奖1项(排名第一)，北京市教学成果一等奖1项。

联合会议主席

许楠

博士/副教授/博士生导师，吉林大学 汽车 工程学院

许楠，吉林大学 汽车 工程学院车辆工程专业 副教授兼博士生导师，工学博士，博士后，新能源 汽车 国家大数据联盟理事，美国电气电子工程师学会（IEEE）会员，目前担任Applied Energy、IEEE Transaction on Vehicular Technology、IEEE Transaction on Power Electronics、International Journal of Electronics和SAE Journal等国际期刊审稿专家。发表新能源 汽车 领域论文二十余篇，授权发明专利10项，软件著作权13项。作为项目负责人承担国家自然科学基金青年基金项目、国家博士后科学基金面上项目、吉林省 科技 发展计划项目以及企业的合作研究等项目。荣获国家教育部博士生新人奖，入选国家留学基金委国际清洁能源拔尖创新人才培养项目（iCET2019），吉林大学优秀青年教师重点培养计划等。

主要研究城市智能交通系统规划与评价、车辆全局优化式能量管理、人-车-路系统数据挖掘与分析、新能源车辆动力系统控制与评价、开放式绕组电机控制、智能辅助驾驶。

01

演讲嘉宾简介及演讲摘要提前看

大数据+区块链在新能源 汽车 动力电池溯源管理方面的应用研究

刘鹏

北京理工大学副教授，硕士生导师，新能源 汽车 大数据联盟副秘书长

演讲要点

1、新能源 汽车 动力电池发展现状。

2、新能源 汽车 动力电池溯源管理平台建设及应用现状介绍。

3、大数据及区块链技术在新能源 汽车 动力电池溯源管理方面的应用现状及最新研究。

4、动力电池数据管理所面临的问题和挑战。

演讲摘要

概述近年来新能源 汽车 和动力电池发展数据研究现状，以及大数据平台建设及应用状况，并对大数据及区块链技术在新能源 汽车 动力电池溯源管理方面的应用及研究进行介绍，对动力电池数据管理方面所面临的挑战进行分析和展望。

一种基于数据的电动 汽车 全工况行驶能耗评价方法

袁新枚

吉林大学 汽车 工程学院教授

演讲要点

1、电动 汽车 能耗评价的需求。

2、一种新型的电动 汽车 能耗模型及基于数据的能耗评价方法。

3、仿真实验结果及讨论。

4、该方法在高速路充电站规划上的一个应用。

演讲摘要

智能网联新能源 汽车 的能量管理策略

宋珂

同济大学 汽车 学院燃料电池创新研究所所长

演讲要点

1、智能网联 汽车 概述。

2、智能网联 汽车 的通信技术。

3、智能网联新能源 汽车 能量管理技术发展历程。

4、智能网联新能源 汽车 能量管理技术发展趋势。

演讲摘要

智能网联 汽车 与新能源 汽车 将是未来 汽车 技术发展的两个重要方向。当今 社会 和人们对这两项技术的协调发展提出了更高的要求。通过使用智能网联技术（ICT），新能源 汽车 可以与外部世界（例如其他行驶车辆、道路基础设施，互联网等）进行信息实时交互，这就是所谓的车联网系统（V2X）。在对各种交通信息进行深入分析的基础上，车辆可以识别当前行驶状况并对未来驾驶状况进行有效预测，从而实现车辆动力系统能量管理的实时优化，以满足不同驾驶条件下的车辆驾驶需求。这不仅能大大改善新能源 汽车 的燃油经济性，也能够有效缓解了交通拥堵问题。介绍近年来智能网联技术在新能源 汽车 上的应用情况，基于智能网联技术的新能源 汽车 能量管理策略研究现状以及智能网联技术与新能源 汽车 技术协调发展的趋势。

大数据在新能源 汽车 安全风险防控的应用研究

张照生

北京理工大学机械与车辆学院副教授

演讲要点

1、新能源 汽车 安全情况统计分析。

2、新能源 汽车 安全预警与防控方法研究。

3、典型事故案例数据分析。

演讲摘要

基于新能源 汽车 国家监管平台数据，统计分析车辆报警、事故车辆相关情况，从大数据角度分析影响新能源 汽车 安全相关因素，提出新能源 汽车 安全预警和防控方法，并以具体事故案例分析新能源 汽车 预警情况，为新能源 汽车 安全管控及产业 健康 发展提供技术支撑。

大数据背景下新能源车辆全局优化式能量管理方

法研究

许楠

吉林大学 汽车 工程学院 副教授，博士生导师，新能源 汽车 大数据联盟理事

演讲要点

1、新能源车辆能量管理方法研究现状。

2、大数据背景下全局优化式能量管理方法所面临的机遇和挑战。

3、"信息-物质-能量"三层式全局优化架构的建立及应用。

4、全局优化式能量管理平台的应用前景。

演讲摘要

概述近年来新能源车辆能量管理方法研究现状，介绍大数据为全局优化式能量管理带来的机遇，明确全局优化式能量管理方法所面临的问题和挑战，提出“信息-物质-能量”三层式全局优化架构以解决全局优化式能量管理方法实际应用问题。最后，针对全局优化式能量管理平台未来在区域交通能耗优化等方面的应用，提出了相关建议与展望。

数据驱动的锂离子动力电池管理算法 探索 研究

韩雪冰

清华大学车辆与运载学院助理研究员

演讲要点

1、基于云端大数据的电池管理是未来的发展方向。

2、基于数据可以有效的实现电池的安全预警。

3、基于数据可以有效的实现电池的寿命估计。

演讲摘要

在新能源 汽车 使用过程中，伴随着电池的使用，电池性能不断衰减，电池组内单体间的不一致性持续增加，一致性问题还可能导致电池组的失效，引发安全问题。随着云端数据的广泛应用，电动 汽车 的数据能被监测、记录。基于这些数据可以有效的评估电池组一致性、估计电池寿命，进行电池安全预警，实现更加安全可靠的电池管理。

大数据背景下基于储能应用的电动 汽车 电池的

二次利用

班伯源

中国科学院合肥物质科学研究院副研究员

演讲要点

1、退役电动 汽车 电池二次利用的必要性。

2、电动 汽车 锂电池的衰减现象的本质。

3、退役电动 汽车 电池二次利用的关键技术 SOH估算。

4、退役电动 汽车 电池二次利用国内应用实例。

演讲摘要

近年来电动 汽车 （EV）产业飞速发展，为了保证 汽车 的动态性能和行驶安全，电动 汽车 电池在一定服役时间或性能下降后就需要更换。退役 汽车 电池二次利用是将保留了足够的性能的退役电动 汽车 电池组，用于特定的储能系统中。在本报告中整理了锂离子 汽车 蓄电池二次利用的相关法律法规，收集了SOH估算的相关方法，特别是针对目前大数据背景下的提出了整合电动车能源管理系统的SOH估算方法，列举了退役 汽车 电池可能的二次利用的利用场景。最后，根据目前国内退役电动 汽车 电池二次利用的现状，提出了相关建议与展望。

新能源车与外部环境的数据融合带来的机遇和

挑战

王川久

北京泓达九通 科技 发展有限公司董事长

演讲要点

1、大数据让新能源车看的更远，了解的更多，同时我们对车辆也有了更深的了解。

2、车辆与道路交通系统的关系。

3、大数据能给我们带来什么。

4、几个大数据的应用场景。

演讲摘要

新能源 汽车 与外部环境的大数据交换，将使车辆更好的融入道路交通系统，提高整个交通系统的效率，同时车辆的设计、生产、销售、质量控制等各个环节均发挥出与以往不同的作用。

关于SAECCE 2020

2020中国 汽车 工程学会年会暨展览会（SAECCE 2020） 将于 2020年10月27-29日 在 上海 汽车 会展中心 举办，诚邀 汽车 及相关行业的企业高层、技术领军人物、资深专家学者、广大 科技 工作者参与会议。SAECCE以“ 汽车 +，协同创新”为主题，围绕新能源 汽车 技术、智能网联 汽车 技术、 汽车 关键共性技术，深度探讨如何快速推动技术创新，重塑新型产业格局。

中国 汽车 工程学会年会暨展览会（SAECCE）已成功举办26届，成为在国内举办的 汽车 行业标杆活动之一。此外，原定于今年5月在北京召开的第七届国际智能网联 汽车 技术年会（CICV 2020）将和2020中国 汽车 工程学会年会暨展览会（SAECCE 2020）合并举办。

SAECCE2020将组织1天（2场）全体大会、50多场专题分会、20多场（论文交流）技术分会，展览面积约10000平米，预计将吸引3000多位来自政府机构及行业组织、整车企业、零部件企业、高校及科研院所的代表参会及参观。

欢迎广大企业、高校、科研院所等机构、以及广大 科技 工作者通过组团或个人报名的方式积极参与！

02

SAECCE 2020 日程架构

『陆』 大数据如何帮助我们改善大气环境

大数据如何帮助我们改善大气环境
大数据可以把现有的旧能源网络变成更加智能的网络，能够了解个人的能源消耗状况。这无疑将提高效率，降低能源价格并帮助我们减少碳排放量。
智能能源网格
在不久的将来，将有越来越多的家电设备带有传感器。这些传感器能够在能源公司、家庭智能仪表和电器之间进行双向通信。当所有的家用电器都通过传感器连接到互联网时，我们就可以根据需要，对单个设备的能耗进行监测和调整。越来越多的能源机构正在开发智能电表来记录单个家用电器设备的电能消耗情况。而这些信息将返回到能源公司，使得能源公司可以了解和预测能源需求。我们相信，随着研发工作的进一步深入，实时监控和调整能源需求将只是时间问题。
当越来越多的设备具备了传感器之后，产品之间也将能够相互通信交流，甚至是进行跨不同网络的通信。这将帮助能源企业更好地了解和管理整个网络的能源利用率。对于未来的电动汽车来说，这是相当有用且重要的。当消费者回家后将电动汽车的充电和其他家用电器同时开启时，能源电网可能无法应付这一需求的高峰期。因此，越多的电器设备具备了传感器，就越能够与能源网络进行通信和沟通，能源公司也就能够更好的管理其网络内的能量分布。
但是，真正的智能电网距离我们仍然还十分遥远。据以太网之父鲍勃·梅特卡夫表示，智能电网可以提供“大量廉价和清洁的能源”。他创造了一个由互联网影响的智能电网，称为“Enernet”愿景。
这种智能电网也将同时能够防止能量在网络中的损失并防止停电事故的发生。传感器系统可以同步的实时监测电线的状况，每秒钟都能收集多个数据流。这些信息可以更容易地检测到停电事故。当确实发生停电事故时，其可以使得能源公司的响应速度更快、更好。这种传感器还可以检测能量是如何在网络中传输的，以及在何时何地发生了能量损失。这些信息实时传递反馈给能源公司的控制中心，能够帮助他们实时的需求进行调整。
西北太平洋的巴特尔智能电网示范项目就是这样的一个智能电网试点。该试点项目的六万名参与者来自美国的五个州。该项目旨在确定智能电网是否向我们所认为的那样有价值，是否更具经济效益。一个智能电网需要在在硬件和软件方面进行大量的投资。其也将极大地帮助我们收集数据信息：从之前的记录一个仪表一个月之内的读数变为智能电表每15分钟记录一次读数。也就是每天每百万智能电表共计记录9600万次读数。其结果是数据信息增加了3000倍，如果不加以妥善管理，这些数据信息将是相当繁杂的。
改变消费者的行为
如果消费者可以根据实时数据和能源价格管理他们自己的能源消耗，将可能会改变他们的行为。一款智能电表可以基于需求预测建议消费者在稍后某个时刻能源成本降低时使用某款电器设备。这将帮助能源公司更好地管理能源需求。如果某款电器设备（例如加热器）可以基于价格范围和网络的能量需求自行决定在最佳时间开始工作，这无疑将产生更好的效果。
预测需求和价格
与数以百万计的电器相连接的智能电网能够预测能源消费量。监测设备如何使用能源，并提供有价值的数据信息，并进一步分析预测对于能源的需求状况和可能出现的能源短缺。此信息可用于在合适的时间和地点提供适量的能量。其可以帮助平衡不同时间和地点的能源需求高峰。能源分销机构可以提高顾客满意度，并通过减少停电的次数和持续时间遵守相关的合规性。如果能源公司能够找到发生网络故障与相关停电事故之间的联系，那么这就表明他们能够精确确定和识别发生故障的位置，并实时的提供相关的解决方案。
当智能电网平衡了能源需求的高峰之后，网络将变得更可靠。而目前的网络问题在于，不仅仅是没有这么大的网络容量，而且还需要应对高需求的能力。智能电网可以帮助防止极端高峰所导致的断电。
大数据也将有助于优化能源交易，从而更好地预测价格波动。大数据可以基于1000个不同的数据集针对能源市场做出几乎实时的复杂分析。随着能源价格的波动，能够基于这1000个不同的数据源进行价格预测是相当有价值的。对于能源供应和需求的预测，能够帮助能源销售机构获利。通过对市场的充分了解，他们可以保护自己免受能源价格波动的影响。最后，他们将能够提供更便宜的能源，提高客户满意度。
未来的投资和维护
来自网络的大量传感器的数据信息可以提供关于网络质量的附加信息。它可以帮助能源企业确定未来的投资是否是必要的，或是需要进行维护。不必进行定期的网络检查，大数据工具可以用来实时的监控网络设备，只在必要时采取相关的措施。这将为能源企业节省很多不必要的调查，预防费用。同样，这些信息还将有助于了解哪些投资能够帮助能源企业获得最大的投资回报。
例如，Vattenfall公司在风力涡轮机内安装了传感器数据，以预测何时需要进行维护。这将为该公司节省了很多不必要的检查涡轮机时所需要的直升机费用和其他维护费用，以及昂贵的咨询费用。
大数据也可以被用来改善风力涡轮机的安置位置，以便获得最佳的能量输出。在微观和宏观层面，对不断变化的天气进行预测可以帮助企业选择最佳的风力涡轮机安置地点。或者根据地区年度日照情况数据来选择太阳能系统的安置地点。结合结构化和非结构化数据，如潮汐、地理空间、传感器数据、卫星图像、森林砍伐地图和天气模型也可以帮助确定最佳安置地点。
例如，丹麦能源公司维斯塔斯风力系统利用IBM大数据分析解决方案来分析许多不同的数据集，以确定每台风力涡轮机的最佳安置地点。将风轮机安置在错误的地方会导致无法生产出足够的电力，无法判断风能投资的投资回报率，也就增加了电力成本。
大数据应用在能源领域最重要的影响是，其将使得现有的能源网络变得更高效。这将帮助我们减少能源消耗量，并降低消费者的购买价格。智能能源管理可以防止电网超载运行，并防止新的和昂贵的电厂建设需求。较少的电厂能够提供更高效率的能源和更低的价格，影响我们的碳排量。所以，最终，大数据有可能变成比采用可再生能源更可持续的技术，以帮助我们减少碳排量。

『柒』 了解生活中的大数据 大数据在日常生活中的应用

【导读】随着社会的发展以及商业化的推进，大数据已经渐渐的渗透到了我们的日常生活中，那么大数据在日常生活中的应用有哪些呢?大数据是如何解决我们日常生活中的问题呢?下面小编就带大家一起来了解生活中的大数据，希望对大家有所帮助。

1、大数据解决生活中的问题——应用于能源

随着工业化进程的加快，大量温室气体的排放，全球气候发生了变化，因此推动低碳环保显得尤为重要。将大数据技术应用到能源领域可以为低碳做出巨大贡献。低碳能源大数据主要由能源信息采集、能源分布式运行、能源数据统计分析、能源调度四个模块组成。通过这四个模块，可以科学、自动、高效地实现能源生产和能源管理，实现节能。

2、大数据解决生活中的问题——医学应用

大数据在医疗领域的应用主要是通过收集和分析大数据进行疾病的预防和治疗。患者佩戴大数据设备后，该设备可以收集有意义的数据。通过大数据分析，可以监测患者的生理状态，从而帮助医生及时、准确、有效地治疗患者。据新华网报道，大数据分析可以让我们在几分钟内解码整个DNA，找到新的治疗方法，更好地理解和预测疾病模式。

3、大数据解决生活中的问题——对于金融业来说

大数据在金融业的主要应用是金融交易。许多股权交易都是使用大数据算法进行的，大数据算法可以快速决定是否出售商品，使交易更加简洁和准确。在这个大数据时代，把握市场机遇，快速实现大数据商业模式创新显得尤为重要。

4、大数据解决生活中的问题——应用于地理信息

地理信息系统(GIS)需要及时处理相关的空间信息，以及存储的大量数据和工作任务。将大数据技术合理地应用到地理信息系统中，不仅可以及时处理地理信息，而且可以提高处理结果的准确性。

5、大数据解决生活中的问题——应用于消费

为了在未来的市场中站稳脚跟，建立大数据库，充分利用大数据技术显得尤为重要。淘宝、京东等企业将通过大数据技术自动记录用户交易数据，对用户信用进行分析和记录，形成长期庞大的数据库，为后续金融业务布局提供征信和风控数据。

6、大数据解决生活中的问题——应用于制造业

大数据影响生产力，使机器设备在应用中更加智能化、自主化，使生产过程更加简洁、准确、安全，提高生产能力。此外，大数据技术可以帮助企业了解客户的偏好，从而生产出市场需要的产品。

以上就是小编今天给大家整理的关于“了解生活中的大数据
大数据在日常生活中的应用”的相关内容，希望对大家有所帮助。总的来说，大数据的价值不可估量，未来发展前景也是非常可观的，因此有兴趣的小伙伴，尽早着手学习哦!

『捌』 智慧能源管理系统可采集的数据包括哪些

智慧能源管理系统可采集的数据包括源管理与互联网通讯、云平台大数据分析相结合，集远程监控、云端数据备份、大数据分析、远程诊断等功能于一体的一套能源管理解决方案。

智慧能源管理系统可视化的报表定义、审核关系的定义、报表的审批和发布、数据填报、数据预处理、数据评审、综合查询统计等功能模块。

通过信息采集网络化和数字化，扩大数据采集的覆盖范围，提高审核工作的全面性、及时性和准确性；终实现相关业务工作管理现代化、程序规范化、决策科学化，服务网络化。

智慧能源管理系统介绍：

能源管理系统采用分层分布式系统体系结构，对建筑的电力、燃气、水等各分类能耗数据进行采集、处理，并分析建筑能耗状况，实现建筑节能应用等。

通过能源计划，能源监控，能源统计，能源消费分析，重点能耗设备管理，能源计量设备管理等多种手段，使企业管理者对企业的能源成本比重，发展趋势有准确的掌握，并将企业的能源消费计划任务分解到各个生产部门车间，使节能工作责任明确，促进企业健康稳定发展。