能源企业大数据资产应用在全球能源互联网下的思考

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全球能源互联网的背景和经济价值

面对国际经济社会发展的新形势、世界能源发展的新趋势和全球环境问题的新形式，习近平主席提出了中国探索全球能源互联网建设的倡议。全球能源互联网的本质是“智能电网+UHV电网+清洁能源”，其中智能电网是基础，UHV电网是关键，清洁能源是根本。

全球能源互联网计划将于2050年初步完成，累计投资超过50万亿美元，将形成电力发展、电网建设和设备、科学研究和新兴产业等几个万亿级投资领域。从2016年到2030年，中国在清洁能源开发和UHV电网建设方面的投资将达到2万亿美元，这将每年推动国内生产总值增长约0.6个百分点，并提供约140万个就业岗位。随着全球能源互联网的发展，电力贸易在国际贸易中的比重将继续增加，这将对世界经济增长起到强大的推动作用。

企业大数据资产的经济价值

信息技术与经济社会的融合导致了数据的快速增长，数据已经成为国家的基本战略资源。作为一种新财富，大数据的经济价值堪比石油。中共十八届五中全会明确提出实施国家大数据战略。《促进大数据发展行动计划》等政策文件相继出台，大数据发展工作得到系统部署。中国进入了数据资产化和大数据产业快速发展的新阶段。

数据资产作为促进国民经济和社会发展的重要战略资源，其应用受到各国大型企业的高度关注。

中国的数据资产资源非常丰富，覆盖面广，各行业都在积极实施数据资产的市场化运作，并取得了一定的成效。国内互联网巨头英美烟草处于数据资产市场化运营的前沿。百度利用海量网页数据和搜索引擎的优势，通过分析和挖掘消费者行为，引导合作伙伴形成精准的产品和营销策略。借助海量社会数据挖掘和增强的用户粘性，腾讯扩大了其大数据应用服务，如准确的广告推荐、健康数据推送和智能设备。阿里巴巴的蚂蚁金融服务基于用户消费数据，利用大数据技术实时评估用户信用信息，实现全过程无人工干预的自动放贷，创造了传统基金公司爆炸式增长的奇迹，最新估值超过500亿美元。

全球能源互联网下国内能源企业大数据资产的应用挖掘

能源互联网的核心价值是通过用户价值创新、数据价值创新和能效价值创新来实现的。要实现这些创新，必须打破传统的商业模式，通过聚集用户资源、输配电资源和技术资源，提供更多的新产品、服务和盈利模式。全球能源互联网涉及能源生产、调度、传输、交易和消费等诸多参与者，客观上要求能源互联网硬件基础设施互联互通、运营数据共享、有效分析和挖掘，支持能源供需平衡和低碳能源结构决策需求。

一次能源企业。油气和煤炭上游勘探开采企业可以利用先进的勘探开采技术，结合物联网和大数据分析等信息技术，提高能源储量勘探的成功率。利用化石能源储量、分布和开采进度等数据，为政府提供与能源供应安全相关的信息和服务，为其他企业提供开采规划、成本估算、物流优化和能源加工转化等决策支持服务。

电力企业。电力企业基础数据资源丰富，公司信息化数据总量已达到pb级，包括结构化数据、地理信息系统平台等地理数据，以及图片、音频/视频等其他非结构化数据。这个数字正以每年数百tb的速度快速增长。发电企业利用一次能源供应商的供应信息、可再生能源信息、资产运营信息、电力生产信息、下游电力需求信息等。，进而向一次能源供应商提供电力需求数据，帮助他们做出生产决策。输电企业利用数字化手段实现输电和调度的安全可靠，同时保证大规模可再生能源集中发电后的远距离输电需求。他们还可以分析和挖掘从各方收集的数据，并向相关方提供实时信息共享服务。例如，通过预测电力需求，可以为发电企业的产量决策提供支持；在传统商业智能的基础上，配电企业可以通过价值链延伸到新产品和服务领域，如在分布式可再生能源领域提供微网、虚拟电厂或热电联产系统的销售、建设或租赁服务。

能源和电力销售企业。在能源互联网中，传统能源销售企业应积极参与电力生产和消费一体化所引发的零售市场竞争，抢占用户入口，拓展增值服务。例如，与其他行业的企业合作开发新的非电力业务，如销售新能源汽车和数字通信服务。油气销售企业可以利用便利店加油站和油气企业的电子商务网站形成线上线下的非石油市场业务。

新兴能源企业。作为新兴能源企业的典范，能源服务企业通过智能能源网络收集信息，并通过节能技术、产品开发和大数据分析技术提供各种能源服务，从能源管理和能效提升解决方案到分布式能源系统运营和维护租赁。

数据资产合理应用的未来规划

目前，专业数据开放共享不足、业务数据质量不高、数据外部价值不足等问题依然存在。要进一步加强数据资产管理，促进大数据资产的市场化运作，充分发挥企业数据资产的价值。云平台、大数据、物联网和移动应用等新技术的快速发展，加快了企业数据集成、数据存储、计算、分析和挖掘的步伐，为能源互联网的发展和数据共享的实现奠定了基础，为最终实现“两个替代”和低碳能源结构提供了决策支持。未来可以从以下几个方面着手:

做好顶层设计，构建统一的大数据共享平台。培养优秀团队，大力培养一批懂业务、懂数据、懂分析的大数据人才，确保大数据持续健康发展。共同推进大数据应用，解决企业和部门的应用需求与行业整体需求的关系，形成独立的行业大数据技术。建立基于内外一体化的核心技术R&D基地，建立基于大数据应用决策的长效机制。加强组织体系建设，统一数据标准，建立统一的数据采集、提交和应用系统。

来源：成都新闻网