直面大數(shù)據(jù)

其實，在能源電力行業(yè)，數(shù)據(jù)的分析利用并非新鮮事物，在油氣領(lǐng)域，地面上的作業(yè)者對于地下幾千米處的油氣藏的情況只有通過數(shù)據(jù)分析才能判斷，在鉆探和開采的過程中，也只能通過過程數(shù)據(jù)來推測井下情況。在電力領(lǐng)域，由于電力“發(fā)輸變配用”系統(tǒng)的緊耦合性和生產(chǎn)消費的即時性，電網(wǎng)公司和管理機構(gòu)也只能通過各項電網(wǎng)運行數(shù)據(jù)的分析來解讀電網(wǎng)的運行情況。

首先，雖然理論上，如果知道每臺風機的準確布局，就能精確計算出每臺風機的最佳效率。但是由于風場的風機數(shù)量眾多，每臺風機除了捕獲風能發(fā)電外，對附近的氣流還會產(chǎn)生一定影響，每臺風機都會對后面的風機造成影響，之間所有的影響的疊加實在難以預計，理論上的計算是可行的，但實際中并不方便，這就是多個主體相互影響帶來的復雜性。

其次，由于地表特征、熱蒸汽和天氣變化，地表氣流變幻莫測，因此，風不僅是每天在變化，而是每時每刻都在變化。換句話說，風場這個動力系統(tǒng)對于微小的擾動是非常敏感的，這遠比理想狀態(tài)復雜得多。類似這樣的系統(tǒng)，就是非線性的混沌系統(tǒng)，原來遵循簡單規(guī)律的有序形態(tài)，在某種條件下突然偏離預期的規(guī)律性而變成了無序的形態(tài)。其實整個自然界包括人類社會到處都是非線性系統(tǒng)，但人類總是希望用線性系統(tǒng)來簡單歸納這個非線性的世界，這其實是人類懶惰和無能的表現(xiàn)，也是人類面對無窮的混沌未知一種自我安慰和自我保護的鴕鳥手段。

過去，整個能源電力價值鏈還算比較簡單，可以用簡單的線性系統(tǒng)來近似模擬真實的非線性系統(tǒng)。但是，未來我們要面對的將是一個無比復雜的能源電力行業(yè)，到處都是非線性系統(tǒng)。在油氣領(lǐng)域，傳統(tǒng)油氣生產(chǎn)正在轉(zhuǎn)向各種勘探開采都十分艱難的非傳統(tǒng)油氣，比如頁巖油氣、海上油氣、甲烷水合物、極地油氣等。在電力領(lǐng)域，波動性極強的各種可再生能源正在全球范圍內(nèi)代替化石能源和核能，能源消費的隨機性也在迅速增加。此外，由于互聯(lián)網(wǎng)和信息通信技術(shù)的發(fā)展，未來電力整條價值鏈上的所有主體都能夠積極參與互動，這和過去自上而下，消費者完全被動接受電力的電力系統(tǒng)完全不一樣，因此數(shù)十億主體之間的互相影響將形成一個超級混沌系統(tǒng)。而這種超級混沌系統(tǒng)的復雜性將讓執(zhí)著于因果的傳統(tǒng)統(tǒng)計學分析手段完全無能為力。更重要的是，拜互聯(lián)網(wǎng)所賜，不僅僅是能源電力價值鏈上各環(huán)節(jié)正在端到端融合，整個世界各行業(yè)之間也正在前所未有的快速融合，整個世界將變成一個數(shù)千億智能主體互動的超級混沌系統(tǒng)。面對這種混沌，傳統(tǒng)統(tǒng)計學手段已經(jīng)力不從心，而關(guān)注相關(guān)性的大數(shù)據(jù)手段將是解釋和預測的最佳手段。因此，大數(shù)據(jù)對于能源電力行業(yè)來說，不是個可選項，而是一條邁向下一代能源系統(tǒng)必須的道路。

相對于其他行業(yè)，能源電力行業(yè)的具有其特殊的數(shù)據(jù)特點。

首先，能源電力行業(yè)數(shù)據(jù)類型繁雜，數(shù)據(jù)維度多。以配電網(wǎng)為例，不僅包括各節(jié)點的電壓、電流、頻率、有功和無功功率等，還包括大量的消費者的能源消費數(shù)據(jù)。此外，采集的數(shù)據(jù)既有結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，又有非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。而且非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)越來越多，包括網(wǎng)絡(luò)日志、氣象圖片、地理位置信息等，這些多類型的數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)的處理能力提出了更高要求。

其次，能源電力行業(yè)價值密度低。由于能源電力數(shù)據(jù)多為常規(guī)性數(shù)據(jù)，一個風力發(fā)電機運行的過程中，在連續(xù)不間斷的監(jiān)控過程中，有用數(shù)據(jù)可能僅有一兩個，價值密度的高低與數(shù)據(jù)總量的大小成反比。

另外，能源電力行業(yè)對數(shù)據(jù)處理速度要求高。電力行業(yè)要求實時的電力電量大平衡和瞬時性，因此巨量的用電數(shù)據(jù)和巨量的發(fā)電數(shù)據(jù)，必須在非?？斓臅r間內(nèi)處理完畢，才能確保整個電力系統(tǒng)的安全和高效。

油氣行業(yè)

在能源電力行業(yè)中，最早應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)的其實是油氣行業(yè)。油氣行業(yè)對于新技術(shù)一直很敏感，大數(shù)據(jù)應(yīng)用于油氣行業(yè)已經(jīng)很長時間，范圍也很廣。很早之前，國際油服公司就應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)處理地震數(shù)據(jù)，以推測計算儲層結(jié)構(gòu)和油氣儲量。最新的趨勢是，大數(shù)據(jù)技術(shù)正在被海上油氣廣泛應(yīng)用，用來提高海上鉆采的效率，并且達到油氣產(chǎn)出最大化，大數(shù)據(jù)技術(shù)還被油氣公司用來預防和管理油氣勘探開采過程中的環(huán)境風險，尤其是在敏感區(qū)域，比如海洋、濕地、水源地、自然保護區(qū)等。

流程整合是油氣行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的一個主要推動因素，而推動流程整合的最重要原因則是油氣行業(yè)勘探生產(chǎn)過程中的高額成本，通過將勘探生產(chǎn)過程中的大量跨領(lǐng)域、跨設(shè)備、跨流程的數(shù)據(jù)和知識整合后，可以有效降低成本。目前，油氣行業(yè)的流程整合已經(jīng)是非常數(shù)據(jù)密集型。同時，油氣勘探開采過程中所需要使用的設(shè)備和系統(tǒng)也正在向遠程化、服務(wù)化、診斷化方向發(fā)展，這種智能化的趨勢不僅將額外產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，還能真正通過大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用，有效優(yōu)化設(shè)備和系統(tǒng)的運行，允許設(shè)備和系統(tǒng)的操作者和服務(wù)者不必再進行既麻煩危險又沒有必要的定期巡檢，只需通過系統(tǒng)分析就可以進行基于風險預測的目標性維護，節(jié)省了大量人力，和昂貴的備品備件，大幅下降了油氣的勘探開采成本。

這種趨勢將在油氣行業(yè)愈發(fā)明顯，能夠提供先進的分析服務(wù)和優(yōu)化服務(wù)的新型專業(yè)油氣行業(yè)數(shù)據(jù)服務(wù)企業(yè)，以及基于大數(shù)據(jù)的第三方智慧服務(wù)企業(yè)，將在油氣行業(yè)迅速崛起。

在油氣生產(chǎn)領(lǐng)域，鉆井成本一直是油氣生產(chǎn)成本的重要組成部分，智慧的自動化方案可以有效提升鉆井的效率，從而大量降低成本。挪威公司SekalAS，是油氣鉆井大數(shù)據(jù)服務(wù)的典型企業(yè)，這家公司提供基于數(shù)據(jù)模型的實時鉆井監(jiān)測和控制方案，利用的就是鉆井過程中產(chǎn)生的巨量數(shù)據(jù)。此外，當能夠分析跨系統(tǒng)的數(shù)據(jù)時候，操作者就可以發(fā)現(xiàn)解決很多在單個子系統(tǒng)分析過程中無法發(fā)現(xiàn)或者解決的問題。

Sekal是一家由挪威國家石油公司投資的新興數(shù)據(jù)服務(wù)公司，Sekal提供一系列能夠幫助降低鉆采過程中風險和支出的產(chǎn)品。通過使用先進的物理模型來全面精確模擬鉆采過程中井體的實時狀況，并且將模擬結(jié)果可視化，使用基于大數(shù)據(jù)的模型之后，模擬結(jié)果的精確性和可靠性比以前單純靠專家解讀有限數(shù)據(jù)的方法有了大幅提升。 Sekal的產(chǎn)品能夠做到實時的模擬，并且可以對鉆采中發(fā)生的問題立即做出風險提示，甚至可以提前幾個小時預測可能發(fā)生的問題。在過去，由于井下環(huán)境特別復雜，是典型的高溫高濕高壓高腐蝕環(huán)境，因此，鉆井過程中問題頻出，不僅可能導致安全事故，破壞自然環(huán)境，而且也使油氣開采成本居高不下，難以控制。油氣開發(fā)公司使用了Sekal的產(chǎn)品之后，就可以大幅提升鉆采的安全性和效率，堪稱革命性的變化。

在油氣行業(yè)，另外一個行業(yè)應(yīng)用趨勢，就是利用大數(shù)據(jù)進行智慧化的環(huán)境風險管理，在海上鉆采的過程中保持實時環(huán)境監(jiān)測。歐洲一些公司聯(lián)合開發(fā)了一套環(huán)境綜合監(jiān)測系統(tǒng)，系統(tǒng)通過現(xiàn)場傳感器的數(shù)據(jù)采集，建立綜合性的現(xiàn)場環(huán)境模型，能夠?qū)τ蜌忾_采所造成的環(huán)境破壞和生態(tài)影響進行模擬和預測。未來，油氣在開采前，就可以使用此系統(tǒng)進行多方案的模擬，大大減少了環(huán)境風險和相應(yīng)的經(jīng)濟成本?？捣乒菊趹?yīng)用大數(shù)據(jù)分析工具來管理北極的環(huán)境風險，油氣公司在極地油氣的開采過程中最擔心的就是浮冰的影響，浮冰數(shù)量眾多，并且運動的方向難以預測，隨海流和風向隨時會發(fā)生變化，一旦撞上油氣開采設(shè)施就會發(fā)生嚴重事故?？捣乒鹃_發(fā)了一套系統(tǒng)，使用大數(shù)據(jù)技術(shù)每秒采集和分析數(shù)以千計的數(shù)據(jù)，通過預測性分析，康菲的系統(tǒng)可以將浮冰情況進行可視化預測，能夠有效避免浮冰對鉆采生產(chǎn)造成的破壞。

能源結(jié)構(gòu)不斷改變

全世界的能源結(jié)構(gòu)都在發(fā)生歷史性的變化，可再生能源的比例正在快速上升，不過，可再生能源的間歇性對電網(wǎng)安全和負荷平衡帶來了巨大挑戰(zhàn)。目前，能源互聯(lián)網(wǎng)正在掀起一波電力互聯(lián)化和智慧化的熱潮，各種發(fā)電、輸電、配電、用電以及計量的設(shè)備都在智能化，每天都在產(chǎn)生PB級別的數(shù)據(jù)量。在大數(shù)據(jù)和“互聯(lián)網(wǎng)+”的時代，數(shù)據(jù)就是新的石油，能源互聯(lián)網(wǎng)生產(chǎn)的大量數(shù)據(jù)將孕育巨大的商業(yè)機會。不過，只有具備分析和行動能力的企業(yè)才能抓住這個巨大機會。

現(xiàn)在，國際電力設(shè)備巨頭，比如ABB、GE、西門子、阿爾斯通、施耐德、伊頓等公司，正在踴躍布局能源互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)。其中，GE的基于云的“電網(wǎng)IQ解決方案”服務(wù)最為典型，GE向使用此服務(wù)的客戶收取基于服務(wù)的費用，客戶的數(shù)據(jù)被儲存在設(shè)置于美國亞特蘭大的GE數(shù)字能源數(shù)據(jù)中心中，客戶不用為數(shù)據(jù)儲存支付費用，但如果客戶希望使用GE提供的數(shù)據(jù)分析工具和服務(wù)來優(yōu)化自己的能源業(yè)務(wù)，則就要向GE支付相應(yīng)的費用。

除了能源結(jié)構(gòu)的變化以外，中國的電力行業(yè)正在推進去管制化的市場化導向電改。電改后，電網(wǎng)的角色將發(fā)生變化，不再承擔電力統(tǒng)購統(tǒng)銷的角色，發(fā)電企業(yè)需要直接同不同的售電企業(yè)進行交易，而電力用戶也能夠在不同的售電公司中選擇電力供應(yīng)和服務(wù)企業(yè)。此外，隨著管制的放開，中國將出現(xiàn)大量的自發(fā)自用的微小型可再生能源電站，以及小型的地區(qū)分布式電站，這將使的電力行業(yè)的復雜性前所未有的增加。不管是傳統(tǒng)的發(fā)電企業(yè)，還是新興的售電公司，抑或是轉(zhuǎn)變職能的電網(wǎng)企業(yè)，當然也包括電力消費企業(yè)，將面臨很多新的挑戰(zhàn)和機會。

為了解決挑戰(zhàn)，利用機會，各方都需要仰賴專業(yè)第三方數(shù)據(jù)服務(wù)企業(yè)的幫助。此外，大型知名的專業(yè)第三方數(shù)據(jù)服務(wù)企業(yè)，還能夠為與其合作的電力服務(wù)企業(yè)的數(shù)據(jù)安全性和隱私性提供信任背書。未來，在能源互聯(lián)網(wǎng)時代，服務(wù)，尤其是基于大數(shù)據(jù)的服務(wù)，將成為電力市場的核心產(chǎn)品和競爭優(yōu)勢。

能源互聯(lián)網(wǎng)市場將是一個開放的競技場，大量小型的初創(chuàng)企業(yè)將在里面嶄露頭角，比如美國的Opower公司，這家公司每年能夠從全美國75家電力公司這里采集900億次的電表讀數(shù)。Opower為電力公司提供四種服務(wù)：

1，幫助電力公司向客戶提供更全面詳細的電力消費數(shù)據(jù)；

2，幫助電力公司分析客戶電力消費行為；

3，為電力公司設(shè)計和改善電力營銷服務(wù)；

4，為電力公司提供需求側(cè)數(shù)據(jù)界面。

這四類服務(wù)中，Opower及扮演數(shù)據(jù)收集整合的角色，也為客戶提供基于深入分析的有效性建議，而這四類服務(wù)都基于可擴展的Hadoop大數(shù)據(jù)分析平臺。

大數(shù)據(jù)除了能夠幫助電力公司向客戶更好地提供服務(wù)之外，還可以有效解決電力公司設(shè)備維護保養(yǎng)問題。根據(jù)設(shè)備運行過程采集的過程數(shù)據(jù),企業(yè)可以開發(fā)預測性維修方案。咨詢公司埃森哲開發(fā)了一套電力資產(chǎn)分析解決方案，基于電力企業(yè)現(xiàn)有的ERP，GIS及其他歷史數(shù)據(jù)庫就可以為電力資產(chǎn)作出風險診斷，并通過后臺專家系統(tǒng)提供維護保養(yǎng)的建議，有效提升企業(yè)固定資產(chǎn)的投資產(chǎn)出，降低運營成本。除了埃森哲這樣的專業(yè)企業(yè)，ABB、遠景能源、羅爾斯羅伊斯這樣的電力設(shè)備企業(yè)都有基于運行數(shù)據(jù)的設(shè)備遠程運維系統(tǒng)。

可再生能源

大數(shù)據(jù)技術(shù)在可再生能源領(lǐng)域最大的用武之處在風電領(lǐng)域，由于風的難以預測性和激烈波動性，以及風機的重資產(chǎn)屬性，風電領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)應(yīng)用空間十分巨大。比如，氣象大數(shù)據(jù)可以用于氣象預測，為風電場預測精確的風力發(fā)電輸出，并提前預知臺風暴雨等氣象災(zāi)害，風機運行數(shù)據(jù)可以用于優(yōu)化風機的出力曲線，并幫助診斷風機設(shè)備的故障情況。

國際上公認的智能風機領(lǐng)先企業(yè)Vestas就是風電大數(shù)據(jù)運用的高手，Vestas通過自有的“Firestorm”超級計算機，持續(xù)監(jiān)視并采集25000臺遍布全球的風機的運行數(shù)據(jù)，以及風機所在地區(qū)的風速和氣象數(shù)據(jù)，電站業(yè)主可以通過Vestas的在線平臺“Vestas Online”即時調(diào)取風機和風場的海量數(shù)據(jù)。并且，給予海量數(shù)據(jù)，Vestas還開發(fā)了簡便易用的應(yīng)用“Power Forecast”和“Vestas Online Maintenance”,Power Forecast幫助用戶隨時預測風場的未來出力情況，而Vestas Online Maintenance幫助用戶便捷規(guī)劃風機的運維周期，Vestas已經(jīng)將基于大數(shù)據(jù)的服務(wù)作為未來公司的業(yè)務(wù)重點。

在國內(nèi)，也有一家智能風機公司一直在深耕風電大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，成績不亞于國際巨頭Vestas，這家公司就是遠景能源。遠景通過風電管理平臺格林云，用大數(shù)據(jù)產(chǎn)品Data Ocean將公共天氣數(shù)據(jù)，風電場設(shè)計數(shù)據(jù)、風電場實時流體模型數(shù)據(jù)、風電場設(shè)備運行數(shù)據(jù)、風電場生產(chǎn)檢修數(shù)據(jù)、風機設(shè)計數(shù)據(jù)、風機模擬數(shù)據(jù)等全生命周期的風電企業(yè)數(shù)據(jù)整合成一體，基于公共信息模型把現(xiàn)實存在廣泛關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)建立了系統(tǒng)化的數(shù)據(jù)鏈接，支持強大的數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)治理模型，并利用 Hadoop等大數(shù)據(jù)技術(shù)平臺管理上PB級的對象數(shù)據(jù)、采樣數(shù)據(jù)、風資源和地理數(shù)據(jù)等，提供結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的訪問，以不同的方式有效管理不同的數(shù)據(jù)集，從而得到企業(yè)數(shù)據(jù)的“唯一版本事實”，有效支持后續(xù)的大數(shù)據(jù)分析挖掘和價值創(chuàng)造。

除風電以外，光伏行業(yè)的大數(shù)據(jù)利用也正在快速發(fā)展中，國內(nèi)的逆變器龍頭企業(yè)之一的陽光電源，今年四月發(fā)布了其第四代光伏電站運維管理系統(tǒng)，特別突出的是該系統(tǒng)引入了大數(shù)據(jù)分析和阿里云計算平臺。所以也稱為智慧光伏云iSolarCloud，智慧光伏云結(jié)合大數(shù)據(jù)分析，實時了解各設(shè)備的故障甚至亞健康狀態(tài)，合理安排維護人員和路線，有望實現(xiàn)光伏電站最低維護成本。

遠景的阿波羅光伏云平臺，可以實現(xiàn)全方位數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析和智能化運維管理。除了逆變器數(shù)據(jù)，“阿波羅”光伏云平臺還從氣象站、匯流箱、直流柜、電表，甚至直接從組串、組件上采集數(shù)據(jù)，進而形成一套具備多樣性的數(shù)據(jù)，這比單一的數(shù)據(jù)更可靠。在接入項目運行數(shù)據(jù)之后,“阿波羅”可以進行電站績效的對標、電站健康度體檢、以及損失電量分析等工作。與此同時，“阿波羅”還可以對每個電站進行全生命周期的資產(chǎn)風險評估和評級,綜合評測電站整體性能,從而判斷電站的交易可能和潛在交易價值。

總的來說，我們可以把能源電力大數(shù)據(jù)應(yīng)用分成七個階段：

第一階段：知道以前發(fā)生了什么；

第二階段：理解為什么會發(fā)生；

第三階段：觀察當前正在發(fā)生什么；

第四階段：預測未來會發(fā)生什么；

第五階段：能源系統(tǒng)全局優(yōu)化；

第六階段：跨系統(tǒng)跨行業(yè)全局優(yōu)化；

第七階段：全局高度智能化。

目前，全世界對于能源電力的數(shù)據(jù)應(yīng)用能力都處于探索期，而我國能源電力行業(yè)的“大數(shù)據(jù)”更只能算是剛剛起步，差不多剛到第二階段的門口。我們能源電力行業(yè)的數(shù)據(jù)運用水平其實剛剛能夠理解為什么發(fā)生而已，差距和未來發(fā)展?jié)摿ν瑯泳薮螅谂沃鴩鴥?nèi)能源電力企業(yè)能正視大數(shù)據(jù)的價值，迎頭趕上，更希望我國政府能夠致力于打造面向數(shù)據(jù)時代的開放社會，促使相關(guān)部門和公司能盡力推動能源電力數(shù)據(jù)的公開化和脫敏化，否則，我國在這一輪全球數(shù)據(jù)時代大潮中又將陷于落后局面。