作为实现互联网+的重要一环，能源大数据在整个能源体系中的中枢作用，正得到确认。

　　在国务院近日发布的互联网+行动指导意见中，对互联网+智慧能源这一行动的具体目标包括，实现能源生产领域的智能化、不同类型能源的互联互通、电力的电子商务交易等。

　　这一切目标的实现，均离不开大数据的应用。

　　公开信息则显示，能源大数据正在逐渐从此前的构想进入到实践层面。

　　近日，河北电科院透露，该院研发的河北首个火电能耗大数据平台已采用了托管服务器运行方式，标志着该平台正式进入到全面推广应用的阶段。

　　根据此前发布的互联网+行动指导意见，其中给出的大数据应用的具体模式，包括能源企业对设备的检修以及调度、数据挖掘后所衍生的各种增值服务等。

　　而在更早前发改委以及银监会出台的《能效信贷指引》中，则鼓励和指导银行业金融机构积极开展能效信贷业务。

　　就这份指引来看，无论是在贷前的尽职调查、节能技术和效益评估、质押登记，还是贷后的信贷质量监控和风险预警等，都离不开大数据的应用。

　　不过，也有业内人士认为，能源领域的大数据能够走多远，除了受现行环境、业务模式等制约外，传感器等硬件设备上的不足也不容忽视。毕竟，对于能源领域而言，其大数据更多是基于实时采集的动态数据，而非简单的基于互联网的静态数据，相应硬件的技术水平能否跟得上，显得至关重要。

　　商业模式日渐清晰

　　根据河北电科院发布的信息，该院的技术专家们将进一步利用火电能耗大数据平台进行数据分析，随后为发电厂提供能耗在线检测、节能评估等技术服务，并为电厂开展节能发电调度、机组运行优化、节能技改等工作决策的时效性、科学性提供有力的技术支撑。

　　上述平台的运行模式，可以看作是互联网+行动指导意见中的一种。

　　综合来看，目前基于大数据的业务模式主要包括这几个方面，通过实时数据的采集来监测设备的运行、对采集的数据进行挖掘利用。

　　具体而言，在实时数据方面，则包括鼓励能源企业运用大数据技术对设备状态、电能负载等数据进行分析挖掘与预测，开展精准调度、故障判断和预测性维护，提高能源利用效率和安全稳定运行水平。

　　在数据的挖掘利用方面，主要包括对能源设备的实时监测数据进行挖掘和分析后，除了用于**点所提到的故障判断外，还可以与金融机构等合作，将其作为资产评估、风险控制等的依据和标准，以及用于对于制造业相应环节的反馈。比如互联网+行动指导意见中提到的鼓励制造企业利用物联网、云计算、大数据等技术，整合产品全生命周期数据，形成面向生产组织全过程的决策服务信息，为产品优化升级提供数据支撑。

　　此外，在面向制造业的服务业方面，则鼓励企业基于互联网开展故障预警、远程维护、质量诊断、远程过程优化等在线增值服务，拓展产品价值空间，实现从制造向制造+服务的转型升级。

　　根据此前发布的《能效信贷指引》，无论是在贷前的尽职调查、节能技术和效益评估、质押登记，还是贷后的信贷质量监控和风险预警等方面，都离不开大数据的应用。而就综合信息来看，出于防范信贷风险的考虑，银行是*舍得为大数据产品掏腰包的金融机构之一。

　　不容忽视的硬件因素

　　或许是看中了能源大数据这一无可比拟的重要性，与之相关的概念正在遍地开花。

　　资料显示，包括许多上市公司，甚至是此前与能源行业、IT行业均没有任何关联的企业，也将能源互联网、大数据等作为转型的方向之一。

　　对此，有市场分析人士表示，能源领域的大数据能够走多远，除了受现行环境、业务模式等制约外，传感器等硬件设备方面的不足也不容忽视。毕竟，对于能源领域而言，其大数据更多是基于实时采集的动态数据，而非简单的基于互联网的静态数据，相应硬件的技术水平能否跟得上至关重要。

　　更进一步来看，就数据采集以及传输的复杂性而言，新能源电站的实现难度要高于传统的火电电站。

　　以一座规模达到50MW的火电电站来看，数据采集周期为10S，整个系统近2万个数据点，每天要产生约8G的数据量。

　　整个系统包括硬件和软件两部分。硬件部分包括智能环境监测站、高性能现场计算机、无线通讯设备等。作为工业级硬件产品，对其关键的指标均有严格的要求，包括超宽温环境(满足宽温状态-4080℃)、高精度(关键监测设备偏差<0.1%)、集成化(与主要数据链高度集成，实时链接)等。可以说，作为一个涉及众多数据接入点的产品，无论从硬件方面，还是软件方面，都有很高的门槛。上述市场分析人士表示。

(完)