能源領域大數據應用前景分析

能源大數據理念是將電力、石油、燃氣等能源領域數據進行綜合采集、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。隨著信息化的深入和兩化的深度融合，大數據在石油石化行業應用的前景將越來越廣闊。 　　大數據與能源行業的結合目前主要體現在三個行業。（1）石油天然氣產業鏈與大數據的結合。在油氣勘探開發的過程中，可以利用大數據分析的方法尋找增長點，利用大數據平臺可以幫助煉油廠提高煉化效率，也可幫助下游銷售挖掘消費規律，優化庫存，確定最佳促銷方案。（2）智能電網：利用大數據實時監測技術監測家庭用電量特征，幫助電力公司調配電力供給，為客戶提供最佳用電方案。通過錯峰限電，用戶會在電力成本低的時間段使用，避免了高峰時期電力負荷過重的局面，未來消費者對于能源的利用會有更多經濟性的選擇。（3）風電行業：進行風電場分布式風機的在線監測，周期性及瞬時的實時數據采集和在線分析，生成警報、允許維護人員可視化和管理數據，簡化大規模監測系統的部署。 　　產業政策及規劃 　　（1）能源局政策梳理 　　在中國能源局2014年發布的78條通知政策中，由于45條關于電力領域，17條關于煤炭和油氣領域。在新能源的通知政策中，光伏有12條，新能源5條。可見政府在未來對于清潔能源的支持力度還將進一步加大。 　　（2）產業規劃 　　能源行業對于大數據的政策扶持體現在產業規劃。有消息稱三桶油在十三五規劃的內部討論會上已將大數據提上日程，正在探討將油氣勘探大數據寫入十三五規劃。國家有關部門也正在牽頭前期調研，或在年內出臺國家能源互聯網行動計劃。 　　（3）資金支持 　　2014年的信貸政策明確提出重點支持目標。央行提出，要支持新能源汽車，節能環保，循環經濟等領域金融服務水平。 　　產業發展現狀 　　（1）石油天然氣行業大數據進展 　　石油天然氣行業的大數據仍處于起步階段。2014年石油行業共組織召開5場提高油氣行業信息化的會議，意在提高行業信息化程度，推廣大數據在行業內的應用。根據中國石油招標網的數據統計，2014年中國石油共發起建設12個與大數據有關的項目，其中東方物探、新疆塔里木油田及大慶油田在大數據領域的動作最多。項目建設內容多集中在建設油田勘探開發一體化數據中心、建設研究成果知識庫2個領域。這也說明目前國內油氣行業仍處在數據的采集、存儲階段，尚未上升到大數據挖掘分析的高度。 　　原油煉制及油品銷售環節的大數據處于萌芽階段。企業對煉油大數據僅有概念性的了解，目前能夠體現業務布局的即阿里與中石化的合作。阿里云今年4月20日宣布與中國石化展開技術合作，中國石化將借助阿里巴巴在云計算、大數據方面的技術優勢，對部分傳統石油化工業務進行升級，打造多業態的商業服務模式。 　　油氣行業長期以來處于壟斷地位，對于新技術的接受和推廣較為緩慢。但隨著國家大數據戰略的推行，大數據在能源行業必將展開應用。預計大數據也將寫入能源行業的十三五規劃，未來大數據必會成為油氣行業新的爆發點。 　　（2）電力行業大數據進展 　　電力大數據在國內發展勢頭良好，國內較為落后。早在2013年，國家電力集團曾發起在電力行業推行大數據的嘗試，但很快終止了這次行動。最近一年國家開始大力推行電力改革，鼓勵分布式電源主要采用“自發自用、余量上網、電網調節”的運營模式，積極發展融合先進儲能技術、信息技術的微電網和智能電網技術，確保可再生能源發電量依法全額保障性收購，這為分布式發電和新能源汽車在未來大規模接入電網創造條件。 　　（3）風電等新能源大數據進展 　　國家近幾年大力推行風力發電。風電行業具有大數據幾個主要特征中的數據量大的特征，大數據的實時性也為風電行業提供精準的解決方案——實時數據采集和在線監測，幫助風電管理人員實時監控終端運行狀態，高效管理數據。 　　（4）智能終端與能源行業的結合 　　為智能化產品研發提供支持。將能源大數據、信息通訊與工業制造技術結合，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，提供付費低、能效高的能源使用與生活方式。 　　能源行業發展現狀 　　油氣行業傳統的勘探開采理論面臨瓶頸，從傳統地質，到開發地質再到石油儲藏描述，油氣開發理論已經不能滿足提高產量的需求。而這一傳統行業恰恰積累了大量的數據，大數據的出現為油氣的二次開發，甚至三次、四次開發，提供了更多的可能性。不同的油田之間可從油氣勘探歷史上積累的數據中尋找一定的規律，并發現新的增長點。另外，在煉化、油品零售領域大數據的應用也比較廣泛。諸如煉廠煉油過程中收集的數據，油品零售站的用戶數據等，對同行業有很大的借鑒意義。 　　智能電網對于大數據的需求也很強烈。國家對于智能電網的推廣也為大數據的應用奠定了基礎。這些數據需求包括消費者用電的規律、家用電器的耗能數據等。未來電廠和個人用戶都將受益于電力大數據。 　　風電行業涉及硬件較多，而且分布區域較廣，因此也刺激了對大數據的需求。分布在野外的風電機組產生大量的數據，通過傳感器傳回到數據中心，利用大數據技術實時分析發電量，并據此預測可能發生的問題。這樣的數據對于世界各地的風電場都有很大意義，能夠從很大程度上提高發電效率。未來在風電機組領域的數據交易將會非常活躍，企業用戶將成為交易主體。 　　市場規模及需求分析 　　（1）能源行業大數據市場規模 　　①能源消費結構 　　中國能源消耗一直以煤炭為主，近年來天然氣、風電、水電等清潔能源占比緩慢提高。煤炭從2008年的占比70.3%降至2013年的66.0%，石油的消耗量始終保持在18%上下，天然氣由2008年的占比3.7%升至2013年的5.8%，水電、風電、核電從2008年的7.7%升至9.8%。煤炭的主導地位短期內不會產生太大變化。受國家環保政策支持，預計未來天然氣等清潔能源的消耗量將逐漸增大。 　　據調查機構BP最新發布的2035世界能源展望，煤炭從2000年以來增長最快的化石燃料（年均3.8%）變為增速最慢的燃料（年均0.8%）。這也反映了亞洲煤基工業化趨緩以及關鍵市場的氣價走低的趨勢。天然氣是增速最快的化石燃料（年均1.9%），而石油增速略高于煤炭（年均0.8%）。可再生能源是增速最快的燃料（年均6.3%）。核電（年均1.8%）和水電（年均1.7%）的增長快于總體能源增速。 　　②能源大數據市場 　　國家對能源互聯網的布局必將帶動能源大數據的市場規模。考慮到未來能源消費結構的調整，以及國家對不同能源類型的投資力度，未來風電等清潔能源的市場潛力巨大。但風電行業本身市場及技術都不夠成熟，要實現大規模覆蓋需要較長時間。而石油天然氣作為國家的戰略性能源，近五年內投資規模會有較大增長。預計2015年能源行業大數據應用市場規模達8.29億元人民幣。 　　（2）市場需求分析 　　①石油行業的大數據需求 　　國內三大石油國企將成為推動石油大數據進展的主力。中國石油的數據中心，中石化的能源行業十三五規劃、煉油大數據、油品銷售大數據，中海油的海上石油勘探、海底地震，這些都是大數據與能源行業的結合點。 　　②電力行業的大數據需求 　　國家電網于2014年重新開始大數據的嘗試，并開始大力推動智能電網。智能電網的推廣，將帶動對大數據調節用電高峰的需求，家庭用電及工業用戶節能省電的需求，這些需求必將引發一系列智能設備、數據分析廠商的崛起。 　　③新能源的大數據需求 　　風電裝機容量大。截至2013年底，中國風電裝機容量已超過9100萬千瓦，投運機組近7萬臺，并網發電的風電場約2100個。目前國家規劃到2020年，風電裝機容量達到2億千瓦。當前風電行業的痛點在于風電機組性能差異大，年發電量達不到預期指標；風電場設計、運行不合理，設計偏差造成發電量難以達到設計指標；風電運行數據難以有效利用，積累的海量數據未能充分利用，通過分析挖掘可以發掘很多改善發電性能的措施。利用大數據分析挖掘的方法可以優化風電機組功率特性，提高可利用率。 　　（3）競爭格局 　　能源行業的大數據尚處于起步階段。大型廠商開始布局這一行業的大數據業務，初創型能源大數據公司也開始興起。從市場進入的角度看，當前競爭格局可分為三大梯隊。 　　大型國產廠商具有先發優勢。能源行業涉及國家戰略，政府支持國產化產品的應用。大型廠商具有豐富的實施經驗，能夠保證系統的穩定性。因此，華為、浪潮等企業成為能源行業大數據的首要受益者。 　　第二陣營為行業的國際巨頭。國際領軍的IT企業具有領先的技術和理念，通常能夠引流技術發展的趨勢和潮流。而在本地化實施中，這些企業仍有一定的局限性。因此他們的商業模式以跟國內軟件企業或者科研機構合作研發為主。 　　第三陣營是一些初創型企業。初創型能源大數據的應用體現在風電等清潔能源的應用。大數據公司利用分布式存儲、實時監測分析等技術，解決新能源行業數據量大、需要實時處理的難題。新興企業客戶資源不敵現有的巨頭廠商，且國家能源企業在公開招標采購中對供應商資質要求較高，因此初創型能源大數據公司目前仍處在第三陣營。 　　隨著大數據技術不斷發展城市，初創型公司可能會因為突破性技術而搶占市場的制高點。未來競爭格局變數較大。