導讀： 綜合來看，目前基于大數據的業務模式主要包括這幾個方面，通過實時數據的采集來監測設備的運行、對采集的數據進行挖掘利用。

　　作為實現“互聯網+”的重要一環，能源大數據在整個能源體系中的中樞作用，正得到確認。

　　在國務院近日發布的“互聯網+”行動指導意見中，對“互聯網+”智慧能源這一行動的具體目標包括，實現能源生產領域的智能化、不同類型能源的互聯互通、電力的電子商務交易等。這一切目標的實現，均離不開大數據的應用。

　　公開信息則顯示，能源大數據正在逐漸從此前的構想進入到實踐層面。

　　近日，河北電科院透露，該院研發的河北首個“火電能耗大數據平臺”已采用了托管服務器運行方式，標志著該平臺正式進入到全面推廣應用的階段。

　　根據此前發布的互聯網+行動指導意見，其中給出的大數據應用的具體模式，包括能源企業對設備的檢修以及調度、數據挖掘后所衍生的各種增值服務等。

　　而在更早前發改委以及銀監會出臺的《能效信貸指引》中，則鼓勵和指導銀行業金融機構積極開展能效信貸業務。

　　就這份指引來看，無論是在貸前的盡職調查、節能技術和效益評估、質押登記，還是貸后的信貸質量監控和風險預警等，都離不開大數據的應用。

　　不過，也有業內人士認為，能源領域的大數據能夠走多遠，除了受現行環境、業務模式等制約外，傳感器等硬件設備上的不足也不容忽視。畢竟，對于能源領域而言，其大數據更多是基于實時采集的動態數據，而非簡單的基于互聯網的靜態數據，相應硬件的技術水平能否跟得上，顯得至關重要。

　　商業模式日漸清晰

　　根據河北電科院發布的信息，該院的技術專家們將進一步利用“火電能耗大數據平臺”進行數據分析，隨后為發電廠提供能耗在線檢測、節能評估等技術服務，并為電廠開展節能發電調度、機組運行優化、節能技改等工作決策的時效性、科學性提供有力的技術支撐。

　　上述平臺的運行模式，可以看作是“互聯網+”行動指導意見中的一種。

　　綜合來看，目前基于大數據的業務模式主要包括這幾個方面，通過實時數據的采集來監測設備的運行、對采集的數據進行挖掘利用。

　　具體而言，在實時數據方面，則包括鼓勵能源企業運用大數據技術對設備狀態、電能負載等數據進行分析挖掘與預測，開展精準調度、故障判斷和預測性維護，提高能源利用效率和安全穩定運行水平。
　　在數據的挖掘利用方面，主要包括對能源設備的實時監測數據進行挖掘和分析后，除了用于第一點所提到的故障判斷外，還可以與金融機構等合作，將其作為資產評估、風險控制等的依據和標準，以及用于對于制造業相應環節的反饋。比如互聯網+行動指導意見中提到的鼓勵制造企業利用物聯網、云計算、大數據等技術，整合產品全生命周期數據，形成面向生產組織全過程的決策服務信息，為產品優化升級提供數據支撐。

　　此外，在面向制造業的服務業方面，則鼓勵企業基于互聯網開展故障預警、遠程維護、質量診斷、遠程過程優化等在線增值服務，拓展產品價值空間，實現從制造向“制造+服務”的轉型升級。

　　根據此前發布的《能效信貸指引》，無論是在貸前的盡職調查、節能技術和效益評估、質押登記，還是貸后的信貸質量監控和風險預警等方面，都離不開大數據的應用。而就綜合信息來看，出于防范信貸風險的考慮，銀行是最舍得為大數據產品“掏腰包”的金融機構之一。

　　不容忽視的硬件因素
　　或許是看中了能源大數據這一無可比擬的重要性，與之相關的概念正在遍地開花。

　　資料顯示，包括許多上市公司，甚至是此前與能源行業、IT行業均沒有任何關聯的企業，也將能源互聯網、大數據等作為轉型的方向之一。

　　對此，有市場分析人士表示，能源領域的大數據能夠走多遠，除了受現行環境、業務模式等制約外，傳感器等硬件設備方面的不足也不容忽視。畢竟，對于能源領域而言，其大數據更多是基于實時采集的動態數據，而非簡單的基于互聯網的靜態數據，相應硬件的技術水平能否跟得上至關重要。

　　更進一步來看，就數據采集以及傳輸的復雜性而言，新能源電站的實現難度要高于傳統的火電電站。

　　以一座規模達到50MW的火電電站來看，數據采集周期為10S，整個系統近2萬個數據點，每天要產生約8G的數據量。

　　“整個系統包括硬件和軟件兩部分。硬件部分包括智能環境監測站、高性能現場計算機、無線通訊設備等。作為工業級硬件產品，對其關鍵的指標均有嚴格的要求，包括超寬溫環境(滿足寬溫狀態-40——80℃)、高精度(關鍵監測設備偏差<0.1%)、集成化(與主要數據鏈高度集成，實時鏈接)等。可以說，作為一個涉及眾多數據接入點的產品，無論從硬件方面，還是軟件方面，都有很高的門檻。”上述市場分析人士表示。