大数据技术在能源行业领域中的应用

经济技术飞速发展，我国的经济结构也不断调整，产业布局也慢慢发生变化，节能减排的任务成为能源企业不可回避的突出问题。

目前随着信息技术的发展，大数据技术在能源行业领域得到广泛的应用，并且在能源行业领域凸显了不错的效能，有效帮助能源企业提高能效水平。

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大数据（Big Data）,百度百科对其的解释是，大数据也可以称为巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过主流软件工具，在合理的时间内达到撷取、管理、处理、整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

大数据具有类型多样、数量巨大等特点，简单理解就是，传统的数据处理应用软件难以处理的大或者复杂的数据。而大数据技术，涉及到业务分析、数据分析、数据挖掘、jiqi学习、人工智能，其实就是一套完整的“数据+业务+需求”的解决方案。

大数据技术对于数据的处理有着数据承载量大、所支持处理的数据类型多样、高能效的商业化、处理速度快等等。

前面讲到大数据技术的相关概念，那么什么是能源大数据呢？

能源大数据是将能源领域行业的数据进行采集、处理、分析和应用。随着大数据在能源领域的深入应用，将加速推进能源产业发展及商业模式创新。

能源大数据目前主要应用于是由天然气全产业链、智能电网和风电行业等，利用大数据特点提高能源企业效益，并更好的服务用户。有了能源大数据的加持，企业可以优化库存，合理调配能源供给，实时进行数据分析，提高生产效率。

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了解了大数据技术、能源大数据后，大数据在能源行业的具体应用是什么呢？大数据在能源行业具体的应用能实现什么价值？

以下有四点：

运行负荷预测

通过大数据进行分析，可以精确地掌握源负荷变化规律，提高负荷预测精准度。

新能源需求预测

分析新能源产出与气象环境条件、石化能源关联关系，精准预测新能源行业发电能力。

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故障预测与健康管理

研究检修、运行工况、气象条件、环境条件等因素对设备运行状态的影响，基于设备运行机理和退化规律，展开设备故障预测和健康管理等操作。

能耗分析

基于企业的能耗消费往常数据体现出的规律，提出能耗节能减排相关建议，优化企业的节能减排效益。

能源优化调度

基于气象、环境等信息、能源产出的能力、耗能规律和设备运行状态，对能源优化调度提供辅助决策支持。

能源大数据不仅是大数据技术在能源领域的深入应用，也是能源领域其它相关技术革命与大数据理念的深度融合，相信大数据在能源行业应用的前景将越来越广阔。

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