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电力大数据战略方案应该如何规划? - 全文

2017/4/18 12:42:00

  作为中国最牛的老牌通信公司、最早提出要做产业互联网领航者,这是亚信第一次全方位对外梳理能源大数据,指出了能源大数据存在的问题、能源大数据的价值目标,更重要的是他们给出了一个非常完整的电力大数据战略规划方案。5000多字,很长,但是真的值得看。没时间?可以先收藏了,找个完整的时间好好读一遍。能源行业的大领导们,读完记得早点下手布局。

  精彩观点

  1、在价值链中的不同环节,大数据的价值目标不同。在发电环节,大数据应该服务于发电端经济、高效以及清洁环保;在输变电环节,大数据应该服务于坚强的智能电网;在用电环节,大数据应该服务于智能互动。

  2、电力行业感觉是一个相对独立的能源行业,但实际上与其他行业,包括和房地产、金融、智能社区、智能市政等数据都是有关系的。各个行业数据的融合,是我们未来要加大整个电力大数据应用的思路,但现在其他行业的数据还难以获取。

  3、五大发电集团的很多数据和电网的数据,怎么样能够协同,怎么样能去融合,现在还没有办法做到,但是未来绝对是一个发展趋势,但是在行业内的这种企业间的交流还是比较少。

  4、怎么样去打造和运营这种数据连接平台,是再造中国电力核心能力的关键。电力行业的大数据云计算平台,要产生三方面的生态。一方面,电力系统数据生态,另一方面,电力系统应用生态,第三个就是产品生态。

  5、数据生态很好理解,就是云计算平台里面的IaaS跟PaaS层,将数据经过平台化的存储和处理,形成技术框架。而开发端的这种资源整合,来聚合开发者,综合地去服务中国电力行业,来形成我们的应用生态。一旦形成了我们的电力数据生态和应用生态,相应的这种应用型产品,以及平台级产品,云平台级产品,包括基础设施类产品,大数据平台等等,就可以基于前面的生态来形成、促进我们产品的生态。

  6、我们不仅需要帮助企业来实现他自己的企业数据仓库、行业数据仓库等数据应用开发。另外,我们还需要将内外部资源进行整合,增强整个生态的活力。资源整合的过程中可以建立数据交易的规则体系,我们可以将已有有价值数据产品对外进行变现,形成一个以数据产品为核心的新的利润增长点,这是可以实现的。

  以下为整理后的演讲内容全文:

  电力行业中沉淀的海量数据

  电力行业在全过程价值链中产生了大量的数据,发、输、配、用、调度,各个环节都有大量的数据,而且数据是非常有价值的。

  举个例子,发电里,如果是火电,有掺配煤的数据、机组指标的数据;如果是水电,有水文水平的数据。输电,有线路方面的数据,还有对线路状态有影响的气象和环境数据。变电,有变电站的数据,还有设备的巡检、维护以及状态实时监控的数据。配电,有用电负荷、还有用电的需求侧的数据,包括配网的规划,以及供电前期的预测、计划,还有供电可靠性的数据。用电,包括客户的基础档案数据,电费的回收、计量的数据。调度,有负荷和电量这些数据。

  基于这些数据,我们可以看到,从全电力的业务链角度来说,现在电力大数据具备了大数据四维的特征,像实时的大数据量、大的数据包的组成,以及复杂的结构。这里面有结构化数据、非结构化数据,有实时的数据以及历史的数据,而且是高频次、高频率的数据,有很多数据都能够精确到分钟,每一分钟都可以传输比较大的数据包进行数据的采集和搜集分析。这些数据未来怎么样体现出来高价值?

  大数据在电力行业中有什么用?

  在价值链中的不同环节,大数据的价值目标不同。

  我们认为,在发电环节,大数据应该服务于发电端经济、高效以及清洁环保这一目标;

  在输变电环节,大数据应该服务于坚强的智能电网这一目标,通过环境气象、用电负荷以及需求侧等等的大数据,来进行相应的设备选址以及规划,实时监控输变电设备,保证整个电网平台的透明、开放、自愈以及自适应性;

  在用电环节,大数据应该服务于智能互动这一目标。智能互动可以从两个角度来看,一方面,从电网被动的角度,是可以基于这种负荷的监测数据、用户档案等数据,来及时预先发现或者实时发现设备的缺陷或故障,然后及时启动应急预案。从主动角度来说,我们可以根据这些数据来评估电费回收率,大型的高耗能企业,现在有很高的电费回收风险,因此,基于大数据,电网可以做风险决策。

  此外,大数据可以帮助调度实现智能调度。从以上价值目标出发,集合我们过去的项目经验以及调研资料,发现整个电力行业,大数据应用仍然存在很多问题。

  有大数据但是没有大数据系统

  先说一下电力行业的大数据应用存在的问题:

  第一、采集。电力数据需要实时采集,数据量大,维度和广度都非常大,所以采集难度非常大。

  第二、处理。一方面,整个大数据处理的能力,现在在电力行业里面还是有一些欠缺的,我们的数据计算能力,包括数据处理的及时性和实时性仍然不够;另一方面,我们的数据类型是非常复杂的,而且非结构化数据的处理能力一直以来在大数据行业里面都并不是很强,有待于我们进行探索和提高。所以,电力的大数据处理,也是有很多问题的。

  第三、应用。这块可以从三方面角度来看。一方面,我们缺少智能化的分析系统。不论是发电企业还是电网企业,信息化已经建设了十几年,多多少少还是有一些可以改进的地方。第二,由于我们的行业特征所致,所以导致这个行业需求需要满足的时候会遇到多方面的问题,比如开发时间周期长,专业能力是否足够等等;第三,我们的数据还没有形成规范化的一套东西。无论是数据查询,还是数据应用,抑或数据的分析模型,现在来看还都没有形成规范化的一套东西,没有形成一个产业。

  这还只是纵向的分析。此外,我们亚信数据团队非常重视横向的全要素数据流通,这也是我们作为重点,不断和合作方强调的一个概念。全要素的数据流通,需要从内部和外部两个维度来看。

  内部来看,大数据可以帮助公司降本增效,但是问题出现了。第一,由于这个行业的特色以及行业的复杂度,会发现,想靠一套或者是两套已有的大数据系统去完成所有的内部管理跟外部协同是非常困难的。所以,现在每一家企业都有多套的应用系统,这样就使得整个大数据,包括内部的数据一致性、统一性都受到很大的影响。

  第二,一个企业的各个部门之间、各个单位之间,他的数据还是有数据孤岛的,很难能够将这些数据孤岛通过一定的数据流向和渠道,将他整合在一起,融合,形成我们整个全量的数据,这两点是在数据流通角度,从内部来发现的问题。

  外部来看,第一,现在整个“互联网+”的思路包括大数据的思路,永远是全量的数据,或者说要与其他跨行业数据的融合。但是,对于电力行业、气象、环境等等这些数据,现在的获取还是比较难的,或者各个区域的获取并不是很全,这样会导致我们整个战略决策包括我们整个运营决策,会受到一些影响。

  第二,其他行业的这种经济类数据难以获取。比如电力行业感觉是一个相对独立的这种能源行业,但实际上他与其他行业,包括和房地产,包括和金融,包括和智能社区、智能市政,和政府类的数据等等,都是有关联的。各个行业数据的融合,是我们未来要加大整个电力大数据应用的这样一个思路,但现在其他行业的这种数据还难以获取。

  第三,电力系统内的企业大数据难以流通。这点是我们在做各个企业项目的时候非常感同身受的一点,就是发电型企业和电网。比如五大发电集团的很多数据和电网的数据,怎么样能够协同,怎么样能去融合,现在的这种情况还没有办法做到,但是未来绝对是一个发展趋势,但是在行业内的这种企业内的交流还是比较少。

  如何构建电力完整大数据生态平台?

  基于电力行业中存在的大数据痛点,我们认为可以从三个方面来落地。

  第一,怎么样通过一个数据连接平台,也就是云计算平台,来实现整体提高电力系统核心能力,这是关键。

  第二,从产业互联的角度看,要利用大数据实现产业互联。产业互联是我们董事长田溯宁在去底特律和习主席一起参加中美互联网峰会上,讲到的关键题目。

  第三,就是数据的流通和交易。未来通过怎么样的平台、怎么样的方式,将我们的数据交易出去,也能够把行业内有益的数据交换进来,这个平台以及这个商业模式怎么来做,也是要重点考虑的,也是亚信大数据部门重点在思考和实施的。

  先看第一方面,怎么样去打造和运营这种数据连接平台,是再造中国电力核心能力的关键。通过大数据连接这样一个平台,要产生三方面的生态。一方面,电力系统数据生态,另外一方面,电力系统应用生态,第三个就是产品生态。

  数据生态很好理解,就是云计算平台里面的IaaS跟PaaS层,将数据经过平台化的存储和处理,形成技术框架。而开发端的这种资源的整合,来聚合开发者,综合的去服务于中国电力这样的行业,来形成我们的应用生态。一旦形成了我们的电力数据生态和应用生态,相应的这种应用型产品,以及平台级产品,云平台级产品,包括基础设施类产品,大数据平台等等产品,就可以基于前面来生态来形成,来促进和生成我们产品的生态。

  以云计算平台级的产品为基础,再服务于各个行业,以及与各个开发资源及平台进行数据链接和流通,再聚合于上端SaaS这样一个结构的应用开发者等等,来帮助整个电力企业解决整个供应链所需要的,包括我们的产品、数据、应用、算法以及相关的服务。

  实际上,在这样一个生态圈里面,我们不仅需要帮助企业自己来实现他自己的企业数据仓库、行业数据仓库等数据应用开发。另外,我们还需要将内外部资源进行整合,增强整个生态的活力。

  资源整合的过程中可以建立数据交易的规则体系,我们可以将已有的这些有价值数据的产品对外进行变现,形成一个以数据产品为核心的新的利润增长点,这是可以实现的。

  最后总结一下,我们设想的这样一个电力大数据平台,在IaaS层,他需要包括数据计算资源池、网络资源池、还有存储资源池;在PaaS端,我们需要将结构化的数据、非结构化的数据进行实时采集和抽取,并且具备一定原数据的接口,有实时处理同步的能力、数据脱敏以及加密等核心能力;在SaaS层面,未来需要引进第三方或者业界愿意参与到其中的人,将自助应用平台以及数据应用平台,比如负载预测、需求测分析、设备实时监控数据分析和预测等等这些应用开发出来,来统一支持整个中国电力的发展。

  电力大数据需要与外部数据打通

  对亚信来说,我们是非常愿意和电力行业,通过外部的合作应用和协同来打造行业大数据生态平台。亚信也是有自己独有的优势的。

  第一,亚信之前是长期服务于电信运营商,还有政府、交通、医疗等等行业,具有非常丰富的多行业的数据资源,未来能够帮助电力企业基于我们的数据理念,和各个行业的数据价值进行对接。

  第二,就是从大数据分析角度来讲说,我觉得中国电力行业,尤其这种产业互联角度的数据应用,相对来说还是比较落后的。而电信和政府等等行业,已经经历了大数据的洗礼,现在三大电信运营商都有自己成型的数据产品,在向外进行销售。在浙江、在宁夏、在广东,我们已经帮着政府做了很多政府级大数据平台的搭建。这些领域率先经历了大数据的洗礼,所以亚信也沉淀了很多领先的产品以及经验。

  另外我们也认为电力企业的大数据,与汽车、房地产、金融等等行业的融合,有助于支持社会各个角色提供智能化的服务,支撑国家大众创业、万众创新的生态环境。

  比如,如果电力行业未来和政府政务行业融合的话,就可以知道未来对于这种高耗能企业,甚至中小型企业,我们怎么样去进行智能供电;比如和房地产行业大数据融合,未来可以在智能城市、智能社区中实现电力实时供电预测,以及指导社区用户怎么样绿色用电、节能用电。比如和新能源汽车行业数据流通,对于如何规划充电桩、如何调配车辆、如何设计交通线路,都会有很大帮助。而且随着新能源汽车的发展,与汽车、车联网进行数据融合,可能是电力行业真的需要去认真考虑的问题。

  最后说一点,就是不要神化大数据。大数据有自己非常独特的三个方面的点:

  第一点,他和石油以及黄金等等这种流通实物通货相比,难以定价,难以量化。相比石油和黄金,谁能说清楚一个数据包或者一个数据产品它本身的价值。

  第二点,资源实际上都是不可再生资源,但是大数据时时刻刻每天都有几ZB的资源爆发出来,因此是可再生资源,由于它的可再生性导致前面第一点,它的数据价值怎么去评估,是一个没有办法按照之前的资源、行业和产品这个思路去评估的。

  第三点,就是高附加值。通过应用,和通过全要素的流通,你会发现,数据可以叠加价值的,而石油跟黄金是没有办法叠加价值的,顶多有附加的加工价值在里面,一块金条会雕刻成我们的首饰,只是增加了一些艺术和手工的价值。但数据,经过几次清理、经过几次融合,经过跨行业数据的融合,产生了不同的数据的生态、形态和产品,它的价值在一步一步的放大,而且是一种叠加式的放大。

  所以从这个角度来说的话,未来怎么样实现大数据和产业的互联,和其他业界的互联,是非常重要的一点。

  之前讲大数据,什么4V,我个人感觉都是在拿新瓶装老旧,就大数据在聊大数据。但实际上大数据怎么去应用,去落地,要有一些专家去研究。


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