2005年的威尔玛飓风造成62人遇难，损失达到近3000万美元

　　飓风与能源行业关系密切？没跟你开玩笑。

　　在美国，四分之一的海上石油生产、三分之一的天然气加工、五分之二的炼油设施都位于得州、路易斯安那州、密西西比海岸，而它们都处于飓风的必经之路上。飓风引起的蝴蝶效应波及之大，不仅冲击了当地的能源基础设施，更给电网安全带来了诸多隐患，如果我们可以随时了解气象数据的变化，一方面能提高能源供给设施的效率，同时也能利用这些数据进行能源消费模式分析，帮助客户优化服务、改变路径、预测发电量，岂不一举多得？

　　DeepThunder天气预报分析图，图片来源：IBM

　　如今，IBM的Deep Thunder气象预测服务软件早已在为美国政府服务了，而能源供应链上的信息贯通又何止是气象数据，仅IBM就已投资 160亿美元进行了30次数据分析的相关收购，并在电力产 业提出电网转型、提高发电效率及顾客运营转型等倡议，支持能源大数据处理。专注风机13年的GE，通过每秒分析上万个数据点，融合能量储存和先进的预测算 法，开发出能灵活操控120米长叶片的2.5-120型风机，将数据传递给邻近的风机、服务技术人员和顾客，直接把效率拉高了25%！

　　在能源互联网时代，无论是传统电力、油气公司还是科技、新能源企业，都在琢磨着向能源大数据投怀送抱，那么问题来了，怎样的拥抱姿势才正确？

　　【概念】当能源遇上大数据

　　如果说在互联网诞生时，有人号称“在网上没人知道你是一条狗”，那么在大数据时代，我们不但知道是不是一条狗，而且知道是公还是母、爱吃什么粮、什么时候睡……因为数据已经渗透到每一个行业和业务领域，不再只是生产过程中产生的信息和资料，而是成为重要的生产因素。

　 　所谓“三分技术，七分数据，得数据者得天下”，我们无疑已进入一个数据为王的时代。由此延伸出来的能源大数据理念，就是将电力、石油、燃气等能源领域数 据以及人口、地理、气象等其他领域数据，进行综合采集、处理、分析与应用的相关技术与思想，它不仅是大数据技术在能源领域的深入应用，也是能源生产、消费 及相关技术革命与大数据理念的深度融合，将加速推进能源产业发展及商业模式创新。

　　【商业模式】能源大数据的三种应用

　　目前，能源大数据理念尚处于逐步发展过程中，在当下，我们不妨先把视野放诸国外，寻觅一些他山之石，看看渐成模式的“国外的月亮”。

　　参考国网能源研究院的相关资料，国外能源大数据的应用模式大致可归为三类：

　　应用之一：对接智能电网优化需求响应

　　也就是通过将能源生产、消费数据与内部智能设备、客户信息、电力运行等数据结合，充分挖掘客户行为特征，提高能源需求预测准确性，发现电力消费规律，提升企业运营效率效益。

　　对于电网企业来说，这个模式能够提高企业经营决策中所需数据的广度与深度，增强对企业经营发展趋势的洞察力和前瞻性，有效支撑决策管理。

　　案例插播：AutoGrid帮助横跨美国的电力系统寻求需求方优化方案

　　在美国，对需求极为敏感的市场和电力系统项目并不需要实时检验，但当需求方管理日益成为全球电力运营的一个重要部分时，大数据应用也变得日益重要。而大数据公司AutoGrid的价值就在于此，可以帮助电网各端匹配电力供应和需求，降低电网各端的成本。

　　AutoGrid收集并处理其客户接入智能电网的 智能仪表等设备的数据，面向其客户或合作方提供需求响应优化及管理系统，实现实时资源预测、资源优化、自动需求响应、客户通知引擎和事后分析等功能。对于 发电企业的客户来说，AutoGrid可以预测发电情况和电网负荷，实现优化调度；对用电企业的客户而言，可以预测用电量，结合电价信息，进行需求响应。

　　应用之二：能源数据综合服务平台

　　该模式通过建设一个分析与应用平台，集成能源供给、消费、相关技术的各类数据，为包括政府、企业、学校、居民等不同类型参与方提供大数据分析和信息服务。该模式中，电网企业具有资金、技术、数据资源等方面优势，具备成为综合服务平台提供方的条件。

　　案例插播：美国得克萨斯州奥斯丁市实施的以电力为核心的智慧城市项目

　　该项目以智能电网设备为基础，采集了包括智能家电、电动汽车、太阳能光伏等类型详细用电数据以及燃气、供水数据，形成一个能源数据的综合服务平台。

　　奥斯丁智慧城市项目商业模式示意图

　 　该项目已在节能环保、新技术推广、研发测试等方面发挥了重要的平台服务支撑作用。一是在消费者能源管理方面，为居民能源消费、住宅节能、交通出行等方面 提供优化建议，促进节能环保。例如，识别环保住宅的能耗降低比例可达27%；对居民太阳能电池板安装朝向进行优化，可使发电量增加49%等。二是为企业提 供电动汽车、智能家电等产品开发与技术测试服务。例如，将电力数据与汽车里程、分时电价、油价数据结合，可提供电动汽车性能分析、充电站布局优化，并根据 用户习惯确定最佳充电时间等服务。

　　应用之三：支撑智能化节能产品研发

　　该模式主要将能源大数据、信息通讯与工业制造技术结合，通过对能源供给、消费、移动终端等不同数据源的数据进行综合分析，设计开发出节能环保产品，为用户提供付费低、能效高的能源使用与生活方式。

　　以智能家居产品为例，该模式既可为居民用户提供节能降费服务以及快捷便利的用户体验，也可对能源企业尤其是电力企业改善用户侧需求管理、减少发电装机等方面发挥作用。正在美国走向普及的智能电表也 是一例，它具有电量结算功能，在整个电网范围内标识售电商和用户，可通过更换芯片更换售电商。该模式中，电网企业不一定具备产品研发优势，但可利用电力数 据采集与分析方面的优势，既可通过与设备制造商合作改进用户需求侧管理，也可通过共同参与研发并在产品销售中获取收益。

　　案例插播：美国NEST公司研发智能恒温器产品

　　该产品可以通过记录用户的室内温度数据，智能识别用户习惯，并将室温调整到最舒适状态。

　　NEST产品商业模式示意图