能源環(huán)境大數據：從構想到實踐還有多遠？
作為實現能源互聯網的重要內容，工業(yè)能源環(huán)境大數據在整個能源體系中的中樞作用，正在逐步增強。
今年兩會前夕，由國家發(fā)改委、國家能源局、工信部三部委聯合發(fā)布的《關于推進“互聯網+”智慧能源發(fā)展的指導意見》（以下簡稱《指導意見》）中提出發(fā)展能源大數據服務應用，具體包括實現能源大數據的集成和安全共享、創(chuàng)新能源大數據的業(yè)務服務體系、建立基于能源大數據的行業(yè)管理與監(jiān)管體系三個方面。
“大數據”已經越來越成為構建能源互聯網的關鍵要素。那么，工業(yè)能源環(huán)境大數據從哪里著手？如何形成工業(yè)能源環(huán)境大數據？又如何從此前的構想進入到實踐層面？
助力工業(yè)領域節(jié)能減排
4月6日，由北京師范大學研發(fā)的“中國工業(yè)能源環(huán)境大數據V1.0”平臺正式發(fā)布，標志著該平臺進入全面推廣應用階段。
該平臺的主要負責人北京師范大學教授陳彬介紹，由于工業(yè)能源和環(huán)境數據大爆炸式增長，傳統關系型數據庫在海量數據分析方面面臨巨大的挑戰(zhàn)。大數據是一種以海量、高速和多樣性為特征的新技術，為基于數據的多級能源管理體系的建設提供了新視角。
大數據與工業(yè)能源管理的結合對一些傳統模式起到了革新性作用，在解決能源系統存在的信息不對稱、管理能力不夠等問題上具有巨大潛力。“根據三部委發(fā)布的《指導意見》，大數據應用的具體模式包括能源企業(yè)對設備的運行管理進行精準調度、故障診斷和狀態(tài)檢修、數據挖掘后所衍生的各種增值服務等。”
陳彬指出，“不過，現有工業(yè)能源管理能力有限，沒有專門的執(zhí)行機構對現有行業(yè)數據與排放數據進行匯總分析，而政府機構更強調能源產出而不是能源的有效使用，缺乏相關的研究機構對其進行研究，同時，工業(yè)能源使用數據及污染物排放數據呈爆發(fā)式的增長，傳統的關系數據庫在處理和分析這些海量數據時出現性能和可擴展性的瓶頸。”
據了解，目前，該平臺收集了40余個行業(yè)1萬余家上市企業(yè)的歷年數據信息，可以對平臺資源域的資源池進行統一調度和管理。根據工業(yè)能源環(huán)境大數據提供的數據，企業(yè)能夠更加清楚地了解市場運行動態(tài)，以及其他企業(yè)的能效技術和水平，進一步推動工業(yè)企業(yè)節(jié)能改革；而且，企業(yè)能夠根據其上下游企業(yè)的能源數據，合理調整能源供應結構，提高能源使用效率。
關鍵技術不容忽視
不過，美國能源基金會工業(yè)節(jié)能部主任何平指出，工業(yè)能源領域的大數據能夠走多遠，還受現行環(huán)境、業(yè)務模式以及傳感器等軟硬件技術的制約。“工業(yè)能源大數據的應用是個不斷迭代精化，循環(huán)上升的過程。開始是靜態(tài)數據（能源消費、設備維護數據）加少量的動態(tài)數據（運行數據、狀態(tài)數據）就能挖掘出一些應用價值，支持計劃性維護或者初級的預測性維護。
隨著維護水平的提升，需要更多的數據支撐，這時可能需要部署更多的傳感器，按照更高的采樣精度進行采集傳輸，形成新的分析模型，進一步提升運維效率。因此，對于能源領域而言，其大數據更多是基于實時采集的動態(tài)數據，而非簡單的基于互聯網的靜態(tài)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，大數據思維要求從數據最終應用的角度出發(fā)，逆推環(huán)境管理需要什么樣的數據，這就要從數據最初的采集入手。就數據采集本身來看，主要基于工業(yè)物聯網DCS技術，同時支持傳統信號采集控制網絡、無線傳感器網絡和信息監(jiān)控網絡集成，形成各個不同監(jiān)控領域的信息共享。
“不過，最重要的還是要打破制度壁壘。” 陳彬進一步分析道，“目前的環(huán)境數據都有職能屬性，數據由每個業(yè)務部門根據自身業(yè)務需求產生，而大數據則要求打破職能部門的界限，統籌各部門職能需求，站在更高更全的視角梳理數據需求，明晰數據采集內容和責任，統一產生數據，這樣最終產生的環(huán)境數據才是大數據，才能形成新價值，解決新的環(huán)境管理問題。而這將是一個漫長的過程。”
