全球能源互聯網提出背景和經濟價值

面對國際經濟社會發展新形勢、世界能源發展新趨勢及全球環境問題新形態,國家主席習近平提出探討構建全球能源互聯網的中國倡議。全球能源互聯網實質就是“智能電網+特高壓電網+清潔能源”,其中智能電網是基礎,特高壓電網是關鍵,清潔能源是根本。

全球能源互聯網計劃到2050年初步建成,累計投資將超過50萬億美元,將形成電源開發板塊、電網建設板塊及裝備、科研與新興產業（愛基,凈值,資訊）板塊等若干個萬億級的投資板塊。在2016—2030年期間,中國在清潔能源開發、特高壓電網建設等方面投資將達到2萬億美元,每年可拉動GDP增長約0.6個百分點,提供就業崗位140萬個左右。隨著全球能源互聯網的發展,電力貿易在國際貿易中的比重將不斷提高,對世界經濟增長起到有力的促進作用。

企業大數據資產經濟價值

信息技術與經濟社會的交匯融合引發數據迅猛增長,數據已成為國家基礎性戰略資源,大數據作為新財富,經濟價值堪比石油。黨的十八屆五中全會明確提出實施國家大數據戰略,《促進大數據發展行動綱要》等政策文件相繼印發,系統部署了大數據發展工作,我國步入數據資產化與大數據產業快速發展的嶄新階段。

作為推動國家經濟與社會發展的重要戰略資源,數據資產應用受到各國大型企業的高度關注。

中國數據資產資源非常豐富,覆蓋廣泛,各行業也都在積極實施數據資產市場化運作,并取得一定成果。國內互聯網三巨頭BAT走在數據資產市場化運作的前列。百度憑借海量網頁數據和搜索引擎上的優勢,通過消費者行為分析和挖掘,指導合作伙伴形成精準的產品和營銷策略。騰訊憑借海量社交數據挖掘,拓展了精準廣告推薦、健康數據推送、智能設備等大數據應用服務,增強用戶黏性。阿里巴巴旗下螞蟻金服基于用戶消費數據,運用大數據技術對用戶征信實時評估,實現全過程無人工干預的自動放貸,創造了傳統基金公司爆發式增長的發展奇跡,最新估值超過500億美元。

全球能源互聯網下國內能源企業大數據資產應用挖掘

能源互聯網的核心價值是通過用戶價值創新、數據價值創新、能效價值創新實現的,要實現這些創新,就需要打破傳統的商業模式,通過聚合用戶資源、輸配資源和技術資源,提供更多新產品、新服務、新盈利模式。全球能源互聯網涉及到能源生產、調度、傳輸、交易、消費等眾多參與者,客觀上要求能源互聯網硬件基礎設施互聯互通,更要求運營數據的共享,進行有效地分析挖掘,支撐能源供需平衡和低碳能源結構的決策需求。

一次能源企業。油氣和煤炭上游勘探開采企業可利用先進勘探開采技術,結合物聯網、大數據分析等信息技術,提升能源儲量的勘探成功率。利用掌握的化石能源儲量、分布、開采進度數據為政府提供能源供應安全相關的信息和服務,并為其他企業提供開采計劃、成本估算、物流優化和能源加工轉化等決策支持服務。

電力企業。電力企業基礎數據資源豐富,公司信息化數據總量已達到PB級,包括結構化數據、GIS平臺等地理空間數據和其他圖片、音/視頻等非結構化數據,并且數量每年以數百TB的速度迅猛增長。發電企業利用一次能源供應商的供應信息、可再生能源信息、資產運營信息、電力生產信息、下游電力需求信息等,反過來向一次能源供應商提供電力需求數據,助其進行生產決策。電力傳輸企業利用數字化手段實現電力傳輸和調度的安全可靠,同時保障大規模可再生能源集中發電后的長距離輸電需求,還可將從各方收集到的數據進行分析挖掘,向相關方提供實時信息共享服務,如通過對電力需求預測,可以為發電企業的出力決策提供支持;配電企業在傳統業務智能化的基礎上,可以通過價值鏈延伸進入新的產品和服務領域,如在分布式可再生能源領域提供微電網、虛擬電廠或冷熱電三聯供系統的銷售、建設或租賃服務。

能源電力銷售企業。在能源互聯網中,傳統能源銷售企業應積極參與電力產消合一者攪動的零售市場競爭,抓住用戶入口,拓展增值服務。例如與其他行業企業合作,開展新能源汽車（愛基,凈值,資訊）銷售、數字通信業務等非電力的新業務。油氣銷售企業可利用便利店式加油站與油氣企業的電子商務網站形成O2O模式,進行非油品的市場業務。

新興能源企業。能源服務企業作為新興能源企業的一種模式,借助智能化能源網絡收集信息,并通過節能技術、產品開發和大數據分析技術提供多種能源服務,從能源管理、能效提升解決方案到分布式能源系統運維租賃等服務。

數據資產合理應用的未來規劃

當前,專業數據開放共享不足,業務數據質量不高、數據對外價值未充分體現等問題依然存在,需進一步加強數據資產化管理,推動大數據資產市場化運作,發揮企業數據資產價值。云平臺、大數據、物聯網、移動應用等新技術的快速發展,加快了企業數據整合、數據存儲、計算、分析與挖掘步伐,為能源互聯網發展及數據共享的實現奠定了基礎,為最終實現“兩個替代”及能源低碳結構提供決策支撐。未來可從以下幾方面著手:

做好頂層設計,搭建統一化大數據共享平臺。培養好隊伍,有力培養一批懂業務、懂數據、會分析的大數據人才隊伍,保證大數據的可持續健康發展。協同推進大數據應用,解決好企業、部門間的應用需求與行業整體需求之間的關系,形成獨立自主行業大數據技術。建立以內外結合、以己為主的核心技術研發基地,建立基于大數據應用決策的長效機制。強化組織體系建設,統一數據標準、建立統一的數據收集、報送、應用制度。