近日,由中國電力發(fā)展促進會人工智能與大數據分會組織、數新網絡等企業(yè)參與撰寫的《能源大數據標準化白皮書》正式發(fā)布。
國網大數據中心能源大數據運營中心主任在發(fā)布會上提到,國家正針對實現(xiàn)“雙碳目標”和“能源革命”進行深入的戰(zhàn)略規(guī)劃,旨在推動經濟高質量發(fā)展,促進能源行業(yè)的持續(xù)健康發(fā)展。而標準化則在這一規(guī)劃推進過程中發(fā)揮著基礎性和引領性作用。
《能源大數據標準化白皮書》旨在為能源主管機構、產業(yè)單位和學術機構提供參考和標準支撐,以實現(xiàn)“共建標準體系、共享數據資源、共謀數據生態(tài)”的目標。
數新網絡作為參與編寫的重要一員,旨在通過這份白皮書幫助各界更好地理解能源大數據,描繪新型能源體系,并最終助力推進“雙碳目標”、“能源革命”。
在“白皮書”內容撰寫方面,數新網絡在能源大數據現(xiàn)狀、能源大數據標準化應用典型案例實踐方面進行了深入參與。數新專家數據服務部主管史總,大數據解決方案專家關良老師,大數據專家軍航老師全程參與了本次撰寫。
關于白皮書內容
數新網絡專家在“白皮書”中對能源大數據框架的發(fā)展現(xiàn)狀進行了詳細介紹,指出了能源數據領域的規(guī)模擴大、復雜性增加、多環(huán)節(jié)數據利用困難的現(xiàn)狀,處理和管理能源數據面臨諸多挑戰(zhàn)。而現(xiàn)行能源大數據框架技術存在多種規(guī)范,缺乏統(tǒng)一的標準化框架,對數據的集成和共享造成了困難,難以保障能源數據的質量和準確性。
而在能源大數據標準化應用層面,數新專家則從“賦能行業(yè)轉型、服務雙碳發(fā)展、支撐能源保供”三個角度出發(fā),對典型實踐案例進行了詳細介紹分析。
以下列舉兩個典型案例:
1、能源數字化管控,汽車制造業(yè)能源效率優(yōu)化
某大型汽車企業(yè)面臨著一系列的能源管理挑戰(zhàn),包括能源浪費、環(huán)境污染、缺乏智能決策等問題。該汽車企業(yè)能源大數據管理系統(tǒng)數據標準化建設方案旨在統(tǒng)一數據采集、存儲、處理和分析的標準,并確保數據的一致性、準確性和可靠性。
方案包括數據命名規(guī)范、數據字段定義、數據格式統(tǒng)一、數據采集頻率規(guī)范等內容。通過建立統(tǒng)一的數據標準,可實現(xiàn)數據的互操作性和可擴展性,提高數據管理的效率和質量。
通過大數據的能源管理系統(tǒng),通過實時監(jiān)控、數據分析和智能決策等功能,該汽車企業(yè)能夠全面掌握能源使用情況,減少能源浪費,實現(xiàn)節(jié)能減排目標。
2、能源大數據服務雙碳發(fā)展
隨著全球氣候變化和環(huán)境污染問題的日益凸顯,某大型國際能源企業(yè)迫切需要采取措施實現(xiàn)碳中和和可持續(xù)發(fā)展。
該能源企業(yè)大數據服務中的數據標準化建設方案旨在規(guī)范能源數據的采集、處理和應用,確保數據的一致性和可用性。這能夠為石化能源管理提供可靠的數據支持,幫助該企業(yè)進行碳排放數據的監(jiān)測與分析,并通過數據預測與模擬等技術手段,發(fā)現(xiàn)和解決碳排放問題。
數新網絡作為專注于大數據領域十余年的領軍者,致力于為能源電力企業(yè)提供更加高效的一站式大數據管理平臺,推動企業(yè)高速實現(xiàn)數字化轉型。
目前,數新網絡已服務于多家國內知名大型能源公司、大型供電企業(yè),在能源電力領域收獲一眾口碑。
以數新服務的某國家電網分公司為例,該公司是國家電網有限公司大型供電企業(yè)之一、國網某省電力有限公司直屬骨干企業(yè),承擔著保障該地市 477 萬用戶的電力供應責任??蛻粼谏a過程中,面臨著數據價值不高、數據融合度較差、數據利用效率低三大痛點問題。
數新網絡基于園區(qū)的需求痛點,通過平臺利用數據自動實時交換和分析,打造數據底座,匯集用戶側數據內容,以“數據質量控制、業(yè)務分析協(xié)同、實時在線監(jiān)管、成果服務共享”為總體要求,形成可視化數據資產清單,實現(xiàn)園區(qū)源網荷儲全要素數據高效互動。
最終,數新的方案實現(xiàn)了構建園區(qū)標準數據治理服務體系,提升了數據價值,同時還支撐園區(qū) IMES 和智慧中樞兩大應用,實現(xiàn)了國網低碳經濟的目的,完美解決客戶痛點。
《能源大數據標準化白皮書》的發(fā)布提出了能源大數據標準化體系,為能源行業(yè)大數據標準工作提供參考,將進一步推動能源大數據應用發(fā)展。
在此基礎上,數新網絡也將繼續(xù)充分發(fā)揮自身技術研發(fā)實力,持續(xù)踐行技術自主創(chuàng)新,在能源大數據領域不斷提供更優(yōu)質的解決方案和最佳實踐案例。
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