Columna|Análisis de modelos y perspectivas de aplicaciones poderosas de big data
Este artículo se publicó originalmente en "China Electric Power Enterprise Management". Para autorización, póngase en contacto con el autor.
Big data desempeña un importante papel de apoyo a la hora de superar las barreras comerciales y descubrir valor comercial, y desempeña un papel importante en el desarrollo del mercado, el desarrollo de productos, el servicio al cliente, etc. para empresas de Internet, financieras y de otro tipo con gran capacidad. datos. . Power big data ha reabierto la puerta para que las personas comprendan y transformen el mundo desde el ámbito energético.
Power Big Data
Los seres humanos han evolucionado desde la antigüedad hasta los tiempos modernos, y cada avance en energía ha supuesto un gran salto en la productividad. Hoy en día, la intersección de la revolución energética y la revolución de la tecnología de la información, el rápido desarrollo de las redes inteligentes y las nuevas energías, y la rápida popularización de los terminales móviles, la Internet de las cosas y la computación en la nube aportarán un enorme valor comercial a diversas industrias. Power big data no es solo la aplicación profunda de la tecnología de big data en la industria energética, sino también la profunda integración de la producción y el consumo de energía y las revoluciones tecnológicas relacionadas con conceptos de big data, que acelerarán el desarrollo de la industria de la energía eléctrica y innovación del modelo de negocio.
Desde la perspectiva de la innovación del modelo de negocio, la connotación de big data energético incluye los siguientes tres aspectos: primero, rompe las barreras de los datos en diferentes etapas de la generación, transmisión, distribución y venta de energía, y el el rango de datos cubre la producción de energía. El segundo es centrarse en análisis y pronósticos integrales en el campo de la energía, y realizar pronósticos integrales sobre diferentes tipos de consumo de energía, características del comportamiento del consumo de energía, situaciones de suministro y demanda de energía y energía; tendencias operativas de las empresas consumidoras, etc., que pueden mejorar significativamente la precisión de los pronósticos de producción y consumo de energía. En tercer lugar, centrarse en la innovación de modelos de negocios en el campo de la energía, aprovechar plenamente el valor de los datos energéticos y proporcionar nuevos modelos de ganancias; para ciudades inteligentes, redes inteligentes, hogares inteligentes y otros campos desde los aspectos de servicios de información y análisis de datos.
El big data energético ha ampliado la amplitud y profundidad de la industria energética e incluso de la industria energética, brindando oportunidades y desafíos a las empresas tradicionales. Por un lado, los big data energéticos pueden integrar orgánicamente aplicaciones "transfronterizas" en el lado de la oferta y la demanda de energía, brindando oportunidades para modelos comerciales y de gestión innovadores; por otro lado, los big data energéticos desdibujan los límites de; la industria energética tradicional, en diversos grados de subversión y desafío a su posición de monopolio natural y a sus ventajas de dependencia de la trayectoria.
Modelos de aplicación de big data de potencia extranjera
En la actualidad, el concepto de big data de potencia todavía se encuentra en un proceso de desarrollo gradual. A partir de los principales casos prácticos en el extranjero, inicialmente se formaron tres tipos de modelos de aplicación.
Plataforma de servicio integral de datos energéticos centrados en la electricidad
Este modelo integra diversos datos sobre el suministro y el consumo de energía y tecnologías relacionadas mediante el establecimiento de una plataforma de aplicaciones de análisis para brindar servicios a gobiernos y empresas diferentes. Los tipos de participantes, incluidas escuelas, residentes y otros, proporcionan servicios de información y análisis de big data. Según este modelo, las empresas de redes eléctricas tienen las ventajas de capital, tecnología y recursos de datos, y tienen las condiciones para convertirse en un proveedor de plataforma de servicios integral.
Un caso típico es el proyecto de ciudad inteligente centrado en la electricidad implementado en Austin, Texas, EE. UU. (ver Figura 1). Este proyecto se basa en equipos de redes inteligentes y recopila datos detallados sobre el consumo de electricidad, incluidos electrodomésticos inteligentes, vehículos eléctricos, energía solar fotovoltaica, etc., así como datos de suministro de gas y agua, formando una plataforma integral de servicios de datos energéticos.
Figura 1 Diagrama esquemático del modelo de negocio del proyecto Austin Smart City
El proyecto desempeña un papel importante en el apoyo a servicios de plataforma como la conservación de energía y la protección del medio ambiente, la promoción de nuevas tecnologías, I+D y pruebas. Primero, en términos de gestión del consumo de energía, brindamos sugerencias de optimización para el consumo de energía de los residentes, la conservación de energía residencial y el transporte para promover la conservación de energía y la protección del medio ambiente. Por ejemplo, identificar viviendas respetuosas con el medio ambiente puede reducir el consumo de energía en un 27%; optimizar la ubicación de instalación de paneles solares residenciales puede aumentar la generación de energía en un 49%. El segundo es proporcionar a las empresas servicios de investigación y desarrollo de productos y pruebas técnicas para vehículos eléctricos, electrodomésticos inteligentes y otros productos. Por ejemplo, la combinación de datos de energía con el kilometraje del vehículo, los precios de la electricidad según el tiempo de uso y los datos del precio del petróleo puede proporcionar servicios como análisis del rendimiento de los vehículos eléctricos, optimización del diseño de las estaciones de carga y determinación del mejor tiempo de carga según los hábitos del usuario.
Brindar apoyo a la investigación y el desarrollo de productos inteligentes de ahorro de energía
Este modelo combina principalmente big data de energía, comunicación de información y tecnología de fabricación industrial, y analiza diferentes fuentes de datos, como la energía. suministro, consumo y terminales móviles Realizar análisis integrales de datos, diseñar y desarrollar productos que ahorren energía y sean amigables con el medio ambiente, y brindar a los usuarios soluciones de uso y estilo de vida de bajo costo y eficiencia energética. Tomando como ejemplo los productos para el hogar inteligente, este modelo no solo puede brindar a los residentes servicios de ahorro de energía y reducción de tarifas y una experiencia de usuario rápida y conveniente, sino que también puede mejorar la gestión de la demanda por parte del usuario y reducir la capacidad instalada de generación de energía para las empresas de energía. especialmente las compañías eléctricas. En este modelo, las empresas de redes eléctricas no necesariamente tienen la ventaja de la investigación y el desarrollo de productos, pero pueden mejorar la gestión de la demanda de los usuarios cooperando con los fabricantes de equipos y aprovechando la recopilación y el análisis de datos energéticos. desarrollo a través de * * *, a partir de la venta de productos para obtener ganancias.
Un caso típico de este modelo es el modelo de negocio del producto termostato inteligente desarrollado por la empresa estadounidense NEST (ver Figura 2). Este producto puede registrar los datos de temperatura interior del usuario, identificar inteligentemente los hábitos del usuario y ajustar la temperatura ambiente al estado más cómodo.
Figura 2 Diagrama esquemático del modelo de negocio de los productos Liangnest
Tres victorias para los fabricantes de productos, las compañías eléctricas y los usuarios: NEST, como fabricante de productos, obtiene algunos datos de energía proporcionados por empresas cooperativas de forma gratuita, mejorando así el algoritmo de predicción y mostrando los resultados del análisis de diversas formas (equipos de termostato, Internet, informes de análisis), las empresas eléctricas mejoran la gestión de la demanda y ahorran instalaciones de generación de energía; y los usuarios con costos máximos usan esto. El producto controla automáticamente la temperatura ambiente y ahorra facturas de electricidad. Se informa que el termostato NEST, que se vende por 250 dólares EE.UU., puede ahorrar a los hogares 173 dólares EE.UU. al año en facturas de electricidad y calefacción, y ha ahorrado 225 millones de kilovatios hora de energía en un año, equivalente a 29 millones de dólares EE.UU.
Proporcionar apoyo a las decisiones de gestión de las empresas.
El big data energético también tiene un gran valor para las propias empresas energéticas. Al combinar datos de producción y consumo de energía con equipos inteligentes internos, información del cliente, operación de energía y otros datos, se pueden explorar completamente las características del comportamiento del cliente, se puede mejorar la precisión del pronóstico de la demanda de energía, se pueden descubrir patrones de uso de electricidad y la eficiencia y Se puede mejorar la eficacia de las operaciones empresariales. Para las empresas de redes eléctricas, este modelo puede mejorar la amplitud y profundidad de los datos necesarios para la toma de decisiones de gestión empresarial, mejorar el conocimiento y la previsibilidad de las tendencias de desarrollo de la gestión empresarial y respaldar eficazmente la gestión de la toma de decisiones.
Un caso típico de este modelo es la aplicación de big data de los contadores inteligentes de Electricité de France (ver Figura 3). En los primeros días de establecer un equipo de investigación de big data, EDF eligió las curvas de carga del usuario como un punto de avance para realizar análisis en tiempo real de los datos de operación de la red eléctrica, meteorología, datos de consumo de energía e información de contratos de energía para predecir con mayor precisión los cambios en el lado de la demanda de energía e identificar diferentes características de los grupos de clientes. Al optimizar la gestión del lado de la demanda, se mejora la gestión de las inversiones y el mantenimiento de los equipos, y se mejora la eficiencia operativa. Al optimizar la gestión del lado de la demanda, la tasa de carga diaria de la red eléctrica se ha incrementado a aproximadamente el 85%, lo que equivale a reducir la generación de energía en 6,5438+09 millones de kilovatios.
Figura 3 Diagrama esquemático de la aplicación de big data por parte de EDF para apoyar la toma de decisiones interna.
Perspectivas de aplicación de big data de energía eléctrica
Las perspectivas de aplicación futura de big data de energía eléctrica se basan principalmente en el modelo existente y ejercen aún más el papel de "pegamento" y "refuerzo" en promover la industria energética para explorar y establecer un ecosistema energético completo con características de "plataforma". "Binder" se refiere principalmente a la atracción y el efecto sinérgico del modelo de plataforma en otras empresas después de la formación del modelo de plataforma, y "booster" se refiere principalmente a promover la revolución de la producción y el consumo en la industria energética y promover el desarrollo y transformación de empresas.
Con referencia al Grupo Alibaba en el campo del comercio electrónico, desde su creación, la empresa ha ido formando gradualmente un modelo de negocio con un desarrollo saludable de "datos" y "plataforma". Servicios de marketing en Internet prestados a vendedores y de transacciones. La comisión se deduce del importe. Por un lado, Alibaba ha construido un ecosistema empresarial completo a través de Taobao, Alipay, Yu'e Bao y otros productos, atrayendo a los usuarios a participar en la plataforma y, por otro lado, recopilando y organizando big data de los usuarios; Al extraer los big data de los usuarios, Alibaba ha establecido una fuerte presencia en el comercio electrónico, se han establecido ventajas competitivas en diferentes campos como las finanzas, el transporte y el entretenimiento, y el ecosistema empresarial se ha consolidado y ampliado continuamente. En 2013, el volumen de transacciones de la plataforma minorista china del Grupo Alibaba alcanzó los 248 mil millones de dólares, los ingresos operativos fueron de 49,3 mil millones de yuanes y el margen de beneficio llegó al 45%.
El ecosistema energético bajo power big data proporcionará a las empresas energéticas e industrias relacionadas una plataforma integrada para la recopilación, recopilación, análisis, aplicación, intercambio y comercialización de datos, y brindará a los participantes consulta de información, conservación de energía y protección ambiental. protección, investigación y desarrollo de productos, soporte de gestión y otros servicios brindan a los consumidores servicios y productos relacionados que ahorran energía y reducen tarifas. Los campos aplicables incluyen ciudades inteligentes, redes inteligentes, nuevas energías y vehículos eléctricos. Edificios inteligentes, electrodomésticos inteligentes, hogares inteligentes, terminales móviles y una serie de industrias relacionadas.
Las empresas eléctricas desempeñan un papel protagonista en el ecosistema basado en el big data energético. Por un lado, bajo la nueva ronda de reforma del mercado de energía eléctrica, las empresas de energía eléctrica pueden romper con el modelo de ganancias tradicional y mejorar la competitividad mediante la extracción de recursos de big data, por otro lado, atrayendo la participación del capital social y diferentes entidades; , las compañías de energía eléctrica construirán un entorno empresarial cooperativo mutuamente beneficioso que aprovechará al máximo el importante papel de apoyo de los big data energéticos en ciudades y hogares inteligentes y mejorará la innovación tecnológica y las capacidades de desarrollo sostenible de las empresas relevantes.
Implementar y promover activamente la aplicación de big data energético
Big data energético desempeña un importante papel de apoyo en la optimización de los recursos internos y externos en la industria energética, el desarrollo de redes inteligentes y la construcción de una Internet energético global. También es importante para la innovación de las empresas de redes eléctricas. Es de gran importancia para establecer modelos de negocio y liderar el establecimiento del ecosistema energético. Las empresas de redes eléctricas deben seguir prestando atención a sus tendencias de desarrollo y planificar activamente su distribución. En el futuro, los datos recopilados por las redes inteligentes cubrirán todos los aspectos, incluidas las redes troncales, las redes de distribución, las microrredes para usuarios regionales y grandes usuarios, e incluso las redes de área local para pequeños usuarios domésticos. En este contexto, las capacidades informáticas y de almacenamiento de datos tradicionales experimentarán cuellos de botella, y los sistemas SCADA, centros de datos y sistemas de análisis y predicción actuales deben actualizarse utilizando tecnologías para recopilar y procesar big data.
En primer lugar, realizar un trabajo de diseño de alto nivel en aplicaciones de big data. Establecer un mecanismo de organización y coordinación de aplicaciones de big data a nivel de grupo empresarial, estudiar la relación sinérgica entre big data en el campo energético y el desarrollo de empresas y redes eléctricas, realizar investigaciones especiales sobre cuestiones generales como su modelo de ganancias, campos de aplicación, Mecanismos de cooperación, división del trabajo y colaboración, y competir en el futuro. Tomar la iniciativa en el campo.
El segundo es preparar reservas de información y tecnología.
Explorar y establecer canales de adquisición de datos internos y externos y mecanismos de intercambio de datos estables y confiables, promover la investigación, formular soluciones técnicas adecuadas para entornos de big data y mejorar las capacidades de procesamiento de los sistemas de información.
El tercero es cultivar activamente equipos de talentos y llevar a cabo un trabajo piloto de aplicación preliminar. Establecer equipos de I+D de big data en redes eléctricas, industrias y unidades de investigación científica para llevar a cabo una exploración piloto de aplicaciones en seguridad, producción, gestión, etc.