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| 大數據助力工業領域節能減排 |
| （時間:2016-4-29 9:11:57） |
目前需要突破現行環境、業務模式以及傳感器等軟硬件技術制約。
北京師范大學研發的“中國工業能源環境大數據V1.0”平臺近日正式發布，標志著這一平臺進入全面推廣應用階段。
平臺主要負責人、北京師范大學教授陳彬介紹，由于工業能源和環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。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。
根據國家發改委、國家能源局、工信部三部委聯合發布的《關于推進“互聯網+”智慧能源發展的指導意見》，大數據應用的具體模式包括能源企業對設備的運行管理進行精準調度、故障診斷和狀態檢修、數據挖掘后所衍生的各種增值服務等。
陳彬指出：“現有工業能源管理能力有限，沒有專門的執行機構對現有行業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，工業能源使用數據及污染物排放數據呈爆發式的增長，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，這一平臺收集了40余個行業1萬余家上市企業的歷年數據信息，可以對平臺資源域的資源池進行統一調度和管理。根據工業能源環境大數據提供的數據，企業能夠更加清楚地了解市場運行動態，以及其他企業的能效技術和水平，進一步推動工業企業節能改革;而且，企業能夠根據其上下游企業的能源數據，合理調整能源供應結構，提高能源使用效率。
不過，美國能源基金會工業節能部主任何平指出，工業能源領域的大數據能夠走多遠，還受現行環境、業務模式以及傳感器等軟硬件技術的制約。
“工業能源大數據的應用是個不斷迭代精化，循環上升的過程。開始是靜態數據(能源消費、設備維護數據)加少量動態數據(運行數據、狀態數據)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。”何平表示。
“最重要的還是要打破制度壁壘。” 陳彬進一步分析道，“目前的環境數據都有職能屬性，數據由每個業務部門根據自身業務需求產生，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，這樣最終產生的環境數據才是大數據，才能形成新價值，解決新的環境管理問題。而這將是一個漫長的過程。”
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