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现在大家都开始关注大数据,而能源大数据作为大数据的一个重要方向,成为热点。这里就自己的认识谈几点看法。
1、能源大数据能否成功,取决于业务价值
很多IT部门热衷于搞大数据,以为掌控了数据就掌握了未来的入口。
其实能源大数据真正要发挥价值,需要有清晰而明确的业务判断,而这种判断又会对大数据应用产生指导意义。
比如电网资产数据,现在提的是电网资产全生命周期管理,也就是对资产的台账信息、资产的运行信息、资产的状态信息、资产的维护信息进行全过程的跟踪和集成。
但是这里却没有回答一个问题:为何要做电网资产全生命周期管理?其实背后的逻辑是电网资产的高效运营,这里的价值点在于一方面可以提高资产运维水平,降低资产故障率,这个价值是资产数据价值的外部性体现,即减少电网故障停电损失,特别是给用户带来的停电损失。
另一方面资产全生命周期管理的价值在于可以从预置性维护升级到预测性维护,即根据资产的运行实时状态,提前判断资产是否需要维护,需要什么级别的维护,这样就能避免设备突然故障,也能避免按计划检修中不必要的检修过程,降低备品备件的使用,这最终体现在财务报表上运行成本的降低。
2、没有统一模型支撑的数据是没有跨专业的价值的
能源大数据的应用,目前更多的集中在专业应用领域,比如资产大数据,更多的支撑资产运行管理部门的业务应用,提升运行维护水平,实际上资产大数据还能和其他数据整合,为电网调度、生产计划、停电计划、客户优质服务等多个专业提供价值。
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