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这种相关的关系是一直动态变化的。过去我们只能看到静态的过程，可能只看到这一点看不到下一点了，而在一个事实动态的过程中捕捉所有的相关因素，可以让结果更加准确。

举个例子，谷歌街景可以捕捉到海量的数据，可以给无人汽车提供路况信息，可以提前预知周围的环境，同时车上有数十个传感器，可以捕捉周边的数据，保证行驶的安全。谷歌就是把数据整合在一起了，从一维到多维。我觉得，谷歌汽车是目前大数据应用比较成功的例子。

能源大数据用处多多

我们把大数据和各个领域结合，看他未来的市场价值，发现能源这一领域，在整个大数据市场中，可以占到8.5%，为什么会占到这么大的比例?主要是因为能源行业的特点。

第一，能源行业本来就是一个非线性的混沌系统，相关因素多。比如地缘政治、种族主义、恐怖主义这些不可抗力。如果借助大数据手段，把这个地方的宗教、历史、人文、社会等等因素模拟出来相关之后，可以预测一定时间内恐怖分子炸油管的可能性，在什么时间发生，可不可以预防。电力生产领域，风电、太阳能，也不只跟太阳的辐射量有关系，跟环境、温度，沙尘暴的相关性也非常大。

第二，数据类型的复杂多维。就电力生产来讲，有生产端、有输出端、有消费端，现在消费者参与到当中来，这个数据就比较多维，发电企业、电网企业、消费者都有不同的需要。将来微网流行起来以后消费者的比重就更大了，所以他是多维的系统。既有结构化的数据，也有非结构的数据。

第三，数据价值的密度较低。数据量很大，但是真正有价值的数据很少，经过筛选，就可以发现更多有价值的信息和无数的小机会。

第四，数据处理的要求很高。举一些能源大数据在风电上的应用实例。首先，风机的制造。以前做风机，试错的成本很高，在实验室最起码做一些样机出来，反复的调试，现在通过数字模拟技术，很多调试在计算机上就可以完成，还可以依赖前端采集的大数据，减少试错的时间和成本。其次，风力的监测。风力的监测就是实时动态的监测和历史数据结合的过程。监测的作用有那些呢?可以给风机的研发提供数据的支持;可以减少运营成本;可以做单个风机的优化，最重要的，可以提升风机间的配合。风机是有尾流的，相关性很高，一个风机产生的尾流会影响另外一个风机的处理的，为了让整个风场的配合更好，相关性更强一些，我们还要做尾流控制，这是在传统手段下解决不了的，只能从理论上模拟单个风机，大数据情景下我可以根据当时的实况对风机之间做调配，协调性更好，整个风场的发电率更高。

原标题：【观点】做大数据能源人别惧怕BAT

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