北京，2023年11月14日——
国家能源局印发《关于加快推进能源数字化智能化发展的若干意见》。意见指出，到2030年，能源系统各环节数字化智能化创新应用体系初步构筑、数据要素潜能充分激活，一批制约能源数字化智能化发展的共性关键技术取得突破，能源系统智能感知与智能调控体系加快形成，能源数字化智能化新模式新业态持续涌现，能源系统运行与管理模式向全面标准化、深度数字化和高度智能化加速转变，能源行业网络与信息安全保障能力明显增强，能源系统效率、可靠性、包容性稳步提高，能源生产和供应多元化加速拓展、质量效益加速提升，数字技术与能源产业融合发展对能源行业提质增效与碳排放强度和总量“双控” 的支撑作用全面显现。
在数字化的背景下，随着电力行业数据的海量积累和数据精益化管理的要求趋严，各电力企业建设数据平台和扩展数据智能应用的需求持续增强，基于此，IDC近日发布了《中国电力行业大数据解决方案市场份额, 2022：差异化竞争优势初现》（Doc# CHC50366523）报告。IDC数据显示，2022年，中国电力大数据解决方案的市场容量超过18亿元人民币。市场竞争主要以综合性云厂商和专业技术领域的大数据厂商为主。从市场份额来看，华为云、朗坤智慧、朗新科技排名前三，为该市场的主要玩家；佰聆数据、志翔科技、美林数据和新华三分列市场第四到七名。
电力安全、电力公平和环境可持续形成了能源电力行业的“不可能三角”。
电力安全方面，新能源大规模快速发展给电力供应带来了机遇与挑战，机遇在于探索更多能源介质，挑战在于在电力电量平衡性、系统运行稳定性、电力调控调度等方面增加了难度。
环境可持续方面，碳排放压力时间紧、任务重，且新能源大规模开发受多方面客观因素（区域环境、基础设施承载力）制约。
电力公平方面，能源发展因区域、群体、代际的差别，存在一定的公平问题。
目前，新型电力系统的建设在尝试解决电力行业甚至是能源行业的“不可能三角”。其主要将带来4个方面的转变，包括发电结构、电网形态、负荷特性和运行特性。发电结构由以化石能源发电为主向以大规模可再生能源发电为主转变。电网形态由“输配用”单向逐级输电网络向多元双向混合网络转变。负荷特性由“刚性+消费型”向“柔性+产销型”转变。运行特性由“源随荷动”单向计划调控向源网荷储多元协同转变。这种多环节要素协调、多形态电网并存、多层次系统共营的供需协同特性将更多释放需求侧的潜力，同时也会带来电力行业在数字化和智能化上更多的投入。
目前，大数据解决方案应用主要集中在以下几个方面：
智能化电力管理
电力企业通过大数据技术实时监测和分析电力设备、运行状态和能源消耗等信息，提高电力设备的运行效率和能源利用率。同时，通过建立智能化电力管理平台，将大数据分析结果应用于电力设备的维护、故障诊断和设备更新等环节，及时响应设备运行异常，提高生产效率和运营效益。
功率预测和电网调度
电力行业需要对历史数据和实时数据进行深度分析，建立功率预测和调度模型，有利于能源供给的可靠性和稳定性。在风电、光伏等新能源领域，大数据平台及应用可以帮助企业实现精准预测，提高新能源的利用效率和供给质量。
安全监测和风险控制
大规模的电力设备和复杂的能源供应链中存在安全隐患和风险，利用大数据平台及应用，电力企业可以对设备和供应链进行全面监测，及时发现并处理安全隐患和风险，减少事故的发生。
同时，IDC观察到电力大数据的三大趋势：专业化分工、业务化融合、生态化发展。
专业化分工
电力数据挖掘进入“复杂再生产”的新阶段。依靠移动终端、传感设备、物联网等采集电力生产、传输、配送的全量数据，会导致数据量庞大、结构复杂、数据关系难以梳理等问题。虽然数据体量大，但价值密度低，可读性差，难以直接转化为数据资产。利用人工智能与大数据技术，依照不同主体数据需求有针对性地生产或二次加工高价值密度、低隐私性数据，有助于推动电力数据资源的商业化应用。
业务化融合
随着电力信息化的推进以及新型电力系统的规划建设，企业运营管理的驱动力量发生了根本转变，由传统的经验驱动模式逐渐转化为数据驱动模式。目前，集中式与分布式电源并存，新能源大规模并网，电力市场主体增多，主体间的协同与交易网络也随之倍增。传统经验趋动模式已经不足以应对海量数据下的复杂系统的运行优化。通过转变驱动模式，实现数据业务化和业务数据化的闭环驱动，将大数据量化、洞察、预测、展示、决策等功能赋能电力企业创新发展。
生态化发展
电力作为流经经济社会各个环节的血液，与经济相关性很强，可以表征经济运行形态。电力大数据与金融、工商、消费等其他行业大数据有跨界融合应用的趋势，构建基于数据合作的创新型数据增值模式，实现数据资源跨界联合分析，开展产业联动共赢发展的新生态格局。
IDC给技术提供商的建议：
深度理解客户的需求
电力行业客户的数字化建设目的明确，即加快新型电力能源体系的建设。且行业用户更倾向于场景化解决方案、数据智能解决方案，而非单独采购数据平台的项目。平台厂商需要积极与专业性大数据应用厂商合作，共同承接客户需求。另一方面，大部分项目建设周期长、建设内容复杂、建设场景繁多，技术服务商需要对客户的长短期目标及信息化现状有充分的了解，基于电力行业Knowhow为其选择适合的解决方案或产品。
强调与客户共建
电力数字化建设不是交钥匙工程，从目标确定到落地执行都需要客户的深度参与。行业用户更倾向于选择支撑全业务链的数据智能解决方案，而非单点平台。在此过程中，技术服务商需要积极吸纳 OT 全链人才，与客户在实施运维全过程中对应用场景达到共识。
客户在业务场景上对实时性要求越来越高
电力企业内部大数据越来越呈现出分布式、多样性、实时性的特征，众多组织正在重新评估现有的数据湖、数仓、数据集成能力，持续关注数据管理架构升级。对实时数据处理的需求使得最终用户更关注湖仓一体、实时数仓技术，在此方面有技术创新能力的技术供应商更有可能胜出。湖仓一体将数据湖和数据仓库的优势充分结合，基于已有的数据仓库，构建数据湖，数据湖和数据仓库之间实现数据共享和统一管理和服务，或者在数据湖上搭建数据仓库，实现数据的快速查询和分析。湖仓一体将数据湖的灵活性、生态丰富能力与数据仓库的企业级部署能力进行融合，面向电力数据决策和AI分析提供一致的数据，同时减少数据加工链路。实时数仓通过使用流式数据处理技术和实时数据集成工具，可以实时地捕捉、处理和分析实时采集的数据，支持最终用户对电厂或电网更加精细化、实时化的运营与监测。