
大数据:能源互联网的支柱_数据分析师考试
能源互联网+路线图逐渐明晰,万亿产业蛋糕呼之欲出。近几个月来,据不完全统计,A股能源互联网+概念公司有近七成定增募资加码能源互联网+相关业务。显然,企业是冲着商业前景而来的。这些企业中,不乏大数据企业。在能源互联网+时代,只有挖潜大数据,才能尽享能源盛宴。
“占GDP20%以上的能源产业互联网+在未来10年,其带来的直接和附带产业价值将超过20万亿元。”中国智慧能源产业技术创新联盟常务副理事长刘东向表示。
处于能源互联网+“风口”,未来将会有越来越多的互联网+企业进入能源领域,相关产业链将最大化受益。
特别是在电力大数据方面,围绕大数据的分析、应用已不鲜见。从电能计量到设备检修、巡视记录,从调控监控信号到生产报修数据……将成为能源互联网+的重要组成部分。
大数据是能源互联网+信息支撑
近日发布的《“互联网++”行动指导意见》,敲定了智慧能源等11个重点领域发展目标任务以及相关支持措施。业界普遍认为,这将对能源互联网+的落地产生重要影响。
此前也有媒体称,由国家能源局牵头,工信部等参与制定的能源互联网+顶层设计《互联网++智慧能源行动计划》文件,最晚将于年内出台。
可见,能源互联网+在加速。也意味着,未来积极布局能源互联网+的新能源企业有望迎来更大发展空间。能源互联网+是综合运用先进的电力电子技术、信息技术和智慧管理技术将大量由分布式能源采集装置、分布式储存装置和各种类型负载构成的新型电力网络、石油网络、天然气网络等能源节点互联起来,以实现能源双向流动的能量对等交换与共享网络。
迈哲华投资管理咨询有限公司咨询总监曹寅如此解释能源互联网+,发电设备、电网设备、用电设备和用户连接到能源互联网+后,可以进行实时的信息交换,从而实现对整个系统的效率优化和安全调度。
“在能源互联网+发展过程中,“大数据”是未来能源互联网+发展的重要信息数据支撑,而“云计算”作为计算资源的底层,支撑着上层的大数据处理,这些将会成为能源互联网+中信息数据交互的可靠保障。”华北电力大学教授曾鸣表示。
此前,多家软件公司已经布局这一领域。电网企业在推动智能电网、四网合一试点;电气类公司在推动智慧能源服务、智能电器产品。目前,电网企业、电气制造服务商、软件商都纷纷和能源互联网+搭上关系。
多家企业业务向大数据延伸
伴随能源互联网+概念的加速落地,不少企业近来更是紧锣密鼓地布局该业务。Wind数据统计显示,过去一个多月,上市公司对能源互联网+相关业务的定增募资热情明显升温。A股涉及能源互联网+概念的17家上市公司中,有7成上市公司通过定增码能源互联网+业务。
积成电子今年3月成立能源公司专门从事能源互联网+业务,版图包括智慧城市、节能咨询、新能源电站开发、云平台等。此外,该公司合作打造的山东地区首家能源互联网+云平台6月中旬即将上线;公司借助百万级别智能电表+80万智能电表+10万智能燃气入口,有意与互联网+巨头合作搭建信息平台,未来有望在能源互联网+领域进一步并购。
国内的逆变器龙头阳光电源宣布与“阿里云”达成战略合作协议,基于全新发布的“智慧光伏云iSolarCloud”平台,共同推动新能源向“互联网++”的产业革新。
南都电源在其公告中称,该公司拟增发募集24.5亿元,用于新能源电池项目及分布式能源网络云数据管理平台的建设。公司拟投资3.9亿元用于在全国建设总容量为390兆瓦时的分布式新能源网络及平台建设,通过先进的BMS进行智能控制,并采用数据云进行数据采集分析,为用户提供整体能源优化方案,完善能源互联网+布局。
目前市场上很多能源互联网+概念的公司都是原来做电力设备的,如电力监控、智能电表等,他们有从事能源互联网+的先天优势,比如说电表能够记录用电数据,借助大数据的优势结合科技平台就能实现能源互联网+的交互功能。
大型企业可以搭建私有能源互联网+系统和能源管理平台,但由于成本原因,中小企业则需要借助云计算获取第三方服务。
证券分析人士认为,就互联网+企业而言,它们的优势在于云计算、大数据的技术以及移动端的用户量上,与大型电企合作也是一个思路,肯定会有其他大型互联网+企业进入这一领域。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02