京公网安备 11010802034615号
			经营许可证编号:京B2-20210330
		远景能源:光伏大数据能给我们带来什么_数据分析师考试
	
	远景能源推出了针对光伏电站的第三方监控管理平台,凭借免费政策,这位新入局者正对第三方监控行业内的领先公司构成威胁。
5月底的一个下午,上海SOHO中山广场B座12楼的一间办公室内,工人们正忙着为室内装修收尾。几包用于去除甲醛的活性碳,则摆放在蒙着一层薄灰的办公桌上。远景能源数十人的光伏业务团队,不久后将搬进这间新租用的写字间。他们此前的工作地点位于B座的8楼,这栋高级写字楼也是远景能源研发与运营中心的所在地。
远景能源在风电行业迅速崛起。2014年,其在国内所销售的风机数量已位居同行业第三位。而三年前,远景能源的市场份额排名仅位列十五名。
定位为能源互联网公司的远景能源,不满足于只卖风机。去年下半年,远景能源跨界成立了光伏业务部门,并在年底推出了针对光伏电站的第三方监控管理平台阿波罗光伏云。
国内的光伏市场正在逐步启动,去年新增装机量相当于2013年底装机总量的约60%。选址荒漠地区、所发电外送至用电区域的集中式电站仍是主流,但建于城市建筑屋顶、发电就地利用的分布式光伏电站也创纪录地贡献了去年装机量的1/5。
分布式光伏电站的崛起,开始让人们关注到电站第三方监控和管理这片市场。
孙捷是远景能源战略及市场的负责人兼光伏业务的总经理。此前曾担任美国麦肯锡咨询公司的高级客户总监,是大中华区能源及新能源咨询业务团队的核心成员,光伏也是其研究领域之一。
他告诉界面新闻记者,远景能源希望将多年积累的风电场大数据分析和风控能力移植到光伏领域,相比风电行业,公司在光伏领域纯粹的第三方身份使得其业务推广时能更为独立。
除了制造风机,远景能源还运营着风电场管理平台Wind OS,管理超过20GW的风电资产。
与风电场管理平台Wind OS的原理类似,借助对电站发电数据的实时分析,阿波罗平台为光伏电站提供运维依据,在增加发电效率的同时降低运维成本。
为了抢占更多的市场份额,远景能源计划在未来两三年内,继续免费开放阿波罗平台。这位新入局者正在逼近第三方监控行业内原来的老大。
“在分布式光伏电站市场起来之后,新进入第三方监控行业的公司会多起来,市场竞争也会比较激烈。”上海淘科网络技术有限公司(下称淘科)CEO陆剑洲告诉界面新闻记者。
陆剑洲在十年前进入光伏行业,从事的是电站规划设计。入行数年后,陆剑洲注意到一个问题,当被人问及所设计电站目前的运行情况时,他竟然无法提供量化的数据,只能靠经验给出答案。
这让陆剑洲意识到针对光伏电站的数据服务存在着市场机会。对互联网颇感兴趣的他,在2010年与朋友合伙成立了淘科,尝试为光伏电站提供第三方监控服务,向光伏电站推销自己的监控传输装置,并通过定期收取服务费的方式赚得收入。
在创业初期,在尚不成熟的国内市场,让光伏电站接受第三方监控并不容易。数据监控能为电站带来效率提高等实在的好处,但这也意味着光伏电站的运营数据被外人掌握。尽管签有保密协议,但电站持有者还是会担心潜在的风险。在行业内,重金求购电站数据的买家并不在少数。
担心竞争对手摸清自家的底细,是光伏电站持有者的担心;而许多虚报运营数据的部分业主,更不希望看到这种情况发生。因此,他们更愿意建立自己的数据中心,而不是外包给第三方运营。
不过在陆剑洲看来,相比大型电站,分布式电站自建数据中心的代价过高。在大数据时代,既能做到稳定,又保持低成本存在相当的技术门槛。就国外的经验而言,将电站接入第三方监控平台是必然的趋势。
远景能源也看中了这片市场。
中天光伏技术有限公司(下称中天光伏)是最早与远景能源合作的电站投资者。去年12月,中天光伏将位于江苏南通的5.2MW光伏电站接入了远景能源的管理系统试用。
	
	
                  数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-04【2025最新版】CDA考试教材:CDA教材一级:商业数据分析(2025)__商业数据分析_cda教材_考试教材 (cdaglobal.com) ...
2025-11-04在数字化时代,数据挖掘不再是实验室里的技术探索,而是驱动商业决策的核心能力 —— 它能从海量数据中挖掘出 “降低成本、提升 ...
2025-11-04在 DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)训练过程中,开发者最常困惑的问题莫过于:“我的模型 loss 降到多少才算 ...
2025-11-04在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“无监督样本分组” 是高频需求 —— 例如 “将用户按行为特征分为高价值 ...
2025-11-04当沃尔玛数据分析师首次发现 “啤酒与尿布” 的高频共现规律时,他们揭开了数据挖掘最迷人的面纱 —— 那些隐藏在消费行为背后 ...
2025-11-03这个问题精准切中了配对样本统计检验的核心差异点,理解二者区别是避免统计方法误用的关键。核心结论是:stats.ttest_rel(配对 ...
2025-11-03在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“高维数据的潜在规律挖掘” 是进阶需求 —— 例如用户行为包含 “浏览次 ...
2025-11-03在 MySQL 数据查询中,“按顺序计数” 是高频需求 —— 例如 “统计近 7 天每日订单量”“按用户 ID 顺序展示消费记录”“按产品 ...
2025-10-31在数据分析中,“累计百分比” 是衡量 “部分与整体关系” 的核心指标 —— 它通过 “逐步累加的占比”,直观呈现数据的分布特征 ...
2025-10-31在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户 ...
2025-10-31在 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28