IDC首發2022年中國電力行業大數據解決方案市場份額研究報告
加入技術交流群
國家能源局印發《關于加快推進能源數字化智能化發展的若干意見》。意見指出，到2030年，能源系統各環節數字化智能化創新應用體系初步構筑、數據要素潛能充分激活，一批制約能源數字化智能化發展的共性關鍵技術取得突破，能源系統智能感知與智能調控體系加快形成，能源數字化智能化新模式新業態持續涌現，能源系統運行與管理模式向全面標準化、深度數字化和高度智能化加速轉變，能源行業網絡與信息安全保障能力明顯增強，能源系統效率、可靠性、包容性穩步提高，能源生產和供應多元化加速拓展、質量效益加速提升，數字技術與能源產業融合發展對能源行業提質增效與碳排放強度和總量“雙控” 的支撐作用全面顯現。
本文引用地址：http://www.j9360.com/article/202311/452863.htm在數字化的背景下，隨著電力行業數據的海量積累和數據精益化管理的要求趨嚴，各電力企業建設數據平臺和擴展數據智能應用的需求持續增強，基于此，IDC近日發布了《中國電力行業大數據解決方案市場份額, 2022：差異化競爭優勢初現》（Doc# CHC50366523）報告。IDC數據顯示，2022年，中國電力大數據解決方案的市場容量超過18億元人民幣。市場競爭主要以綜合性云廠商和專業技術領域的大數據廠商為主。從市場份額來看，華為云、朗坤智慧、朗新科技排名前三，為該市場的主要玩家；佰聆數據、志翔科技、美林數據和新華三分列市場第四到七名。
電力安全、電力公平和環境可持續形成了能源電力行業的“不可能三角”。
● 電力安全方面，新能源大規模快速發展給電力供應帶來了機遇與挑戰，機遇在于探索更多能源介質，挑戰在于在電力電量平衡性、系統運行穩定性、電力調控調度等方面增加了難度。
● 環境可持續方面，碳排放壓力時間緊、任務重，且新能源大規模開發受多方面客觀因素（區域環境、基礎設施承載力）制約。
● 電力公平方面，能源發展因區域、群體、代際的差別，存在一定的公平問題。
目前，新型電力系統的建設在嘗試解決電力行業甚至是能源行業的“不可能三角”。其主要將帶來4個方面的轉變，包括發電結構、電網形態、負荷特性和運行特性。發電結構由以化石能源發電為主向以大規模可再生能源發電為主轉變。電網形態由“輸配用”單向逐級輸電網絡向多元雙向混合網絡轉變。負荷特性由“剛性+消費型”向“柔性+產銷型”轉變。運行特性由“源隨荷動”單向計劃調控向源網荷儲多元協同轉變。這種多環節要素協調、多形態電網并存、多層次系統共營的供需協同特性將更多釋放需求側的潛力，同時也會帶來電力行業在數字化和智能化上更多的投入。
目前，大數據解決方案應用主要集中在以下幾個方面：
智能化電力管理
電力企業通過大數據技術實時監測和分析電力設備、運行狀態和能源消耗等信息，提高電力設備的運行效率和能源利用率。同時，通過建立智能化電力管理平臺，將大數據分析結果應用于電力設備的維護、故障診斷和設備更新等環節，及時響應設備運行異常，提高生產效率和運營效益。
功率預測和電網調度
電力行業需要對歷史數據和實時數據進行深度分析，建立功率預測和調度模型，有利于能源供給的可靠性和穩定性。在風電、光伏等新能源領域，大數據平臺及應用可以幫助企業實現精準預測，提高新能源的利用效率和供給質量。
安全監測和風險控制
大規模的電力設備和復雜的能源供應鏈中存在安全隱患和風險，利用大數據平臺及應用，電力企業可以對設備和供應鏈進行全面監測，及時發現并處理安全隱患和風險，減少事故的發生。
同時，IDC觀察到電力大數據的三大趨勢：專業化分工、業務化融合、生態化發展。
● 專業化分工
電力數據挖掘進入“復雜再生產”的新階段。依靠移動終端、傳感設備、物聯網等采集電力生產、傳輸、配送的全量數據，會導致數據量龐大、結構復雜、數據關系難以梳理等問題。雖然數據體量大，但價值密度低，可讀性差，難以直接轉化為數據資產。利用人工智能與大數據技術，依照不同主體數據需求有針對性地生產或二次加工高價值密度、低隱私性數據，有助于推動電力數據資源的商業化應用。
● 業務化融合
隨著電力信息化的推進以及新型電力系統的規劃建設，企業運營管理的驅動力量發生了根本轉變，由傳統的經驗驅動模式逐漸轉化為數據驅動模式。目前，集中式與分布式電源并存，新能源大規模并網，電力市場主體增多，主體間的協同與交易網絡也隨之倍增。傳統經驗趨動模式已經不足以應對海量數據下的復雜系統的運行優化。通過轉變驅動模式，實現數據業務化和業務數據化的閉環驅動，將大數據量化、洞察、預測、展示、決策等功能賦能電力企業創新發展。
● 生態化發展
電力作為流經經濟社會各個環節的血液，與經濟相關性很強，可以表征經濟運行形態。電力大數據與金融、工商、消費等其他行業大數據有跨界融合應用的趨勢，構建基于數據合作的創新型數據增值模式，實現數據資源跨界聯合分析，開展產業聯動共贏發展的新生態格局。
IDC給技術提供商的建議：
● 深度理解客戶的需求
電力行業客戶的數字化建設目的明確，即加快新型電力能源體系的建設。且行業用戶更傾向于場景化解決方案、數據智能解決方案，而非單獨采購數據平臺的項目。平臺廠商需要積極與專業性大數據應用廠商合作，共同承接客戶需求。另一方面，大部分項目建設周期長、建設內容復雜、建設場景繁多，技術服務商需要對客戶的長短期目標及信息化現狀有充分的了解，基于電力行業Knowhow為其選擇適合的解決方案或產品。
● 強調與客戶共建
電力數字化建設不是交鑰匙工程，從目標確定到落地執行都需要客戶的深度參與。行業用戶更傾向于選擇支撐全業務鏈的數據智能解決方案，而非單點平臺。在此過程中，技術服務商需要積極吸納 OT 全鏈人才，與客戶在實施運維全過程中對應用場景達到共識。
● 客戶在業務場景上對實時性要求越來越高
電力企業內部大數據越來越呈現出分布式、多樣性、實時性的特征，眾多組織正在重新評估現有的數據湖、數倉、數據集成能力，持續關注數據管理架構升級。對實時數據處理的需求使得最終用戶更關注湖倉一體、實時數倉技術，在此方面有技術創新能力的技術供應商更有可能勝出。湖倉一體將數據湖和數據倉庫的優勢充分結合，基于已有的數據倉庫，構建數據湖，數據湖和數據倉庫之間實現數據共享和統一管理和服務，或者在數據湖上搭建數據倉庫，實現數據的快速查詢和分析。湖倉一體將數據湖的靈活性、生態豐富能力與數據倉庫的企業級部署能力進行融合，面向電力數據決策和AI分析提供一致的數據，同時減少數據加工鏈路。實時數倉通過使用流式數據處理技術和實時數據集成工具，可以實時地捕捉、處理和分析實時采集的數據，支持最終用戶對電廠或電網更加精細化、實時化的運營與監測。
IDC中國能源行業研究經理周啟珊表示，隨著政策引導，各發電與電網公司在數字化與智能化上的投資逐年增加，市場對于新型電力系統建設過程中的數字化技術應用與實施效果投入越來越多的關注。新型電力系統建設將帶來源側清潔低碳、網側柔性靈活、荷側多元互動等變化。電力供需平衡難度升級，并導致系統風險變高。在此情況下，大數據平臺及應用可以成為電力行業削峰填谷、平衡供需、降低系統風險的主要解決方式之一。同時匹配源側“雙細則”考核、網側分攤增量成本、和用電側完善收益模式，可以形成對新型電力系統的合力保障。
免責聲明
本文中的內容和數據均來源于IDC所發布的報告，所有內容及數據均為我公司所有。未經IDC書面許可，任何機構和個人不得以任何形式翻版、復制、刊登、發表或引用。
評論