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数据猿对话 | GE通用电气秦川:能源大数据关乎国计民生,创新尝试一定要慎重

2016-10-31 大文 数据猿
<数据猿导读>

不久前闭幕的G20杭州峰会核准了《G20能效引领计划》,并就G20能效的实现目标、合作原则、合作领域及实施机制作出了部署。作为《G20能效引领计划》发展的重点,能源大数据在能效管理上将会迎来一轮新的发展。


来源:数据猿 记者:大文


不久前闭幕的G20杭州峰会核准了《G20能效引领计划》,并就G20能效的实现目标、合作原则、合作领域及实施机制作出了部署。作为《G20能效引领计划》发展的重点,能源大数据在能效管理上将会迎来一轮新的发展。


同样,涉足能源行业的巨头GE通用电气(以下简称GE)也在今年宣布旗下数字创新坊投入使用。


GE数字创新坊能源行业战略客户总监秦川在数据猿举办的《G20能效引领计划下的能源大数据》线下沙龙活动上,也做了关于能源大数据的分享。为了更深入的了解他对能源大数据的看法,数据猿记者借此机会与秦川进行了一次深入的面对面交谈。


数据猿记者:中国能源大数据行业现状是什么样的?


秦川:


首先,在中国的大数据领域,能源行业与其它行业相比,确实走的比较慢。主要原因是能源市场的定位很特殊,是一个关系到国计民生的重要行业,所以,其数据不管是从政治角度看,还是从国家安全角度来说都是非常敏感的,而且这种敏感是必须的。


其次,对于能源行业,大数据的应用并不是刚刚才开始,早在十几二十年前整个行业就已经在利用大数据了,只是当时还没有“大数据”的叫法而已。


以石油为例,中石油是一家从勘探、炼化,到运输、销售上下游一体化的企业,对于上游勘探来讲,三十年来的地质勘探工作就大数据的应用方式之一。地质勘探得到的地震数据、遥感数据、天气数据、环境数据,就已经是大数据了。


从中国电力企业的总体来看,不管是五大四小发电企业(五大:中国国电集团公司、中国华能集团公司、中国大唐集团公司、中国华电集团公司、中国电力投资集团公司,四小:国投电力、国华电力、华润电力、中广核),还是国网、南网这些输电企业,实际上都在研究如何运用大数据去解决生产环节中出现的问题。比如,电网通过收集历史的运行情况数据,将电网维护从预防变成预测,提高效率、降低检修的成本,避免过度维护。


不光电力行业如此,能源行业更是如此。原油的价格近年持续走低,对于中国石油这种上游企业,降低成本就成了头等大事。只有降低了成本,才会带来更大的利润空间。


身处野外的采油井,一般进行的都是预防性维护,每隔一段时间都会做一次周期性维护来保证油井连续生产。但在实际情况中,有时候这些维护不一定是必要的,造成了过度维护的浪费。以往,降低过度维护的方法大多数只是按照经验慢慢的、逐渐拉长维护周期,但这样的“老旧”方式早已不再适应当下时代的要求。


目前,包括GE在内的很多企业,都在帮助中石油这样的大型能源企业寻找建设更好的大数据模型,以帮助企业做到预测性维护,降低过度性维护造成的资源浪费。


如果一个油井一年能省一百万,那成千上万的油井一年下来所节约的成本就会非常大,投入产出比非常划算,这是巨大的市场,也是大数据应用在能源行业最典型的场景之一。


大数据在能源行业的应用从整体态势来看,都是围绕着“降本增效”四个字。所以,在销售端的应用目前相对滞后,并没有以客户为中心,我们也在逐步探索大数据平台化,帮助能源企业从各个领域降本增效、扩大市场。


数据猿记者:能源大数据行业未来会发生什么样的变革?


秦川:


能源行业的从业者都在思考行业变革什么时候到来,拿电力行业举例,这个行业的业务无非是发、输、变、配、用(发电、输电、变电、配电、用电)、售后。但国家准备将发电、输电、售电业务分离,到底什么时候分离我不能判断,但是这个分离对于整个行业来说都是一种机遇和挑战。


在欧洲和美国,大数据主要用于解决生产环节中出现的问题,在所有行业中的所有环节以及设备上,大数据都在试图提高效率和降低成本。未来,随着我国电力行业的改革,可能会带来新的商机。


以智能电表为例,智能电表在普通家庭中已非常普及了。但在我国,无论是网络电表也好,还是插卡的老式电表也罢,主要的收费模式依然是预付费。预付费相对来说比较简单、粗暴,有余额就可以用,没有就停止供电。可是一些发达国家早已经在拿智能电表做文章,想要将电力行业和电信运营商的运营模式变得相似,也就是说,未来电力行业也可以出现套餐,能够吸引用户预存更多的钱在智能电表里。


在这个过程中,大数据起到的作用是价格的确定和阶梯电价制度的制定。制定制度的核心就需要大量的数据来分析用户的用电量,分析整个市场的行情以及分析季节性的变化,只有基于这些数据,才能更好的制定出电力企业的销售策略。


在国内,尽管现在的能源行业没有以消费者为中心,但我不敢说未来也不会。国家的政策导向是售电要从发电、输电体系中分离出来。到那时候,我相信对于电力行业来说是一个很大的机会——这个过程一定会催生出很多大数据的需求、大数据的生态以及大数据的经济。


数据猿记者:国内电力行业大数据面对的主要问题有哪些?


秦川:


电力行业关系到国计民生,所以,不管是从政治安全性考虑,还是从国家安全性方面来看,电力行业都是一个非常敏感的行业。在这种情况下,中国的电力企业肯定也会从大数据的角度做出提升跟改变。


以电网为例,大数据的应用有以下三个问题:


一、数据怎么采集。大数据是好,但野外高压电网的数据怎么采集?

二、数据采集回来之后怎么用,有哪些应用场景,这些数据采集对企业来讲价值是什么?

三、有了数据、应用场景之后,怎么把数据转化成有效的生产力?


国外的电网在这方面走的比较领先,俄罗斯电网很多年前就开始采用无人机巡检的方式收集数据。无人机身上带着很多传感器从高压线附近飞过,就可以将数据采集回来。这种方式的核心就是通过大数据预测电网哪些地方会有隐患,这些隐患主要是环境对电网的破坏,比如山体要滑坡、要倒塌,或者树木破坏高压线还是其他因素。


国内企业现在也通过数据还原和环境模拟,把实际的情况和虚拟的情况不断地进行修正,在模拟环境中利用机器学习能力,集合数据科学家、物理学家和行业专家共同的智慧制作电网的环境安全模型,通过这种方式降低检维修成本,同时还解决了电网可靠性的问题。


所以,从国内电力企业的总体来看,发电企业和输电企业都还处于初期的探索阶段,虽然在某一点已经开花了,但是应用还没有普及。


数据猿记者:您认为智慧电网的核心是什么?


秦川:


国家电网提出的“智能坚强电网”命题其实也是其他电力企业非常关心的命题,就是如何保证企业的生产是可靠的、灵活的。所谓“灵活”,就是在停机、超发的情况下,如何迅速调整生产,或者提前改变企业的生产计划,这就是智慧电网的初衷。


其实国家电网提出“智能坚强电网”大概有五年时间了,未来的目标是到2020年建成智能坚强电网,核心就是用现代化的技术手段,比如大数据、物联网和云技术,结合行业经验,保证电网能够可靠、有效、灵活的运行,也能保证、适应企业的生产需求,这就是智慧电网的核心价值。


数据猿记者:能源大数据的应用面临的主要的问题和瓶颈是什么?


秦川:


首先,因为数据量太大,网又不好等原因,导致包括电力行业在内的整个能源行业都面临数据如何采集、传输的问题;


其次,电力也好、能源也好,发展历史远比电商悠久,但在大数据应用方面,如何用数据产生价值却远不如电商企业。如何把数据跟真正的产品设计、生产运营、生产监控结合起来,模型怎么设计,怎么把知识转化成大数据能力以及生产力,就成为能源大数据行业面临的第二个问题了;


最后,就是数据缺乏标准化。不管什么类型的数据要都有标准,造成如今差异化的原因其实是历史遗留问题。不同类型的设备、不同厂商的设备、不同标准的设备,所产生的数据都不同,如何把这些差异化数据调和、磨合、标准化到能够进行深度挖掘,就是能源大数据所面临的第三大问题。


能源行业的迈出每一步都涉及到国家安全和国计民生,所以,大家的尝试也要非常慎重。


数据猿记者:我们离实现真正的能源互联网时代还有多远?


秦川:


现在,对于能源互联网的建设有许多不同的观点,但实现能源互联网的方式与企业的转型非常相似:


第一步,能源企业本身需要进行智能化。无论是发电企业、输电企业或售电企业,自身都需要进行智能化。但是我国工业智能化水平不高,还有很长的路要走,这种转化可能还需要三年、五年,甚至更久;


第二步,能源互联的建设,需要对各种能源进行联通。但现在,油气、电力的生产和销售都是割裂的。这种割裂的原因不仅是几种资源的生产要求,也有安全原因;


第三步,形成能源互联生态。能源的互联生态也是共享经济的一种形态,每家能源企业都是整个能源互联网的参与者,同时也是能源互联网的受益者。


我认为这三步走是建设能源互联网所必须做的事。当然,在三步走之外,国家的政策导向和能源行业未来的改革是三步走的前提。我之所以一直在强调发电、输电、售电要分离,是因为这种分离是未来能够实现能源自由互联的前提之一。未来,社会发展对能源互联有需求,而且,当这种需求能转化成价值的时候,能源互联网建设的步伐才能真正迈出去。但在目前的情况下,社会对能源互联网的需求并不会迅速显现出来。   


数据猿记者:给我们描述一下GE提出的“工业互联网生态”具体是什么样的?


秦川:


GE作为一家百年老店,一直致力于发展传统的工业制造和能源领域。虽然我们在不同的行业中都扮演着不可或缺的角色,但不是要垄断整个行业,而是要建设一个新型的“工业互联网生态”。


拿航空领域举例,虽然飞机的心脏——发动机大部分都是GE制造,但是我们不会制造整个飞机。


随着历史的推演和市场的变化,GE正在逐步尝试把传统工业领域的沉淀和积累,特别是数据、模型和经验的积累,转化成生产力与新的产品,帮助生态内其他的企业发展。


我们去年成立了数字化集团,这个集团迈出的第一步就是把将GE内部的九个业务板块都进行了数字化转型;


第二步是投入更多精力对行业内的客户提供帮助,帮助他们向工业4.0和工业互联网这两个方向发展;


第三步才是改变整个世界,实现让世界进入工业5.0甚至工业6.0的愿景。


很多企业都想向工业物联网或大数据方向转变,但靠这些企业自己的力量是很难做到的。GE作为工业领域的领军者之一,也联合了埃森哲、安永咨询这些公司,从需求和设计角度进行合作。而在数据的收集方面,还与思科、华为这样的网络和芯片厂商合作,帮助我们解决从端到云、到大数据平台的转化问题。这些合作伙伴都是GE工业互联网生态中不可或缺的。


GE正在做的事就是整合这些资源,建立一个工业物联网平台,让各家企业能够发挥自己的智慧,共同参与工业4.0的建设,为未来谋求更好的发展。


综上,GE的生态会涉及到整个行业的方方面面, 我们的定位是发挥自己在行业经验和大数据能力方面的核心价值,让伙伴企业们在这个生态中各取所需,积极发挥自己的优势。



记者:大文 微信:discoverier


来源:数据猿



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