2015年能源大数据行业分析报告 - 图文

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2015年能源大数据行业分析报告 2015年9月出版

正文目录

1. 政策助力，迎接能源互联网大数据时代 .................................................................. 4 1.1. 大数据发展纲要出台，电改配套措施即将落地 ................................................... 4 1.2. 大数据时代到来，技术渐近成熟 ........................................................................... 4 1.3. 能源大数据具有“3V3E”特征.............................................................................. 8 1.3.1.体量大（Volume） ................................................................................................. 8 1.3.2.类型多（Variety） .................................................................................................. 9 1.3.3.速度快（Velocity） ................................................................................................ 9 1.3.4.数据即能量（Energy） .......................................................................................... 9 1.3.5.数据即交互（Exchange） .................................................................................... 10 1.3.6.数据即共情（Empathy） ..................................................................................... 10 1.4. 大数据塑造能源互联网核心价值链 ..................................................................... 10 2. 能源互联网大数据孕育新商业模式 ........................................................................ 13 2.1. 能源大数据商业模式分类及其关键入口 ............................................................. 13 2.1.1.在数据生成阶段 .................................................................................................... 14 2.1.2.在数据聚集和分析阶段 ........................................................................................ 14 2.1.3.在数据消费阶段 .................................................................................................... 14 2.1.4. 最具潜力的入口在于能源消费数据分析 .......................................................... 18 2.2. B2B 案例1 传统能源企业—电网向大数据积极转型 ........................................ 20 2.3. B2B 案例2 完全免费云平台—远景能源推出新能源电站 ................................ 25 2.4. B2B 案例3 引入行为科学的数据分析商—Opower 家庭能源管理系统 ......... 27 2.5. B2B 案例4 数据狂—C3 Energy .......................................................................... 30 2.6. B2C 案例1 秉承苹果设计美学—NEST 智能温控器 ........................................ 34 2.7. B2C 案例2 大数据售电—网上售电商Powershop ............................................. 35 2.8. B2B/B2C/C2C/O2O 能源大数据营销模式选择 ................................................... 37 3. 能源大数据投资策略分析 ........................................................................................ 38 3.1.目前已具备较强可行性基础的受益领域 ............................................................... 39 3.2.未来售电和配电放开等新电改举措落地后受益空间广阔的领域 ....................... 39 4. 风险提示 .................................................................................................................... 40 4.1.新电改方案实际推进进度慢于预期 ....................................................................... 40 4.2.能源大数据新商业模式发展的不确定性 ............................................................... 40

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图表目录

图表 1：2005-2015 全球数据量增长 ................................................................................... 5 图表 2：2005-2015年持续下降的数据成本和增加的数据投资 ........................................ 5 图表 3：传统数据与大数据的区别及联系 ........................................................................... 6 图表 4：新兴技术成熟度曲线 ............................................................................................... 7 图表 5：能源大数据特征 ....................................................................................................... 8 图表 6：表计数量与采集频率决定的数据量变化 ............................................................... 9 图表 7：传统能源价值链与大数据时代下的能源互联网价值链 ..................................... 11 图表 8：数据使用率提升10%对行业人均产出的平均提升幅度 ...................................... 12 图表 9：数据质量提升10%对行业ROE 的中位数提升幅度 ............................................. 13 图表 10：能源大数据商业模式分类 ................................................................................... 15 图表 11：能源大数据在发电、输电、变电、配电、用电、调度环节上的关键入口 ... 17 图表 12：智能电网建设为能源大数据打下了基础 ........................................................... 19 图表 13：系统整体架构图 ................................................................................................... 22 图表 14：用电信息采集系统采集数据 ............................................................................... 23 图表 15：Opower 用户沟通方式 ......................................................................................... 27 图表 16：Opower 客户数量及累计节省能源 ..................................................................... 28 图表 17：Opower 家庭能源管理系统帮助实现1.5~3%能源节省量 ................................ 28 图表 18：Opower 家庭能源管理系统管理效果 ................................................................. 29 图表 19：C3 Energy Analytics Engine 架构 ................................................................. 31 图表 20：秉承苹果设计美学的NEST 智能家居产品 ........................................................ 35 图表 21：能源互联网有望诞生大规模公司 ....................................................................... 38

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1. 政策助力，迎接能源互联网大数据时代 1.1. 大数据发展纲要出台，电改配套措施即将落地

国务院2015年9月正式印发《促进大数据发展行动纲要》，系统部署大数据发展工作，提出的主要目标和任务包括：加快政府数据开放共享，推动资源整合，提升治理能力；推动产业创新发展，培育新兴业态，助力经济转型；形成一批满足大数据重大应用需求的产品、系统和解决方案，建立安全可信的大数据技术体系，大数据产品和服务达到国际先进水平，国内市场占有率显著提高。

另一方面，新电改的售电和电价改革等重磅配套政策有望于近期落地，其中售电牌照、市场化交易和发电侧改革将是重点。

? 能源作为国家经济命脉之一，产业规模巨大，但发展一直较为封闭传统，未来产业的互联网改造提升空间巨大，而大数据则是整合资源、提升效率的利器； ? 电改的逐步落地有助于改变原先单一的能量流和信息流系统运行模式，培育各种C2C、C2B的新商业模式，应该说电改是能源互联网和大数据应用发展的基础。

1.2. 大数据时代到来，技术渐近成熟

随着移动互联网、物联网、社交网络等技术和应用的兴起，全球范围内数据量迅猛增长，大数据时代已经来临。学术界和工业界都对大数据赋予大量的关注并展开了深刻的讨论。

Nature 杂志在2008 年推出了Big Data 专刊。Science 杂志在2011 年2 月推出专刊Dealing with Data专刊。麦肯锡全球研究院（McKinsey Global Institute）在2011 年6 月发布《Big Data: The next frontier for innovation， competition， andproductivity》的研究报告，对大数据的影响、关键技术和应用领域都进行了详尽的分析，并指出大数据将会是带动未来生产力发展和创新以及消费需求增长的风向标。

2012 年3月，美国奥巴马政府发布《Big DataResearch and Development Initiative》，投资2 亿以上美元，启动“大数据发展计划”，这一计划预计在

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科学研究、环境、生物医学等领域应用大数据技术。奥巴马政府的这一计划促使大数据发展上升到了国家战略层面。

全球数据激增，能源行业概莫能外。据IDC 统计，2011 年全球数据量已达到1.8ZB，相当于全世界人均产生200GB 以上的数据，并且还将以每年50%的速度继续增长；到2020 年，全球数据使用量预计将暴增44倍，达到35.2ZB，即全球大概需要376 亿个1TB 的硬盘来存储数据。在这汹涌来袭的数据浪潮下，社会各个领域也将开始其数据化进程。无论学术界、商界还是政府，都将不可避免的进入“大数据时代”。作为全球第二大经济体的基础能源支撑体系，中国能源行业概莫能外。

图表 1：2005-2015 全球数据量增长

图表 2：2005-2015年持续下降的数据成本和增加的数据投资

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