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
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