数据猿对话能源基金会工业节能项目主任何平：大数据为节能减排带来了新出路，然而路难行却是现实
【数据猿导读】
在国家政策推动下，能源行业信息化管理已成大势所趋。可是在企业端，能源大数据平台建设依然面临“落地难”问题。究竟是为什么？什么原因造成了如此窘境？带着问题，数据猿记者专访了能源基金会工业节能项目主任何平
来源：数据猿 记者：张叶
随着大数据时代的到来，以美国、日本等为代表的国外节能环保先进国家，通过产业升级，将一系列信息化技术融入节能环保产业全过程，并取得了显著成就。相比而言，我国能源消费结构以化石能源为主，不但环境污染严重、总体能源利用和部分产品消耗与国际先进水平有较大差距。
从实际情况看，我国的节能减排能力也是“粗放有余，精细不足”。
所以，面对石化能源的不断枯竭以及能源消费的快速增长，我国能源利用领域面临着巨大挑战。能效管理成为当前重点发展的产业之一，其中钢铁、化工、冶金等高耗能行业就是整个能效产业的重中之重。要解决工业领域能源浪费问题，大数据技术将是一条可行之路。
通过构建能源大数据平台，制造企业的管理方式可以由粗放式转为精细化，使企业的用能指标、耗能行为和能源消费系数越来越清晰，从而实现对能耗的提前预警和对节能工作的有效监督。推进能源互联网产业发展，不但可以解决能源接入和调度问题，而且能够加速企业智能化控制的步伐。然而，部分企业或是缺乏积极性，或是受限于资金有限，诸多原因导致现阶段中国能源大数据平台建设的难以落地。
在数据猿举办的《G20能效下引领计划下的能源大数据》线下沙龙活动中，数据猿记者就大数据在能源业节能方面的应用及发展，与能源基金会(中国)工业节能项目主任何平做了深度交流。
数据猿：现阶段，能源行业在节能减排方面存在哪些问题？大数据在这方面的发展情况又如何呢？
何平：
在中国，工业能耗占比近70%，尤其化工、钢铁、水泥等行业存在大量能源消耗。许多企业生产粗放，在能源使用过程中不做精细化匹配，往往导致投入的能源品种和能源使用量远高于实际生产需求，存在大量能源浪费。所以，在中国工业生产过程中，能源企业利用数据进行实时监控对节能减排的意义重大。
目前，中国很多钢铁和化工企业都已经开始建立能源管控中心，采用自动化、信息化技术和集中管理模式建立管控一体化的系统性能源管控系统，对企业能源系统的生产、输配和消耗环节实施集中扁平化动态监控和数字化管理。在实现节能目标管理、能效对标管理、节约机会识别、能源计量和统计、能效分析等功能，改进和优化能源平衡，能源规划的同时，还能够有效支撑企业实施节能技术改造、可再生资源替代等静态技术改造工作的可行性辨识。
事实上，大数据对能源生产企业的实时监测可以从三个层面体现：
第一是设备层面。企业要了解设备的运行和状态十分必要，比如，一个15千瓦交流电机，1年运行约8000小时，每度电按7毛钱计算，10年的使用寿命，总计需要费用80万左右。在这个过程中，通过数据监测就能确定发电机带动的其他系统是否真的需要如此大功率以及是否真的需要8000小时不停运转。
第二是企业层面。过去工厂在生产投入时，能源品种多是依靠以人工记录煤、热、水、电的使用情况，往往很容易出错。另外，一个工业产品的生产要经历许多过程，比如一家钢铁企业在采矿、选矿、烧结、炼铁、炼钢，热轧、冷轧等环节，如果采用信息化技术可以增强准确性，通过数据分析可以知道什么时候负荷最大、什么时候效率最高。所以，能源使用状况需要监控。
第三是企业与企业之间。一家工厂生产的副产品能否被下一家工厂利用？炼钢产生的废渣能否被水泥厂运用？以及一家工厂产生的蒸汽可否被循环利用？这些问题通过数据分析都可以解答。数据可以将不同的能源企业连接在一起。
此外，产业链的上下游企业汇集到园区后，数据联通能帮助企业与企业之间整合资源。如果把企业当作局域网，那么企业与企业的链接平台就是“网中网”。把企业数据汇集到数据平台，就能为企业提供最合适的设备运行方案，避免能源浪费。
几年前，国家首先在钢铁行业“试水”，投入了几千万推行能源管控中心建设，全面监控企业生产过程中是否存在能源使用过量情况，然后再进行重新调配；随后又推广到化工行业。近几年，很多化工企业已经在国家支持下建立了自己的数据管控中心。
数据猿：目前，在国家的政策推动下，能源行业信息化管理已成大势所趋，企业认知水平也随之提高。可是为什么能源大数据平台的建设还是面临“落地难”的问题呢？
何平：
新时期，国家一直提倡“政府引导、企业为主体、市场参与”。虽然政府很重要，但政府的作用更多是政策制定和引导，主体还是企业。所以，能源企业更应该与大数据技术紧密结合。至于为什么能源信息化管理在企业端难以落地，可能有四方面原因。
一、企业队伍不健全，技术不过关。关于能源大数据建设，国家一直对企业进行引导和推动，但唯一的问题是在实施层面——许多公司都没有身体力行地建设能源管控系统，从而把整个能源系统的能源投入量、使用量、产出量和能源品种进行梳理。企业之间的资源利用没有具体数据研究。即便现在很多机构在推进能源信息化建设，但工作还需进一步扩大和发展。
二、缺少成功案例。对于企业来讲，降低成本、增加效益才是关键，他们需要真正实用的能源节能方案。大家需要明确告诉能源企业，通过大数据技术能达到什么效果，降低多少成本。但是这件事目前难度很大。虽然大数据技术已经很成熟，在很多领域也出现了成熟案例，但还需要进一步传播，为节能领域提供成功的完整解决方案。
三、资金需求大。企业投入资金的前提是能够获利，可是现在很多企业正处于“努力发展”的过程中，看不到利润，工作难以推进。而且，由于能源业信息化建设需要花费巨额成本，对中小型企业而言，难度很大。
四、很多企业的领导不够重视。即使国家有政策引导，但不是所有企业都有积极性，还需要更多的宣传和推进。
数据猿：对于大数据企业而言，如果想要切入能效产业，哪些领域机会比较多？
何平：
目前，我国大约有1500多家省级以上的工业园区，这些园区都是专业化生产非常集中的地方，也是未来对大数据技术需求最大的地方。在园区，企业与企业之间的能源梯级利用和资源综合利用十分重要，通过利用大数据和信息化技术，不仅能够帮助园区内企业大幅度提高能效，还能够为园区建立以智慧能源为基础的综合服务体系，合理调配园区内能源品种间的互动。
总体来讲，大数据可以成为解决国家能源环保问题的重要基础，不仅帮助行业本身，如钢铁、石油化工等行业的精细化生产，而且能够减少排放。此外，大数据还可以有更广泛地应用领域，如中国的城市化建设，政府可以通过大数据对道路、交通、城市生活等进行规划。大数据时代已经来临，我们需要做的是作好充分准备。
本文记者张叶（微信：1104644189）
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【数据猿导读】 在国家政策推动下，能源行业信息化管理已成大势所趋。可是在企业端，能源大数据平台建设依然面临“落地难”问题。究竟是为什么？什么原因造成了如此窘境？带着问题，数据猿记者专访了能源基金会工业节能项目主任何平
来源：数据猿 记者：张叶
随着大数据时代的到来，以美国、日本等为代表的国外节能环保先进国家，通过产业升级，将一系列信息化技术融入节能环保产业全过程，并取得了显著成就。相比而言，我国能源消费结构以化石能源为主，不但环境污染严重、总体能源利用和部分产品消耗与国际先进水平有较大差距。
从实际情况看，我国的节能减排能力也是“粗放有余，精细不足”。
所以，面对石化能源的不断枯竭以及能源消费的快速增长，我国能源利用领域面临着巨大挑战。能效管理成为当前重点发展的产业之一，其中钢铁、化工、冶金等高耗能行业就是整个能效产业的重中之重。要解决工业领域能源浪费问题，大数据技术将是一条可行之路。
通过构建能源大数据平台，制造企业的管理方式可以由粗放式转为精细化，使企业的用能指标、耗能行为和能源消费系数越来越清晰，从而实现对能耗的提前预警和对节能工作的有效监督。推进能源互联网产业发展，不但可以解决能源接入和调度问题，而且能够加速企业智能化控制的步伐。然而，部分企业或是缺乏积极性，或是受限于资金有限，诸多原因导致现阶段中国能源大数据平台建设的难以落地。
在数据猿举办的《G20能效下引领计划下的能源大数据》线下沙龙活动中，数据猿记者就大数据在能源业节能方面的应用及发展，与能源基金会(中国)工业节能项目主任何平做了深度交流。
数据猿：现阶段，能源行业在节能减排方面存在哪些问题？大数据在这方面的发展情况又如何呢？
何平：
在中国，工业能耗占比近70%，尤其化工、钢铁、水泥等行业存在大量能源消耗。许多企业生产粗放，在能源使用过程中不做精细化匹配，往往导致投入的能源品种和能源使用量远高于实际生产需求，存在大量能源浪费。所以，在中国工业生产过程中，能源企业利用数据进行实时监控对节能减排的意义重大。
目前，中国很多钢铁和化工企业都已经开始建立能源管控中心，采用自动化、信息化技术和集中管理模式建立管控一体化的系统性能源管控系统，对企业能源系统的生产、输配和消耗环节实施集中扁平化动态监控和数字化管理。在实现节能目标管理、能效对标管理、节约机会识别、能源计量和统计、能效分析等功能，改进和优化能源平衡，能源规划的同时，还能够有效支撑企业实施节能技术改造、可再生资源替代等静态技术改造工作的可行性辨识。
事实上，大数据对能源生产企业的实时监测可以从三个层面体现：
第一是设备层面。企业要了解设备的运行和状态十分必要，比如，一个15千瓦交流电机，1年运行约8000小时，每度电按7毛钱计算，10年的使用寿命，总计需要费用80万左右。在这个过程中，通过数据监测就能确定发电机带动的其他系统是否真的需要如此大功率以及是否真的需要8000小时不停运转。
第二是企业层面。过去工厂在生产投入时，能源品种多是依靠以人工记录煤、热、水、电的使用情况，往往很容易出错。另外，一个工业产品的生产要经历许多过程，比如一家钢铁企业在采矿、选矿、烧结、炼铁、炼钢，热轧、冷轧等环节，如果采用信息化技术可以增强准确性，通过数据分析可以知道什么时候负荷最大、什么时候效率最高。所以，能源使用状况需要监控。
第三是企业与企业之间。一家工厂生产的副产品能否被下一家工厂利用？炼钢产生的废渣能否被水泥厂运用？以及一家工厂产生的蒸汽可否被循环利用？这些问题通过数据分析都可以解答。数据可以将不同的能源企业连接在一起。
此外，产业链的上下游企业汇集到园区后，数据联通能帮助企业与企业之间整合资源。如果把企业当作局域网，那么企业与企业的链接平台就是“网中网”。把企业数据汇集到数据平台，就能为企业提供最合适的设备运行方案，避免能源浪费。
几年前，国家首先在钢铁行业“试水”，投入了几千万推行能源管控中心建设，全面监控企业生产过程中是否存在能源使用过量情况，然后再进行重新调配；随后又推广到化工行业。近几年，很多化工企业已经在国家支持下建立了自己的数据管控中心。
数据猿：目前，在国家的政策推动下，能源行业信息化管理已成大势所趋，企业认知水平也随之提高。可是为什么能源大数据平台的建设还是面临“落地难”的问题呢？
何平：
新时期，国家一直提倡“政府引导、企业为主体、市场参与”。虽然政府很重要，但政府的作用更多是政策制定和引导，主体还是企业。所以，能源企业更应该与大数据技术紧密结合。至于为什么能源信息化管理在企业端难以落地，可能有四方面原因。
一、企业队伍不健全，技术不过关。关于能源大数据建设，国家一直对企业进行引导和推动，但唯一的问题是在实施层面——许多公司都没有身体力行地建设能源管控系统，从而把整个能源系统的能源投入量、使用量、产出量和能源品种进行梳理。企业之间的资源利用没有具体数据研究。即便现在很多机构在推进能源信息化建设，但工作还需进一步扩大和发展。
二、缺少成功案例。对于企业来讲，降低成本、增加效益才是关键，他们需要真正实用的能源节能方案。大家需要明确告诉能源企业，通过大数据技术能达到什么效果，降低多少成本。但是这件事目前难度很大。虽然大数据技术已经很成熟，在很多领域也出现了成熟案例，但还需要进一步传播，为节能领域提供成功的完整解决方案。
三、资金需求大。企业投入资金的前提是能够获利，可是现在很多企业正处于“努力发展”的过程中，看不到利润，工作难以推进。而且，由于能源业信息化建设需要花费巨额成本，对中小型企业而言，难度很大。
四、很多企业的领导不够重视。即使国家有政策引导，但不是所有企业都有积极性，还需要更多的宣传和推进。
数据猿：对于大数据企业而言，如果想要切入能效产业，哪些领域机会比较多？
何平：
目前，我国大约有1500多家省级以上的工业园区，这些园区都是专业化生产非常集中的地方，也是未来对大数据技术需求最大的地方。在园区，企业与企业之间的能源梯级利用和资源综合利用十分重要，通过利用大数据和信息化技术，不仅能够帮助园区内企业大幅度提高能效，还能够为园区建立以智慧能源为基础的综合服务体系，合理调配园区内能源品种间的互动。
总体来讲，大数据可以成为解决国家能源环保问题的重要基础，不仅帮助行业本身，如钢铁、石油化工等行业的精细化生产，而且能够减少排放。此外，大数据还可以有更广泛地应用领域，如中国的城市化建设，政府可以通过大数据对道路、交通、城市生活等进行规划。大数据时代已经来临，我们需要做的是作好充分准备。
本文记者张叶（微信：1104644189）
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