远景能源的能源大数据商业模式
远景能源正在酝酿的能源互联网变革
互联网巨头谷歌位于美国俄克拉荷马州的巨大的数据中心,每天处理着世界亿万次搜索和计算,这个数据中心由邻近风电场的风力发电提供电力供应。
而风电场背后的能源管理系统,是由远在中国上海的远景能源全球智慧能源云中心管理着。
远景能源目前是全球领先的智慧能源技术服务提供商,其业务包括智能风机的研发与销售、智慧风场管理软件服务、智慧能源资产管理服务等,研发能力和技术水平已处于全球领先地位,曾被《福布斯》评选为“中国科技先锋封面企业”。
该公司的业务规模以每年100% 的速度增长,预计在2014 年集团国内外销售额将达到100 亿元人民币。
格林威治:远景智慧能源引领的灵魂按常理,学金融而又搞能源技术的人,应该最喜欢谈技术和经济,而张雷却更加人文和历史,采访是从格林威治之于航海的意义开始的。
格林威治是泰晤士河畔的一座小山峰,是船只从海上经泰晤士河河口进入伦敦的必经之路。
1675 年,英国正在跨越大洋扩张势力,但海上航行只能凭借日月星辰来判断船只所处的纬度,因此查理二世决定在格林威治山顶建立英国皇家天文台寻找确定航海经度的办法,用以改善航海与天文学。
1767年,格林威治的皇家天文学家们摸清了主要天体的准确位置和运行规律,制成世界上第一张海图。
从此,英国的船队可以在海洋中根据星星的位置精密确定船的方位,从而奠定了英国在大航海时代的霸主地位。
1884年,国际经度会议通过决议,以格林威治天文台的经线为本初子午线,即零度经线,以此计算地球上的经度确定。
“格林威治本初子午线的历史意义在于,它为航海家和天文学家解决了在海上测定经度的需要,为此后的航海等工作指明精确的方向和标准。
”张雷说,远景能源的“格林威治”智慧风场设计云平台正是基于这一灵感,意在为能源产业发展提供一个精确的方向和标准。
在张雷看来,远景能源“格林威治”智慧风场设计云平台,将借助大数据分析和高性能计算技术,为客户提供风电场规划、风资源评估、精细化微观选址、风场设计优化、经济性评价、资产后评估分析等全方位的技术解决方案,帮助客户提升风场实际投资收益20% 以上。
能源行业:能源企业数字化转型方案
能源行业:能源企业数字化转型方案第1章能源企业数字化转型背景与趋势 (4)1.1 数字化转型的宏观背景 (4)1.2 能源行业数字化转型的必要性 (5)1.3 国内外能源企业数字化转型案例分析 (5)1.3.1 国内案例 (5)1.3.2 国外案例 (5)1.4 能源企业数字化转型的发展趋势 (5)第2章数字化转型战略规划 (6)2.1 企业战略目标与数字化转型的关系 (6)2.1.1 数字化转型与战略目标的协同 (6)2.1.2 数字化转型在实现战略目标中的作用 (6)2.2 数字化转型战略制定 (6)2.2.1 明确转型目标 (6)2.2.2 分析现状 (6)2.2.3 确定转型方向 (7)2.2.4 制定转型策略 (7)2.3 数字化转型战略实施路径 (7)2.3.1 项目规划与立项 (7)2.3.2 技术研发与应用 (7)2.3.3 业务流程优化 (7)2.3.4 信息系统建设 (7)2.3.5 人才培养与引进 (7)2.4 数字化转型战略评估与优化 (7)2.4.1 建立评估体系 (7)2.4.2 评估指标与方法 (7)2.4.3 优化转型策略 (8)2.4.4 持续改进与迭代 (8)第3章能源企业基础设施升级 (8)3.1 通信网络建设 (8)3.1.1 网络架构设计 (8)3.1.2 网络设备选型与部署 (8)3.1.3 网络安全防护 (8)3.2 云计算平台部署 (8)3.2.1 云计算平台选型 (8)3.2.2 云计算资源规划 (8)3.2.3 云计算平台部署与运维 (8)3.3 数据中心建设与优化 (8)3.3.1 数据中心规划与设计 (9)3.3.2 数据中心基础设施建设 (9)3.3.3 数据中心运维管理 (9)3.4 边缘计算在能源企业的应用 (9)3.4.1 边缘计算场景识别 (9)3.4.2 边缘计算设备选型与部署 (9)3.4.3 边缘计算应用开发与优化 (9)第四章数据资源整合与管理 (9)4.1 数据资产管理体系构建 (9)4.1.1 数据资产管理策略 (9)4.1.2 数据资产管理流程 (10)4.1.3 数据资产管理组织架构 (10)4.1.4 数据资产管理技术支持 (10)4.2 数据采集与存储 (10)4.2.1 数据采集 (10)4.2.2 数据存储 (10)4.3 数据治理与质量控制 (10)4.3.1 数据治理 (10)4.3.2 数据质量控制 (10)4.4 数据分析与挖掘应用 (10)4.4.1 数据分析 (11)4.4.2 数据挖掘 (11)4.4.3 数据可视化 (11)第5章能源生产与运营智能化 (11)5.1 智能勘探与开发 (11)5.1.1 大数据分析与人工智能技术在勘探中的应用 (11)5.1.2 数字化三维地质建模技术 (11)5.1.3 智能钻井技术 (11)5.2 智能生产与调度 (11)5.2.1 生产过程智能化 (11)5.2.2 智能调度系统 (12)5.2.3 能源需求侧管理 (12)5.3 设备状态监测与预测性维护 (12)5.3.1 设备状态监测技术 (12)5.3.2 预测性维护策略 (12)5.3.3 设备健康管理平台 (12)5.4 智能供应链管理 (12)5.4.1 供应链数据整合与分析 (12)5.4.2 智能采购与库存管理 (12)5.4.3 智能物流与运输管理 (12)第6章能源服务创新与客户关系管理 (12)6.1 能源服务数字化创新 (13)6.1.1 智能化服务:通过人工智能、大数据等技术,实现能源设备的远程监控、预测性维护,提高能源利用效率。
能源大数据技术的应用与发展
能源大数据技术的应用与发展蔡泽祥;李立浧;刘平;徐敏;陈泽兴;张勇军;韩永霞;许爱东【摘要】Energy big data, as a significant part of "Internet Plus" smart energy, plays a critical role in promoting the energy revolution of China, facilitating the country's energy structure transformation, and stimulating innovative development of energy industries. In the context of "Internet Plus" smart energy, the basic framework and the key features of energy big data are discussed initially in this pa-per, followed by a discussion on the major applications of energy big data in energy industries. This paper also reveals some dominant obstacles to energy big data development based on the status quo of energy big data in China. Finally, several suggestions are proposed for energy big data development to overcome these obstacles, with the intent of advancing the construction of energy big data and ap-plication of "Internet Plus" smart energy in China.%能源大数据技术作为"互联网+"智慧能源的重要组成部分,对推动我国能源革命、促进能源转型以及刺激能源行业创新发展具有重大作用.本文以"互联网+"智慧能源为背景,阐述了能源大数据技术的结构形态与关键特征;立足于大数据在我国新时代下能源行业发展的重要支撑意义,探讨了能源大数据技术的主要应用领域,重点讨论了目前实现能源大数据的主要制约因素;最后提出了几点发展对策,力求助力我国能源大数据的建设与完善,推动"互联网+"智慧能源的深度发展.【期刊名称】《中国工程科学》【年(卷),期】2018(020)002【总页数】7页(P72-78)【关键词】能源大数据;互联网+;智慧能源;信息通信设施;能源产业【作者】蔡泽祥;李立浧;刘平;徐敏;陈泽兴;张勇军;韩永霞;许爱东【作者单位】华南理工大学电力学院,广州 510641;华南理工大学电力学院,广州510641;南方电网科学研究院有限责任公司,广州 510080;华南理工大学电力学院,广州 510641;南方电网科学研究院有限责任公司,广州 510080;华南理工大学电力学院,广州 510641;华南理工大学电力学院,广州 510641;华南理工大学电力学院,广州 510641;南方电网科学研究院有限责任公司,广州 510080【正文语种】中文【中图分类】TM71一、前言在全球迫切需要实现能源转型的发展潮流下,“互联网+”智慧能源已成为广受能源领域关注的热点,能源网与互联网的深度融合是解决当前能源问题,重塑全球能源格局的重要变革力量[1]。
新能源技术的商业模式与盈利模式
新能源技术的商业模式与盈利模式随着可再生能源的快速发展,新能源技术逐渐成为推动经济可持续发展的重要力量。
然而,在新能源领域中,商业模式和盈利模式的选择至关重要,直接影响到企业的竞争力和可持续发展。
本文将探讨新能源技术的商业模式和盈利模式,并分析其优势和挑战。
一、商业模式1. 直接销售模式直接销售模式是指新能源技术企业将产品直接销售给最终用户。
这种模式相对简单,可以快速建立品牌认知度和市场份额。
同时,企业可以通过与供应链的合作,降低生产成本和提高产品质量,从而获得竞争优势。
2. 服务模式在服务模式中,新能源技术企业提供全方位的解决方案,包括技术咨询、设备维护、运营管理等服务。
通过提供增值服务,企业可以实现持续性收入流,并与客户建立长期合作关系。
服务模式还可以促进技术创新和产品升级,提高企业的市场竞争力。
3. 租赁模式租赁模式是指新能源技术企业将产品租赁给用户使用,用户只需支付一定的租金,而不需要购买产品。
这种模式可以降低用户的购买成本,提高产品的普及率。
同时,企业可以通过对租赁设备的管理和运维,实现稳定的盈利。
二、盈利模式1. 销售利润对于直接销售模式的企业来说,销售利润是主要来源之一。
通过降低生产成本和提高产品附加值,企业可以获得较高的销售利润。
此外,企业还可以通过销售渠道的拓展和市场份额的增加,实现规模效应,进一步提高销售利润。
2. 服务收入对于服务模式的企业来说,服务收入占据了重要地位。
通过提供技术咨询、设备维护和运营管理等增值服务,企业可以向客户收取一定的服务费用。
随着服务内容的丰富和服务质量的提高,企业可以获得较高的服务收入。
3. 租赁收入租赁模式的企业主要通过租金收入获取盈利。
企业可以根据设备的使用情况和租金水平,制定灵活的租赁策略,增强客户的租赁意愿。
同时,企业还可以通过设备的租赁管理和运维服务,提高装备利用率和租赁收入。
三、挑战与展望1. 技术更新速度快新能源技术的发展日新月异,技术更新速度快,企业需要不断创新和提升自身的技术实力。
国外新能源商业模式
国外新能源商业模式
1. 分布式能源模式
这种模式主要是指在用户端就近建设小型的新能源发电设施,如太阳能电池板、小型风力发电机等,将发电直接供给用户使用,多余的电力可以并入电网。
这种模式降低了输电损耗,提高了能源利用效率,也为用户提供了一定的能源自主权。
2. 能源服务公司模式
能源服务公司(Energy Service Company,ESCO)为客户提供节能改造、能源管理等一体化服务。
ESCO公司先期为客户投资安装节能设备,之后通过分享客户节约下来的能源费用获得收益。
这种模式有利于推广新能源技术的应用。
3. 社区能源模式
在社区或小区范围内建设分布式新能源发电设施,由社区或小区集中管理和利用新能源。
社区能源模式有利于提高新能源利用率,降低运营成本,增强社区能源自主性。
4. 能源互联网模式
利用物联网、大数据等新技术,将分散的新能源发电设施与用户终端相连接,实现供需双方的实时交互和精准匹配。
能源互联网有望提高新能源的利用效率,降低系统运营成本。
5. 能源众筹模式
通过互联网平台吸引大众出资,共同投资建设新能源项目,项目收益则按出资比例分成。
这种模式有利于吸引社会资本投入新能源领域,缓解新能源项目融资压力。
以上是一些国外较为常见的新能源商业模式,它们结合了新能源技术与新型商业运营方式,对我国新能源产业的发展具有一定的借鉴意义。
新能源行业中的大数据分析应用案例
新能源行业中的大数据分析应用案例随着科技的不断发展和进步,大数据分析在各个行业中扮演着越来越重要的角色。
特别是在新能源行业中,大数据分析被广泛应用于提高能源利用效率、优化能源调度以及推动可持续发展等方面。
本文将介绍几个在新能源行业中成功应用大数据分析的案例。
案例一:风能发电场的预测和优化风能发电是新能源行业的重要组成部分,然而风力发电的波动性和不稳定性给发电场的运营管理带来了挑战。
利用大数据分析,可以实现对风能发电场的预测和优化。
通过收集和分析历史风速、气象数据等,可以建立准确的风速模型,精确预测未来风能的供应情况。
同时,结合发电设备的实时数据,可以实现风电场的优化调度,进一步提高风能发电的利用率和效益。
案例二:太阳能光伏电站的性能监测和维护太阳能光伏电站是另一种常见的新能源发电形式。
为了确保光伏电站的高效运行,大数据分析在光伏电站的性能监测和维护中扮演着重要角色。
通过实时采集和分析光伏电站的功率输出、温度、辐照度等数据,可以及时发现并解决电池板故障、积灰等问题,提高光伏电站的稳定性和发电效率。
此外,通过对不同电站的数据进行比对和分析,还可以识别出设备差异、运行偏差等问题,并通过优化运营策略来提高整体性能。
案例三:电动车充电基础设施的优化规划电动车作为新能源交通工具的代表,正逐渐成为人们出行的首选。
而电动车充电基础设施的数量和布局对于电动车的推广和普及起着至关重要的作用。
利用大数据分析,可以对电动车的行驶轨迹、充电需求等进行分析,根据用户的使用习惯和充电需求,优化充电站点的规划和分布,提供便捷的充电服务,提高电动车的普及率和用户满意度。
案例四:智能电网的建设与运营智能电网是新能源行业的未来发展方向,其具备高度信息化和自动化的特点。
大数据分析在智能电网的建设与运营中发挥着关键作用。
通过对电力系统的历史数据、用电负荷数据等进行分析,可以建立准确的电力需求模型,提前预测和调度用电需求,实现电力系统的优化运行。
能源行业的低碳转型 大数据的作用
能源行业的低碳转型大数据的作用能源行业的低碳转型,大数据的作用能源行业是全球经济发展的关键支撑,但传统能源的使用对环境造成了严重的污染和资源浪费。
近年来,为了应对气候变化和实现可持续发展,能源行业正逐渐向低碳转型。
而在这一转型过程中,大数据技术发挥着重要的作用。
一、大数据在能源行业的潜力低碳转型需要对能源使用进行全面监测和分析,而这正是大数据技术的优势所在。
大数据可以实时采集、存储和分析各种能源相关数据,包括能源消耗情况、碳排放量、供需平衡等等。
通过对这些数据进行深入挖掘和分析,能够实现对能源使用情况的全面了解,并挖掘出优化和节约能源的潜力。
二、大数据在能源系统优化中的应用通过大数据技术,能源行业可以实现对能源系统的全面优化。
以智能电网为例,大数据可以实时监测和分析各个节点的用电情况、电力供应情况和能量消耗情况,通过智能调度系统实现对电力的合理分配和能源的高效利用。
在传统能源系统中,能源供应和需求之间往往存在不平衡,导致能源的浪费和排放问题。
而大数据技术可以通过实时监测,预测和调度来实现能源供需的平衡,从而降低了能源的浪费和环境污染。
三、大数据在能源消费管理方面的作用大数据还可以帮助能源行业实现对能源消费的精细管理。
通过采集用户的用能数据和行为数据,可以深入了解用户的能源消费行为和偏好,并根据这些数据提供个性化的能源消费建议。
此外,大数据还可以通过分析用户的能源消费模式和峰谷差异,实现对能源的优化调度。
例如,通过大数据分析得出用户用电高峰期以及低谷期,电力公司可以针对这些情况制定差异化的电价政策,引导用户在低谷期集中用电,降低了能耗峰值,提高了能源利用效率。
四、大数据在能源市场监管中的作用在能源转型过程中,建立健全的能源市场监管体系至关重要。
大数据技术可以有效支持能源市场监管的建设,通过对市场数据的分析和监控,实现对能源市场的全面监管和风险预警。
例如,通过对市场交易数据的实时监测和分析,监管部门可以发现操纵市场等违规行为,并采取相应措施加以防止,维护市场秩序。
新能源企业 业务模式
新能源企业业务模式新能源企业业务模式随着全球对可持续发展和环境保护的关注日益增加,新能源企业在能源产业中的地位日益重要。
新能源企业的业务模式是指企业如何在新能源领域开展经营活动,实现利润最大化的一种经营模式。
下面将介绍几种常见的新能源企业业务模式。
1. 发电及销售模式:这是新能源企业最常见的业务模式之一。
企业通过建设太阳能、风能、水能等新能源发电设施,生产清洁能源并将其销售给电网运营商或直接向终端用户提供。
这种模式的优势在于企业可以通过长期的电力销售合同稳定收入,并且能够为社会提供清洁能源,减少对传统能源的依赖。
2. 储能及配电模式:随着新能源发电的不稳定性和间断性,储能技术的应用变得越来越重要。
新能源企业可以通过建设储能设施,将多余的能源存储起来,在需要时释放出来,以平衡能源供应与需求之间的差异。
此外,新能源企业还可以通过建设分布式能源站点,将新能源与传统能源进行混合,实现可再生能源的更高比例使用。
3. 能源服务模式:该模式下,新能源企业提供能源管理、能效改进、智能用电等综合能源解决方案,通过技术手段提高能源利用效率和节能减排水平。
企业可以通过提供能源管理咨询、设备销售和能源综合服务等方式,为客户提供全方位的能源解决方案,进而实现盈利。
4. 共享经济模式:共享经济的兴起为新能源企业提供了新的发展机遇。
新能源企业可以通过建设分布式能源站点,将多余的能源共享给周边的企业、社区或家庭使用,以实现能源的高效利用和资源的共享。
此外,新能源企业还可以通过建设充电桩网络,为电动汽车提供充电服务,推动电动汽车共享出行的发展。
5. 绿色金融模式:绿色金融是指将环境和社会效益纳入金融决策,通过金融手段支持和推动绿色发展。
新能源企业可以通过发行绿色债券、股权融资、基金投资等方式,筹集资金用于新能源项目的建设和运营。
同时,企业还可以通过金融创新,开展绿色金融产品和服务,为投资者提供可持续发展的投资机会。
以上是几种常见的新能源企业业务模式,随着科技的不断进步和市场的发展,新能源企业的业务模式也在不断创新和演变。
能源互联网背景下 综合智慧能源的发展
能源互联网背景下综合智慧能源的发展行宇2016.09。
18什么是能源互联网?能源互联网可以理解为:“综合运用先进的电力电子技术, 信息技术和智能管理技术,将大量由分布式能量采集装置, 分布式能量储存装置和各种类型负载构成的新型电力网络、石油网络、天然气网络等能源节点互联起来, 以实现能量双向流动的能量对等交换与共享”。
能源互联网有三大内涵:从化石能源走向可再生能源;从集中式产能走向分布式产能;从封闭走向开放.这也意味着,未来能源行业的发、输、用、储及金融交易等环节都将会发生巨大变化。
实际上,能源互联网看似美好,但具体操作起来,从电网公司、发电企业、专门的调度机构等电力从业者,到国家发展改革委、国家能源局等监管部门,都会觉得很头疼。
因为新的电力价值链需要新的技术,更需要新的体制以及商业模式来支撑,而这恰恰都是目前能源行业所缺乏的。
综合能源系统是能源互联网的重要物理载体,根据地理因素与能源发/输/配/用特性,综合能源系统分为跨区级、区域级和用户级。
区域综合能源系统是探究不同能源内部运行机理、推广能源先进技术的前沿阵地,具有重要的研究意义;稳态分析是该领域研究的基础,是探究多能互补特性、能量优化调度、协同规划、安全管理等方面的核心所在。
综合智慧能源只做一件事情,就是用积极的方式开发建设全新的综合能源,运用互联网创新技术让综合能源系统拥有智慧.综合智慧能源以功能区为单元,对不同能源品种,提供一体化解决方案,实现横向“电热冷气水”多类能源互补,纵向“源网荷储用”多种供应环节的生产协同、管廊协同、需求协同以及生产和消费间的互动。
一、综合智慧能源解决的问题《关于推进“互联网+”智慧能源发展的指导意见》提出,“互联网+”智慧能源(能源互联网)是一种互联网与能源生产、传输、存储、消费以及能源市场深度融合的能源产业发展新形态,对提高可再生能源比重,促进化石能源清洁高效利用,推动能源市场开放和产业升级具有重要意义“。
远景能源“格林威治”云平台,促进风电市场的理性繁荣
远景能源“格林威治”云平台,促进风电市场的理性繁荣消息远景能源江苏有限公司
【期刊名称】《电脑与电信》
【年(卷),期】2014(0)10
【摘要】借助风电场数字模型管理新能源投资风险北京2014年10月23日电/--10月22日,在"2014北京国际风能大会暨展览会(CWP2014)"上,远景能源正式发布为管理新能源投资风险而生的"格林威治"(GreenwichTM)云平台。
远景"格林威治"云平台打通了风电资产项目投资从发起到管理、优化的全周期,借助风电场数字模型,全面管理新能源投资风险。
“格林威治”云平台灵感来源于帮助开创大航海时代的格林威治天文台。
【总页数】2页(P17-18)
【作者】消息远景能源江苏有限公司
【作者单位】消息远景能源江苏有限公司
【正文语种】中文
【相关文献】
1.江阴远景能源科技有限公司远景能源打造国际一流风能公司 [J],
2.非理性繁荣的理性思考--读《非理性繁荣》有感 [J], 史颉琼
3.百家新能源企业成为远景“格林威治”云平台首批使用者 [J],
4.国内风电市场是真繁荣还是放卫星? [J],
5.远景能源发布“格林威治”云平台 [J],
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远景能源:试水能源互联网
风电设备制造商远景能源公司的“能源互联网”,有望改变风电行业的游戏规则。
去年,远景能源公司在“2014北京国际风能大会暨展览会”上发布“格林威治云平台”,该平台旨在管理新能源的投资风险。
远景能源董事长张雷介绍,借助大数据分析和高性能计算机,格林威治云平台可以为风电场提高20%左右的投资收益,使用者将免费获得这一软件的基本功能,因为当下时髦的互联网规则是“羊毛出在猪身上”。
“目前,云平台还没有完全清晰的盈利模式。
”远景能源战略业务负责人孙捷对21世纪经济报道记者介绍:“我们的客户也还包括电站需要数据分析的接盘者、投资人、金融机构等。
我们一点儿也不担心它的盈利前景。
”在孙捷看来,远景能源的竞争对手只有行业排名第一的金风科技。
成立于2007年的远景能源是风电机组制造行业的后来者,总部位于江苏省江阴市,并在丹麦、美国、日本设有分中心,近700人的团队中有20%的国际员工和80%的研发技术人员。
用其自己的话说,远景是一家致力于提供智慧风机、智慧风电场和能源互联网的公司,或者说“规则颠覆者”。
试水能源互联网据孙捷介绍,格林威治云平台不仅仅针对风电场后期运维,而是打通了风电资产项目投资从发起到管理、优化的全周期,可以提供风电场规划、测风方案管理,风资源评估、精细化微观选址、风场设计优化、经济性评价、资产后评估分析等全方位的技术解决方案,帮助客户提升风场实际投资收益20%左右。
中广核曾利用格林威治云平台帮助设计风电场选址,其枣庄山亭300兆瓦低风速复杂山地风电场是“格林威治云平台”实际测试的首个重点项目。
该风电场项目相当于6个50兆瓦常规项目的体量,位于低山丘陵地区,地形复杂项目设计难度较大。
据介绍,远景“格林威治云平台”通过测试发现了48个机位风的负切变问题,而这是最初用传统软件计算没有发现的一个潜在载荷安全漏洞。
远景能源风电场管理软件的第一个国际买家是美国大西洋电力,大西洋电力的风电场为谷歌公司位于俄克拉荷马州梅斯县的数据中心提供电力,其管理风电场的软件则来自远景能源。
能源行业中的大数据应用案例
能源行业中的大数据应用案例在当今日益数字化的社会中,大数据已经成为推动各个行业发展的重要驱动力之一。
能源行业也不例外,大数据在能源行业的应用深化了企业管理、资源优化、安全保障等方面的工作。
本文将介绍几个能源行业中的大数据应用案例,以展示大数据在该行业中的重要价值。
1. 智能电网智能电网是能源行业中应用大数据的一个重要领域。
通过在电网中接入传感器和监测设备,能够实时收集和分析大量的电网数据,进而进行智能化运维管理。
例如,西门子公司在深圳建设了一个智能电网试点项目,通过大数据技术实现了对电力设备的远程监测和操作,大大提高了电网的运行效率和可靠性。
2. 石油勘探与生产大数据在石油勘探与生产中的应用,可以帮助企业更有效地发掘石油资源和提高生产效率。
例如,美国的Chevron公司借助大数据技术,结合地震勘探数据和井口传感器数据,成功实现了对潜在油田的精确勘探,大大缩短了勘探周期和成本。
3. 能源消费管理大数据在能源消费管理中的应用可以帮助企业和个人更加智能地管理能源使用,降低能源浪费。
例如,智能电表可以通过大数据分析,为用户提供详细的能源使用信息和消费建议,使用户更加科学地进行能源规划,从而实现能源的高效利用。
4. 新能源发展大数据在新能源发展中的应用可以帮助企业和政府更好地评估和利用各种新能源资源。
例如,风力发电场通过接入大量风力传感器,实时收集和分析风力资源的数据,从而实现风力发电设备的优化配置和输出功率的最大化。
5. 能源市场预测大数据在能源市场预测中的应用可以帮助企业和投资者更准确地预测能源市场的走势,优化投资决策。
例如,一些能源交易公司利用大数据技术分析市场供需数据、天气数据等,预测和判断未来能源价格的变动趋势,以便进行相应的交易和投资。
总结起来,大数据在能源行业中的应用案例多种多样,涉及到电力、石油、新能源、能源消费等多个领域。
通过大数据的应用,能源企业可以更加高效地管理资源、降低成本、提高生产效率,同时也为能源市场的发展和能源消费者的智能化管理提供了更好的支持。
新能源行业的商业模式创新方向在哪里
新能源行业的商业模式创新方向在哪里在当今全球能源转型的大背景下,新能源行业正以前所未有的速度蓬勃发展。
太阳能、风能、水能、生物能等各种新能源形式逐渐成为能源供应的重要组成部分。
然而,随着市场竞争的加剧和技术的不断进步,新能源企业要想在激烈的市场中脱颖而出,商业模式的创新变得至关重要。
那么,新能源行业的商业模式创新方向究竟在哪里呢?首先,分布式能源模式是一个重要的创新方向。
传统的能源供应模式往往是集中式的,大型发电厂通过电网将电力输送到用户端。
但随着新能源技术的发展,特别是太阳能光伏板和风能小型涡轮机成本的降低,分布式能源模式逐渐兴起。
在这种模式下,用户自身可以成为能源的生产者和消费者,例如家庭或企业在屋顶安装太阳能板,不仅可以满足自身的用电需求,还可以将多余的电力出售给电网。
这种模式不仅提高了能源供应的可靠性和灵活性,还降低了用户的能源成本。
同时,也为新能源企业提供了新的市场机会,比如提供分布式能源系统的设计、安装、维护等一体化服务。
其次,能源存储技术的发展为新能源行业带来了新的商业模式。
由于新能源的供应具有间歇性和不稳定性,如太阳能在夜晚无法发电,风能在无风时无法发电,因此能源存储成为了新能源大规模应用的关键。
电池技术的不断进步使得大规模的能源存储成为可能,新能源企业可以通过投资和运营能源存储设施,在能源供应过剩时储存电能,在供应不足时释放电能,从而实现能源的平稳供应和优化利用。
此外,还可以开展能源存储设备的租赁业务,为用户提供灵活的能源存储解决方案。
再者,新能源与数字化技术的融合也是商业模式创新的重要领域。
通过物联网、大数据、人工智能等技术,实现对新能源设备的远程监控、优化运行和预测性维护。
例如,利用大数据分析,可以精准预测太阳能板和风能涡轮机的发电效率,提前安排维护计划,提高设备的可靠性和发电效益。
同时,基于数字化技术,可以开发能源管理平台,为用户提供个性化的能源解决方案,帮助用户更好地管理能源消耗,实现节能减排。
AI技术在能源行业中的商业应用及盈利模式
AI技术在能源行业中的商业应用及盈利模式随着人工智能(AI)技术的快速发展,它正逐渐渗透到各个行业中,包括能源行业。
AI技术在能源行业中的商业应用越来越受到关注,因为它可以提高能源效率、降低成本,并为能源公司创造新的盈利模式。
首先,AI技术在能源行业中的商业应用之一是智能电网。
智能电网利用AI技术来监测和管理电力供应和需求,以提高电网的效率和可靠性。
通过使用大数据分析和机器学习算法,智能电网可以预测电力需求,优化电力分配,并减少能源浪费。
此外,智能电网还可以通过智能计量和智能电表来实现对用户能源消耗的实时监测和管理,以帮助用户节约能源和降低能源成本。
其次,AI技术在能源行业中的商业应用之二是能源生产的优化。
能源公司可以利用AI技术来优化能源生产过程,提高生产效率和资源利用率。
例如,在油气行业,AI技术可以用于预测油井的产量和优化油井的开采方法,从而提高油井的产量和延长油井的寿命。
在风能和太阳能行业,AI技术可以用于预测风速和太阳辐射量,以优化风力发电和太阳能发电的效率。
通过优化能源生产过程,能源公司可以降低生产成本并提高盈利能力。
另外,AI技术在能源行业中的商业应用之三是能源交易的智能化。
能源交易是能源行业的核心业务之一,而AI技术可以帮助能源公司更好地进行交易决策和风险管理。
通过使用机器学习算法和自动化交易系统,能源公司可以分析大量的市场数据和交易历史数据,以预测市场走势和优化交易策略。
此外,AI技术还可以帮助能源公司进行风险管理,通过模拟和预测不同的风险情景,以制定有效的风险控制措施。
除了商业应用,AI技术还可以为能源公司创造新的盈利模式。
例如,能源公司可以利用AI技术来开发智能家居解决方案,为用户提供智能能源管理服务。
通过与智能家居设备的连接,能源公司可以实时监测和控制用户的能源消耗,以帮助用户节约能源和降低能源成本。
此外,能源公司还可以利用AI技术来开发能源数据分析平台,为其他能源公司和用户提供能源数据分析和预测服务,从而实现数据的商业化和盈利。
新能源行业的商业模式与竞争力
新能源行业的商业模式与竞争力新能源行业是当前世界经济发展中具有极大潜力的产业之一。
近年来,随着各国政府对环境保护意识的提升,新能源的发展逐渐被视为促进全球经济可持续发展的重要手段。
这也使得新能源行业不断壮大。
随着这个行业的发展,商业模式和竞争力的问题也逐渐引起了人们的关注。
本文将重点讨论新能源行业的商业模式和竞争力问题。
一、商业模式方面1. 核心竞争力新能源行业的商业模式,最根本的核心就是要有核心竞争力。
我们可以从四个方面来探讨核心竞争力:- 研发能力:新能源是一门高科技产业,研发能力是关键。
一些企业具有自主研发能力,掌握了核心技术,这是其核心竞争力的来源。
- 创新能力:新能源产品受市场的影响较大,企业需要不断创新,更新产品,以适应市场的需求。
创新能力也是企业的一项重要竞争力。
- 成本控制:新能源行业需要进行大量的投入,因此企业需要拥有成本控制的能力。
对行业市场进行了解,了解供应链和市场竞争状况,以实现产品的成本优势。
- 服务质量:新能源产品的售后服务也非常重要,企业需要及时、质量保证的售后服务。
2. 产业链布局产业链布局是新能源企业实现可持续发展的一个非常重要的环节。
产业链布局涉及的环节非常多,我们可以从以下几个方面来探讨:- 上游:新能源企业需要材料供应商提供高品质的原材料,要选择有稳定质量保证的一流供应商。
- 中游:生产环节需要聚焦于高效和规模,新能源企业需要积极与生产企业建立合作,通过优势地位实现共赢。
- 下游:渠道端口是个体经济的阶段,对力度和敏捷度有很高的需求。
新能源企业应该在市场拓展上和具有稳定资源的代理商建立合作,实现协同发展。
3. 市场定位市场定位是新能源企业策略管理的长效机制之一,新能源企业通过精确定位,从而创造出更多的商机。
我们可以从三个方面来探讨:- 精准选择用户:针对消费者群体的需求,提供定制化的解决方案,从而提高市场竞争的力度。
- 精准选择市场:新能源企业可以按需求开发独有的市场,并根据市场需求来推进产品的研发、升级和服务等。
远景能源的能源互联网技术
一阵好风刮过风电场,可留下的电量总让你有点失望。
不过,你不必再为此困惑和忧伤,远景能源的能源互联网技术或许能让你的心情豁然开朗。
远景能源的追问始于3 年前,这家公司研发的智慧风场Wind os ™操作系统率先在美国能源市场风生水起,目前已有美国Pattern 能源、大西洋电力、Orion 等能源公司使用这款系统,仅在美国它所管理的新能源资产超过1000 万千瓦。
远景能源的追问始于3年前,这家公司研发的智慧风场Wind osTM操作系统率先在美国能源市场风生水起,目前已有美国Pattern能源、大西洋电力、Orion等能源公司使用这款系统,仅在美国它所管理的新能源资产超过1000万千瓦。
在这些美国公司看来,这款基于物联网和云计算的Wind osTM操作系统是一款很酷的互联网产品,不但可以让风电场能量损失的黑洞清晰可见,还彻底解决了推进能量利用率(EBA)管理模式的技术难题。
据远景能源美国休斯顿全球数字能源应用中心智慧风场软件服务总监Tim Hertel介绍,几年前,有欧美风电场运营商提出过这一概念,但由于计算模型的不确定性,这一概念并没有完全落地。
这位EDPR的前技术总监坦诚地告诉《风能》,加入远景能源之前,他遇到的难题是不能紧密地把风电场和风机的数字模型结合在一起,但在远景能源他认识了“格林云”——,无论是风电场的实时流场模型,还是风机运行数据,都能算得精准,而且远景能源凭借智能风机、智慧风场、能源互联网信息化领域的雄厚技术与数据积累,已成为全球首家将EBA概念演进为风电场管理模式的公司。
为什么远景能源如此看重EBA,并将其视为改变风电场评价体系的战略性产品?远景能源智慧风场解决方案负责人李恒这样告诉《风能》,“从历史的角度看,在风机故障率较高、利用率较低的风电发展初期,时间利用率对促进风机质量的提升起到过积极作用,但风机进入较高时间利用率的阶段以后,再沿用这样的指标评体系,实际上就进入了一个误区,因为它模糊了好风机与坏风机、好风场与坏风场的差别,从发电量的角度看,它对价值创造的意义已不大,而基于互联网技术的能量利用率(EBA)风电场评价体系却能改变这种现状,成为划时代的风电资产管理模式。
能源互联网时代将催生那些商业模式
能源互联网时代将催生那些商业模式能源互联网时代将催生哪些商业模式任何事物发展都有阶段性,能源互联网商业模式的发展也概莫能外,根据发展阶段,能源互联网商业模式可分为:能源互联网商业模式Beta时代:网络营销和电商模式。
能源互联网商业模式1.0时代:资源聚合器模式。
能源互联网商业模式2.0时代:能源泛在云模式。
能源业正在迅速改变。
传统能源企业现在面临着来自市场的新进入者如EnerNoc这样的负荷集成商,还有很多基于互联网生态的全新企业,更重要的变量是,在能源互联网时代,能源消费者将前所未有地成为能够重塑市场格局的重要玩家。
能源生产和消费领域的技术创新,如可再生能源、电动汽车、储能、智能用电器等,使消费者看待和使用能源的方式产生了巨大变化。
这种剧变迫使能源企业不得不重新考虑他们和消费者之间的关系以及互动的方式。
简言之,能源企业需要重新考虑他们的商业模式。
直到现在,包括中国在内,世界上大多数地区的能源消费者无法选择自己的能源供应商。
绝大多数的能源公用事业企业以自然垄断的方式掌握了一个地区大部分消费者,所以根本没有动力也没有必要考虑如何吸引和保留客户。
但是,随着全球各国能源体制的改革和开放,以及技术的创新和产业化,未来,消费者有更多的能源供应可以选择,可以在不同的供应商、不同的电源、不同的资费套餐,以及不同的服务和产品之间进行自由选择。
消费者甚至还可以通过互联网组织起来,成立自产自销、区域互济的合作社形式组织参与竞争,通过市场化的竞争实现能源系统经济、清洁、可靠性的最佳平衡。
在消费者从被动接受消费到主动参与生产的大转型过程中,能源部门和企业起到重要作用,通过设计并运作新的商业模式改变目前能源生产消费的内卷化现象,即边际效益递减的发展道路;通过基于互联网和新的能源应用模式的结合,实现能源发展的外卷化,以商业利益激励新的主动型消费者,构建新的生产者和消费者互动关系,进而实现边际效益递增的发展模式。
在这一商业模式转型过程中,能源市场的新进入者就可以起到难以想象的颠覆式作用,如互联网企业、消费电子企业,以及消费者通过互联网自组织的合作社性质企业,因为这些新玩家比传统能源企业更理解消费者,更善于和消费者沟通,决策和创新更快。
互联网能源远景能源:打造能源世界的AppStore
互联网能源远景能源:打造能源世界的AppStore远景能源提出“能源物联网”的概念,认为能源物联网是物联网和能源转型的结合点,能源物联网平台则是最关键的数字化基础设施。
利用硬件设备接入,来分析住户的用电习惯、定制个性化用电建议、预测未来用电负荷。
譬如,附近的红磡体育馆有演出,收到需求侧响应的APP通知,只要晚上空调提高一度就可以拿到100港币的补贴;月底收到定制化的用电建议……这些,正是远景和香港中华电力联合探索项目中正常尝试实现的事情。
记者了解到,已经有百户香港家庭接入了远景全球最大的能源物联网平台EnOSTM,进行模拟试验。
伴随接入,远景将通过大数据与人工智能技术,模拟并预测数万户香港家庭的用电行为,实现电力需求侧响应。
自2007年成立,远景能源十年来已经发展成为全球新能源技术领军企业、中国第二大智能风机供应商、最大的海上风电技术解决方案提供商,并拥有全球最大能源物联网平台EnOSTM,管理着全球逾100GW新能源资产。
今年7月,远景联合微软、埃森哲、ARM 等全球领先企业,在硅谷成立“全球能源物联网与智慧城市技术联盟”,加速推动全球能源数字化转型过程。
远景能源提出“能源物联网”的概念,认为能源物联网是物联网和能源转型的结合点,能源物联网平台则是最关键的数字化基础设施。
2016年9月,远景能源推出能源物联网平台EnOSTM,目前,该平台目前管理着超过1亿千瓦的全球能源设备,连接着超过5000万个传感器和智能设备,是全球最大的能源物联网平台。
据介绍,EnOSTM 利用物联网、云计算、大数据等先进技术,连接和管理数以亿计的太阳能板、风机、储能、用电终端,让每个家庭、社区、甚至每个城市的各类能源设备协同运行,实现对负荷的精准监测和管理。
利用系统柔性来实现供需匹配,从而优化基础设施投资成本,提升运营效率,降低系统协同成本,推动全球能源转型,目标是“让清洁、廉价、充足的美好能源世界成为现实”。
基于EnOSTM能源物联网平台,远景能源的智慧风场管理系统能为风电场设计、建设、生产、运维提供全生命周期软件应用,对风电场投资回报率进行全生命周期管理。
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当“互联网+智慧能源”发展意见出台时,很多企业已经开始着手尝试示范项目。
而被人提及最多的几家企业中,有一家另类的企业——远景能源。
今天,不少人对远景能源的印象常常是“热衷技术创新,拥有前沿新技术”。
这是因为去年8月,其主导研发的EcoSwing超导风机,获得了欧盟“地平线2020计划”1亿元的基金。
对于此次奖励,欧盟的理由是,EcoSwing超导风机项目将大幅度实现风机重量和成本的降低,风电度电成本有望下降至少30%以上。
但也有业内人士认为,远景能源中奖并非因为技术本身,而是能把“实验室里孵化的创意投入市场”。
从创新产品到创新平台
2007年成立时,远景能源算不上惊艳,人们以为,又一家风机制造企业诞生了。
然而,远景能源的定位远远不是一家制造企业能承受的,思想的超前、与行业其他玩家明显的不同。
从风机制造切入,慢慢彰显战略布局。
2008年4月,33台远景的1.5MW样机正式下线,交付龙源电力。
在中国风机的黄金时期,这则新闻显得波澜不惊。
但从2009年开始,这家企业的新增装机量排名逐年上升。
到2015年,中国风能协会表示,远景能源的新增装机容量已经排至第二名。
在远景能源自己看来,“业界黑马”的名号并非因为幸运,而是来自踏实的技术创新。
根据远景能源战略及品牌负责人孙捷所说,在建立初始,公司确定了智能风机的技术路线,并把实验室的技术尽快应用在产品中,结果证实,这种可以“自我学习、自我修复”的风机,发电效率比同类产品高。
风机大企业有一个固定的套路——从风机制造商做起到一定阶段,会阐释发展能源管理业务。
在2011年,远景全球研发智慧风场资产管理平台Wind OS及Wind OS高级应
用,2014年,远景能源采取“升级”行动,发布了格林威治云端风能投资管理平台。
按照远景能源的描述,这个从IBM手中抢到订单的系统,可以对风场的风机、测风塔、升压站等设备进行远程集中监控,并进行能量管理和报表管理的系统,最终实现降低新能源的投资风险的目的。
走出第一步后,远景能源并没有继续沿着传统路径发展,而是在能源管理的垂直领域开挖。
2015年,其结合最新的大数据技术,发布了光伏电站风险评估评级产品,提升光伏电站资产的可融资性,给投资者提供更多参考,打造“光伏行业的穆迪”,并且最终形成一个全球能源互联网生态系统。
另一个把实验室思路搬进现实的构想,是在格林威治云端风能投资管理平台之后推出不久,远景能源在智慧城市方面的尝试。
2014年,远景能源与新西兰当地资本合作,向新西兰第二大城市基督城,提供智慧城市的整体解决方案。
远景能源向《能源评论》表示,通过这个“智慧城市”管理平台,城市能源、建筑、交通、社区等海量数据被实时搜集,将人、商业、运输、通信和能源等城市运行的各个核心系统整合起来,进行“云端”数据分析与处理,将之转化为智能指令,优化城市载体的智能管理和使用效率。
用“轻资产”模式攒局能源领域
在工业领域,一个约定俗成的投资规律是“重资产、轻流动”。
能源企业的第一笔投资,往往会用在建场和购买设备上,待公司运转到一定时期,再由“重资产”公司向“轻资产”公司转型。
而远景能源采取的“轻资产”模式,就让其更像科技公司,而不仅是风机制造企业。
因为国内风机生产商普遍购买国外技术图纸,而后自行生产。
但远景能源在2008年初创时的路线是,邀请专家研发高效产品,而后利用供应链采购零部件。
一个广为流传的说法是,CEO张雷为了在最大程度上降低物流成本,前往国际一流风电配套企业进行游说,劝说他们将工厂搬到江阴低碳产业园。
最终,这座产业园中出现了全球三大叶片生产商之一LM公司在内的诸多零部件企业,但作为“攒局者”,远景能源只完成装配和集成工作。
这种模式,与苹果的“小而美”战略有类似之处。
首先,产品线的简化,让远景能源可以集中公司的优秀研发人员以及其他资源,为拓展产品线,并构筑高技术壁垒奠定基础;其次,优选合作者并聚集在同一个地方进行生产,不仅节约成本,还可以解决因为业务外包而对质量忽视的问题。
远景能源轻资产思路的继续延伸,则可以体现在两大平台和未来的能源体系上。
以阿波罗光伏云平台为例,远景能源把自己比作第三方,先结合TUV莱茵在光伏行业线下强大的组件认证和检测能力,并加入国内多家银行、融资租赁公司、基金公司的评估。
完成“攒局”之后,其自身不会介入光伏电站的实际交易环节,仅扮演作为服务提供者和平台建立者的角色。
而对于未来的能源系统,远景向《能源评论》表示,将会有数百亿的设备连接到互联网上,从手机到电动汽车,再到光伏电池板、风力发电机组,还有大量的储能电池。
而远景的角色,仍然不会是厚重的资产拥有者,而是成为的机制建立者,这个机制将包含系统、法则、规律、参与方。
通过大数据挖金
不难看出,远景能源预期的模式与按需交通服务企业Uber有相似之处。
就像每一个用户只需要点击一下手机就能够找到一辆出租车,车辆会在最短的时间内到达用户的所在地点,并且将用户送至他们想去的任何地方一样,用户通过远景能源的系统,可以灵活地掌握和使用与能源有关的信息。
可以想见,依靠独家技术、巨大市场和政策支持,远景能源做成平台的客观条件已经齐备。
但在做成之后,能否运营则是对于盈利模式的考验。
要知道,估值高并不意味着盈利好。
一个最明显的例子就是Uber。
不久前,Uber已经在美国以外的发达国家市场开始盈利,即从用户支付的费用中提取25%的分成。
但最大的市场——中国和东南亚,Uber依然深陷亏损泥潭。
Uber将自己的亏损,归结于“由于给予司机的激励和补贴要多于乘客支付的费用”。
但有人指出,其亏损的根源在于平台盈利模式。
对于整合偏向消费品领域的出租车和用户,平台模式盈利尚且需要至少3年或者更长时间,那么,面对重资产的能源行业,远景能源的难度或许更大。
2年前,就有媒体问及其盈利模式,当时的回答是尚不明确。
当下,其仍没有向媒体明确表示将采取怎样的盈利模式。
但是,如果盘点其资本动作,会发现远景能源有自己的“炼金”方式。
首先,这家公司从不吝惜对于高科技的大笔投入。
2015年,远景能源在硅谷组建了全球数字能源创新中心,成立2亿美元互联网能源技术风险投资基金,针对的方向,即是大数据、人工智能和信息安全等技术领域。
仅在2016年5月,远景能源就有三次资本动作——5月初,宣布全资收购了位于挪威的欧洲第二大新能源资产管理软件公司BazeField;5月中旬,战略投资电动汽车充电网络公司ChargePoint;5月底,战略投资智能电网大数据技术公司AutoGrid。
众所周知,无论是外国的苹果,还是中国的小米,但凡科技公司都会有自己的产品,而生态系统是生发于产品,让产品锦上添花,让用户建立深度黏性的工具。
而平台,则因为没有产品,前期大都需要先通过烧钱获得用户,在用户免费使用获得良好的体验之后,开始慢慢收费或者是以其他方式向用户收费,产生盈利。
而作为有制造基础的企业,远景能源的产品可以让自身的潜力不断被持续挖掘,帮助平台平稳过渡到免费到付费的临界点。
下一步,远景能源则把盈利点放在能源的数据上。
孙捷指出,“只要使用的用户——电站接盘者、电厂投资人、银行、保险公司甚至设计院——有什么诉求,我们就可以通过数据开发提供解决方案。
”。