隨著科技的不斷進步和產業的深度變革，能源行業正加速向智能化、數位化轉型。2025年，能源市場預計將迎來顯著增長。在這一背景下，數據要素的安全高效流通對於能源行業的高質量發展至關重要。近年來，人工智慧技術的飛速發展，尤其是大模型的出現，為能源行業的數位化轉型注入了強大動力，推動了數據要素價值的深度挖掘與廣泛應用。本文深入探討了能源行業數據要素流通的現狀、存在的問題，並提出了針對性的發展建議，旨在助力能源行業的數位化轉型與可持續發展。
《2025-2030年全球及中國能源行業市場現狀調研及發展前景分析報告》能源行業作為數據密集型行業，其數據要素具有多維度特徵，對生產、傳輸、交易、消費和監管等環節的優化至關重要。
(一)能源行業大數據特徵
能源行業大數據具備實時性、準確性、泛性、安全性和價值性五大特徵。實時性確保能源生產、傳輸和消費的即時狀態得以反映，對電網平衡和能源管理至關重要;準確性直接影響決策質量和系統穩定性，數據採集、處理和傳輸過程中的精度控制極為關鍵;泛性體現在數據涵蓋產量、消費量、氣象、地理、市場動態等多維度信息，為能源規劃和政策制定提供綜合支持;安全性要求明確數據的敏感性和重要性，強化數據安全治理和分類分級保護;價值性在於能源數據的實時交互和共享催生了多種應用場景，如新能源需求預測、能耗行為分析、能源優化調度等，顯著提升了數據的應用價值。
(二)能源行業大數據分類
能源市場分析提到能源行業大數據的分類方式多樣，從行業屬性來看，可分為煤炭、石油、電力、燃氣、熱力、水資源、新能源等多個領域數據，涵蓋生產、交易、運營、管理等環節以及宏觀經濟、生態環境、氣象等關聯數據。從業務屬性分類，包括基礎數據、運行數據、管理數據、指標數據等;從數據類型分類，分為結構化、半結構化、非結構化數據;從數據採集方式分類，涵蓋庫表數據、物聯網設備採集數據、人工錄入數據、網絡爬蟲數據、外部接口數據等;從數據權屬分類，包括個人數據、企業數據、公共數據;從可開放程度分類，分為公開數據、限制開放數據和涉密數據。準確的分類有助於深入分析能源行業大數據的多維特徵，提高數據資產評估的準確性和有效性。
(三)能源行業數據價值轉化路徑
能源行業數據要素的形成需經歷數據資源化、數據資產化、數據資本化三個階段。數據資源化是將原始數據轉化為有序、具有實用價值的數據資源，涵蓋數據採集、治理、分析等環節，形成高質量數據資源集合。數據資產化是在特定應用場景和商業目標下，對數據資源進行精細化加工和管理，創造可供內部使用或市場交易的數據產品，賦予數據特定的場景應用能力和經濟價值。數據資本化則是數據資產進一步融入金融市場，通過信貸融資和證券化等方式實現價值擴展，促進數據要素在社會範圍內的有效配置，實現數據價值的全面升級，是數據要素市場化配置的關鍵。
儘管能源行業數據要素具有巨大價值，但在流通過程中仍面臨諸多挑戰。
(一)「數據孤島」現象及數據標準化難題
能源行業存在顯著的「數據孤島」現象，不同層級、地域、系統、部門和業務之間的數據難以整合與共享，缺乏統一的數據標準和完善的數據管理體系，導致大量格式各異、難以兼容的數據出現，嚴重影響了數據的分析與應用。同時，能源數據涉及多個細分領域及外部領域，眾多參與主體和不一致的數據模型及標準，進一步加劇了數據共享的難度。此外，行業內部缺乏完善的數據分類分級標準，使得數據整合複雜，利用效率低下，限制了數據在促進能源領域高質量發展中的作用。
(二)數據治理框架和技術支撐不足
能源行業企業在數據治理方面存在組織架構不健全、缺乏專門的數據治理團隊等問題，導致數據管理混亂，職責分散，缺乏統一協調。技術層面，缺乏統一的數據集成平台和先進的數據管理和分析工具，難以應對大規模、高複雜性的數據融合和治理需求，數據價值挖掘不充分，大數據及人工智慧驅動的決策和創新能力有待提高。同時，能源數據的安全治理和可信流通面臨挑戰，區塊鏈、隱私計算等安全技術的應用仍處於探索階段。
(三)數據共享意願不強
能源行業數據共享意願不強，主要受數據安全和隱私保護顧慮、數據權屬不明確、缺乏合理利益分配和激勵機制、技術支撐不足等因素影響。企業擔心數據共享後可能遭受未經授權的訪問和濫用，且在數據共享中難以獲得相應回報，降低了參與積極性。此外，行業內部對數據治理和應用的認識不足，缺少數據驅動文化，導致企業和組織對數據共享的潛在價值認識不足。
(四)數據安全問題
數據安全是能源行業數位化轉型的一大挑戰。隨著能源系統智能化、自動化水平的提升，大量敏感數據的收集、存儲和處理成為常態，數據泄露、非法訪問和濫用風險增加。能源數據不僅關係到企業運營安全，還涉及國家安全和公共利益。目前，能源行業在數據安全方面面臨多重困境，包括安全防護措施不足、安全意識薄弱、法規標準滯後、技術更新迅速等問題，亟待加強數據安全防護和管理。
為應對能源行業數據要素流通的挑戰，構建基於數智融合的數據要素流通體系架構至關重要。該架構通過雲計算、物聯網、大數據、人工智慧等技術的融合應用，實現能源行業數據的安全、高效流通。
(一)數據採集、融合與存儲
提升能源行業數據採集、融合和存儲技術能力是實現數位化轉型的基礎。智能傳感器和物聯網技術的發展使能源數據採集更加高效、精準，能夠實時監測能源生產、傳輸和消費的各個環節。數據融合技術整合不同來源和類型的數據，消除「數據孤島」，實現數據互聯互通。大數據分析和人工智慧算法挖掘數據間的內在聯繫和潛在價值，優化能源管理策略，提高能源利用效率。同時，創新數據存儲技術，採用分布式文件系統和列式存儲技術，處理和存儲大規模非結構化數據，實施數據湖架構，為數據的深入分析和挖掘提供可能。保障數據的安全和隱私，採用加密存儲、訪問控制和網絡安全防護等措施，確保數據在採集、傳輸和存儲過程中的安全性。
(二)數據治理框架
建立健全智能高效的數據治理框架體系，明確數據的責權利，涵蓋數據採集、存儲、處理、分析等環節，確立清晰的數據管理職責、權限和利益分配機制。制定嚴格的數據標準和流程，保障數據質量和安全，促進數據的開放共享和合規使用。融合人工智慧、機器學習、大模型等前沿技術，提高數據治理的效率和質量，利用人工智慧算法自動檢測數據異常和不一致性，提高數據準確性和可靠性，應用機器學習算法對數據進行自動分類和標註，簡化數據組織工作，提高檢索效率。構建和維護知識圖譜，將分散的數據連接起來，形成有價值的知識網絡，自動化執行重複性的數據治理任務，提升數據的自動化處理、智能分析和預測能力，為能源規劃、調度和管理提供科學依據。
(三)數據共享開放機制
促進能源行業數據共享開放機制的建立，構建開放、協作的數據共享平台，實現數據資源的互聯互通。數據標準化和互操作性是基礎，確保不同來源和格式的數據能夠無縫集成。數據開放共享的安全機制至關重要，推進能源全行業數據分類分級標準制定，依據數據行業屬性、業務屬性、重要性、敏感性進行安全分類分級，實行差異化防護，明確數據可對公眾或特定群體開放共享的程度。對於政府部門或大型央企的能源行業公共數據中的可開放部分，探索數據運營模式，以數據產權「三權分置」為基礎，採取特許經營、加工運營分離、主題牌照等模式授權相關主體開展市場化運作，促進數據要素價值顯性化。通過數據共享開放，能源行業能夠更好地響應市場變化，實現靈活調整和快速響應，推動形成數據驅動的能源生態系統，為能源行業的可持續發展提供支持。
(四)數據創新應用服務場景
發掘能源行業數據創新應用服務場景，如數據可視化、智能體等創新應用，為能源管理和決策提供新視角和工具。數據可視化技術將複雜數據轉換為直觀圖表，幫助決策者迅速識別模式、趨勢和異常，優化電力資源分配和調度。智能體技術增強能源系統自動化和智能化水平，模擬人類操作，執行監測、預測、診斷和控制等任務，提高系統響應速度和運行效率。智能體可學習用戶能源使用習慣，自動調節家電運行，實現節能減排;在風力發電中，根據氣象數據預測風力變化，自動調整風力渦輪機工作狀態，提高發電效率;在能源交易市場中充當虛擬交易員，分析市場數據和預測價格波動，為能源買賣提供決策支持，降低交易風險。發掘創新應用服務場景，提升能源管理智能化水平，為用戶提供個性化、高效和環保的能源解決方案，推動能源行業創新發展和轉型升級。
更多能源行業研究分析，詳見中國報告大廳《能源行業報告匯總》。這裡匯聚海量專業資料，深度剖析各行業發展態勢與趨勢，為您的決策提供堅實依據。
更多詳細的行業數據盡在【資料庫】，涵蓋了宏觀數據、產量數據、進出口數據、價格數據及上市公司財務數據等各類型數據內容。
京公網安備 11010502031895號
