能源企业数字化建设的可持续性模式

2020年9月22日，国家主席习近平在第七十五届联合国大会一般性辩论上发表讲话，指出我国二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值，2060年前实现碳中和。作为国家经济的重要载体，能源企业深化行业转型与升级是实现该目标的重要手段之一。数字化技术引领的科技革命浪潮正在席卷全球，能源企业在探索数字化建设过程中会面临多重挑战。本文结合国务院颁布的《2030年前碳达峰行动方案》和能源企业发展现状，在梳理能源企业数字化建设现状的基础上，分析数字化建设过程中存在的挑战，提出数字化建设的可持续性模式，以期为能源企业完成数字化转型提供参考和借鉴。

能源企业数字化建设现状

一、水力发电企业

以水力发电企业中的水库式水电站为例，电站优化调度能帮助企业提升综合运营效益。调度方案主要涉及发电和航运两个方面，二者数字化建设情况如下。

1.发电调度

近年来，随着大中型水电站陆续投入运行，我国水利工程运营管理已进入关键时期。数字化技术在发电调度中的运用主要体现在安全监测、流量预测、节水增发电量等环节。以安全监测为例，采用可勘测大坝变形程度的机器人既减少了人力成本，也提高了监测精度。此外，机器人具备数据收集、汇总、分析等一体化功能，便于后续预测水域流量变动趋势及调整节水增发和调峰弃水等政策。

2.航运调度

以汛水期通航环境为例，通过使用水位检测计和水位尺等工具收集水库流量数据，并分析相同时间段内水域流量数据的变化趋势，为预测水库流量及制定灵活的船闸运行政策奠定基础。

二、火力发电企业

我国电力生产系统仍以煤炭作为能源消耗的主要原料，火电企业存在对燃料和设备管理等生产经营环节进行数字化赋能的需求。

1.燃料管理

据统计，燃料成本占据火电厂生产成本的70%-80%，科学化燃料管理能有效提升电厂生产经营质量。下述主要讨论燃料采购和燃煤验收两个核心环节的数字化建设情况。

（1）燃料采购。以煤炭为例，煤炭采购通常会收集汇总煤炭价格指数（CCI）、全国煤炭月度和日产量、各地煤矿价，以及主要港口库存、交易量和进口煤煤量等数据。在此基础上，可分析以往煤炭价格变动规律，并结合时间序列算法展望未来煤炭价格变化趋势。

（2）燃煤验收。为严格把控燃煤验收质量，验收环节工作人员选择基于平均精度均值（MAP）和平均倒数排名（MRR）算法建立多维度供应商评价体系。

2.设备管理

数字化提升设备管理水平能增强煤电企业可持续发展能力。企业设备管理融合数字化技术主要体现在以下两个方面。

（1）设备监控。通过建立可视化平台，实时收集设备压力、产量、采购日期、维修记录等信息，便于对设备运行状况进行实时追踪。

（2）设备维护。依托设备管理可视化平台，收集设备在以往生产运行过程中的故障情况。这有助于分析特定时间段内的设备运行效率，并为企业设备升级保留充足的时间。

上述内容暂以水力和火力发电企业作为能源企业的代表，讨论其数字化建设现状，带有一定程度的局限性，仅为业内相关企业提供借鉴和参考。

能源企业数字化建设面临的挑战

能源企业实现数字化管理模式，能够进一步提高资源配置效率，加快推进企业绿色低碳发展，总体上有利于碳减排，尽早实现碳达峰、碳中和目标。但企业在具体实施数字化建设过程中会面临以下3个问题。

一、数字化建设和碳减排的协同性问题

1.数字化建设和碳减排的目标协同性

一方面，数字化建设应侧重改善能源结构和提高利用效率，扎实推进绿色低碳能源生产消费模式建设，为碳减排打下基础。另一方面，碳减排要兼顾低碳的生产经营模式和高效的经营管理体系，避免盲目扩大绿色能源结构占比，造成自然资源浪费、发电无法消纳等情况。

2.数字化建设和碳减排的发展路径协同性

碳减排应加强在实施绿色制造工程、推行绿色设计、完善绿色制造体系的过程中强化数字化技术的运用，提升采集、计算和评估碳排放和碳足迹可信数字化的能力，在各环节进行数字化赋能。

二、安全问题

《中华人民共和国数据安全法》提到关系国家安全、国民经济命脉、重要民生、重大公共利益等数据属于国家核心数据，须实行更加严格的管理制度。能源企业数据安全问题主要包括以下两个方面。

1.数据完整性

数据完整性遭到破坏通常发生于硬件故障、人为失误、程序缺陷等情景。能源企业在日常经营管理工作中会收集、筛选、存储、分析大量的数据。以数据存储为例，前文提到的大中型水电站运维管理过程中在机器人协助收集水电机组运行状态、发电效率、机组检修状况等信息后，企业需要定期检测是否存在数据泄露风险，提升数据安全。

2.数据共享程度

基于自身数字化建设能力尚浅的现状，企业可能会委托第三方专业公司对业务经营数据进行诊断，这会涉及到数据共享开放程度和兼容性等问题。对于共享程度而言，共享程度低将无法有效帮助企业完成数据汇总和分析工作；反之，可能会造成数据泄露从而降低企业安全系数。对于数据兼容性而言，不同类型的能源企业管理体系和收集筛选经营管理数据的标准存在差异，这将导致数据多源异构的情况出现，从而对数据的关联性分析造成阻碍。

三、商业模式问题

近年来，智能检测仪和传感器等设备的运用帮助能源企业收集了大量数据。但如何对这些数据进行分场景提取和分析，并用于提升生产经营效率，有待进一步研究。此外，能源企业构建的数据服务平台还没有形成清晰的权责划分和服务模式，能源大数据的商业化潜力未得到充分挖掘。

能源企业数字化建设可持续性模式

能源企业数字化建设可持续性模式包含提升数字化建设与碳减排的协同性、降低数据风险、商业模式具象化3个方面。

一、提升数字化建设与碳减排的协同性

1.目标协同

能源企业数字化建设应将重心转移至碳减排侧重的绿色低碳转型和节能降碳增效两个方面。

（1）绿色低碳转型。数字化建设应加强现役煤电机组节能升级和灵活性改造，因地制宜开发水电、风电和光伏发电等碳减排核心领域。

（2）节能降碳增效。数字化建设应在城市基础设施节能升级改造、推进重点用能设备节能增效、探索分布式储能等多样化能源模式构建方面增加侧重力度。

2.路径协同

碳减排应在实施绿色制造工程、推行绿色设计和完善绿色制造体系的过程中促进数字化技术的运用，增强各环节数字技术赋能的成效。

二、降低数据风险

1.数据完整性

能源企业应提升对数据的维护、检查等能力，并对数据储存中心的抗风险能力定期进行冲击性测试，提升企业数据库的安全系数。在数据传输的过程中，企业应确保线路稳定，并要求数据采集方遵守保密承诺条款，巩固数据传输链条的安全性。

2.数据共享

能源企业应对数据共享的接收方事先开展资质审查工作。在多维度的检查标准下，明确数据用途、安全承诺、使用期限等情况，减少数据完整性被破坏的风险。

能源企业应加强设备数字化改造，引导能源设备企业积极开放数据接口。应逐步完善行业数据共享标准体系，提高与其他领域通信协议的兼容性，解决跨品种、跨业务数据标准不一、统计口径不同等问题。

三、商业模式具象化

1.夯实商业模式数字化建设基础

推动能源企业在生产管理端和用户服务端的数字化建设。针对前者，应提升能源生产端数字化分析能力，筛选溯源可节省成本支出相关的运营数据，确保设备运维、检测、折损等方面的合理开支；针对后者，在收集用户的使用数据后，依照用户使用特征进行画像，明确不同类型用户的能源消费偏好。

2.完善商业模式数字化建设的盈利模式

针对能源生产端数据，合理分析生产经营数据，对设备制造、维护等成本进行预测，减少不必要开支。针对能源用户端数据，结合利润预测情况，制定符合用户消费特点的能源服务方案。

结论

全球能源转型的趋势是推动能源结构向低碳化、清洁化、智能化发展，而数字化技术是促进能源企业可持续发展的最佳工具。能源企业应把握国际能源转型的机遇，加快向全面数字化和智能化迈进，实现数字化的可持续性模式。