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１　能源大数据中心建设理念
能源大数据中心以“探索数字的无穷奥秘、挖掘数据的无穷价值”为宗旨，推进“平台+数据+运营+生态”一体化发展，致力于支撑政府决策科学化、社会治理精准化、公共服务高效化，以大数据中心为基础，汇集煤、油、气和电等能源行业数据，发挥了电力数据在能源汇聚、转换、消纳过程中的枢纽作用，充分利用电网覆盖和网络资源的优势，切实践行新时代“四个革命、一个合作”能源安全新战略，在解决能源企业数字化平台建设资源需求的同时，面向能源大数据中心区域内政府、能源、公共事业和社会企业等单位，打造数据广泛汇聚、资源融通共享、服务优质高效、技术安全可靠的“能源云”体系。
同时，在建设能源大数据中心的过程中，也要积极地响应国家绿数据中心和能源资源监管要求，充分利用高压直流供电和自然冷却冷冻水技术等节能技术，实现数据中心能效比PUE<1.3，最终打造“地方政府-工业企业-技术单位-能源企业”多方参与的能源工业互联网生态圈，赋能实体经济推动产业转型，助力建设
国家数字战略落地。
２　能源大数据中心实施原则２．１　关注主体
能源大数据中心在规划、设计等前期阶段需要明确 “立足能源行业自身、服务地方政府、聚焦能源企业、开放服务共享”的定位，合理规划能源大数据中心的功能及周边配套
设施等，在满足能源企业数据中心基础设施需求的前提下，对于园区总平、功能性建筑和周边资源等应着眼未来，尽可能地考虑到未来的发展需求，保证基础性主体设施一步到位，避免返工改建。
２．２　适度超前
能源大数据中心的总体承载能力应该至少按照10年进行测算，但是对于数据中心机房、支撑系统和辅助系统等基础设施，应该根据各时间点的需求分析分期分批进行建设，在需求测算的基础上适度超前，在满足信息化快速增长的算力需求的同时合理利用建设资金，避免资源闲置造成资金浪费。
２．３　控制投资
能源大数据中心的建设需求应立足于实际，以目前能源企业信息化发展现状为基础，科学合理地进行定量测算，做到有理有据，保证测算的精确性，避免“假大空”，从根本上做到精准投资。
３　能源大数据中心技术架构
能源大数据中心总体技术架构主要由“一个基础设施资源池，七大技术平台，四大类业务服务，两大管理体系”构成，技术架构蓝图如图1所示。
３．１　１个基础设施资源池
IaaS 层的基础资源池为整个能源大数据中心提供网络、
存储、计算物理机、虚拟化资源、云资源及协同调度服务。
３．２　７个技术平台
在PaaS 层为能源大数据中心提供大数据集成、管理、分析能力的5个平台（dPaaS），提供数据服务开发技术框架和技术服务的微服务平台（aPaaS），提供区块链技术架构框架的区块链技术平台（BTaaS）。
３．３　４类业务服务用户
面向能源行业、政府部门、社会企事业单位、社会公众4类用户提供的业务服务，以封装好的数据服务
能源大数据中心建设运营思路研究
王 磊
（辽宁电力能源发展集团有限公司，辽宁  沈阳  110065）
摘  要：随着国家“四个革命、一个合作”能源安全新战略的落地实施，顺应国家“数字新基建”产业的大力布局和能源革命、数字革命融合发展的大趋势，契合“网络强国”、“数字中国”、“制造强国”战略，聚焦数字基础设施建设，能源大数据中心必将成为支撑能源互联网发展的最重要的基础设施之一，能源大数据中心将对所在区域能源规划、经济运行、节能减排以及统筹挖掘数据潜在价值等起到重要的支撑作用。关键词：大数据；能源互联网；
数据中心中图分类号：  TK 01      文献标志码：A
图1  技术架构蓝图
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API 和在线数据分析软件模块、云资源等服务形式向用户提供服务。
３．４　２个管理体系
能源大数据中心运维管理体系和安全管理体系。
４　能源大数据中心数据服务４．１　数据汇聚服务
能源大数据中心将电力数据、政府类数据、能源相关企业类数据及其他数据，利用关系数据库数据抽取服务、文件采集服务、实时消息队列服务、数据库实时复制服务、API 接口服务等数据采集功能，通过专线网络汇聚至能源大数据中心，同时保证数据稳定接入和数据质量的完整、真实、准确。
４．１．１　电力数据汇聚
电力公司将发电、输电、变电、配电、用电、调度各生产运行环节及经营管理过程数据推送至数据中台后，通过内外网隔离装置利用加密传输的形式与能源大数据中心集成，为能源大数据中心提供电网运行、客户服务、经营管理等数据。
４．１．２　政府类数据汇聚
通过政务大数据中心，利用专线网络定期将发改委、统
计局、工信厅、公安、税务和工商等行政政府管理部门涉及的各省、市宏观经济运行、发展规划、产业政策、体制改革、市场发展、工商管理等数据传输至能源大数据中心。
４．１．３　能源相关企业类数据汇聚
能源相关企业包括煤炭、石油、天然气以及水能等一次能源企业，电力、煤气、汽油、柴油等二次能源企业和能源上下游及装备企业。能源相关企业按照约定通过专线网络与能源大数据中心集成，为能源大数据中心提供能源相关行业数据。
４．１．４　其他数据归集
能源大数据中心与金融机构、房地产等其他平台签订了合作协议，对数据需求进行梳理分析，定期通过工具抽取、接口传输及离线采集等方式，将外部数据及分散在其他企业的相关数据归集至能源大数据中心，实现其他数据分类、分批汇聚至能源大数据中心。
４．２　数据管理服务
基于能源大数据中心数据管理平台，按照“盘-规-治-用”的数据管理要求，盘点能源相关数据资产，参考国际标准和借鉴先进成熟数据资源管理经验，对所汇聚的数据资源按行业和主题域进行归类，设计具有能源行业特点的数据资源目录，提供完整的元数据管理、数据资源搜索、数据资源应用等“一站式”数据资源服务，并根据数据资源的变化情况及时更新目录信息，保证数据资源目录的真实、可靠、可用，确保能源大数据中心的数据资源“查得到、看得懂、用得上”，同时建立各类数据管理标准、数据监测机制和数据认责制度，严格控制数据质量，奠定数据基础，以满足政府、企业、社会大众业的数据应用分析需求。
４．３　数据共享服务
数据共享服务包括数据资源、应用场景共享服务两类。其中，数据资源共享是通过数据脱敏、清洗转换、简单统计
分析等加工处理后向能源行业、政府部门、企事业单位和社会公众的数据应用单位及个体提供数据资源的共享服务；应用场景共享是指能源大数据中心通过对跨领域、跨部门原始数据进行深度挖掘后形成的数据应用产品的共享服务[1]。
４．３．１　开发典型数据应用场景
汇总和梳理各有关部门、企业各数据应用单位需求，从政用、商用、民用视角，深入挖掘能源、经济、环境、民生关联关系，在服务社会治理、客户用电、节能减排、新能源消纳等方面开展“能源生态圈”的典型应用场景开发。
４．３．２　构建数据共享超市
能源大数据中心以数据共享超市的形式提供共享服务。数据资源、应用场景按照统一标准进行封装，确定共享范围和服务定价后，以数据共享服务目录的方式进行发布。用户可根据自身需求对照目录选择相应的服务产品。
４．４　应用孵化服务
数据应用孵化服务是通过整合模型算法库、技术工具、公共组件等平台资源，打造数据应用研究仿真实验环境，建立健全容错纠错的数据应用孵化服务机制，充分调动各数据应用者的积极性、主动性、创造
性，拓展应用场景，加速创新成果转化应用，提升能源大数据中心的实用性和前瞻性，带动“产”、“学”、“研”协同发展。
４．４．１　搭建数据应用创新实验环境
数据应用创新实验环境将构建1个具有统一入口的自助、开放的创新实验环境，研发各类自助式数据开发支撑工具、算法模型库及公共组件等，为技术服务单位开展大数据技术研究、数据仿真实验、数据应用产品开发、创新探索提供开发环境。
４．４．２　建立数据应用孵化机制
为了推动能源应用共建共创，能源大数据中心将通过合作孵化及开放创新2种模式提供数据应用创新孵化服务[2]。合作孵化的模式用于满足数据生产单位的创新孵化需求，相关方通过签订合作协议，明确职责、效益分配等内容，共同推进创新应用孵化及应用商业化，实现多方合作共赢。
微服务项目技术架构５　能源大数据中心运营思路
能源大数据中心运营可参考国内成熟大型互联网数据中心的模式，结合能源大数据应用特点，通过建立完善的运营机制，打造多领域、多层次的产品及服务体系。面向能源行业、政府部门、企事业单位以及社会公众“4类用户”，采用计时、计量、项目、合作“4种模式”，提供托管、数据、平台、应用、创投“5层
服务”，打造以客户为核心、以模式为支柱、以服务为外观的具有可持续发展能力的大数据应用生态平台，催生能源互联网领域新模式、新生态，实现数据中心增值增效，促进能源大数据产业发展。
５．１　基础设施服务
充分利用能源大数据中心的基础设施资源优势，对行业开展数据中心基础设施服务。基础设施服务分为2类：1）托管服务。相关企业可以将企业的信息化运维和数据管理等IT 业务委托给大数据中心管理。2）提供云计算基础设施服
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务，相关企业可以租用大数据中心提供的IaaS 服务。
５．２　数据服务
依托能源大数据中心有利的能源数据资源条件，基于法律、法规许可和数据安全可控的前提下，通过数据管理、数据挖掘、数据共享和应用孵化等工作管控，构建统一的数据汇聚、态势感知、质量管控、开放共享和产品研发的数据服务策略，逐步形成标准化数据服务能力，为能源行业、政府部门、企事业单位以及社会公众需求提供数据服务。
５．３　平台服务
能源大数据中心为客户提供应用开发、测试、部署运行所需要的平台环境服务，即PaaS 服务，包括：基于微服务架构和DevOps 体系的综合开发运维支撑服务，以开放平台的形式为广大能源大数据应用开发者赋能技术中台能力；以及应用开发所需要的各类数据分析与数据挖掘的通用算法与模型，如关联分析、分布式聚类以及分布式分类算法等，为开发者赋予人工智能开发能力。
５．４　应用服务
能源大数据中心凭借丰富的行业经验积累，归纳整理典型应用场景，并将其以系统服务的形式提供给各类客户。如面向政府部门的环保监测和治理服务；面向能源企业的设备故障预警分析服务；面向用能企事业单位的用能情况检测与优化服务。可以为不具备大数据应用研发条件的单位、企业以及创业者提供数据应用服务，进一步激活能源大数据价值。
５．５　创投服务
能源大数据中心打造数字经济生态链，并对有潜力的初创数字经济企业进行投资与孵化，利用数据优势与行业优势，推动初创企业的快速成长，提高数字经济创新型企业的存活率，推动区域数字经济的快速发展。
６　能源大数据中心运营模式
能源大数据中心坚持“公益性+市场化”的原则，采用“计时模式+计量模式+项目模式+合作模式”的混合运营模式，针对不同种类、不同需求的客户，提供差异化服务。
６．１　计时模式
客户以包年、包月或按日计费的方式从数据中心获取
服务。基础设施服务、数据服务、平台服务、应用服务都可以采用此种运营模式[3]。
６．２　计量模式
通过客户使用服务的次数或使用服务过程中产生的流量来计算费用的模式。常见的计量对象如使用基础设施服务时产生的数据流量；使用数据服务时接收的数据量；使用平台服务时调用算法的次数；使用应用服务时注册用户的个数等。
６．３　项目模式
针对具有一次性需求，并且需求范围和实施周期明确
的客户，可以采用项目模式，按照项目实施前商定的数额结算费用。应用服务的诸多场景中会大量采用此种模式。
６．４　合作模式
合作模式分为2类：1）为政府部门和社会大众提供公益性服务或与合作伙伴进行探索性合作时，可以采用免费的合作模式。2）为提供创投服务时，与孵化企业之间采取的权益合作、利益共赢的模式。这种模式通常是在企业孵化成功后，通过股权收益获得盈利。
７　能源大数据中心价值分析
能源大数据中心作为能源行业信息化建设的枢纽，将对社会和经济贡献巨大的社会和经济价值。
７．１　在社会价值方面
通过对能源行业及相关行业数据的综合分析，可以从宏观层面在能源规划、环保标准、民生政策等方面提供统计数据和建议，为政府部门和相关企事业单位提供决策依据。
通过整合能源数据，统一能源规划，积极秉承数据驱动的业务理念采用先进技术，可以促进能源企业提高服务质量，提高企业客户和普通用户的客户满意度。
通过对高耗能区域、行业、企业的用能监测、优化和管控，在提高整体能源使用效率的同时全面促进环境质量的提高。
通过大数据中心的支撑，通过大数据分析和应用预测技术，有效提高能源供给的保障能力、能源事故的预防和应对能力，确保重大活动的稳定能源需求。
７．２　在经济价值方面
能源数据中心可以向能源企业和用能企事业单位提供数据分析服务、优化咨询服务、能力出租服务、研发指导服务以及用能现状评估等各种增值服务，从而产生经济收益。
通过能源数据中心的大数据分析、优化能力，可以提高能源企业的产能供能成本和生产运营效率，给企业带来即时的经济效益。
８　结论
能源大数据中心将以能源数据为基础，最终将逐步规划和应用各种以节能、增效、降本、提质为目的的
信息化系统，通过不断深化的以数据驱动为主线的业务模式，结合人工智能、物联网、区块链等先进的技术，最终将会长期、持续地为社会创造更大的财富。
参考文献
[1]杨正洪.智慧城市：大数据、物联网和云计算之应用[M].北京：清华大学出版社，2018：16-19.
[2]努尔·白克力.能源发展“十三五”规划[M].北京：中国电力出版社，2017：221.
[3]孙威，李建林，王明旺.能源互联网：储能系统商业运营模式及典型案例分析[M].北京：中国电力出版社，2018：108-109.