大数据下的综合能源服务

如何在大数据的支撑下，进行综合能源智慧服务平台的建设是现在需要解决的问题。

综合能源大数据可以应用在很多方面。其中主要包括用能分析、用户分析、评价分析等。其在运行的时候，不单单可以发现企业中存在的一些问题和不足，还可以对存在的问题和不足进行分析研究，并提出解决的措施。对于用能分析来说，主要是根据不同的业务的类型。再通过大数据的中心来把每个用户的档案抽取出来。同时，还可以用图表的方式展现用户的能源消耗情况。可以对电线负荷曲线和线路的情况进行分析。对于用户分析来说，主要是利用大量的数据进行挖掘分析。在此基础之上进行分类，形成不一样的用户标签。然后再对这些用户标签进行管理。在管理的时候可以用到动态、静态等组合标签的方法。

对于评价分析来说，主要是对一些综合的项目运行效益的数据进行收集。然后再对其效益进行全面的分析。在这过程中，主要是对项目的收益和社会效益进行评价。同时，还会对能源的使用率或者综合利用率进行评价。

综合能源大数据中心的技术架构可以针对公司业务的情况，建立业务统一的数据开发中心。然后利用数据的开发中心进行综合能源数据的应用。在实施中，需要应用到数据仓库模型，还有一些主数据的标准。可以适当利用ETL工具来对数据进行清洗或者是转化。这样才能够为公司在顺利运行中，提供更加完备的综合能源数据服务。其综合能源大数据中心技术的架构主要是包括以下这些部分。

（1）分析服务层。而且，服务层应该是统一的。如果不是统一的分析服务层，进行数据分析的时候达到的效用是不高的。同时，是应该具备以下这些服务的能力。比如说对外提供数据的接口服务，还有数据挖掘服务等。同时，还可以利用所搜集到的数据，进行自助式的分析。在最后，综合服务平台可以通过分析的服务层来获得在开展正常业务中需要使用到的信息和数据。

（2）数据集市。这部分是相对比较特殊的。出现的目的就是为了满足一些特定的部门或者是用户的不同需求。其主要是按照多维的方式来进行信息和数据的存储工作。在存储的时候，主要是对其定义、计算指标、维度进行数据的生成。所产生的数据是应该能够对企业的决策分析提供支持的。而且，数据集市是综合能源服务平台建立的核心。还可以为分析服务层提供数据的支持。

（3）轻度汇总层。对于层次的设计，是应该按照一定的标准来进行的。在规划的时候要对分区域进行整合的模式设计。其可以按照主题区域来进行数据的存放。还可以在一定程度上让数据能够进行结构化的存储。同时，它还有另外一个功能，就是可以进行多维度的汇总。这也是轻度汇总层的特点之一。

（4）明细数据层。对于这个层次的设计，需要用到统一的数据标准。而且，在设计过程中，要对模型加以重视。该层次的模型，一般情况下是由国网模型的顶层设计组进行设计。然后，在接下来的工作中，相关的工作人员要根据所设计出来的模型，为项目组已经完成了的一些数据进行清洗或者是转换。通过该层次，数据进行清洗转换的工作会变得比较简单一些。

（5）黏源历史区。在数据存放的时候，主要是数据按照不同的业务类型来进行模型存储。同时，在需要应用到这些数据的时候，可以提取这些信息，还可以对这些信息的源头进行查询。一般系统中存在的数据都是有来源的。主要是企业的正常营销业务或者生产活动中所采集到的数据。这些信息和数据主要是在日常的生活中产生的。使用的时候，只需要对这些数据进行调用就可以了。

在新的时代发展之下，通过这个营销大数据的综合能源服务平台的应用，让企业内外部的信息网进行互动。让企业的综合能源服务项目可以进行全过程的管理和监督。

在收集数据的时候，数据是可视化的。还拥有在线监测的功能。借助一些移动数据的采集方式，为企业的决策管理提供一些数据的支撑。在决策的过程中，可以减少决策的失误。如果在工业园或者是用能企业单位中利用这项技术，是可以对企业的资产进行科学的数据的管理。

而且，对于政府的工作来说，也是非常有帮助的。以为政府引入投资，产业结构提供数据的支撑。还可以为平台的用户提供一些全新的服务体验。让公司的利润得到提高。这项技术是互联网+技术与智慧能源的结合。能够带来一种全新的能源发展模式。可以促进我国能源服务行业的转型工作。

在未来，它会为社会发展注入新的活力。也能给用户带来更多的经济、高效、节能的能源服务。大数据技术的不断前行和更新，也为综合能源服务智慧建设平台注入了新的发展活力。虽然，平台在建设的过程中，还会遇到一些难题和存在不足。相信在未来的发展中，它会与大数据技术进行高效的融合，营销数据在综合能源服务平台的应用也会更加的频繁。