大数据技术在工业节能中的应用（下）

利用大数据技术，对企业进行用能诊断，据此提供综合解决方案

进行用户行为分析和用户市场细分，使管理者能有针对性地优化营销组织，改善服务模式。另一方面，通过与外界数据的交换，及时捕捉用户需求，挖掘用户与各方面因素所隐藏的关联关系，完善用户需求预测模型，进而为各级决策者提供多维、直观、全面、深入的预测数据，主动把握市场动态。2012年第二财季，Amazon营收达到128.3亿美元，与2011年同期的99亿美元相比大涨了29°%。如此惊人的增长与其深入挖掘用户信息推出的推荐系统密不可分。其推荐系统的本质正是通过对海量数据挖掘，以消费实体为单位，对消费习惯的深层次挖掘，预测，引导客户消费，以获取最大的经济效益。

相对应，节能环保产业可以通过建设大型数据中心，部署设备传感器，或者同有关行业合作，获取工业企业数据。在此基础上，对企业进行用能诊断，通过对海量数据的深层次挖掘，优化能源消费方案，提供综合解决方案。

利用大数据技术，建立能源消耗信息网络，对企业用能和减排工作进行智能支持

随着大数据时代的来临，制造企业的ERP、PLM等信息化系统的部署也逐步完成，管理方式由粗放式管理转为精细化管理，企业的能源消耗结构也逐渐清晰，企业在实现对业务数据进行有效管理的同时，积累了大量的数据信息，产生了利用现代信息技术收集、管理和展示分析结构化和非结构化的数据和信息的诉求，利用大数据技术建立能源消耗信息网络，有助于对工业企业用能和减排数据的统计、查阅、管理，有助于对工业企业用能和减排运行态势进行分析、预警，有助于对企业用能和减排工作进行监督管理，更有助于对工业企业用能和减排工作提供智能支持。

通过能源消耗信息网络，可以随时查阅各个时间的用能情况及用能设备的节能情况、设备改造情况，为节能管理、制定节能规划及措施提供数据依据。可以对企业的耗能行为和能源市场细分，自动分析各企业的用能指标，计算能源消费弹性系数，对能耗趋势提前预警，对节能减排工作进行监督。可以加速企业智能化控制的步伐，促进智能网络的发展，解决能源接入和调度问题，推广柔性能源系统的应用，实现运维智能化。

利用大数据技术，深度开展数据挖掘工作，为节能环保决策提供数据支撑

从工业界对大数据技术应用效果来看，其突出一点就是能够优化和改进现有业务流程，为决策提供数据支撑。通过海量数据(包含多个数据源的实时数据流和历史数据)输入，进行深度智能分析和建模，开发一套预测推演模型。通过黑盒系统的计算，可以大大提高决策的科学性。例如通过尽力处理海量数据，和有关决策参数设定，可以发现环保领域中潜在的各种相关性，预见到产业的变化趋势。在此基础上，有的放矢制定环境保护策略，及早预防和阻止新的环境破坏行为，提炼新的环保创意，形成新的环保方案，使环境保护做到见微知著，一览无余，使环保工作事半功倍。

毋庸置疑的是，节能产业各方对大数据技术都表现出了极大的兴趣。不少企业、大学、科研单位也已经开始了在工业领域的节能减排工作中进行尝试和探索。我们有理由相信，不久的将来，“大数据”技术必在我国工业领域的节能减排工作中得到更多的应用和发展。

不少企业、科研单位也已经开始了在工业领域的节能减排工作中进行尝试和探索。不久的将来，“大数据”技术必在我国工业领域的节能减排工作中 得到更多的应用和发展。