能源大數據的正確打開方式是啥？能源+人工智能！
能源大數據的正確打開方式是啥?1、能源互聯網?走進死胡同!作為一個語文長年不及格的人，在跟能源行業的各位扯今天的蛋之前，筆者思來想去，愣是沒想出怎么能文采飛揚地寫出一個優美的開頭，能讓點進來的朋友接受
能源大數據的正確打開方式是啥?
1、能源互聯網?走進死胡同!
作為一個語文長年不及格的人，在跟能源行業的各位扯今天的蛋之前，筆者思來想去，愣是沒想出怎么能文采飛揚地寫出一個優美的開頭，能讓點進來的朋友接受下面這個崩潰的事實——今天這篇文章，又是一篇講“能源互聯網”的稿子。
大家都知道，“能源互聯網”這個詞前兩年真是火到爆了，在媒體輪番轟炸+專家指點江山之下，能源行業的從業者成功地被忽悠得一臉懵逼+無限敬仰，盡管“物聯網、大數據、云計算”這些概念晦澀難懂，但啥話說一千遍都會成為真理。更何況大多數能源行業從業者對新一代計算機技術確實了解不深，而距離往往又產生美，于是在輿論鋪天蓋地的攻勢下，一部分企業耳根一軟，一咬牙一跺腳，在公司內部花錢轟轟烈烈地架設了物聯網，安裝了傳感器，收集了N個TB的大數據，存儲到云平臺上，完還煞有介事地搞了數據分析中心，準備大干一場!(這幾個概念還沒搞懂的讀者，請私信本號，義務答疑)
怎么樣?媒體上提過的“黑科技”元素，我能源企業基本都集齊了，是不是可以召喚神龍，實現愿望了?
然而問題來了：企業費勁巴力收集上來的幾TB數據，根本就不知道怎么才能充分利用!
稍有常識的讀者都知道，在日常生活中，就是給你幾個TB的小電影，讓你看完寫讀后感，你沒個把月都摳不下來，更何況是枯燥的數據?就憑你這對IT技術一知半解的能源企業，看著那浩如煙海的一片數據，能分析出個啥來?事實是：在企業所收集到的大數據中，只有不到0.4%的數據得到了應用。而剩下99.5%的數據，目前還只能堆在數據倉庫發霉——這玩意，真的不是你招幾個程序員就能解決得了的。
這下完蛋了，我企業花大錢搞了一堆黑科技軟硬件，換回一堆看不懂的計算機數據(現在傳感器啥的高科技設施也挺貴的)，那跟普通的工業監測系統還有什么區別?
顯然，走到這一步，所謂的“能源互聯網”，已經是邁進一個性價比超低的死胡同了。
2、人工智能?自學成才!
那么，能源大數據真的是沒啥大用嗎?真的就只能堆數據倉庫用來破壞老板心情嗎?
并不是這樣。
筆者在這里給大家舉個例子：帶過小孩的朋友們應該都知道，父母教小孩說話花費的時間，每天可能也就十幾分鐘，頂多幾十分鐘，時間再長?當爹媽的還干不干別的事兒了?不工作了?不掙錢了?
然而突然有一天，你發現孩子會說話了，而且說的越來越6。然后當爹媽的就激動地到處宣揚：你看我家孩子，都沒怎么教，自己就會說話了!
問題來了，小孩子到底是怎么在“沒怎么教”的情況下，學會說話的呢?(對不起各位爹媽，我理解“孩子都是自家好”的心理，但你家孩子真沒啥天賦秉異之處)
答案是：主要有兩方面的原因。一方面，父母多少應該還是教了一些。另一方面呢，周圍的人嘰嘰喳喳說話，孩子的大腦在這個語言環境下，也無意識的跟著學習模仿，只要聽的足夠多，就學會了。沒錯，聽得要“足夠多”。如果只聽一句話，兩句話，一百句話，二百句話，小孩子肯定是學不會的。
那么問題來了，所謂“足夠多”，是多少呢?有研究表明，這個數量需要達到數以萬計，甚至幾十萬，上百萬句話。只有這樣，小孩才可以把聽到的語言，轉化成自己說話的能力。
也就是說，小孩子是靠自學成才來搞定母語的。
3、能源行業+人工智能=?
現在，請各位讀者再次將目光移回到能源行業上。
我們剛才已經提到，小孩在聽多了別人說話后，慢慢自己就會說話。而且聽得越多，他們說話時的用詞造句也就越來越標準。
而對那些能像人類一樣思考的計算機來說，如果被灌輸了足夠多的信息，它慢慢也會像人類一樣，反饋給你信息。而且被灌輸的信息越多，它們反饋的信息也越準確。
而電腦需要的是什么信息呢?就是從設備上傳輸回來的能源大數據。
人類跟計算機的相似之處
所以，這就是為什么單憑人力，很難徹底發掘理解大數據的原因——人家大數據那是計算機才能透徹理解的語言，不是你人類的啊。你非要跟大數據較勁，就跟抱個天書在那啃一樣，不費勁嗎?
人類眼里的計算機大數據
我們必須承認，在能源行業里，有很多工作，計算機做的要比人類要出色。比如說在發電側，電廠需要預測未來幾天或幾周的水力、風力、太陽能情況，這直接涉及到公司的賣電收入，再比如說用電側，售電公司需要預測客戶下個月甚至是明年的用電負荷情況，這直接涉及到公司的偏差考核。
但是，即便是計算機的智能系統，彼此之間也是非常不一樣的，舉個最簡單的例子：有些售電公司會發現，有些負荷預測軟件非常精準，百測百中，而有些軟件卻錯得非常離譜，奇蠢無比。
原因在哪?
我們還是舉小孩學說話的例子，如果一個小孩話說不利索，那無非是兩個原因：很多人都會認為是家長沒教好，但一個更隱蔽的、不被人注意的原因是：小孩聽得不夠多，沒有辦法從周圍的語言環境里受益。
計算機也是一樣，對于那些能像人類一樣思考的、也就是“人工智能”的計算機而言，如果它預測的不準，那無非也是兩個原因：一方面，那些教電腦怎么思考的人，他們教的不夠好，也就是你的預測軟件編的不夠好;另一方面，電腦吸取的知識經驗不夠多，沒法通過自學來提升自己的水平。說白了，你的“能源人工智能系統”，沒有在足夠的行業大數據里耳濡目染，濃縮成倆字：欠練。
所以，這就是99.5%的，沒法被企業直接利用的能源大數據的終極歸宿：它們需要被用來訓練人工智能，讓電腦在處理能源問題時越來越“聰明”。
那么，對于企業來說，怎么搭建自己的人工智能平臺呢?人工智能又能給能源行業帶來哪些幫助呢?如果今后還能有機會能給讀者推送文章的話，筆者將會重點跟大家嘮嘮，當能源行業跟這黑科技結合，究竟會產生出什么樣的效果。
原標題:能源大數據的正確打開方式是啥？能源+人工智能！
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