能源大数据的能源图谱，依托大数据技术构建全类型能源的数字化解析框架，系统整合煤炭、石油、天然气等传统能源与太阳能、风能、氢能、储能等新能源的分布、生产、消费及流通数据，通过多维度关联分析，动态呈现各类能源的特性、转换效率与时空匹配关系，清晰勾勒能源结构演变趋势，该图谱不仅为能源规划、政策制定提供数据支撑，更助力优化资源配置、推动绿色低碳转型，是实现能源安全与可持续发展的关键数字化工具。
能源大数据的内涵与价值
在“双碳”目标驱动与能源革命深入推进的背景下，能源大数据作为连接能源系统与数字技术的核心纽带，正重塑能源生产、传输、消费、存储的全链条生态，能源大数据并非简单“数据+能源”的叠加，而是通过对能源领域多源异构数据的采集、整合、分析与挖掘，实现能源流、信息流、价值流的协同优化，其核心价值在于打破能源行业“信息孤岛”，提升能源系统的效率、安全性与可持续性，要理解能源大数据的范畴，首先需明确其覆盖的能源类型——既包括传统能源，也涵盖新能源，更涉及多种能源的协同与互补。
传统能源数据：化石能源的全链条数字化
传统能源仍是当前全球能源消费的主体,其数据采集与应用是能源大数据的基础，传统能源主要包括煤炭、石油、天然气三大类，每一类从开采到消费的全生命周期均产生海量数据。
煤炭能源数据
煤炭作为“工业粮食”，其数据链条覆盖勘探、开采、洗选、运输、消费等环节：
- 勘探与开采数据：煤田地质构造、煤层厚度、煤炭储量、瓦斯浓度、开采工艺（如露天开采/井工开采）、设备运行参数（采煤机、输送机状态）；
- 洗选与加工数据：洗煤厂入洗原煤量、精煤/中煤/矸石产出率、煤炭质量指标（灰分、硫分、发热量）；
- 运输与存储数据：铁路/公路/水路运输轨迹、运量、港口库存、电厂煤炭库存、运输损耗率；
- 消费数据：火电厂入炉煤量、发电效率、碳排放强度、工业锅炉煤炭消耗量（如钢铁、水泥行业）。
石油能源数据
石油被称为“黑色黄金”，其数据链条贯穿勘探、开采、炼化、储运、消费全流程：
- 勘探与开采数据：油田地质构造、原油储量、油井产量、含水率、开采压力、注水参数；
- 炼化与加工数据：原油炼制量、汽油/柴油/航煤等成品油产出率、炼化装置温度/压力、催化剂活性、能耗指标；
- 储运与贸易数据：原油/成品油管道运输流量、油库库存量、油轮运输轨迹、国际油价波动、贸易流向；
- 消费数据：交通领域（汽油车、柴油车）燃油消耗量、工业领域（化工、机械）原油消耗量、居民生活用油（液化石油气）。
天然气能源数据
天然气作为清洁化石能源,其数据链条更具网络化特征：
- 勘探与开采数据：气田地质构造、天然气储量、气井产量、硫化氢含量、开采压力；
- 管道运输数据：长输管道流量、压力、温度、压缩机运行状态、泄漏监测数据；
- 城市燃气数据：城市燃气管网压力、居民/商业/工业用气量、燃气表读数、管网故障预警；
- 消费数据：发电（燃气电厂）用气量、工业燃料（陶瓷、玻璃）用气量、居民炊事/采暖用气量。
新能源数据：清洁能源的数字化“画像”
随着能源转型加速,新能源已成为能源大数据的核心增长极，新能源主要包括太阳能、风能、水能、生物质能、地热能、海洋能等，其数据具有“波动性、分散性、间歇性”特征，需通过高精度监测与智能分析实现高效利用。
太阳能能源数据
太阳能光伏与光热是主要利用形式,数据覆盖资源、设备、发电、储能全环节：
- 资源数据：太阳辐照强度（直接辐射、散射辐射）、日照时数、光伏组件表面温度、大气透明度；
- 设备数据：光伏电站（集中式/分布式）装机容量、逆变器效率、组件衰减率、跟踪系统（固定/斜单轴/双轴）角度；
- 发电数据：实时发电功率、日/月/年发电量、发电效率（辐照度-功率曲线）、故障预警（组件热斑、逆变器故障）；
- 储能数据：储能电池SOC（荷电状态）、充放电功率、循环寿命、储能系统与光伏协同调度数据。
风能能源数据
风能是当前新能源装机规模最大的领域,数据聚焦风资源、风机、风电场运维：
- 资源数据：风速、风向、风功率密度、湍流强度、风
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