近日，河北省发展改革委印发了《河北省能源大数据中心建设工作方案》（以下简称“方案”），提出为实现能源高质量发展，促进能源和信息深度融合，河北省将运用“互联网+”思维加快建设“绿色、智能、创新、融合、开放、互动”的省级能源大数据中心，即“智慧绿能云”平台。

方案明确，要充分应用大数据、云计算、物联网、人工智能、区块链等新技术，构建能源数据融合共享机制，突破关键核心技术，引领能源数据管理与技术标准，逐步实现煤、电、油、气多种能源数据汇聚融合、共享交换和挖掘分析，形成产业集聚效应。同时，面向政府决策、社会治理、智慧用能等方面的需求，探索构建典型应用场景，创新运营模式，扩大能源大数据中心辐射范围，提升全省能源数据的开发与利用水平，更好服务经济社会发展和人民生活改善。

方案提出，深化顶层设计，完善体制机制；开展试点建设，探索典型应用场景；推动数据共享，培育新兴产业；此外，还将构建能源大数据指标体系、数据汇集标准体系，进一步加强网络安全保障体系建设，提高关键数据安全防护、监测、预警和应急能力，实现大数据全生命周期的安全管理。

目前，在国家新基建政策的出台下，许多省份开始了能源大数据中心的开发和建设，在这个过程中以山东省最为突出，4月份，山东省首家市级能源大数据中心在东营挂牌成立；6月份，淄博市能源大数据中心正式揭牌；7月份，临沂市能源大数据中心正式启用。

可靠的电源保护是数据中心持续运营的关键因素

网格桥架助力5G建设

数据中心是一间配备有网络设备的控制室。网络设备包括文件服务器、集线器、路由器和调制解调器。一个数据中心可以是只安装了几个集线器的机架，也可以是装有数十台服务器、小型机和互联网设备的大房间。它以存储设备为主，包括磁盘冗余阵列、磁带库、光盘库、数据库平台以及和用于将这些设备相连的网络互连设备等。无论是由PC、还是线缆或者各类主机，对电源管理尤为重要，作为保护线缆的桥架、走线架、线槽基本已成为现代数据中心建设必备的敷设产品。

早在80~90年代，我国的数据机房里面便开始采用桥架，起初使用槽式桥架较为普遍，但是渐渐的，技术人员发现，槽式桥架在机房中的实际应用过程中，散热效果十分不理想，而且后期涉及到安装、维护线缆也十分不方便。至此我国便开始引进国外开放式电缆桥架，但是随着近几年我国机房以及数据中心规模不断扩大，大型以及超大型数据中心不断建设，电缆桥架的需求呈爆发式增长。

网格桥架优点：

1·性能强悍，网格桥架使用网状的结构，使它的散热更好，有效的延长线缆的使用寿命.峰竹网格桥架焊接点均使用标准焊接技术，每个焊点能受力500公斤，承载性能佳。

2·安装方便，网格化结构，使网格桥架的重量仅为传统桥架的五分之一，配合简单的配件，即可灵活快速安装。比传统桥架节省2/3的安装时间。

3·升级维护网格桥架在综合布线系统中可以更灵活的使用，方便布线桥架上下走线，在后期维护，升级电缆方面也有快速、安全的特性，节省二次重复投资的昂贵成本。

4·外形美观喷塑工艺的应用，让网格桥架外观新颖、美观、电阻小、电持续性好，具有强电磁电容效果。

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8月份，吉林省能源大数据智慧中心作为该省新基建“761”工程数字基础设施建设工作的重要内容，发布了首批10个电力能源大数据产品，首批数据产品矩阵紧密围绕服务经济社会发展和提高社会综合治理能力现代化水平两大主线，为政府部门宏观经济决策提供依据，为行业发展提供支持，为投资机构提供参考，为开展防污治理、人口普查、金融信贷等领域提供更加丰富可靠的依据。

近日，“华为—榆林中国能源大数据中心”也正式上线运营，该中心将进一步整合资源，打破当前传统能源行业“信息孤岛林立”、能源行业信息交互不畅的不利局面，增强能源企业集约型发展的内生动力，提高能源监管能力，实现“汇聚数据、落地生态”的战略目标，为全国能源领域的上下游产业链相关企业提供能源大数据应用、交易等服务，推动能源产业数字化、高质量发展。

虽然在新基建政策的刺激下，能源大数据中心如雨后春笋般崛起，但是由于处于初级阶段，能源大数据的建立与应用还没有成熟先例，所以在建设的过程中仍存在诸多问题：首先，数据孤岛现象严重，目前，能源企业大量的信息化自动化系统，会产生海量多源异构数据，这些系统数据的数据标准不一，形成了一个个数据烟囱，无法实现数据融合、关联分析。

其次，脏数据多，能源企业整体信息化能力较强，业务部门对信息系统的使用率较高，但由于数据质量管理体系建立不及时，容易出现数据录入错误，录入数据格式不规范、多头报数等数据质量问题。

再者，无数据资产编目，每个部门业务人员只知道自己工作中接触到的数据，不知道全集团有什么数据，有哪些和自己工作相关的数据可以利用，使大量数据变成沉睡数据。集团数据治理体系不完善，发现问题但也无法及时纠正过来。

所以解决这些问题首先要自上而下建立数据治理体系，从管理层面帮助集团建设数据治理体系，制定数据质量管理办法，确定数据质量主体责任在业务部门，建立数据质量绩效考核制度，从源头上解决数据质量问题；同时在技术层面对能源企业进行涵盖数据全生命周期数据治理，通过元数据管理，掌握数据来龙去脉；通过数据标准管理，统一数据标准；通过数据质量管理，发现数据质量原因，从源头循序渐进提升数据质量；通过数据资产编目，让各业务部门了解企业数据及其含义，申请取数加工分析，最终实现人力、财务、设备、生产安全等主题数据治理。

建设大数据资产平台，在能源企业搭建基于hadoop架构的大数据平台，实现全企业结构化管理数据以及半结构化、非结构化的矿端感知数据，工业视频的采集、存储。

业务人员快速实现数据赋能，数据化运营，最终必须让一线业务人员具有数据思维，掌握数据分析能力。通过制作数据自助式分析模板，业务人员不但可以利用模板现有的分析模型分析取数，更可通过简单的拖拽方式做探索性分析，尝试新的数据分析模型，学习数据分析思路，逐渐掌握数据分析能力，实现数据赋能。