能源电力大数据应用的“时”和“势”正在发生变化，单一、零散的数据分析应用正在向规模化、融合化、产业化应用开发转变，面向“十四五”能源电力企业关键要把握以下发展新趋势，并在关键能力建设上做好布局与培育。

（一）能源电力大数据发展的新趋势

能源与数据融合成为新型能源运营与服务的未来。随着新型能源基础设施的建设，能源流与数据流融合将成为必然趋势，数据分析应用也将成为能源运营服务的重要基础，推动能源电力服务向更加绿色、安全、高效和人性化的方向发展。“十四五”期间能源电力大数据分析应用的水平不仅体现能源电力企业的创新能力，也将关乎能源产业以及上下游企业的降本增效能力。

能源电力大数据将成为能源领域创新基础平台。随着技术的不断发展，能源电力大数据的应用技术门槛将会不断降低，工具、模型和算法能够更加便捷的按需调用和组合，可视化、无代码化数据分析逐渐普及。“十四五”期间越来越多的平民大数据科学家将参与到能源电力大数据应用中，数据资源的基础资源作用和创新引擎作用持续放大，推动能源电力领域进一步挖潜增效。

安全高效的多源数据共享共用产生多元价值。随着各类数据安全技术的不断突破，多源数据的融合将成为未来发展的必然趋势，能源电力数据也将越来越多地与交通、安防、运营商等数据建立安全可信的共享机制。“十四五”期间，能源电力大数据将基于多源融合数据不断创造新业务、新业态，并促进能源大数据在扶贫、就业、环保等国家治理领域发挥更大价值。

（二）重点培育三大关键能力

数据汇聚能力成为突围短板。数据汇聚能力建设是连接应用场景与数据资源的桥梁，始终以满足大数据应用的需求作为前提与保障，是彰显汇聚能力的重要标志。在“十四五”期间，能源电力企业依旧在数据汇聚能力上存在短板，加强实现底层数据的广泛互通和深度融合，是实现大数据应用向纵深突围的关键。建议能源电力企业以应用为导向，借助数据中台、数据目标、数据标准等工具手段，实现企业内部数据资源的有序共享和外部数据资源的按需接入，推动多源数据的汇聚融合、统筹管理，满足企业各专业、各层级大数据应用的数据需求。

分析应用能力成为培育重点。分析应用能力主要包括统计分析、机器学习、深度学习三个层级，是衡量企业发现有用信息的关键能力，体现了数据分析的效率与认知水平。在“十四五”期间，结合三类分析技术的功能特点，因地制宜开展分析应用，明确工具技术的开发或引进策略，是企业培育大数据分析应用能力的重点。建议能源电力企业加大统计分析类成熟商业化软件工具的部署应用力度，推动机器学习算法库、模型库、训练库的统一建设，加快产业应用、商业应用的实战检验和迭代创新，瞄准复杂性强、不确定性大的应用需求加强“产学研”联合攻关，推进重点领域深度学习算法的并行化设计及应用研究。

技术支撑能力亟需迭代升级。技术支撑能力是以“数据+算法+算力”为核心要素的技术体系经过系统集成后的效能展现，是大数据应用的支撑和驱动力。在“十四五”期间，能源电力大数据应用对技术开放性和易用性的要求进一步提升，数据在线、算法在线、算力在线是技术支撑能力建设的核心着力点。建议能源电力企业打造更易用、更智能、平台化的大数据技术支撑体系，为分析人员提供一站式便捷服务，持续丰富多元化的技术支撑能力，形成可复用、可组合的技术支撑模块，满足各类业务不同层次的大数据应用分析需求，同时重视技术的先进性和可拓展性，加强对先进技术的吸收和原有技术的更新迭代。