大数据技术在新能源产业中的应用策略

本文阐述大数据技术的特点，新能源产业中大数据技术，探讨新能源产业中的大数据技术应用问题和应用策略，包括新能源产业的研究开发、新能源产业发展提供合理规划、实现新能源产业的成本优化。

0  引言

大数据技术可将信息技术、通信技术、网络技术等内容相结合，具备一定优越性，满足新能源产业发展的需求。但目前新能源产业在大数据技术背景下的发展还面临着一些问题，需要从根本上寻求对策，为新能源产业的发展奠定基础。

1  大数据技术的特点

大数据技术即在复杂的海量数据中，通过对数据内容的分析与归纳，以高频的方式完成对数据的分析。通过利用大数据技术，可以更好地防患于未然，提升工作的效率。大数据技术发展，需要从大数据中找寻不同数据间的关联性，例如数据、图片、文字，视频等。但由于信息数据的大小及不同用户行为需求不同。所以，要了解相关技术的特色，将海量的、分散的信息进行整理，为数据的快速处理奠定基础。

在海量的信息内容中，需要使用多种方法对不同类型的数据进行鉴别，识别数据的真实性，并逐步成为人们获取信息的主要媒介，使得大数据技术的应用更加广泛，解决结构化数据单一的问题。从数据分析的角度来看，通过大数据技术的有效应用，做好对不同数据的深入挖掘及分析，有助于提升数据抓取的精准度。对于数据中的异常信息，对相关数据内容进行比较，自动忽略掉匹配性较小的目标，使获取的数据具备较高的稳定性。

2  新能源产业中大数据技术 

我国地势辽阔，能源储量十分丰富，但是人口基数过大，导致人均能源拥有量小，而资源的大量使用，将会造成一定程度上的环境污染和资源浪费。新能源包括太阳、风力、核和地热等非传统的能源。区别与传统的能源，新能源是可再生性的能源。通过对新能源的使用，可以促进我国社会经济的快速发展。新能源产业的发展，是社会可持续发展的重要保障，但它的技术结构比较复杂，需要综合考虑很多方面的问题，利用大数据对有关资源内容进行分析，为新能源产业结构分析奠定基础。

（1）以合理化的模式构建生态体系。新能源产业的发展必然会对其自身的生态系统造成影响，因此，必须分清“绿色经济”背景下新能源产业的可持续发展。对国内新能源产业的发展状况进行了深入的剖析，利用大数据技术，对后续发展新趋势进行分析，并根据新规模进行内容的调整，甚至对后续的实施路径进行具体的分析，从而建立新能源产业可持续发展的模式。而新能源产业因其高的资源消费特性，可以改变有效改进排放量污染的问题，更好地开展新能源产业工作，将会对周围环境进行保护工作。因此，对新能源产业进行合理的开发，可以实现对周围的生态环境进行合理的保护，新能源产业与周边环境形成更加和谐的、健康稳定的生态体系。

（2）以科学化的方式评估产业结构。发展任何一种产业，都要处理好资源、生产和市场三者的矛盾，而新能源作为一个新产业，要想快速发展，就必须对发展内容进行系统化的评价。当前我国新能源产业发展多是从理论方面进行宏观角度的思考，但有关内容的实践多是通过微观层面上进行的，而这一内容的运用，则缺乏具体化的探究，无法科学化的开展对新能源产业的评估工作。运用大数据技术，可以收集、整理和分析资源个体、生产与市场以及其他相关资料，并对这些资料的差异性进行分析，运用大数据技术对新能源产业进行动态化的分析，继而建立相应的风险评估方案，为新能源产业的发展提供参考。

3  新能源产业中的大数据技术应用问题

新能源产业的数据统计问题。新能源产业深受传统的发展理念的冲击，甚至无人重视新能源产业发展的问题，缺乏相关数据的支撑，继而影响对新能源产业的开发与运用。为了推动新能源产业的迅速、良性发展，须建立起对新能源产业的评价机制。例如，在光伏产业发展中，基于不同地域中的山地资源与林地资源，存在较大的面积差异，可以利用太阳能进行发电，但太阳能电池的研发、生产、运输、安装和维护等方面都需要大量的投资。因此，需要对光伏产业的社会效益与经济效益进行综合性的评价。而在这一过程中，运用传统的数据统计方法，将无法对此大规模的数据内容加以统计及评估。

新能源产业的数据管理问题。在新能源产业的发展过程中，会产生大量的数据。为了最大限度地发挥新能源产业的社会价值与经济价值，需要对新能源产业的数据进行系统化的管理。当前，新能源产业依旧沿用着传统能源产业的运营管理机制，数据管理的方式仍倾向于利用直接数据，并将其作为参考的依据，然而该方式却暴露出很多问题，这导致新能源产业无法通过科学的数据管理发挥其在产业结构优化和生态环境建设中的作用，这也将影响新能源产业的可持续发展。

4  大数据技术在新能源产业中的应用策略

在新能源产业快速发展的过程中，应用大数据技术，可以有效地改善新能源产业的发展模式。

（1）加快新能源产业的研究开发。在科技持续发展的基础上，新能源领域的技术创新需要多个领域的创新，新能源产业的核心技术系统还没有建立起来，相关的研究流程对检测结果的需求也越来越大，传统的研究方法不仅耗时耗力，还会增加人力和时间。为了解决上述问题，新能源产业利用大数据技术进行的研究与开发，将实验数据存储起来，经过长期的数据采集，使有效数据量的效率得到提升。通过对新能源的需求进行统计，开展数据建模，对现有数据进行深入的研究。基于现有的数据模式，研发团队可以根据新能源内容进行技术开发，开发出一套科学的研究方案，从而为研发工作提供参考，为后续研发奠定基础。

（2）为新能源产业发展提供合理规划。传统的能源产业已经形成了一个完整的格局，基于目前的能量格局，新的能源发展空间受到了极大的压缩，通过大数据技术，可以对各地区的能源分配进行更加完整、系统的研究。利用大数据对数据内容进行预测，结合成本分析的方式，甚至可以从新能源长夜的发展与环境保护的角度出发，对新能源产业发展及生产设备设置的规模、角度进行详细的阐述，从而达到了各地区新能源的合理分配。

（3）实现新能源产业的成本优化。随着新能源产业的快速发展，成本的管理对于技术的商品化起到了很好的促进作用。当前，新能源汽车产业尚处在起步期，发展中还面临着一些问题，特别是新能源车辆的造价管理问题。利用大数据技术，可以对新能源企业的生产成本进行分析，从而为企业提供更好的管理与服务。例如，新能源汽车的开发，需要结合大数据技术，对汽车研发、制造、销售等各方面的关键成本要素进行了分析。通过掌控新能源车的成本构成，包括购车成本、日常使用成本以及相关维修费用的形成和控制，对相关的成本数据进行优化与控制，促进新能源产业的快速发展。

5  结语

新能源产业是经济发展的重要一环，为世界各国的发展做出巨大的贡献。如何使新能源产业得到迅速、稳定的发展，则是迫切需要研究与发展的问题。通过运用大数据技术，可以对新能源产业数据内容进行收集、分析与评估，找出新能源产业发展中出现的问题，挖掘相关信息的核心价值并通过数字化建模、数据统计等方法，为新能源产业的发展指明道路，迎接市场发展中的各类挑战，促进新能源产业的可持续发展。(作者：刘文婷，艾永琦，张鑫一)