隨著信息化的深入和兩化的深度融合，大數據在石油石化行業應用的前景將越來越廣闊。以下是是2016年我國能源行業現狀及市場分析：

(1)石油天然氣行業大數據進展

石油天然氣行業的大數據仍處于起步階段。2014年石油行業共組織召開5場提高油氣行業信息化的會議，意在提高行業信息化程度，推廣大數據在行業內的應用。根據中國石油招標網的數據統計，2014年中國石油共發起建設12個與大數據有關的項目，其中東方物探、新疆塔里木油田及大慶油田在的動作最多。項目建設內容多集中在建設油田勘探開發一體化數據中心、建設研究成果知識庫2個領域。這也說明目前國內油氣行業仍處在數據的采集、存儲階段，尚未上升到的高度。

原油煉制及油品銷售環節的大數據處于萌芽階段。企業對煉油大數據僅有概念性的了解，目前能夠體現業務布局的即阿里與中石化的合作。阿里云今年4月 20日宣布與中國石化展開技術合作，中國石化將借助阿里巴巴在云計算、大數據方面的技術優勢，對部分傳統石油化工業務進行升級，打造多業態的商業服務模式。

油氣行業長期以來處于壟斷地位，對于新技術的接受和推廣較為緩慢。但隨著國家大數據戰略的推行，大數據在能源行業必將展開應用。預計大數據也將寫入能源行業的十三五規劃，未來大數據必會成為油氣行業新的爆發點。

(2)電力行業大數據進展

電力大數據在國內發展勢頭良好，國內較為落后。早在2013年，國家電力集團曾發起在電力行業推行大數據的嘗試，但很快終止了這次行動。最近一年國家開始大力推行電力改革，鼓勵分布式電源主要采用“自發自用、余量上網、電網調節”的運營模式，積極發展融合先進儲能技術、信息技術的微電網和智能電網技術，確保可再生能源發電量依法全額保障性收購，這為分布式發電和新能源汽車在未來大規模接入電網創造條件。

(3)風電等新能源大數據進展

國家近幾年大力推行風力發電。風電行業具有大數據幾個主要特征中的數據量大的特征，大數據的實時性也為風電行業提供精準的解決方案——實時數據采集和在線監測，幫助風電管理人員實時監控終端運行狀態，高效管理數據。

(4)智能終端與能源行業的結合

為智能化產品研發提供支持。將能源大數據、信息通訊與工業制造技術結合，通過對能源供給、消費、移動終端等不同數據源的數據進行綜合分析，設計開發出節能環保產品，提供付費低、能效高的能源使用與生活方式。

二、市場需求分析

①石油行業的大數據需求

國內三大石油國企將成為推動石油大數據進展的主力。中國石油的數據中心，中石化的能源行業十三五規劃、煉油大數據、油品銷售大數據，中海油的海上石油勘探、海底地震，這些都是大數據與能源行業的結合點。

②電力行業的大數據需求

國家電網于2014年重新開始大數據的嘗試，并開始大力推動智能電網。智能電網的推廣，將帶動對大數據調節用電高峰的需求，家庭用電及工業用戶節能省電的需求，這些需求必將引發一系列智能設備、數據分析廠商的崛起。

③新能源的大數據需求

風電裝機容量大。截至2013年底，中國風電裝機容量已超過9100萬千瓦，投運機組近7萬臺，并網發電的風電場約2100個。目前國家規劃到 2020年，風電裝機容量達到2億千瓦。當前風電行業的痛點在于風電機組性能差異大，年發電量達不到預期指標;風電場設計、運行不合理，設計偏差造成發電量難以達到設計指標;風電運行數據難以有效利用，積累的海量數據未能充分利用，通過分析挖掘可以發掘很多改善發電性能的措施。利用大數據分析挖掘的方法可以優化風電機組功率特性，提高可利用率。更多相關行業分析請查閱由中國報告大廳發布的《2016-2021年能源礦產行業深度分析及“十三五”發展規劃指導報告》。