能源大数据，我们的理解是什么？就是通过数据对能源价值的发现和实现，并成为驱动创新的主动力。能源大数据应用的基础跟所有的行业+大数据是类似的：
首先是能源数据的采集、存储和汇集，对海量数据进行分析和可视化。这里面强调的大数据，首先以大为前提，像龙源介绍的，不光是风机的运行数据，还要结合风资源的数据、气象的数据，可能还有很多以人为核心的知识库的积累等等，都是数据采集的基础。通过对这些数据的汇集和分析之后，我们发现了关于资产的，关于客户价值的解决办法，在发现过程中，我们可以找到新的商业模式、新的创新的方向。
我们也思考过能源大数据，主要方向来自于哪里？我们想可能更多的是要结合当下，我们所面临的现状，国家在积极的推进电改，电改意味着政府的界面往后移，把电从生产传输到使用，首先把使用的环节，做了政府界面的后移，这当中也有非常大的红利的释放。
当我们开始回归到互联网技术，关注以用户价值为核心的基点，我们可以立足于洞悉消费者的真实需求，对消费者进行更准确的细分，以这样的基础，去推出更加新颖的及时精准的动态定位的产品，去满足用户的个性化需求，这就是能源+大数据未来创新的主要方向，我觉得也是现阶段，可以着眼去思考的方向。
把大数据嫁接到能源行业以后，可能的商业方向在哪里？我觉得这个可以从数据和他的连接层次的角度来进行分析，通常大数据嫁接到一个行业里，最简单的应用是首先把数据源和中心先连接起来，我们可以用一些熟悉的行业应用，包括像数据托管、数据交易，或是自建数据中心。但是对于相对小一点的业主来说，他自己去建一个数据中心，可能就不具备这个规模的经济性，这个时候，他通过数据托管的业务，就可以实现规模效益，降低成本。
龙源刚刚介绍到，计算一个模型需要23个小时，这种能耗以及资源消耗的投资也是非常巨大的。当集中起来进行数据托管的时候，就具备了一定的经济优势。还有类似于风资源的数据、气象的数据等等进行数据交易，包括行业里面会用到的评估的数据产品来进行交易，也可以促进数据的上下游，整个横向多种产业的整合。
3、数据和价值连接
能源和数据连接的时候，是对能源价值的重新再发现。从数据当中找什么？通过数据发现的一些相关性，比如最早接触大数据的时候，经常会说沃尔玛啤酒和尿布的关系，这就是一个数据关系的挖掘。刚才龙源也有介绍到，他们的风机损坏的时候，可能有26个参数跟它相关，这种都是需要从数据中发现它的相关性。还有发现沉淀价值的应用，当数据和价值相连接的时候，这些都是我们可以去思考的商业方向。
在数据与价值连接方面，我们的创业团队会存在更多的机会，因为能源与数据连接方面，目前在大数据行业里面，已经有一些相对规模的团队，他们可以延伸到一个新的行业来做应用，对他来说是驾轻就熟的。但是数据和价值的连接需要对于行业的深刻理解，需要像类似于龙源这样的产业的人，才能准确描述出他的需求是什么，才知道数据真正的价值是什么？如果说能够嫁接一个有产业背景的团队和掌握了大数据技术的团队，能够充分结合，应该会在数据和价值连接的层面上开拓出更好的商业模式。
4、与市场化进程的链接
回到最终的需求和供给的连接，数据成为连接整个网络各个节点的中介。这中间有各种各样的能源设备，有各种各样的能源系统，以及各种各样的参与者，有客户，有需求方，也有专业服务商，当这些都连接起来的时候，怎么样去匹配它们的需求和供给？这个当中的创新空间将会非常大。但是这也许相对来说会远一些，而且可能更多的是要依赖于能源系统开放的进程。
下面我想给大家稍微介绍一下，在最近两年，我们曾经看到过的一些在能源大数据领域涌现的商业实践。
案例一
我们曾经看过一些企业，他们原来可能更多的是依托于电网的系统，是家电网的三产公司，他们做用户端配电设备的变电站的运行维护，也做第三方电力维护的托管服务，在这当中，积累了大量的客户、生产设备、运行数据，从中发现了用户在用电和运行当中的降低运维成本的潜力。
案例二
为金融机构提供资产运行和价值的评估报告，为资产证券化提供依据。在光伏行业有一个产品叫绿能宝，就是一个非常典型的产品，它主要为分布式光伏的金融机构，向业主方投放资产提供评估依据。
案例三
通过能耗数据改善能耗的潜力。有家创业公司，原来他做用户的变电站的规划和设计，在帮助用户做变电站规划和设计的时候，一般会放非常大的余量。比如说我需要5万千瓦的，他可能实际规划的时候，会放大到乘2，但是实际上完全用不到这个。
用电的客户，在缴纳电费的时候，就会需要为你规划的基础容量来缴纳一定的基础使用费，通过第三方运维的托管，他们精确的掌握了实际能耗数据以后，就可以反馈到他的规划设计的环节，使得他们能够更为精确的放到余量，使得用能单位，大大节省了基础用电费用，同时也使得规划设计的板块在市场上拿到更多更好的订单，因为他给出的成本更低。
案例四
还有通过用户的用能特点监控，部署能源的采购策略。当我们用电市场开放，价格有更多调控机制的时候，就可以通过自己设备，什么时候用能，哪些是刚性的需求，哪些是可调整的，结合调峰的电动情况，部署能源的采购策略。
我们在国外也有看到很多这样的案例，它事实上本身并不是能源的生产商，但是它可以做成虚拟电厂的概念，通过封装客户，打包客户电量的需求，对电源进行采购，再批发给用电用户进行使用。
案例五
多能的综合服务。以能源和环境成本最小化为目标，实现能源精益管理。比如说非常典型的一个工业园区，它可能除了从电源开出电，还可以自己建一些分布式的能源站，把冷热等等都系统地综合考虑在一起，也可以投资储能单元，来提供综合的能源服务。
这都是我们在市场上目前已经看到的一些团队在做的商业实践，这些商业实践都跟大数据的应用是脱不开关系的。
那么，我们自己投资机构怎么样来判断趋势？我们可能的投资机会在哪里？现阶段，我们真正开放出来的市场还是从售电开始。大数据的很多应用，跟我们的售电也是紧密结合的。
从它的演进来说，大概分三个阶段：
电改刚刚启动的阶段，业务模式以售电公司和电力客户为对象，更多是多能协调、源网荷储的协调优化，在这当中，我们把数据结合进去，看看能够提供一些什么样的服务性的产品。
能源交易的市场化，这个时候可能更重要的是在开放的市场中怎么样做辅助决策、怎么样做集中定价，怎么样做需求侧的优化，这个也需要我们在大数据的基础之上进行设计。
实现高效、可持续的能源生态目标，我们面向的对象会非常多，电厂、电网、售电公司、用户、金融机构，多领域中做协同的商业模式，会有更多的机会。
互联网+能源+大数据，未来一定能够给我们呈现出一个全新的能源生态，使得我们能够有一个更加自由的能源环境。这个能源环境，我相信它是不断进化的。终极目标是能够成为一个类自然的循环。
谢谢大家！