聚焦中国能源企 业的数字化转型 机遇 - pwc ·...
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聚焦中国能源企业的数字化转型机遇
2 聚焦中国能源企业的数字化转型机遇
随着能源市场新技术的兴起，传统的电力网络和能源市场面
临着越来越大的挑战。如何整合这些技术，走数字化转型之
路，抓住宝贵的机遇，成为能源企业保持市场竞争力的关
键。
聚焦中国能源企业的数字化转型机遇 3
热能 72%核能 4%
水力 13%
太阳能 2%
风能 9%
资料来源：IBISWorld,彭博新能源财经
2018 中国能源行业业绩总览
总能源消费量（标准煤） 46.4亿吨
总行业收入（美元） $3457.2亿
总发电量 69940亿千瓦时
总装机容量 18.99亿千瓦时
总清洁能源投资 $1001亿
0
100000
200000
300000
400000
500000
2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
14.3%
59%
资料来源：中国国家统计局
2018年度全国能源用量达到46.4亿吨（标准煤）。煤炭用量
下降到全国能源总用量的59%，达到27.3亿(标准煤），近乎
完成了国家要求的煤炭用量降至58%以下的目标。近五年
内，煤炭用量下降趋势与中国的能源消费政策保持一致。但
非可再生能源仍然是消费的主要来源，2018的收入贡献率为
76%。
2018年，总清洁能源消费量上升到总能源消费量的14.3%，
并贡献了28%的行业总收入。尽管由于政府关税政策收紧，
太阳能投资减半（404亿美元），清洁能源仍吸引了1.001亿
美元的投资。
在全国范围内，中国2018能源产业表现如下：
年能源用量（1万吨标准煤）
资料来源：IBISWorld, 彭博新能源财经
太阳能 风能 其他
89.6
125.4
107.2
146.8
100.1
2014 2015 2016 2017 2018
清洁能源投资 (十亿)总能源用量
4 聚焦中国能源企业的数字化转型机遇
总能源 煤 石油 天然气 水力、风力、电力
限制火力发电
• 将非化石燃料能源消耗提高到总消费量的
15％以上
• 2020年之前将煤炭消费限制在总消费量的
58％以下
遵循“清洁低碳，安全高效”的指导方针下, 清洁能源已成为
整个能源市场转型的关键发展领域。以下是五种发电类型的
政策目标总结：
推进太阳能发电
• 到2030年，风能和太阳能发电将减少3亿吨化
石燃料的能源消耗，太阳能发电量将增加到
4.5亿千瓦时
• 提高光伏转换的效率并降低维护成本
• 将利用率提高到95％以上，并在2020年前将
弃光率限制在5％以内
监管核能发电
• 到2030年，增加核电发电量至总发电量的4％
• 促进审批合格核项目的进展，确保严格遵守
安全和安保标准
发展水力发电
• 到2020年，水力发电总量增加到3.8亿千瓦时
• 建立水电综合利用效率系统，促进水电开发
阶段的利益共享
稳定风力发电
• 到2030年，风力发电总量增加到4.9亿千瓦时
• 改善由于现有设备利用率低而产生的弃风问
题，并在2020年前将弃风率限制在5％以内
• 促进并刺激无补贴情况下的市场交易
聚焦中国能源企业的数字化转型机遇 5
2018年见证了中国清洁能源的持续发展。清洁能源发电增加
了发电总量的0.71%，占总发电量的29.61%。在所有类型的
清洁能源中，太阳能发电的复合年均增长率最高，为50%。
从总装机容量来看，清洁能源占总装机容量的39.8%，从
2017年提高到2%。所有类型的清洁能源均提高了装机容量，
其中核电增加24.7%，太阳能增加33.9%。清洁能源的发展促
进了中国电力工业的重组和转型。
自上一轮电力设施利用率优化以来，所有类型的发电设备利
用率都有所提升。其中风力发电的效率提升量最为显著，提
升了近4%，从2015年的20%上升至2018年的24%左右。火
电设备利用率相比于2017年提升0.6%，回到2015年
（49.8%）的同期水平。然而，为实现国家“清洁能源设备利
用率进一步提高”的发展目标，仍需在运行优化方面进行较
大投入。在“十三五”计划的指导下，东北地区的“弃光问
题”问题和西北地区的“弃风问题”问题仍需进一步改善。
6 聚焦中国能源企业的数字化转型机遇
中国总发电量（亿千瓦时）和清洁能源比率
中国装机容量（万千瓦时）和清洁能源利用率
56801 57399 60228
64529
6994024.24%
26.29%28.15% 28.90% 29.61%
0.00%
5.00%
10.00%
15.00%
20.00%
25.00%
30.00%
35.00%
20000
30000
40000
50000
60000
70000
80000
90000
2014 2015 2016 2017 2018
137869
152518 165044
178410 189948
32.4%34.1%
35.7%37.8%
39.8%
0.0%
5.0%
10.0%
15.0%
20.0%
25.0%
30.0%
35.0%
40.0%
45.0%
40000
80000
120000
160000
200000
240000
280000
2014 2015 2016 2017 2018
总发电能 清洁能源比例
总发电能 清洁能源比例
能源行业的未来趋势
随着我国继续推行“清洁低碳、安全高效”的方针，能源企
业不仅面临政府太阳能补贴的减少和水电投资回报率降低的
其他挑战，还面临着以下几个问题。
电力需求增长缓慢，资源分配不均的局面尚未显现出明显改
善的迹象。整个能源产业需要从产能扩张逐渐过渡至“智能
发电”。同时，中国电力市场化也给企业降低成本、提高供
应效率带来了压力。如何利用IT战略和数字转型机会，改善
分销网络和资产效率是未来能源市场成功的关键因素。
从前瞻性的角度看，如何将当前的系统整合成一个经济可靠
的系统、如何加强未来的竞争优势、如何保持市场需求、如
何在没有政府补贴的情况下吸引投资将是未来的主要挑战。
中国能源企业应提前着手为迎接长期挑战做好准备。
从全球来看，能源市场数字化创新的兴起说明了数字化转型
的五大趋势：
区块链在西班牙用于实施跟踪可再生能源供应
• 保证可再生能源的来源
• 帮助公司降低成本并消除中间商
• 促进交易，如购电协议（PPA）和批发
云服务在德国应用
• 能源和消耗仪表通过互联网读数
• 智能计量装置
• 客户可以查看私人消费数据
预防性维修在美国图森发电厂实施
• 节省100万美元维护成本
数字技术提高效率和成本，实现电网平价
增加人工智能的应用
资产绩效管理-更低的维护、更低的停机时间
智能电网系统和电网优化
将客户服务与智能设备、服务平台相互整合
聚焦中国能源企业的数字化转型机遇 7
中国能源行业将面临
什么？
针对中国能源企业，我们
总结了以下五大数字化趋
势：
以清洁能源为重点，继续能源市场转型
• 采用有效的技术创新将提高传统能源的效率
• 清洁能源的环保效益，以及清洁能源与化石燃料
能源发电之间逐渐缩小的成本差异，将促进该行
业的持续发展
实现降本和提效
• 数字化转型将帮助能源公司提高效率、可靠性、
发展性、安全性和先进性
• 资产绩效管理将有助于降低维修和维护成本，减
少资产停机时间
信息管理系统的广泛应用将促进智能光伏产业的发展
• 使用IT管理系统，如
ERP/MES/PLC/ACADA/ARM/PLM/CRM，以提
高资源利用率、环境监控、设备管理和流程自动
化等
电网平价之旅
• 太阳能和风能制造商、开发商和电力公司将面临
更多的成本压力
• 实时数据分析和云服务将有助于改进分布式发
电，使电力公司能够更好地应对市场变化（成本
和容量方面）的能力
使用大数据和人工智能提高预测精度
• 大数据分析、人工智能、物联网和区块链等数字
工具将提高预测精度和发电过程自动化，从而为
实现可持续性提供更好的见解
8 聚焦中国能源企业的数字化转型机遇
数字化转型正在路上
数字化转型使中国能源企业在这个行业发生巨大变化的同时，也迎来了宝贵的机遇。资产管理系统、大数据和物联网正起着关
键的作用，并为这一转变过程带来了切实的利益。
应用 方法论 优势
资产管理系统
• 企业资产管理能力评估与转型
• 识别关键流程并评估资产管理能力
• 与具有最佳EAM实践并进行差距分析的公司进行基准测试
• 提供资产管理转型建议
• 制定EAM路线图
• 准确识别改进方向
• 为管理决策提供坚实的支持
• 生产运行对标与设备可靠性优化
• 搜索基准数据并建立基准数据库
• 重建数据并确定数据源和研究程序
• 进行数据分析，例如数据挖掘、精益六西格玛、程序控制、差距分析、可靠性、可修复性和可用性分析以及财务影响分析
• 提供程序关键绩效指标、设备性能和整体资产管理系统改进的报告
• 通过减少计划外停机时间增加收入
• 缩短维护周期
• 管理和控制风险
• 平衡维护、维修和运营（MRO）采购
• 基于Predix平台的
资产绩效管理（APM）
• 识别和评估关键资产
• 收集关键数据和维护历史
• 进行维护策略规划、维护策略优化、优先级矩阵分析、设备分析、性能监控、FMEA分析和生命周期分析
• 开发新的分析和重新设计建议，以提高资产可靠性和可用性
• 提高可用性和可靠性
• 降低库存成本
• 减少计划外停机和不必要的维护成本
• 管理风险
大数据和物联网
• 预防性维护管理 • 建立一个综合可靠的预防性管理系统，包括一个闭环故障信息管理系统（FRACAS）、一套维护管理框架和一个故障模式与影响分析系统（FMEA）
• 在可靠性数据库中收集可靠性和可维护性数据和性能数据
• 执行失效模式、影响和损坏分析、关键性分析并生成FMEA报告
• 构建清晰的维护工作框架，以监控、控制、设计、分析、测试和评估维护工作、维护模型和可维护性
• 报告、分类和分析故障
• 针对故障制定预防或纠正措施
• 系统地消除缺陷和问题
• 提高可靠性
• 利用经验反馈构建企业知识库
• 基于数据平台构建部分应用层和表示层功能（如经验搜索、知识匹配）
• 根据不同的企业需求，在不同阶段扩展知识库中的经验反馈的事件类型
• 开发企业范围的知识库（如清洁能源企业），增强应用层的智能化
• 利用物联网、语义分析、机器学习和移动技术为企业无缝构建“大脑”和“神经”，并支持经验反馈和交互
• 远程监控
• 解释有价值的信息，运用分析和模拟来支持管理决策
• 提供强大、灵活和动态扩展能力
• 实现实时交互和反馈，优化配电并增强客户体验
聚焦中国能源企业的数字化转型机遇 9
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