近几年，大数据、物联网、区块链等数字技术在能源领域的应用不断深化，我国数字能源发展如火如荼。在受访业内人士看来，数字能源作为一种新兴的能源形式，其发展正处于快速推进阶段。然而，在数字能源发展过程中，参与企业普遍面临“叫好不叫座”的盈利窘境。数字能源未来发展过程中，如何解决不赚钱难题？

　　下一个能源经济风口

　　随着数字技术不断进步，数字能源应用范围不断扩大，智慧电厂、智能电网、数字煤矿、智能油气田等应用场景不断涌现。数字化为深入推进能源革命提供了一种解题思路。国网、南网、中国石化、国家能源集团、中国能建、国家电投等众多能源央企已组建了专门的数字化公司，尤其是远程控制系统在电站几乎成为标配，并与中央集控中心实现联网。

　　在业内人士看来，数字能源行业目前存在几个趋势：一是电力市场进一步放开，企业在这一领域主要聚焦于电力现货交易、运营和交易系统的开发；二是发电侧数字化改造，一些公司已经开始在这一领域取得进展；三是数字能源运营商的角色，这方面挑战最大，需要具备客户基础、线下服务能力、产品优势以及运营能力。

　　“以电力为例，当前面临的重大挑战是电网调度和安全技术尚未完全适应大规模、快速发展的风光储等可再生能源，电力系统对风光电力的接纳能力已成为发展的主要障碍。因此，新能源生产需要高度信息化、数字化、自动化等，电网也需要区块化、分布化、互动化，以及用户端交直流互通。”国家发改委能源研究所原所长周大地认为，“供应端、用电端的高度电气化将使能源生产和消费系统更加直接和紧密相连，这就需要深入了解用电的自变量，即无论是电脑、手机，还是每个家庭、企业，都需要精确掌握用电量，以实现智能化、精准调度。”

　　“数字能源是大势所趋，可以实

　　现能源基础设施‘发—输—配—储—用’各环节可视可管可控的智能管理。大量以数字能源为方向的初创企业出现，但真正实现盈利的寥寥无几。”一位不愿具名的数字能源平台创建人士对《中国能源报》记者坦言，“大多数企业都经历了亏损，即便像滴滴和美团这类互联网企业，也是在发展了一段时间后才实现盈利。”

　　盈利仍面临多重挑战

　　据了解，数字能源面临高额的初始投资、技术的不成熟、市场的不确定性、盈利模式的不明确、政策法规的限制，以及能源价格的波动等多重挑战。

　　业内人士一致认为，投资成本高是数字能源难盈利的首要因素。构建数字能源系统需要大量初始投资，例如智能电网建设、设备更新换代、信息技术投入等。这些技术研发和实施需要大量资金支持，导致初期投入成本较高。

　　另外，数字能源相关技术，如物联网、大数据、人工智能等，虽然发展迅速，但仍在不断完善中。技术的成熟度影响项目的稳定性和盈利性，技术的不确定性使得投资者在决策时更加谨慎。“数字能源应用需要市场各方广泛参与，包括能源供应商、用户、政府等。但是，市场对新技术的接受和适应需要时间，这影响了数字能源解决方案的快速普及和经济回报速度。”智慧中国大数据产业重点实验室主任徐蕴峰对《中国能源报》记者表示。

　　此外，在一些地区，政策支持不足或者存在法规限制，这些都影响数字能源项目的盈利能力。不可忽略的是，数字能源的发展与能源市场价格紧密相关，能源价格波动会影响数字能源项目经济效益，如储能系统的成本与收益平衡问题。“最重要的是，企业在探索数字能源时，不能在封闭环境中推进智能化，封闭环境的数字能源无法实现真正的数字化。”周大地提醒。

　　“数字能源盈利模式尚不明确。”

　　一位探索数字能源企业相关负责人对《中国能源报》记者表示，“数字能源项目如何盈利、盈利模式是什么，目前在业界还没有形成统一认识。如何将数字能源的技术优势转化为经济效益，还需要探索明确的商业模式。”

　　探索多样化盈利模式

　　谈及如何破解盈利难问题，业内人士普遍认为，首先是加强政策支持，政府应出台更多有利于数字能源发展的政策，包括税收优惠、资金补贴、市场准入等，鼓励企业投入数字能源技术研发和应用。其次是推动技术创新，通过加大科研投入，推动数字能源相关技术如人工智能、大数据、物联网、储能技术创新，提高技术成熟度和可靠性。再次是建立标准体系，制定数字能源行业标准和规范，确保系统安全、高效运行，促进不同数字能源解决方案之间的互操作性。

　　在徐蕴峰看来，促进跨界合作尤为重要。应鼓励能源、信息技术、制造等多个行业的企业进行合作，共同开发综合性数字能源解决方案，实现资源优势互补。根据不同数字能源项目特点，探索合理的盈利模式，比如提供增值服务、开展能源交易、进行数据服务等。“尤其需要建设一批数字能源示范项目，通过实际运行效果来展示数字能源的优势，推动行业健康发展。”

　　业内人士表示，数字能源的盈利模式可以多样化。从成本节约的角度看，可通过数字化手段优化能源管理和运营，降低能源消耗和维护成本，从而实现盈利。中央财经大学数字财经研究中心主任陈波对《中国能源报》记者表示，通过大数据和人工智能技术对能源衍生数据进行深入分析，挖掘数据中的隐藏价值，以此提供精准的能源管理优化决策服务，这样既能提升能源效率，又能在严格遵守数据安全性和合规性原则的基础上，有效实现数据资产的价值转化。