国家发改委、国家数据局、中央网信办、工信部、财政部、国家标准委近日印发的《国家数据标准体系建设指南》（以下简称《指南》）提出，建立国家数据标准体系，为推动数据要素高水平应用提供有力支撑。到2026年底，基本建成国家数据标准体系。

　　在业内看来，《指南》的发布旨在充分发挥标准在激活数据要素潜能、做强做优做大数字经济等方面的规范和引领作用。在能源行业，数据要素的发展是响应数字中国整体布局规划、提升能源产业数字化转型的重要举措。通过加强能源数据安全保护、统一能源数据标准、挖掘能源数据典型应用，可以有效保障和提升能源行业的数据要素价值，为推动能源行业高质量发展注入强大动力。

　　■■ 能源数据建设尤为重要

　　《指南》强调围绕数据流通、利用基础设施、数据管理、数据服务等领域制定标准。这些领域的标准化直接关系到国家信息安全、经济社会发展及公民个人隐私保护，对能源行业尤为重要。

　　近几年，能源企业持续加强数据组织和机制建设，加快构建数据要素基础制度体系，不仅服务了业务发展，也推动了创新。“目前，多个省份已经建立能源大数据中心，例如浙江、青海、湖南等地，这些中心旨在整合区域内的能源数据，促进能源数据存储、挖掘、分析和应用，提供统一的数据服务和支持。”国网浙江经研院通信与智能化规划室主任袁翔对《中国能源报》记者表示，《指南》提出数据“供得出”“流得动”“用得好”“保安全”，将促进能源数据标准化、能源数据在市场高效流通、有效提高能源数据质量和切实增强能源数据安全。

　　国网能源研究院数字经济所数据管理专家王玓在接受《中国能源报》记者采访时表示，在国家数字经济发展中，能源数字化转型既是支撑本行业转型发展的重要途径，也是支撑经济社会大系统转型的关键。其中，数据是能源数字化转型最重要的基础。《指南》围绕数据业务中的关键板块，精准识别当前数据工作中最具挑战性、最亟待解决的多个关键环节来制定相关标准，填补相关环节的标准化空白，为能源数据的基础设施、资源管理、技术、流通、安全提供指引，促进能源数据资源的有效整合与高效利用，更好释放能源数据价值，推动能源数字经济建设。

　　厦门大学中国能源政策研究院院长林伯强对《中国能源报》记者表示，展望未来，中国能源电力数据还将进一步增长。大量能源数据在整体数据中占据极为重要的地位。此外，数据的快速发展对能源需求将产生深远影响。这是因为，数据的收集、处理和分析是一个劳动密集型过程，需要大量人力资源投入。因此，数据增长对于能源行业的人力资源配置和技能要求提出新挑战。

　　在业内看来，能源数据是宏观经济分析的重要组成部分，反映了经济运行状况和发展趋势，准确的能源数据可为政府和企业提供决策支持，帮助制定合理的能源政策、发展规划和投资决策。通过对能源数据的收集和分析，可以更有效地管理能源供需、优化能源结构、提高能源利用效率。例如，能源数据有助于识别能源消耗大户和效率低下环节，推动实现节能减排，促进绿色低碳发展。

　　■■ 具体实施面临诸多挑战

　　采访中，多位业内专家直言，我国能源数据建设还面临一些挑战。“现阶段，能源数据体量巨大，且每年增长速度快、数据类型多，仍面临数据质量有待提升、数据共享开放有待优化、数据安全保护有待提高等挑战。”王玓表示。

　　以数据质量为例，能源数据的准确性往往受到设备精度、数据采集方法、传输过程中的误差等因素影响。而由于各种原因，如设备故障、数据采集点不足等，可能导致数据不完整。“在实际操作中，虽然已经有一定的数据标准化规范，但仍然没有实现数据的统一，造成数据无法有效交互，妨碍了数据资源的高效利用。而且，不同部门和企业在数据共享上也存在障碍，信息孤岛现象依然存在。”袁翔直言，此外，基础设施尚未完善。目前，虽然有不少省份已经建立了相关的行业或企业数据中心，但分布并不广泛，而且很多地区尚未规划、建设数据运营和数据流通的相关基础设施。

　　需要注意的是，随着能源行业的快速发展，尤其是可再生能源和智能电网的普及，能源生产、传输、分配和消费过程中的数据量急剧增加，不断增加的能源数据对数据处理和分析能力提出很高要求，能源数据系统的安全性成为一大挑战。

　　特别重要的是，在能源数据建设中，数据的所有权和使用权界定不清晰。在收集和分析个人或企业能源使用数据时，这些数据如果泄露，可能造成严重后果。

　　林伯强也对记者直言，当前，能源数据领域面临的主要挑战在于数据化过程，这与其他行业板块存在显著差异。这种差异主要体现在能源数据的保密性。在众多情形中，能源数据属于敏感信息，必须保密处理。因此，如何合法获取并妥善处理能源保密数据，已经成为一个重大难题。

　　■■ 需构建能源数据标准方法

　　能源数据化与整个能源系统的发展相辅相成。目前，能源系统正变得更加数据化。“可以预见，未来能源系统将更加倾向于数据化智能化发展。至于新型人工智能技术将在多大程度上提升整体能源系统的效能，目前尚难以准确预测，这取决于技术成本以及能源系统发展的实际需求。”林伯强认为，总的来说，数字化对能源系统的发展具有显著的促进作用。从正面来看，数字化可以提高能源系统的智能化水平，从而提升整体效率。从反面来看，数字化也可能对能源系统产生较大冲击，可能会使低碳转型面临更多挑战，增加转型难度。

　　针对目前能源数据建设面临的难题，王玓表示，要结合能源数据特点，形成能源数据标准，并从传统安全驱动向应用驱动转型，优化数据分类分级工作。基于《指南》，根据能源数据自身特点，形成能源数据标准方法。在此基础上，从应用场景出发，厘清各环节涉及的数据，根据数据源头、安全特性等开展数据分类分级工作。此外，还可以从构建定量数据质量评价模型、优化数据质量评价管理流程逐步提升能源数据综合质量。结合能源数据共性基础和差异化应用场景，从基础质量评价和可用质量评价两个维度构建数据质量综合评价模型，并形成数据主人制策略，构建数据质量问题“发现—认责—整改—复查—评价”的闭环管控流程。

　　袁翔建议，能源企业应深入研究《指南》，联合政府部门、行业协会等，探索建立行业细分标准。除此之外，还可以建立企业内部管理规范，如构建统一的数据资源目录，实现数据资源的有效整合与互通。针对非结构化数据，可以通过参考相应的标准，制定统一的非结构化数据标准体系，实现非结构化数据整合。此外，要完善能源数据基础设施，从存算设施、网络设施、流通利用设施等方面加强技术支撑。强化数据基础设施顶层设计，制定清晰的能源数据基础设施发展规划，制定统一的数据标准、接口标准和技术规范，确保不同系统之间的互联互通。

　　王玓认为，完善数据风险防控机制、引入区块链、人工智能等技术，可提升数据安全环境。一方面，能源企业可梳理数据处理风险点，明确数据合规管控机制，建立风险防控事前、事中、事后全过程闭环管控机制；另一方面，研究隐私计算、区块链、智能合约等数据加密技术和隐私保护方案。另外，基于能源数据特点和流通现状，可从市场主体、交易客体、技术平台与交换机制等方面构建内部虚拟数据市场，厘清各单位在市场中的角色定位、职责权益、贡献激励、行为底线以及需要新增培育的支撑服务能力，促进能源企业数据内外循环流通。