能源电力大数据应用重点与趋势研判

全球经济处于从传统经济向数字经济的转型过渡时期，数据资源蕴藏的巨大能量正不断释放，以大数据深度挖掘和融合应用为主要特征的数字化，逐渐成为经济社会发展的重要推动力。党的十九届四中全会提出将数据作为重要生产要素，强调充分应用大数据提升治理能力和治理现代化水平。大数据应用已经成为衡量现代企业国际竞争力和综合实力的重要客观评价标准之一。在当前国内国际复杂多变的环境下，能源电力企业主动顺应能源革命与数字革命深度融合的发展要求，创新开展能源电力大数据应用，对服务政府精准施策和行业有序发展、推动自身精益管理和提质增效具有重大意义。

（来源：微信公众号“能源研究俱乐部”ID:nyqbyj 作者：刘素蔚 柳占杰 孙艺新（国网能源研究院有限公司））

一、能源电力大数据应用的形势分析

（一）开展大数据应用是能源电力企业响应国家大数据战略，服务数字中国建设、推动数字经济发展的担当之举。

近年来，数据要素向经济社会加速渗透，国家高度重视大数据在经济社会中发挥的作用，大数据应用成为推动经济高质量发展的关键力量，政策环境持续优化，技术水平不断提升，产业规模快速扩大，国家大数据战略加速落地。大型国有能源电力企业掌握着海量、高价值的数据资源，依托大数据应用深挖数据资源价值，充分发挥数据要素的基础资源和创新引擎作用，不仅推动能源电力行业数字化转型，同时服务我国数字经济发展和国家治理现代化水平提升。

（二）开展大数据应用是能源电力企业应对外部环境不确定性、推动提质增效的必由之路。

我国经济继续迈入“三期叠加”新状态，贸易摩擦、新冠疫情等黑天鹅和灰犀牛事件频发，外界环境面临的不确定性持续提升，为企业运营带来更大挑战。大数据应用具有识别、洞察和预测复杂问题的能力，为应对外界不确定性提供了有效的认识论、方法论和工具。依托大数据应用与运营管理深度融合，可以推动企业内部管理流程的重塑，撬动机制的转型变革，提升大数据在决策、生产、管理、服务等领域的支撑力度，构建数据驱动的发展模式。

（三）开展大数据应用是能源电力企业拓展新兴业务、打造增长新动能、培育可持续竞争力的迫切需要。

数据要素与传统生产要素的融合能够创造新业务、新业态、新模式，依托大数据应用能够打造以数据要素为核心的数字经济新商业模式，培育新的利润增长点。能源电力企业围绕自身运营主业，依托数据资源的共享和开放，吸纳更多的利益相关方参与，共建共赢数字生态圈，形成可持续发展竞争力。

二、能源电力大数据应用的重点领域

为了更好地发挥数据要素的作用，大数据应用必须向系统化、专业化、规模化方向发展，从能源电力企业内外部环境与市场需求来看，围绕大数据应用在存量优化、增量创新、公益服务三个领域的作用发挥，大数据应用的业务规划将聚焦在“赋能提质增效”“赋能业务发展”“赋能国家治理”三大核心领域。基于能源电力数据价值密度高、实时准确性强、覆盖范围广等特点，重点开展“3+3+3”的典型企业级大数据应用。

图1 “3+3+3”的企业级能源电力大数据应用框架图

（一）开展三项赋能提质增效的典型场景大数据应用，加大专业协同力度，持续推动流程贯通、数据共享和基础治理，以典型应用创新推动运营管理能力提升。

一是运行优化提升。包括配网规划辅助分析、电网发展管理及新能源业务分析、施工安全风险预测三项典型应用。其中，配网规划辅助分析通过对电网问题多维度精准诊断，定位配网运行薄弱点和投资需求点，为配电网规划及建设投资提供辅助决策依据；电网发展管理及新能源业务分析提取线损异常特征及分组归类，精准定位线损问题成因，分析新能源场站出力特性和消纳情况，为新能源规划、消纳评估等提供决策支撑；施工安全风险预测分析识别现场安全管控的薄弱环节，对可能存在的安全风险进行分析预判，便于工程现场提前组织开展相应的预防措施，提高工程现场的防灾避险能力。

二是企业精益管理。包括多维精益管理分析、智慧供应链重点业务运营分析、设备精益运维分析三项典型应用。其中多维精益管理从设备运检、营销服务、项目投入产出等方面进行数据洞察和价值评价，划小经营单元开展价值贡献评价，服务提质增效和精准考核；智慧供应链重点业务运营分析挖掘采购规律与特点，优化采购实施进度安排，开展产品质量、供应商信用、资质能力、供货服务等多维评价应用，提升设备采购质效；设备精益运维分析挖掘不同厂家、不同年代、不同类型设备缺陷异常规律，优化完善设备技术标准和运维策略。

三是客户优质服务。包括客户体验及营商环境分析、客户用电行为异常分析及预警两项典型应用。其中，客户体验及营商环境分析深度挖掘客户诉求，识别服务薄弱环节，提出客户服务优化建议，从“便利性、及时性、经济性、可靠性”等维度，分析区域电力营商环境，促进办电服务水平提升；客户用电行为异常分析及预警构建用电客户画像，关注客户用电规律，发现违约用电、窃电、电价执行偏差等异常行为，评估客户信用等级，防范电费回收风险。

（二）开展三项赋能业务发展的典型场景大数据应用，融合产业上下游数据，支撑新兴业务增强发展动能，推动能源生态圈的融通发展。

一是新基建相关业务。聚焦新基建，强化充电桩投资规划、建设运营、充电服务等方面大数据分析，推进充电桩布局优化和精准运营。

二是综合能源服务相关业务。深化电能替代、源网荷储友好互动、能效提升等大数据分析应用，促进全社会用能效率提升；开展不同行业客户负荷特性、接电收益分析，应用计量设备故障运维及抢修智能派单、电费智能核算、台区综合管理等大数据分析模型，推动营销作业效率和工作质量提升。

三是社会服务增值业务。开展住宅小区空置率、群租房、独居老人等分析，以及实体营业厅效能分析和公共台区服务需求分析应用，关联挖掘服务热点、不良事件特征。

（三）开展三项赋能国家治理的典型场景大数据应用，主动对接政府、企业和客户需求，加强政企联动和外部合作，挖掘应用场景，培育高价值产品和服务。

一是开展电力看经济分析。包括电力看宏观经济分析、电力看区域经济分析、电力看产业分析三项典型应用。其中，电力看宏观经济分析全社会用电量、重点行业用电量、业扩报装容量等与经济增加值、主要工业品产量及产值等宏观经济指标的动态关系，对宏观经济发展趋势进行分析和预测；电力看产业经济从经济增长、人员流动、行业动能、产业迁移、城乡协同发展等方面研判经济发展态势，反映新旧动能转换、高质量发展等状况及变化趋势，通过电力数据透视社会经济发展；电力看区域经济以城市群区域协同发展为研究对象，基于电力数据分析研判区域产业协同状况，辅助支撑政府推进城市群区域整体规划发展。

二是开展重点企业污染防治监测分析。结合各地环保监测需求，积极推进污染企业、重点污染行业生产运行趋势、环保政策执行、生产异常等监测分析工作，辅助环保部门提升监管效率，助力国家打赢“蓝天保卫战”。

三是开展企业信用评价及应用。利用企业用电数据、违约用电和电费收缴等信息，开展电力视角企业信用评价。积极对接各类金融机构需求，探索建立商业合作模式，积极开展企业信贷评级和额度评估。基于企业容量状态、用电量、违约用电等行为，分析企业运营风险，服务金融机构对已贷款客户进行贷后预警。

三、“十四五”能源电力大数据应用趋势研判

能源电力大数据应用的“时”和“势”正在发生变化，单一、零散的数据分析应用正在向规模化、融合化、产业化应用开发转变，面向“十四五”能源电力企业关键要把握以下发展新趋势，并在关键能力建设上做好布局与培育。

（一）能源电力大数据发展的新趋势

能源与数据融合成为新型能源运营与服务的未来。随着新型能源基础设施的建设，能源流与数据流融合将成为必然趋势，数据分析应用也将成为能源运营服务的重要基础，推动能源电力服务向更加绿色、安全、高效和人性化的方向发展。“十四五”期间能源电力大数据分析应用的水平不仅体现能源电力企业的创新能力，也将关乎能源产业以及上下游企业的降本增效能力。

能源电力大数据将成为能源领域创新基础平台。随着技术的不断发展，能源电力大数据的应用技术门槛将会不断降低，工具、模型和算法能够更加便捷的按需调用和组合，可视化、无代码化数据分析逐渐普及。“十四五”期间越来越多的平民大数据科学家将参与到能源电力大数据应用中，数据资源的基础资源作用和创新引擎作用持续放大，推动能源电力领域进一步挖潜增效。

安全高效的多源数据共享共用产生多元价值。随着各类数据安全技术的不断突破，多源数据的融合将成为未来发展的必然趋势，能源电力数据也将越来越多地与交通、安防、运营商等数据建立安全可信的共享机制。“十四五”期间，能源电力大数据将基于多源融合数据不断创造新业务、新业态，并促进能源大数据在扶贫、就业、环保等国家治理领域发挥更大价值。

（二）重点培育三大关键能力

数据汇聚能力成为突围短板。数据汇聚能力建设是连接应用场景与数据资源的桥梁，始终以满足大数据应用的需求作为前提与保障，是彰显汇聚能力的重要标志。在“十四五”期间，能源电力企业依旧在数据汇聚能力上存在短板，加强实现底层数据的广泛互通和深度融合，是实现大数据应用向纵深突围的关键。建议能源电力企业以应用为导向，借助数据中台、数据目标、数据标准等工具手段，实现企业内部数据资源的有序共享和外部数据资源的按需接入，推动多源数据的汇聚融合、统筹管理，满足企业各专业、各层级大数据应用的数据需求。

分析应用能力成为培育重点。分析应用能力主要包括统计分析、机器学习、深度学习三个层级，是衡量企业发现有用信息的关键能力，体现了数据分析的效率与认知水平。在“十四五”期间，结合三类分析技术的功能特点，因地制宜开展分析应用，明确工具技术的开发或引进策略，是企业培育大数据分析应用能力的重点。建议能源电力企业加大统计分析类成熟商业化软件工具的部署应用力度，推动机器学习算法库、模型库、训练库的统一建设，加快产业应用、商业应用的实战检验和迭代创新，瞄准复杂性强、不确定性大的应用需求加强“产学研”联合攻关，推进重点领域深度学习算法的并行化设计及应用研究。

技术支撑能力亟需迭代升级。技术支撑能力是以“数据+算法+算力”为核心要素的技术体系经过系统集成后的效能展现，是大数据应用的支撑和驱动力。在“十四五”期间，能源电力大数据应用对技术开放性和易用性的要求进一步提升，数据在线、算法在线、算力在线是技术支撑能力建设的核心着力点。建议能源电力企业打造更易用、更智能、平台化的大数据技术支撑体系，为分析人员提供一站式便捷服务，持续丰富多元化的技术支撑能力，形成可复用、可组合的技术支撑模块，满足各类业务不同层次的大数据应用分析需求，同时重视技术的先进性和可拓展性，加强对先进技术的吸收和原有技术的更新迭代。

原文首发于《电力决策与舆情参考》2020年8月14日第32期