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一、电力大数据价值分析
麦肯锡研究报告《大数据:创新、竞争和生产力的下一个前沿领域》中指出,大数据的有效利用可以创造巨大的潜在价值,而作为天然联系千家万户厂矿企业的中国电力工业,其所产生的电力大数据价值尤为宝贵。电力数据以其同用电客户的紧密耦合可以实现对用户360度的精确定位,电力数据以其同国民经济的紧密耦合可以实现对区域经济走势的准确还原,电力数据以其同电力生产的紧密耦合可以实现对电力设施设计、生产阶段的反馈指导。总之,电力大数据的有效应用可以面向行业内外提供大量的高附加值的内容增值服务。
本章节主要从电力大数据与互联网数据、天气数据、经济数据、交通数据、电动汽车数据等社会数据融合,一方面促进智慧城市的建设,为用户提供便捷的电力服务,另一方面为政策制定、公共事业管理以及商业经营提供有益帮助的方面进行价值分析。
(一)基于用户用电信息提供定制分析服务
随着“智慧城市”项目在各个试点城市的深化应用开展,要求跨行业、区域、部门协作,实现信息的互联互通,因而对电力大数据应用提出新的需求,即通过客户用电信息结合区域历史数据为政府、企业客户的提供定制场景分析服务。定制服务平台可定制开发高级应用功能,并根据该项功能各项指标成本收取合理费用。定制服务平台最终可全面提高全民综合素质,为现代化城市的建设奠定基础。
(1)居民住宅空置率分析
基于区域用户用电量数据及地理信息系统数据,建立居民用电分布图,统计区域房屋空置率,辅助政府全面掌握回迁率,房屋入住率。
(2)预测经济发展趋势
基于用电量数据、营销用户信息数据,与政府部门经济统计数据联动,建立基于电耗的宏观经济预测模型,实现企业未来发展的能耗与单位工业附加值能耗预测分析,辅助政府建设行业宏观经济评估。
(3)商业投资选址辅助分析
通过分析区域居民、商户等不同群体用电行为,结合区域电费缴纳、业扩报装、GIS信息等多方面数据,建立不同类型商户与周边区域用电关联分析模型,评估建立商铺投资回报及区域服务能力,辅助分析商业投资选址。
(二)基于用户用电信息的征信体系服务
征信体系数据库除了需采集银行的信贷信用信息外,还应采集非银行信用信息,以全面分析评估企业或个人资质和信用情况,提升征信服务能力。构建基于用户用电信息的征信体系服务,是对现有征信体系的有效提升,有利于联合征信体系对非银行信息的采集有了进一步的拓宽,有利于进一步倡导诚实守信的理念,引导消费者更为重视自己的信用。
(1)用电信用信息查询
将企业及居民用电客户的用电情况信息和电费缴纳信息纳入征信系统,使得征信体系可以提供客户用电相关的使用情况信息和电费缴纳信息查询服务。
(2)客户价值等级评价
基于电力客户基本信息、用电情况、利润贡献、设备装备水平等数据,制定价值评分标准,对电网客户进行价值等级评级,同时提供历次评价查询服务,为政府管理部门及国家金融机构提供决策参考,有利于维护商业信用交易安全,降低交易成本。
(3)客户信用等级评价
基于电力客户基本信息、缴费情况、缴费能力等数据,对用户进行信用评价,并分析客户信用变化趋势,确定各风险预警等级、客户风险等级,评价风险预警效果,提高商业银行信贷风险防范和管理水平,促进社会信用意识提高。
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2024年1—10月份,全国固定资产投资(不含农户)423222亿元,同比增长3.4%(按可比口径计算,详见附注7),其中,民间固定资产投资212775亿元,下降0.3%。从环比看,10月份固定资产投资(不含农户)增长0.16%。分产业看,第一产业投资7882亿元,同比增长2.5%;第二产业投资145633亿元,增长12.2%;第三
11月25日,国家电网有限公司电力大数据技术及应用实验室第一届学术指导委员会成立大会暨第一次全体会议在北京召开。据介绍,学术指导委员会是该实验室的研究决策和评议机构,负责审议实验室的研究方向,决定学术方面的重大事宜,评估检查课题进展等。本届学术指导委员会由中国工程院院士郭剑波担任主任
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