电力大数据社会经济运行“晴雨表”和“风向标”生活有你更精彩-北极星输配电网

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电力需求变化是社会经济运行的“晴雨表”和“风向标”，通过对用电大数据进行分析，可以服务经济社会发展。通过综合电网数据、气象数据、社会经济数据等，电力大数据还可以给用电客户提供更丰富的增值服务。

需求侧管理

通过对电力大数据的采集、分析及应用，可以帮助电网平衡各方的电力供应和需求，降低成本。对电网企业来说，可提供需求响应应对策略，预测发电情况和电网动态负荷，预测电网运行故障，改善客户平均停电时间和系统运营时间，从而实现电网优化调度，减少非技术性损失，降低运营成本。

服务经济社会

电力需求变化能够真实、客观地反映国民经济的发展状况与态势。通过对客户用电数据的分析，可为政府了解和预测全社会各行业发展状况和用能状况提供基础，为政府在产业调整、经济调控等方面做出合理决策提供依据。

通过应用用电大数据，可为政府部门提供电力看经济、电力看民生等社会经济指标。在新冠肺炎疫情期间，江苏能源云网发布的“电力看疫情”就来源于电力看经济大数据分析。

电力看经济、电力看民生大数据应用，主要是依托全部电力客户包括大客户和居民客户当前及过去几年的电量数据、负荷数据，以及客户所在行业、地区及台区的属性数据。挖掘行业、地区直至台区的用电特性，通过分析社会经济指标与不同维度、不同粒度用电特性的关联关系，可分别得到复工、产业转移、产业发展、房屋空置率等社会经济指标。电力看疫情中各行业的复工指标，就是基于不同地区行业的用电特性、相关行业的历史用电数据和当前负荷情况分析得出的。

2020年1月，国网客户服务中心打造的营销大数据应用共享超市（以下简称“共享超市”）正式上线。共享超市旨在为各省市电力公司、产业单位等生态伙伴提供大数据资源、技术、工具和应用的共享与服务。

国网客服中心在共享超市发布基于客户标签体系客户画像服务产品，主要面向全网提供电力客户画像产品。以客户标签体系为支撑，通过标签管理系统实现客户画像展现、客户细分管理、客户标签应用，全面掌握客户特征，实现客户精准识别，支撑精准服务、风险预警以及运营提升。

目前，客户画像产品已构建客户标签405个（规则标签326个、模型标签8个、手工标签71个），累计标记标签约2.6亿人次，标记客户7766余万，有力支撑了95598客户精准服务、营销电费管理、业扩报装等业务水平的优化提升。

电动汽车充电设施优化

国网北京市电力公司在共享超市发布电动汽车充电设施精准投资、优化布局及充电网络运营管理服务产品。

根据北京市电动汽车充电站的实际使用与运营情况，国网北京电力从服务客户、支撑充电资源规划的角度出发，利用大数据技术进行分析与建模，探索网格区域充电需求与充电能力的互动关系，以提升充电站的运营效率、提高客户的服务体验、支撑充电设施建设。

在产品研究过程中，基于历史充电电量月度数据、保有量日度数据，预测北京市总体电动汽车日度、月度充电需求。

通过车联网交易记录数据，提取站均充电时长、站均充电金额、站均利用率三个反映充电设施运营状况的指标。运用熵值法为三个指标赋予不同权重，构建充电站综合评价模型，对充电站进行运营评价，为充电站的布局优化、提高充电设施利用效率提供支撑。

采用大数据分析方法实现充电设施的精准选址，最终实现电动汽车充电站的优化布局。

通过以上的研究与分析，开展充电需求预测和充电桩使用情况评估，并提供充电桩优化布局的建议。

【专访】

围绕电力大数据的采集和分析，近日，本报记者对江苏方天电力技术有限公司智能电网服务中心高级工程师谢林枫进行了专访。

《亮报》：用电大数据的采集和分析，主要有哪些特点？对于用电大数据的应用，哪些方面还需要加强？

谢林枫：用电大数据是现阶段关注度最高、应用最多、应用成效最显著的电力大数据领域。用电信息采集及相关领域的信息化工作起步早、基础好，数据采集点覆盖面广，采集的数据质量高，历史数据积累丰富。以国网江苏省电力有限公司为例，用电数据历史积累达10年之久。近年来，随着智能电表的推广应用，用电数据采集的频度更高，数据项也更多。

从应用角度看，用电数据可挖掘的价值也特别大。电能的使用遍及国民经济、社会和人民生活的各个方面。用电数据是经济、社会活动的结果，也从一定的角度反映了经济、社会活动的特征，对用电大数据的分析，理应在社会经济发展、社会活动方面得到广泛应用。另一方面，用电数据体现的是电力客户用能的多少以及用能的特征，电能是电网企业生产、经营的主要产品。用电大数据与电网企业生产、经营的多个过程以及客户服务等多个领域存在关联关系。

目前，在用电大数据的应用方面，确实还需要进一步加强。一是与外部数据的融合方面还有待加强。用电大数据虽然内在包含了社会经济生活的特征，但终归只是单一特征，如果结合其他社会经济数据，可以发挥更大作用。二是在大规模异构多源数据的整合应用方面，缺乏合适的应用模型。业务人员由于缺乏对数据模型的完整理解，影响了大数据价值的发挥。三是在数据分析或者说数据价值挖掘方面缺乏相应的人才。

内容来源：国网江苏省电力有限公司、国网客户服务中心、国网北京市电力公司、《电网新技术读本》等，黄蕾、任立国、杨菁、张熇、张禄、程伟对本文有贡献。

原标题：电力大数据生活有你更精彩

投稿与新闻线索：陈女士微信/手机：13693626116 邮箱：chenchen#bjxmail.com（请将#改成@）

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