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来源:微信公众号“中国电力”
一、当前用电量数据应用面临的挑战
用电量具有实时准确、覆盖广泛、应用灵活等突出优势,是国民经济的“晴雨表”“温度计”。多年以来,用电量数据已应用到宏观经济、区域协调发展、产业新动能、产业转移、复工复产、消费经济、外贸经济、产业园区、小微企业、房地产空置率、污染企业监测等分析领域,对有关国家或地方政府,以及公司决策提供了及时、有益的参考。
然而,用电量不是经济运行的完整反映,且用电量增长受到多种因素影响,科学、准确应用用电量数据仍然面临如下挑战:
一是用电量更擅长反映生产环节,对其他经济环节的反映能力较弱。国民经济运行是从生产、分配到交换、消费的循环过程,产业部门用电量是全社会用电量的主体,用电量能有效地反映生产环节的情况,对投资、消费、出口、收入等环节较难直接反映。
二是用电量主要反映短期经济运行,且波动性大于经济波动。相比于其他指标,短期内用电量能以较低的人财物投入实现高质量的数据统计,能及时反映宏观经济及产业运行情况。然而,在中长期经济发展分析上,用电量数据并不占优势。即使在短期分析中,由于用电量增速波动明显大于经济波动,在通过用电量增长分析经济增长时,需要结合结构因素的变化。
三是用电量容易受到气象因素影响,且影响越来越突出。随着全球变暖、人们生活条件改善,气象变化对用电量的影响越来越大,为准确反映用电量与经济增长关系,必须剔除气象因素的影响。
四是电动车充电、居家办公增多,居民用电不能真实反映家庭用电行为。随着数字化办公发展、电动汽车数量增速,居家办公时间增多,社区内的家庭充电桩多起来,居民办公用电和社区电动汽车用电都统计在居民生活用电量中。
二、用电量数据价值创造新机遇
在人类历史上,不同社会发展阶段有各自突出的代表性生产要素,如农业社会的土地、工业社会的资本,在新一轮科技革命和产业变革背景下,数据成为数字经济社会的关键生产要素。数据是很多生产活动的“原料”,也通过效率倍增、资源优化、投入替代等机制,提升全社会生产效率。
数据作为生产要素的经济地位凸显,供电数据资源将面向社会化共享应用。2019年10月31日,党的十九届四中全会通过《中共中央关于坚持和完善中国特色社会主义制度、推进国家治理体系和治理能力现代化若干重大问题的决定》,正式将数据要素增列为生产要素,与劳动、资本、土地、技术等并列。2020年4月9日,中共中央国务院通过《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》,2022年6月22日,中央全面深化改革委员会第二十六次会议审议通过了《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》,标志我国加快发挥数据要素作用的制度已经全面推进。同时,各省发布了本地数据条例或管理办法,这些文件都要求推动公共数据的社会化应用,要求公共数据以共享为原则、不共享为例外,进行分类管理,其中供电数据属于公共数据,在法理上是需要共享的数据,任何组合和个人都可以申请使用。
与其他领域的微观数据一样,企业、家庭、社会组织等用电量数据的权属界定还不够清晰,数据的权责利界定十分复杂,但数据流通、共享应用已箭在弦上,各类公共数据正逐渐走向公开化,为数据融合应用创造更多便利,电力企业应提前谋划,抓住机遇,加快拓展电力数据应用场景。
三、用电量数据应用新场景展望
综合考虑用电量数据应用实践,以及挑战和机遇,未来应不断创新用电量数据应用方法,以开放的心态,开展多种数据的融合创新应用:
一是多维经济监测预警应用场景。考虑气象影响,并结合产业结构对用电量增速与经济增速差异的影响,建立电力经济指数,实现高频(月度、日度)反映宏观经济运行,弥补GDP指标发布频率低的不足;将行业用电指标与其他高频经济指标结合起来,构建宏观经济景气先行指数,提前研判宏观经济走势;按照与投资、消费、外贸关联性,挑选相关行业或产品用电量,结合其他高频经济指标,构建综合宏观经济指数,丰富宏观经济指标体系;将用电量数据与行业高频数据结合起来,监测行业景气状况、高新技术产业发展。
二是空间规划及功能评估应用场景。借助省市行业、企业级用电量数据,并结合企业登记数量、户籍信息、人口规模及流动、交通流、人才流、科技流等数据,应用关联分析、空间聚类等算法,评估区域协调或一体化发展、区域间产业转移,以及城市群发展等,量化支撑区域、城市群、都市圈发展规划。通过用电量、人口、夜间灯光、企业数量等综合分析,深度判别产业园区、都市商圈的发展趋势。
三是企业经营与投融资应用场景。在用户信息脱敏并安全使用情况下,结合企业用电量、互联网行业舆情指数等数据,企业可以评估上下游产品供需情况,支撑经营策略制定;基于用电量、财务报表、数据标签等信息,评估上市公司成长价值;金融机构,结合财务、生产等数据,借助电流指纹技术等识别企业用电行为,评估企业征信状况,为精准制定投融资决策提供参考。
四是环保与社会事业分析应用场景。建立电力碳排放核算体系,服务支撑国家、区域、行业、企业等不同主体的碳排放核算工作,弥补我国碳排放核算数据基础薄弱等问题。利用台区电表电量信号与计量数据,进行恶劣天气、重大事件等应急状态情况提示,实现小范围风险监测预警。通过日常用电量监测,服务于空心村演变及乡村治理,服务于社会老人安全防护;结合人口、容量、办电便利度、供电可靠率、文教医疗用电、绿色电力等数据,综合评价乡村振兴进展。
五是统计指标校核应用场景。从用电量与指标关联出发,可以开展多种统计指标的质量校核。2023年7月20日,广西电网公司在北部湾大数据交易中心完成了全国首单电力数据信托产品登记与交易,该产品依托公共服务平台和电网大数据进行数据匹配、分析和业务逻辑判断,自动识别企业用电区间合理性,为辨别套皮企业提供精准数据。该产品将应用于全国第五次经济普查,普查效率有效提升40%。
随着用户标签体系的完善、人工智能技术的成熟,用电量数据应用场景将更加丰富。当然,用电量数据创新性应用和价值拓展,是以高水平数据资源库建设与管理为前提的。
最后,在公共数据共享正在推进,但个体数据权属尚未清晰界定的窗口期,建议电力企业提前谋划,持续开展数据价值挖掘理论、人工智能技术研究,坚持社会化应用与市场化应用并进,不断拓展用电量数据应用价值。
本文首发于《能源研究观点·专报》2024年第4期
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