前沿思维】电力大数据应用前景分析

摘要: 以物联网和云计算为代表的新一代IT技术在电力行业中的广泛应用为基础,电力数据资源开始急剧增长并形成了一定的规模。作为经济社会发展的晴雨表,电力大数据将会在服务政府与社会、服务电力企业、服务电力用户等方面发挥积极作用。

一、宏观经济形势评价与预测

1.克强指数

如何用电力大数据评价、预测宏观经济形势?一个典型的应用克强指数。2010年英国《经济学人》综合了耗电量、铁路货运量和银行贷款发放量三种经济指标,回归得到了一个崭新的克强指数,并认为该指数比官方GDP数字更能反映中国经济的现实状况。

2.产业关联分析

依据产业之间的关联关系、产业用电量、分析产业发展潜能。例如:根据电力大数据分析房地产泡沫(利用智能电表采集用户用电信息,统计分析房产空置率;利用房地产联网统一登记信息,统计多套房信息);依据钢铁、水泥、装饰等行业的用电量走势、分析房地产的发展走势。挖掘其他行业之间关联度。

3.产业结构分析

分析用电与行业分布、地区产业结构的关系。根据各地区各行业用电信息,利用大数据分析技术,分析和研究行业用电量地区结构变化、地区用电量行业结构变化。通过分析各行业、各地区的产业结构变化,为了解地区各行业发展趋势和行业发展前景提供数据支撑。

结合企业经济情况和企业用电量关系分析企业是否有产业转型或升级,例如:用电量提高了,销售额提高了,可能是拓展了新的产业,用电量持平或增长不高,销售额大幅提高,可能是产业转型。优化资源配置,增加核心竞争力。

二、服务电力企业

服务电力企业方面,根据2013年中国电力大数据发展白皮书,可以看出电力大数据在发电、输电、变电、配电、用电、调度等环节的应用前景:

三、服务电力用户

1.用户能耗分析及用电优化

基于用电信息、用户负荷等数据,研究用户的负荷特性及用电行为习惯,研究用户用电行为分析、用电负荷特性分析、用电影响模型、用户能耗分析、用户用电建议等。制订节能方案,提高能源利用率,降低电能损失,保障客户经济利益,促进节能减排。

2.用电信息征信体系服务

基于电力客户基本信息、长期的用电记录、缴费情况、缴费能力等数据,对各类数据进行统计分析,建立用户信用评级指标和标准,进行用户信用评价,并分析客户信用变化趋势和潜在风险。同时,利用相似的方法,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,建立用户价值评级指标和评分标准,综合考虑企业信用等级及企业经营情况,实现对客户价值等级的评估。

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