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KPI下 电力大数据需要自我进化

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KPI下 电力大数据需要自我进化

【摘要】:

珠海康发新能源科技有限公司  来源:珠海康发新能源   2020/3/11 

 

所属频道: 行业动态   关键词: 电力大数据 用电量 供电公司

随着复工的企业越来越多,一些新问题逐渐出现。

最显著的就是,复工率高,但复产率的提升却相对有限,产能恢复还需要一个过程。

其实,类似的问题在全民疑问“口罩难买”时,已经有专家做过解释——现代行业分工细化,企业复工复产不是单兵作战,要有“产业链”的全局视角。

新情况、新需求不断涌现,或许电力大数据能提供一些解决方法。

进展

复工复产,是一场“短板效应”明显的产业链协同之战。

怎么寻找这个“短板”是个问题。靠一层层上报?一个个电话咨询?或者看似简单的一键申报?都存在着问题。

电力大数据,通过对历史同期的用电量对比,提供了寻找“短板”的捷径。

先举一个大家感同身受的例子。

很多企业加大马力甚至“跨界”生产口罩了,为什么口罩还那么难买?

除了国家统一调配,还有一个重要原因:口罩生产商只是产业链的“中游”,还需要上游“石化企业”从原油中提炼出化工产品聚丙烯,中上游把高熔聚丙烯纤维料加工成熔喷布。

通过电力大数据证明,熔喷布生产是短板。以浙江为例,复工第一日,纺织业(包含无纺布/湿巾半成品)的复工复产率仅为43.27%、27.57%。相较于浙江省整体医药行业低了不少(复工率91.73%,复产率79.67%)。

短板找到了,精准施策有了依据。以余杭区为例,供电公司实时监测医药及上游企业的用电量并上报,政府立即分12批要求区内44家涉及生物医药的上游企业加大复工程度。上游产业整体复工,余杭区生物医药行业链条盘活了,复工复产率也有了很大提升。

如果说这些进展只是一种意识问题之后的探索。那么,3月1日,一张由供电公司发布的产业链上下游行业复工复产率“关联分析图”,将产业链的问题进行了区域性的解决。

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这张图标注了每个行业的上下游,并附上了复产率,能够直观展现产业链上下游行业的复产情况。

以无锡联合汽车电子有限公司为例,这家企业主要生产车辆应用控制系统,自疫情暴发以来,难以判断市场需求,对上游汽车零部件厂家的供应能力感到困扰。这张关联图解决了困扰:通用设备制造和专用设备制造行业的复产率均已超过70%,向上游的金属矿采选、化学原料制造、油气开采也都很“通顺”,于是这家生产商开始稳步提升复产。

从简单地细分行业,到探索其中的关联性,只进了一小步,却解决了政府和企业的大困惑:马力该开多大?复工是有效的么?如何才能协同?按图索骥,便可一窥全局。

电力大数据的优化不止是在新问题的解决中,模型本身也在升级。

2月10日,浙江试水“企业复工电力指数”,指数模型非常简单:R=(复工电量比例×0.5+复工企业户数比例×0.5)×100。由供电公司采集当前每天企业用电量,与历史上正常生产时的用电量相比,并用大数据分析而形成。

在最新一期的浙江省企业复工的报告中,一个细节引起注意:在进行对比时,特别引入了农历同期。此前,这个电力指数也经过数次改进:

在算法上,判定企业复工用户数,从“日电量/满负荷运行电量”≥15%,到“当日用电量/日均用电量”≥50%,而后又调整到了20%;分析对象上,根据实际从高压用户,剔除公共服务及管理组织行业用户,新增口罩、防护品行业维度,新增高新园区企业维度,新增低压非居民用户。

其他在疫情期间发挥作用的电力大数据也在持续更新迭代。

2月6日,在滨江区60个社区,杭州供电公司配合政府在防疫上使用电力大数据建模,纳入社区网格化管理,并不断优化:

比如,春节期间,社区网格化防疫判定“当日返回用户”的计算条件,采用阈值区间为剔除空置房后“当日总电量≥5千瓦时并且前三天平均电量≤3千瓦时”。2月14日,经过一段时间的运行,数据结果多次与社区清单比对后,将“当日返回用户”计算阈值调整为“当日用电量大于前三个月日均用电量*40%与4.5千瓦时之间的最大值的用户”。

数据使用侧重的方向也不断调整,以适应社区在不同阶段防控工作重点的转化。在1月23日~2月13日期间,由于绝大部分家庭居家防疫,因此大数据侧重于计算出门时长和频率等,反映居民家庭流动情况。2月14日开始,随着“三返”高峰的到来,电力大数据社区网格化防疫开始侧重于各街道、社区的当日返回家庭数量、尚未返回家庭数量,为社区提供验证的基础。这些取值模型、计算重点的转变都是为了让计算结果更精准更客观,能够适应新情况的进展。

不断进阶还是为了更好地辅助政府决策。电力大数据在此次疫情中发挥了不少作用,比如社区精准防疫,以及复工复产监测,甚至包括后来部分地区政府的电费专项补贴政策,也引入了复工电量比例作为参考依据。这种计入“KPI”的考核更体现出了对电力大数据的认可。

未来

小步快跑、迭代升级,这次电力大数据体现了明显的“互联网思维”:不断适应需求、解决新问题。

这次疫情对电力大数据来说,其实算得上一场“练兵”,从相对内向化到区域性再到全局性的数读,从基础的用电量到各种模型的衍生,必然还有很长的路要走、很多问题待解决。

就目前而言,有以下三个发力点。

第一,提高数据可视化和自动化

实际上,电网的终端采集装置已经实现了数据采集的自动化甚至可视化,但这只是一个起点。有了“数据池”下一步如何自动化地“连接”场景,是更大的一盘棋。

据了解,此次部分地区上下游行业间的关联,还停留在从Excel表格里“手动”“人肉”连连看的阶段,想知道某个行业上游复工情况,还需要再一一检索相关行业,就像在一座全电气化的房子里,想吃饭还需要生煤炉子。

第二,扩大数据协同范围

这次电力大数据的应用之一——省级全产业链关联分析值得肯定,但也要看出这次探索是“区域性”的。

现代产业链跨省、甚至全球化是常态。在2018年华为的核心供应商大会上,就有来自中国、日本、德国、美国、瑞士等多个国家的企业,涉及到中国的供应商也来自北京、江苏、广东、湖北、河南、山东、台湾、香港等多地。省级的全产业链关联分析图就出现了一些盲点。

“全局视角”需要更多地打破数据壁垒,扩大数据协同范围,共享互通。

第三,提高数据造假甄别能力和完善数据脱敏制度

随着复工加速,有的人担心复工复产率是否真实。这个问题的核心当然在于考核机制。但实际上,电力大数据在判断复工复产率上,只是辅助决策的依据之一,很多地区KPI的标准都综合考虑了水电气、GDP、财税、公安天眼人流研判等数据。

回归电力数据本身,是否有技术手段进行规避?比如是否可以通过分析用电曲线特征甄别造假数据?用节点分析代替全时分析?

另外,这次在电力大数据分析产业链复工复产上,有的地区只提供给政府,有的地区给企业开放了部分权限,但如果未来要常态化,必须解决数据的公开问题:哪些可以公布、哪些必须脱敏之后再公布、脱敏的标准等等。

这次疫情让很多人思考:我们需要建立什么样的“免疫系统”?

现代社会的运作方式决定了它需要抵御的“病毒”具有“现代性”特征:错综复杂、传播力强、交叉风险大,以及随时可能全球化的“蝴蝶效应”。

就这次应对措施来看,包括电力在内的众多大数据提供了可能性:能帮助我们拨开迷雾,精准防控,避免盲目管控;也让决策的艰难程度降低、结果更加科学合理。

但要建立与现代“病毒”相匹配的免疫力,大数据未来还有很多路要走。