數據要素賦能電力企業業務升級的探索與實踐

興勝利，何 平，顧楊青，白 銳，錢雪峰

(國網江蘇省電力有限公司蘇州供電分公司，江蘇 蘇州 215000)

0 引言

“十四五”時期，我國進入由工業經濟向數字經濟快速轉型的關鍵時期，數據上升為新的生產要素，數據要素價值釋放成為重要命題。數據要素作為一種全新的要素形態，有研究人員對數據要素的經濟學概念、特征和應用范圍進行了研究[1-3]。電網公司在十多年信息化建設的基礎上，已經具有海量豐富的電力數據，包括發用電企業的電力數據和發電企業的能耗數據、電力潮流分布數據等。目前，關于電力數據的研究多集中在電力大數據在細分領域的應用探究[4-10]，也有相關文獻研究分析了電力數據的要素屬性及對經濟高質量發展的促進作用[11-12]。但對電力數據的要素屬性及對電力企業拓展內外部業務的要素價值研究較少。本文結合數據要素的概念特征，系統梳理了電力數據的要素特征及電力數據要素賦能業務場景面臨的主要問題，以問題為導向，構建了數據要素賦能電力企業業務升級的發展框架。同時，結合蘇州供電公司充分挖掘數據要素驅動價值的具體實踐，為其他電力企業開展數據要素驅動業務創新提供參考。

1 電力企業數據來源與生產要素特征

1.1 電力企業數據來源

電力大數據是通過傳感器、智能設備、視頻監控設備、音頻通信設備、移動終端等各種數據采集渠道，收集到的海量結構化、半結構化、非結構化的業務數據集合，主要來源于發電、輸電、變電、配電、用電和調度等各環節，可分為電網運行數據、營銷數據和企業管理數據3類。電網運行數據主要包括設備檢測或監測、能量管理系統、配網管理系統、廣域量測管理系統、生產管理系統、電網調度管理系統、故障管理系統、圖像監控系統等數據。電力企業營銷數據主要包括營銷業務系統、電力銷售客戶服務系統、電能量計量系統、用電信息采集系統等產生的交易電價、售電量、用電客戶等數據。電力企業管理數據主要包括協同辦公系統、企業資源計劃系統(ERP)等產生的人力、財務和物質資源管理等數據。

1.2 電力大數據特征

從大數據本身特征來分析，電力大數據滿足大數據的5個特性：體積大(Volume)、數據類型多(Variety)、處理速度快(Velocity)、價值大(Value)和精確性高(Veracity)“5V”特征。

1.2.1 數據體量大

電力在生產、傳輸和管理過程中涉及的層面多，而電力數據涉及生產、傳輸、管理和使用全過程。常規的調度自動化系統包含數十萬個采集點；配用電、數據中心數據量將達到千萬級。

1.2.2 數據類型多

在電力企業生產運營的各個環節中，包含實時數據、歷史數據、文本數據、多媒體數據等多種類型的數據，每種類型的數據又可分為結構化、半結構化、非結構化數據。以非結構化數據為例，包括各變電站大量的視頻監控設備產生的視頻數據、客服與客戶溝通留下的語音數據、無人機巡檢產生的圖片數據、辦公系統流轉過程中的各種類型電子文件等。

1.2.3 數據處理及時性要求高

由于控制決策時效性的需要，電力數據分析一般需要達到秒級響應的速度。以電網運行控制領域為例，要求電力公司在幾分之一秒內完成數據收集、處理、分析和反饋，以支持控制決策。

1.2.4 數據價值密度低

在電力系統運維過程中，根據異常數據可對設備運行、故障、修復情況進行判斷，依靠大數據處理速度快速精確找到問題點，從而及時排查故障。但電網生產領域的檢測監測數據、電網運行數據，所采集的絕大部分都是正常數據，價值比較大的卻是極少量的異常數據，異常數據是狀態檢修的最重要依據。

1.2.5 實時精確性高

電力大數據通過智能電表等智能終端設備對電力系統運行進行在線監測和傳輸，可以實時準確地反映電網運行狀態，對電網運行進行診斷、優化和預測。

1.3 電力數據的生產要素特征

電力系統各個環節的運行數據及設備狀態在線監測數據帶來了海量數據傳輸和存儲問題，而且從發電、輸變電到用電環節，都需要對數據進行實時處理，借助電力大數據的分析技術從海量數據中找出潛在的模態和規律，為決策人員提供決策支撐，才能實現電力數據作為生產要素的核心作用。電力數據生產要素特征包含兩方面：一是能夠創造價值，二是賦能其他生產要素發揮出更大的效用。

電力數據生產要素作用的發揮需要大數據傳輸級存儲技術、實時數據分析級處理技術、網絡技術、大數據展示技術等關鍵技術的持續發展來支撐。

2 電力數據要素的價值化路徑

2.1 大數據在電力行業中的應用場景

大數據應用涉及電力企業的各個業務領域，包括電力的規劃、建設、運行、檢修、營銷、運監、企管、服務等方面。從應用場景看，可以大致分為：電力運維、電力交易、經營管理、安全管控、設備優化管理等。

(1)在電力運維場景下，大數據的應用主要集中在對電力設備的遠程、實時監控；機器人或無人機的智能巡檢；設備故障的智能分析與診斷。場景中涉及的技術以5G、物聯網、大數據、人工智能、云計算為主，更多的是多種技術的聯合應用，共同解決電力企業遇到的具體問題。

(2)在電力交易場景下，通過打造購、售電、檢修的一體化平臺，對用戶的用電量數據進行預測分析，調整發電量(需求響應)，進一步改善用戶的用電體驗，此外對電力稽查工作也有幫助。

(3)在經營管理場景下，通過建立相應的數字化平臺，針對電廠公司的設備、工程研發項目管理、日常報表管理、公司資產管理等具體場景，應用數字化技術進行集中管理，實現數據流和業務流的融合。

(4)在電力安全管控場景下，通過對設備進行狀態數據進行監控和傳輸，并通過人工智能技術相應的算法完成安全警告預測。此外，在人員安全管理、通信服務可靠性方面也有應用。

(5)在設備最優運行管理場景下，機器學習、大數據等技術也有著較為廣泛的應用?；趯祿拇罅坑柧?，提供設備最優狀態運行的參數，提高設備在工況下的工作效率。

從電力企業內外部環境與市場需求來看，電力數據應用正在向系統化、專業化和規?；较虬l展，電力大數據應用模式創新聚焦在用戶端、電網端、企業端和政府端(見圖1)。

圖1 電力大數據業務賦能場景框架

2.2 電力數據要素價值化路徑設計

在探索和實踐電力數據增值業務過程中，數據要素價值潛力尚未有效激活，還面臨部分數據質量較低，全業務流程、全生命周期數據管控能力不強；數據IT基礎設施網絡傳輸能力、數據存儲能力、數據處理能力、數據交換能力、數據展現能力以及數據互動能力不足；專業人員欠缺以及數據泄露、安全控制等挑戰。

從電力企業業務發展角度分析，業務數據化、數據價值化是提升電力企業發展競爭力的有力手段。首先，數據收集是數據要素最基礎的環節；其次，數據治理是提升數據要素質量、保證數據要素流通合法合規的關鍵環節。實現數據資產化實際上強調產品化、新業務和專業化運作，也就是以數據為主要內容和生產原料，打造數據產品，按照產品定義、研發、定價、包裝和推廣的套路進行商業化運作，把數據產品打造成能為企業創收的新興業務。數據資產化是發揮數據要素價值、培育數據市場的必經之路(見圖2)。

圖2 電力數據要素業務賦能路徑

3 蘇州供電公司推動數據要素價值釋放的實踐探索

國網江蘇省電力有限公司蘇州供電分公司堅持創新驅動，積極探索數據要素價值挖掘，創新業務模式。

針對蘇州工業園區傳統能源管理平臺在數據價值實現方面的數據覆蓋不全和數據維護困惑的短板，國網蘇州供電公司在蘇州工業園區打造了能源大數據中心，助力政府落實“雙控”指標，構建節能監管體系，促進企業提質降耗。中心負責接收、存儲、分析本地區重點用能單位能耗在線監測數據，為能耗監管職能部門、重點用能單位提供相關能源服務。對接國家平臺，按規范要求上報數據。中心以電氣、醫藥等行業重點用能單位為監測對象，接入水、電、氣、熱等多種能源數據，作為政府機構的監管助手，打造省地縣三級應用體系，助力政府全面把控用能情況。作為用能單位的專業管家，為企業定位用能水平，提供用能建議。

中心首先圍繞數據運營核心，組建高效的運營團隊，構建多主體共享的商業生態圈，并且通過網絡效應為多邊主體提供精準營銷和交易撮合服務，實現數據價值邏輯重構和放大。能源大數據中心應用架構針對不同的用戶角色和受眾層級分為6大部分：政府能效全景模塊、企業能效監測分析模塊、綜合能源管理模塊、綜合能源服務商場、社會公共服務應用模塊以及平臺運營模塊。

政府能效全景模塊：基于對天然氣、煤、電、水等多種能源供應、轉化、傳輸、消費各環節數據的統計，繪制工業園區級別能流圖，體現園區總體能源供需情況。按行業、區域、建筑類別、企業等層級開展多維度能效數據對比分析，全面掌握園區能效情況，開展橫向對標，理清高耗能、高排放對象，并將其作為監管重點，做到有的放矢?；陔娔苜|量監測，對于能源消耗異常的企業，進行預警提示(見圖3)。

圖3 園區電能質量監測

企業能效監測分析模塊：基于數據挖掘等技術，結合氣象數據、行業數據等外部數據，預測企業中長期電、水、氣、熱等多類能源需求，輔助企業優化能源采購策略、能源設施資產投資策略、能源網絡運行策略，提升能效管理水平(見圖4)。

圖4 園區企業設備能效動態分析

綜合能源服務商城模塊：綜合能源服務商城旨在為企業和綜合能源服務商搭建交易撮合平臺，是平臺實現商業化運營的重要一環。商城提供包括水、電、氣、熱各類能源相關的綜合能源服務產品在線化交易，同時提供精準營銷、企業評級以及金融服務等增值服務，加速供需雙方交易達成(見圖5)。

圖5 綜合能源服務商城平臺

能源大數據中心體現了蘇州供電公司推動數據價值化的探索實踐。實現了企業數據價值統一的創新，將區域企業能源、經濟數據有機統一規整至中心數據存儲單元，實現基礎企業信息庫，支撐各類能源、經濟、趨勢數據分析。通過打通能源壁壘、將數據資產有機增值，引入區域、行業、企業經濟數據，利用算法分析行業、企業能源利用、發展、提升趨勢，實現區域能源利用提升、行業趨勢評估、政策引導定位等維度價值提升。中心形成多能源、多維度數據基礎后，區域企業能源數據對齊，在電力數據看經濟、電力數據看能源、電力數據看服務等維度實現能源數據增值體現。

4 結語

電力數據要素的內涵打破電力發、輸、配、售不同階段的數據壁壘，數據范圍涵蓋電力生產運營全過程，可以對不同類型能源消耗、用電行為特征、電力供需形勢、用電企業經營趨勢等問題進行綜合預判，能夠顯著提高電力生產消費預測的準確性與及時性，服務政府科學決策、服務客戶智慧運營、服務電力企業提質增效精益管理。蘇州供電公司深挖數據要素價值，對外立足于服務政府決策、社會治理，支撐疫情防控和復工復產、住房空置率分析、環保監測、服務小微企業授信、電力看經濟等；對內立足于服務公司決策，服務部門管理和基層業務提升，在運營提質增效、設備缺陷識別、用戶行為分析等方面開展了積極的探索和實踐。

電力數據要素是一種生產性資源，為了更好地發揮電力數據要素的作用，還需要加強多方安全計算、隱私計算、聯邦學習等技術的引進和應用，依靠技術創新解決數據隱私、數據安全等難題。同時，還需要積極探索數據共享與數據市場建設，積極制定對外電力數據目錄、管理標準和服務標準、布局研究數據資產評價和變現模式，打造面向政府、企業和居民的數據運營和服務模式。