電網企業數據資產發展現狀及應用價值分析

林震宇

電網企業利用大數據等手段變革原有的業務模式，融入數字化發展成為趨勢。通過分析國內電網企業數據資產的發展現狀發現，數據資產價值主要體現在電網監測及維護、改善運營效率和用戶體驗以及降低維修成本等方面。電網企業數據資產價值的挖掘存在較多的問題和挑戰，這些問題的解決需要多方合作，最大限度地挖掘和利用電網企業的數據資產，營造高度繁榮的數據要素市場，最終促進數字經濟的創新發展。

一、引言

2020年4月，中共中央、國務院發布《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》，正式將數據明確為新型生產要素，并強調要加快數據要素市場的培育。隨后，國家在《中華人民共和國國民經濟與社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》中強調，要迎接數字時代的到來，激活數據要素的潛能，加快數字經濟、數字社會、數字政府的建設，通過數字化轉型來變革生產方式、生活方式以及治理方式。數據資產化作為數據要素市場化配置的前提，是發展數字經濟的關鍵，也將會為我國經濟高質量發展帶來巨大“數字紅利”。對于電網企業而言，其擁有海量數據資源，但由于自然壟斷性質，大部分數據資源并未得到充分利用，一定程度上導致了資源的浪費。因此，探討如何將電網企業數據資產資源轉化為數據資產價值具有一定的現實意義。

二、國外電網企業數據資產應用分析

美國的電力系統建立時間較早，使用周期較長，當前正面臨著設備和基礎設施老化等問題。據美國官方統計，每年因停電和供電質量事件而產生250～1800億美元的損失。因此，美國能源部制定了Grid2030計劃，以推進美國電網系統的升級。Grid2030計劃主要包括三個部分：國家電力“主干網”、地方配電系統以及區域互聯網。美國通過Grid2030計劃中的國家電力主干網收集了不同區域電力公司的服務覆蓋范圍、用戶數量以及服務和定價水平等數據。同時，計劃中的地方配電系統可利用智能電表實時檢測用戶的使用數據，例如實時電流和用電功率與某個時間段的用電量等。電力大數據的有效利用能夠開發出新的增值服務，提升企業價值和創新能力。隨著智能電網的建設和大數據、云計算技術的發展，較多美國電力公司開始對一些電力數據進行價值挖掘，并且利用數據價值實現了經濟價值，完成了部分數據的資產化過程。目前美國電力公司數據資產的價值主要體現在以下三個方面。

（一）電網監測及維護

Enphase Energy（美國Enphase 能源股份有限公司）每天從分布在80個國家的25萬個系統中收集大約2.5TB容量的數據，通過收集上來的數據能夠檢測發電設施狀況，及時安排遠程維護服務，以保證電網的安全運作。在美國電力有限公司的資產健康中心里，數據分析師通過應用程序將設備生成的運行信息與傳感器收集的數據相結合，通過大數據監控設施的實時狀況。

（二）提高效率，增強體驗效果

大數據的合理運用能提高運營效率、改善客戶體驗。具體而言，電力公司通過大數據技術提高了產品收益率、增強了電網管理水平、提升了需求預測的準確度以及優化了資產管理。同樣，數據分析可以幫助企業管理客戶資源，改善用戶體驗。例如美國海灣電力公司就運用數據分析，精準發現臨時停電情形中恢復供電時間與用戶對于恢復供電的預期之間存在一定的關系，而且可以量化，具體來說，恢復供電時間比用戶預期早十分鐘，就能獲得最高的用戶滿意度。這意味著，電力企業可以根據這些數據改善用戶體驗。

（三）降低維修成本

公共服務電力和燃氣公司（PSE&G）是美國最大電力服務公司，PSE&G為了維修、更換線路以及維護變壓器等資產，專門建立一種計算機維護管理系統以提供技術上的支持。該系統根據對變壓器的評估，可以分析出可燃氣體變化率、濕度、冷卻性能和介電強度等多種因素并生成設備評估分數，管理者通過考慮設備評估分數和使用年限等其他因素確定變更變壓器的時間。此外，PSE&G利用先進的分析技術對傳感器各項指標進行實時追蹤，有助于企業在出現故障之前及時發現和解決問題，該項功能通過避免設備故障而節約了數百萬美元。

美國電力公司已經開始利用數據謀取額外收入，但是都是通過提高需求側響應水平、降低故障成本來實現的，而且電力交易數據、電力公司的運營數據以及發電站的發電數據這三類數據并未得到充分的應用。未來電力市場系統將會對全美電力交易數據進行大批量的快速加工，為各大電力公司提供有價值的信息。美國智能電網將會在政府部門的領導下，通過收集和處理電力公司運營數據和發電站數據，提高電力資源在全國范圍內的分配效率，避免因生產經營事故而出現區域性停電的狀況。值得注意的是，美國電力公司尚處在數據資產化初期，雖然部分數據資產已取得經濟價值，但是與有形資產相比，數據資產在轉變為經濟資產階段存在較多限制。目前還缺乏將電力數據資產與有形資產整合到一個資產系統中進行管理的成功案例。

三、國內電網企業數據資產發展現狀

大數據技術的發展和電力行業大數據技術應用不僅推動了電網企業數字化發展和轉型，也為傳統行業大數據技術和行業數據資源的開發利用提供了經驗和有價值的借鑒。我國目前電網企業數據資產發展主要體現在以下幾個方面。

（一）數據資產支撐性基礎設施建設現狀

2019年3月，國網大數據中心正式成立，截止到2019年底，已接入公司13.6萬張數據表。另外，數據中臺是電力物聯網的數據樞紐，是數據匯集中心、數據資產轉化中心、數據價值挖掘中心，也是電網企業實現數字化轉型的重要引擎。國網數據中臺圍繞“打通、整合、共享”，對企業數據資產進行整合和分析，為前臺提供數據資產、數據監測和分析等服務，滿足橫向跨專業間、縱向不同層級間數據共享、分析挖掘和融通需求（羅強，2020）。

（二）數據資產服務型業務平臺發展現狀

電網企業利用互聯網模式，創建了“網上國網”“數智國網”以及線上產業鏈金融等平臺。通過這些平臺，電網企業可以收集各種數據，還可以為平臺用戶提供個性化的產品和服務，從而實現數據資產的經濟功能。對于電網企業內部業務而言，其數據產品和服務主要運用于電網規劃設計、電網運營監測以及運營服務定制。在向外部提供增值服務方面，電網企業在電力大數據的基礎上，開發了“電力經濟指數”“商圈人氣指數1號”“企業復工電力指數”等數據產品和服務，為企業或政府部門提供決策依據。另外，國網“電e貸”有效地將電力數據與金融業相結合，為企業或個人提供電力助貸業務。

四、電網企業數據資產價值分析

（一）數據資產的可計量性

電網企業數據資產符合資產確認的相關條件。首先，與互聯網、物聯網等渠道獲取的數據而言，電網企業所擁有的用電數據產權更加清晰；其次，電網企業可通過租售數據或信息模式、提供個性化產品或服務等方式直接獲取經濟效益；最后，歷史成本、重置成本、可變現凈值、未來現金流量現值和公允價值是會計要素的五種計量屬性，可簡單概括為投入價值和產出價值；對于電網企業數據資產而言，其產出價值遠遠高于投入價值，而產出價值更適合數據資產的計量。尤其是產出價值中的未來現金流量現值，這一計量屬性更能直接體現出數據資產的“潛在價值”，是衡量數據資產更為理想的計量單位。另外，目前對數據市場初始計量方法包括市場法、成本法以及收益法等（呂慧等，2023）。市場法是指通過對比被評估資產與近期出售類似資產的差異，并對類似的市場價格進行調整，從而確定被評估資產價格的一種資產評估方法。隨著電網企業數據價值的發現與挖掘，市場上關于數據資產的交易也愈加頻繁，從而可根據影響大數據價值的因素，量化差異并判斷出數據價值，進而為利用市場法評估數據資產提供了可能。成本法也稱重置成本法，指的是依據被評估資產的現時重置成本扣除各項損耗而確定被評估資產價值的方法。電網企業數據的成本主要是由信息系統的建設費用和運營維護費用構成；建設費用一般包括人工費用、材料費用和間接費用等，運營維護費用是由監測和管理數據資產而產生的業務費用以及維護數據資產臺賬產生的技術運維費用所組成。電網企業可根據專家意見對建設費用和運維費用進行評估，從而計算出數據資產成本評估得分情況。收益法具體指將數據資產產生的未來收益折算成現值，具體而言，對電網企業通過出售或租賃數據資產等方式而產生的未來價值進行評估。

（二）數據資產的價值應用

電網企業擁有海量的數據資產，并能夠提供種類較多的產品與服務，將來電網企業的數據價值將會得到充分的挖掘與應用。本文從客戶服務和生產運營兩個角度探討國內電網企業數據資產價值的應用情況。

1.客戶服務領域

網絡技術以及物聯網等新技術有力地推動了電力行業大數據價值的挖掘，從而提高生產力和客戶服務水平。例如，社會各個行業或單位會隨著5G網絡的普及而增加對智能用電水平的需求。未來電網與客戶將會形成一種基于電能產品交易的高頻互動關系，這種互動關系會為電網企業提供更加龐大的與客戶相關的數據資產。分析和挖掘與客戶相關的數據資產，有助于電網企業提高運營效率和客服體驗水平。如通過研究客戶消費偏好，電網企業可以知道客戶在每個時間段的用電量，從而推出哪些區域的客戶在哪個時間段用電量較多以及哪些區域客戶對停電更加敏感。另外，電網企業可以將客戶數據應用于生產過程或者日常生活中，如利用智能電表對家電耗電量進行排名并反饋給客戶。

2.生產運營領域

電網企業數據在生產運營領域同樣存在很大的利用價值。例如，電網企業通過監測生產運行過程中生成的數據，可以實時評估變壓器的健康狀況，避免因變壓器損壞而出現生產停滯的事件。同時，電網企業可根據配變負荷管理終端采集的電量數據和配變下每個用戶分表采集的電量數據，構建數學模型，判斷不同用戶在分表上使用的差異，從而實現按需表計輪換或者檢修來取代傳統的強制輪換方式，在一定程度上控制了電網企業的生產成本。

（三）數據資產價值的實現

實現數據資產價值的前提是數據的流通功能，而數據價值實現的最終途徑是數據的增值業務。因此，本文從電網企業數據流通模式和數據增值業務兩個維度分析數據資產價值的實現途徑。

1.數據資產的流通模式

對于電網企業數據而言，其在流通的過程中必然會涉及到數據購買方。數據購買方主要是指對電網數據資產存在需求且通過付費的方式獲取電網企業數據產品或者服務，主要包括政府購買者和企業購買者。對于政府購買者而言，其購買電網數據的目的更多在于為制定相關政策提供數據依據；而企業購買者傾向于利用數據來獲取對自身更加有益的經濟價值。由于電網企業原有的數據庫并不能完全兼容目前使用的數據流通工具，導致數據不易于整合應用且不能滿足不同購買者的需求。再加上當前電網企業數據發布時間不及時、數據檢索較繁瑣，致使出現數據不合需求的情況。因此，在未來數據流通的過程中，電網企業應不斷改進數據分類工作，提升數據質量，以滿足不同購買者的不同需求，同時又要保障電網企業核心數據不被侵占。

2.數據資產的增值業務

根據國家電網發布的《泛在電力物聯網白皮書2019》可將電網企業數據增值業務大致劃分為兩種：一種是基于電能及相關新能源數據直接設計而成的電力數據產品；另一種是通過加工處理電力數據為金融信貸服務的電力金融產品。對于電網企業數據增值業務而言，其可以通過消費者使用業務的功能而產生較大的付費意愿，從而獲取收益。同時，也可通過為增值業務平臺的用戶提供服務，并與第三方企業合作，以賺取利潤。

結語：

目前全球正在邁入數字經濟時代，數字經濟加快了傳統經濟發展模式的轉型。對于電網企業來說，應盡早利用大數據等手段變革原有的業務發展模式，從而順應和融入數字化發展趨勢。本文主要探討了國內電網企業數據資產的現狀以及價值挖掘的可能性。首先，以美國電網企業數據資產價值應用為例，發現其價值主要體現在電網監測及維護、改善運營和用戶體驗以及降低維修成本上；其次，從數據資產支撐性基礎設施建設和數據資產服務型業務平臺兩個角度探討了國內電網企業數據資產的發展現狀；最后，從數據資產的可計量性、應用領域以及實現途徑方面對電網企業數據資產價值進行了分析。本文認為，對電網企業數據資產價值的挖掘存在較多的問題和挑戰。例如，數據權屬分類和確權方法并不清晰，“數權體系”并未正式確立。同時，國內關于數據相關法律法規仍需進一步完善。另外，關于數據資產價值評估方法并沒有完全統一，急需通用和落地的評估方法。總而言之，這些問題和挑戰需要法律、財務以及各行各業的共同合作，最大限度地挖掘和利用電網企業的數據資產，營造高度繁榮的數據要素市場，促進數字經濟的創新發展。