近日，一份名為《四川省企業(yè)復(fù)工復(fù)產(chǎn)電力指數(shù)監(jiān)測(cè)日?qǐng)?bào)》的分析報(bào)告，為政府掌握企業(yè)復(fù)工復(fù)產(chǎn)情況和疫情防控提供了很有價(jià)值的決策參考。該報(bào)告由國(guó)網(wǎng)四川省電力公司利用全省各行業(yè)、各地區(qū)數(shù)十萬(wàn)用戶(hù)的用電大數(shù)據(jù)，分析全省企業(yè)用電情況，形成企業(yè)復(fù)工電力指數(shù)。除此之外，電力大數(shù)據(jù)還可以用來(lái)監(jiān)測(cè)新冠肺炎定點(diǎn)收治醫(yī)院用電負(fù)載、小區(qū)人員流動(dòng)等情況，助力精準(zhǔn)施策、科學(xué)防疫。
2月16日各市(州)復(fù)產(chǎn)情況分布圖
“企業(yè)復(fù)工電力指數(shù)，是電網(wǎng)企業(yè)通過(guò)采集每天企業(yè)生產(chǎn)的用電量數(shù)據(jù)，與企業(yè)歷史上正常生產(chǎn)時(shí)的日均用電量比較，并用大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、計(jì)算形成的指數(shù)，既能客觀準(zhǔn)確地反映哪些企業(yè)復(fù)工，又能反映復(fù)工企業(yè)恢復(fù)了多少的產(chǎn)能?！眹?guó)網(wǎng)四川省電力公司營(yíng)銷(xiāo)部副主任殷科介紹。
據(jù)了解，國(guó)網(wǎng)四川電力通過(guò)不同維度進(jìn)行全省復(fù)工復(fù)產(chǎn)率電力指數(shù)分析，一是分行業(yè)類(lèi)別分析，對(duì)大工業(yè)用電的八大行業(yè)和一般工商業(yè)用電的四大行業(yè)進(jìn)行詳細(xì)分析，便于政府了解各行業(yè)復(fù)工復(fù)產(chǎn)情況。二是分地區(qū)進(jìn)行分析，準(zhǔn)確對(duì)省、市、縣三級(jí)的復(fù)工復(fù)產(chǎn)情況分析，以了解各市州、區(qū)縣復(fù)工復(fù)產(chǎn)情況。
例如，2月15日0時(shí)至24時(shí)，全省共監(jiān)測(cè)10千伏及以上高壓供電企業(yè)113128戶(hù)，復(fù)工76253戶(hù)，較前日增加1359戶(hù)，復(fù)工率為67.4%，復(fù)產(chǎn)率為56.22%.而通過(guò)分地區(qū)來(lái)看，省內(nèi)阿壩、廣元、攀枝花、自貢、涼山等市州復(fù)工企業(yè)超過(guò)了7成。
“用電數(shù)據(jù)不會(huì)‘說(shuō)謊’，目前我們掌握的數(shù)據(jù)顯示：我省企業(yè)生產(chǎn)能力正在有序恢復(fù)?！币罂平榻B。
據(jù)了解，電力大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)來(lái)源是用電信息采集系統(tǒng)。該大數(shù)據(jù)可以分行業(yè)、分地區(qū)、分層級(jí)開(kāi)展企業(yè)復(fù)工復(fù)產(chǎn)率電力指數(shù)分析，對(duì)零售、餐飲、批發(fā)、快遞、金融、電信等與百姓民生密切關(guān)聯(lián)的行業(yè)開(kāi)展跟蹤監(jiān)測(cè)，形成企業(yè)復(fù)工復(fù)產(chǎn)率、大中型和小微商業(yè)景氣指數(shù)、住宅小區(qū)人員流動(dòng)情況等定量結(jié)論。
全省10千伏及以上企業(yè)2月11日以來(lái)復(fù)工復(fù)產(chǎn)走勢(shì)
截至目前，四川省電力大數(shù)據(jù)已實(shí)現(xiàn)11.31萬(wàn)戶(hù)工商業(yè)用戶(hù)用電數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集，系統(tǒng)日累計(jì)處理數(shù)超過(guò)據(jù)3億條。
同時(shí)，國(guó)網(wǎng)四川電力還對(duì)全省近200家新冠肺炎定點(diǎn)收治醫(yī)院的用電情況進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，一旦發(fā)生負(fù)載過(guò)重等有可能引發(fā)停電的隱患，該公司將通過(guò)大數(shù)據(jù)及時(shí)研判，及時(shí)派出電力應(yīng)急人員處排除隱患，全力保障醫(yī)院用電無(wú)憂(yōu)。
而電力大數(shù)據(jù)還可以應(yīng)用于基層社區(qū)人員管控工作中。針對(duì)成都地區(qū)54個(gè)涉疫小區(qū)72574戶(hù)居民用電情況，建模分析外出返家情況，形成社區(qū)住戶(hù)疑似流動(dòng)排查表。
例如，成都某涉疫小區(qū)，電力大數(shù)據(jù)分析顯示：該小區(qū)有36戶(hù)住宅長(zhǎng)期空置，2月4日發(fā)生3戶(hù)流入， 2月11日有3戶(hù)流出。這樣就可以有效提升社區(qū)和物業(yè)的排查效率?！爱?dāng)然，我們也將按照國(guó)家有關(guān)法律保障用電客戶(hù)的隱私，杜絕個(gè)人信息的泄露?！眹?guó)網(wǎng)四川省電力公司互聯(lián)網(wǎng)部數(shù)據(jù)采集與管理處處長(zhǎng)徐厚東說(shuō)。(圖片由國(guó)網(wǎng)四川省電力公司提供)
評(píng)論