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寧夏電力科學(xué)研究院挖掘電力大數(shù)據(jù)應(yīng)用潛力服務(wù)寧夏發(fā)展

國(guó)家電網(wǎng)報(bào)發(fā)布時(shí)間:2022-03-30 15:13:52  作者:蔡建輝 馬瑞

  3月20日,寧夏電力科學(xué)研究院大數(shù)據(jù)技術(shù)研究專責(zé)劉佳和同事監(jiān)測(cè)分析寧夏回族自治區(qū)部分重點(diǎn)行業(yè)用電情況并出具報(bào)告,為政府部門科學(xué)決策提供參考。

  聚焦經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的重點(diǎn)領(lǐng)域,寧夏電科院深挖電力大數(shù)據(jù)潛力,以服務(wù)工業(yè)發(fā)展、助推鄉(xiāng)村振興、加強(qiáng)常態(tài)化碳排放監(jiān)測(cè)為目標(biāo),開發(fā)多元化數(shù)據(jù)產(chǎn)品,為政府部門精準(zhǔn)施策、科學(xué)治理提供參考。

  精準(zhǔn)預(yù)測(cè)規(guī)模以上工業(yè)增加值增速

  2020年10月份,在開展工業(yè)運(yùn)行電力大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上,寧夏電科院針對(duì)政府部門對(duì)工業(yè)發(fā)展情況的評(píng)估需求,專門開發(fā)了規(guī)模以上工業(yè)增加值增速預(yù)測(cè)模型。這個(gè)模型接入了寧夏規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)從2018年1月起的每月用電量數(shù)據(jù),結(jié)合政府部門公布的寧夏規(guī)模以上工業(yè)增加值增速數(shù)據(jù),運(yùn)用決策樹算法、隨機(jī)森林算法、支持向量機(jī)算法等7種回歸算法和模型融合方法,測(cè)算從每年1月至測(cè)算當(dāng)月的寧夏規(guī)模以上工業(yè)增加值增速。

  工業(yè)增加值增速實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)通常在月末公布,數(shù)據(jù)的時(shí)間范圍為當(dāng)年1月份至數(shù)據(jù)公布月份之前的一個(gè)月。通過這個(gè)模型,政府部門基本能提前20天了解工業(yè)企業(yè)運(yùn)行情況,并據(jù)此科學(xué)決策。

  自2020年10月至今,寧夏電科院每個(gè)月月末向政府相關(guān)部門報(bào)送運(yùn)行數(shù)據(jù)分析月報(bào),已累計(jì)報(bào)送18期,預(yù)測(cè)結(jié)果與政府部門公布的實(shí)際測(cè)算數(shù)據(jù)相比,誤差不超過1個(gè)百分點(diǎn)。

  2021年12月,寧夏電科院向自治區(qū)工信廳報(bào)送工業(yè)運(yùn)行電力大數(shù)據(jù)分析報(bào)告后,工信廳主要負(fù)責(zé)人對(duì)電力數(shù)據(jù)分析成果表示肯定:“電力數(shù)據(jù)真實(shí)可靠,分析有理有據(jù),結(jié)論很有參考價(jià)值。”

  今年年初開始,寧夏電科院根據(jù)政府部門分析煤炭、冶金、輕紡等自治區(qū)十大重點(diǎn)工業(yè)行業(yè)運(yùn)行情況的需求,持續(xù)優(yōu)化預(yù)測(cè)模型,不斷調(diào)整模型參數(shù)。目前,模型已接入相關(guān)企業(yè)2015年至今的運(yùn)行數(shù)據(jù),將進(jìn)一步提升重點(diǎn)工業(yè)行業(yè)的行業(yè)增加值增速預(yù)測(cè)精度。

  綜合分析用電數(shù)據(jù)助力鄉(xiāng)村振興

  在服務(wù)地方工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí),寧夏電科院主動(dòng)與自治區(qū)農(nóng)業(yè)農(nóng)村廳溝通,就防返貧、鄉(xiāng)村經(jīng)濟(jì)建設(shè)、新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體發(fā)展等方面開展分析,服務(wù)政府鞏固脫貧攻堅(jiān)成果,助力鄉(xiāng)村振興。

  2021年6月,寧夏電科院基于政府相關(guān)部門提供的寧夏脫貧戶信息,匹配其用電數(shù)據(jù),構(gòu)建疑似返貧識(shí)別模型。這個(gè)模型通過數(shù)據(jù)中臺(tái)獲取脫貧戶用電數(shù)據(jù),比對(duì)脫貧戶當(dāng)季度用電量與上年同期用電量、脫貧戶當(dāng)季度用電量與其所在行政村當(dāng)季每戶平均用電量,分箱處理脫貧戶當(dāng)季度停電天數(shù)數(shù)據(jù),并以這三個(gè)數(shù)值作為影響因子,綜合計(jì)算脫貧戶疑似返貧得分。如果得分低于預(yù)警值,說明脫貧戶返貧可能性較高。

  按照政府部門需求,寧夏電科院每季度生成并報(bào)送一次疑似返貧戶名單,為地方政府開展防返貧工作提供參考。

  同時(shí),寧夏電科院接入寧夏全境鄉(xiāng)村110萬余戶居民客戶、40萬余戶非居民客戶的用電數(shù)據(jù),以鄉(xiāng)村居民用電、產(chǎn)業(yè)用電、業(yè)擴(kuò)報(bào)裝、停電時(shí)間、清潔能源裝機(jī)容量等電力數(shù)據(jù)和鄉(xiāng)村居民可支配收入、農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格等外部數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),利用數(shù)據(jù)清洗轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù),構(gòu)建產(chǎn)業(yè)發(fā)展指數(shù)、供電保障指數(shù)和綠色用能指數(shù),綜合評(píng)估寧夏鄉(xiāng)村經(jīng)濟(jì)總體發(fā)展情況,服務(wù)政府部門綜合掌握鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)模及經(jīng)濟(jì)效益。

  在多項(xiàng)自治區(qū)農(nóng)業(yè)農(nóng)村方面的政策文件中,寧夏電科院提供的電力大數(shù)據(jù)評(píng)估結(jié)果和建議被采納,為政府部門鞏固脫貧攻堅(jiān)成果、制定農(nóng)業(yè)農(nóng)村方面相關(guān)政策提供了參考。

  今年,根據(jù)自治區(qū)農(nóng)業(yè)農(nóng)村廳對(duì)新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體發(fā)展的評(píng)估需求,寧夏電科院在國(guó)網(wǎng)寧夏電力有限公司的指導(dǎo)下,對(duì)已完成用電信息匹配的900余戶家庭農(nóng)場(chǎng)和2000余戶農(nóng)業(yè)合作社開展用電監(jiān)測(cè)工作,分析用電異常情況,并將每月形成的月報(bào)報(bào)送至政府相關(guān)部門,輔助其核查詳情,及時(shí)精準(zhǔn)幫扶有困難的經(jīng)營(yíng)主體,為政府部門推動(dòng)鄉(xiāng)村新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供數(shù)據(jù)支撐。

  每日更新區(qū)域、重點(diǎn)行業(yè)及企業(yè)碳排放數(shù)據(jù)

  2022年1月,寧夏電科院基于電力生產(chǎn)、交易、消費(fèi)環(huán)節(jié)數(shù)據(jù),依托能源大數(shù)據(jù)中心構(gòu)建“電力大數(shù)據(jù)看雙碳”模塊,為寧夏落實(shí)碳達(dá)峰碳中和目標(biāo)、促進(jìn)全社會(huì)綠色低碳發(fā)展提供技術(shù)支持和數(shù)據(jù)參考。寧夏電科院參照碳排放測(cè)算領(lǐng)域通用的排放因子法,構(gòu)建“電碳”算法模型并將其用于“電力大數(shù)據(jù)看雙碳”模塊,實(shí)現(xiàn)對(duì)寧夏5個(gè)地市,能源、工業(yè)等6個(gè)重點(diǎn)行業(yè)及企業(yè)碳排放數(shù)據(jù)的每日更新。

  “打開能源大數(shù)據(jù)中心的‘電力大數(shù)據(jù)看雙碳’模塊,我們能直觀看到寧夏區(qū)域用電、重點(diǎn)行業(yè)用電等多個(gè)方面的碳排放情況,還可以按照重點(diǎn)行業(yè)分類,查看這個(gè)行業(yè)中碳排放量排名前20的企業(yè)。結(jié)合時(shí)間段、企業(yè)類型等特點(diǎn),我們還可以綜合分析研究區(qū)域、行業(yè)、企業(yè)的碳排放特征,有針對(duì)性地采取措施。”寧夏電科院電力物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)中心負(fù)責(zé)人閆振華介紹。

  “摸清碳排放‘存量賬’,算好碳排放‘增量賬’,才能更好地助力自治區(qū)能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化。通過‘電力大數(shù)據(jù)看雙碳’,我們能快速掌握全區(qū)碳排放情況,從能源供需兩側(cè)出發(fā),落實(shí)碳排放管控目標(biāo)。”寧夏回族自治區(qū)政府相關(guān)部門負(fù)責(zé)人說。

  今年,圍繞服務(wù)碳達(dá)峰碳中和目標(biāo),寧夏電科院將加強(qiáng)服務(wù)政府科學(xué)治理,匯聚融合煤炭、石油、天然氣等多種能源數(shù)據(jù),確定72個(gè)能源消耗碳排放因子,構(gòu)建多類型能源碳排放測(cè)算模型,進(jìn)一步提升碳排放測(cè)算精準(zhǔn)度。(蔡建輝 馬瑞)

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