新形势下迫切需要深化大数据应用
开展大数据应用是能源电力企业服务数字中国建设、推动数字经济发展的担当之举；是应对外部环境不确定性、推动提质增效的必由之路；是拓展新兴业务、打造增长新动能、培育可持续竞争力的迫切需要。
近年来，数据作为一种关键生产要素，正向经济社会各领域加速渗透。“新基建”部署为大数据应用提供了良好的软硬件基础。大型国有能源电力企业掌握着海量、高价值的数据资源。充分发挥数据要素的基础资源和创新引擎作用，有利于推动能源电力行业数字化转型，服务数字经济发展，助推国家治理体系和治理能力现代化。
当前，外界环境的不确定性给企业运营带来更大挑战。大数据应用具有识别、预测复杂问题的能力，可以为企业提供有效的认识论、方法论和工具。能源电力企业将大数据应用与运营管理深度融合，可推动内部管理流程重塑，撬动机制转型变革，构建数据驱动的发展模式。
应用大数据还能够打造以数据要素为核心的数字经济新商业模式，培育新的利润增长点。能源电力企业围绕运营主业，依托数据资源的共享和开放，可吸纳更多的利益相关方参与，共建数字生态圈，形成可持续竞争力。
规划大数据应用业务应聚焦三大领域
为了更好地发挥数据要素的作用，大数据应用必须向系统化、专业化、规模化方向发展。从能源电力企业内外部环境与市场需求来看，大数据应用围绕其在存量优化、增量创新、公益服务三方面发挥的作用，应聚焦赋能提质增效、赋能业务发展、服务国家治理三大领域开展业务规划。
●开展赋能提质增效的典型场景应用，推动流程贯通、数据共享和基础治理，提升企业运营管理能力
能源电力企业紧密结合企业运营管理的实际业务需求开展大数据应用，全面服务企业运行优化、支撑资产管理高效、推动经营业绩优秀等，可实现对企业状况的超前、全息、立体化感知，打造数据驱动的企业运营新模式。
以电力大数据服务配电网停电计划优化为例，建立综合考虑社会效益、经济效益及企业效益等的多目标优化模型，以重大活动、气象气候、项目投运、检修计划等作为边界条件，并基于电网拓扑、供电质量、客户投诉、停电检修时长等建立配电网供电能力模型、客户停电检修损失模型和容忍度模型，可为电网企业制订停电检修计划提供科学量化依据，提高客户满意度和供电可靠性。
●开展赋能业务发展的典型场景应用，融合产业上下游数据，支撑新兴业务发展，推动能源生态圈融通
大数据应用已成为推动业务、业态、模式创新的重要方式之一。国内外能源企业开始探索能源电力大数据在智慧家居、综合能源服务、电力大数据金融等领域的业务创新，从传统的提供能源商品转变为提供能源大数据服务，连接产业链上下游，拓展生态边界，打造新增长点。
例如多地推行的电力大数据征信业务：电网企业利用企业用电数据、违约用电和电费收交等信息，开展电力视角企业信用评价，积极对接各类金融机构需求，探索建立商业合作模式，开展企业信贷评级和额度评估；基于企业容量状态、用电量、违约用电、上下游用电情况等数据，分析企业运营风险，服务金融机构对已贷款客户进行贷后预警。
●开展服务国家治理的典型场景应用，加强政企联动和外部合作，挖掘应用场景，培育高价值产品和服务
能源电力大数据可以从经济、环境、人口、交通、城市等不同视角切入分析，从侧面反映社会生产生活的方方面面，发挥服务经济发展、社会治理和民生改善的潜在价值。以电力大数据服务环保为例，电网企业紧扣污染防治攻坚战的要求，依托电力大数据分析重点企业、重点行业及重点区域的污染情况和用能情况，反映企业排污情况，帮助政府部门实现对污染治理的不间断监测。
把握发展新趋势，培育大数据应用关键能力
能源电力大数据应用的“时”和“势”正在发生变化，单一、零散的数据分析应用正向规模化、融合化、产业化应用开发转变。面向“十四五”，能源电力企业应把握发展新趋势，培育大数据应用关键能力。
●“十四五”期间能源电力大数据发展新趋势
能源与数据融合成为新型能源运营与服务的未来。在能源流与数据流融合的必然趋势下，大数据的分析应用也将成为能源运营服务的重要基础，推动能源电力服务向更绿色、安全、高效和人性化的方向发展。“十四五”期间，对大数据分析应用的水平不仅体现能源电力企业的创新能力，也影响着能源产业及上下游企业的降本增效能力。
能源电力大数据将成为能源领域创新基础平台。随着技术的不断发展，大数据应用的技术门槛会不断降低。“十四五”期间，越来越多的一线工作者将参与能源电力大数据应用，大数据的基础资源作用和创新引擎作用会持续放大。
随着各类数据安全技术的突破，多源数据融合将成为未来发展的必然趋势。能源电力数据将与交通、安防、通信运营商等数据建立安全可信的共享机制。“十四五”期间，能源电力大数据将基于多源融合数据不断创造新业务、新业态，并在扶贫、就业、环保等领域发挥更大价值。
●能源电力企业未来应重点培育三大能力
补齐数据汇聚能力的短板。“十四五”期间，数据汇聚是实现大数据应用向纵深突围的关键。能源电力企业需针对数据汇聚能力的短板，加强底层数据的广泛互通和深度融合。建议能源电力企业以应用为导向，借助数据中台、数据目录、数据标准等工具，实现企业内部数据资源的有序共享和外部数据资源的按需接入，推动多源数据的汇聚融合、统筹管理。
分析应用能力成为培育重点。分析应用能力主要包括统计分析、机器学习、深度学习三个层级，是企业从海量数据中发现有用信息的关键能力。“十四五”期间，因地制宜开展分析应用，明确工具技术的开发或引进策略，是企业培育大数据分析应用能力的重点。建议能源电力企业加大统计分析类成熟商业化软件工具的部署应用力度，推动机器学习算法库、模型库、训练库的统一建设，加快产业应用、商业应用的实战检验和迭代创新，瞄准复杂性强、不确定性大的应用需求，加强产学研联合攻关，推进重点领域深度学习算法的并行化设计及应用研究。
技术支撑能力亟须迭代升级。技术支撑能力是以“数据+算法+算力”为核心要素的技术体系经系统集成后的效能展现。“十四五”期间，能源电力大数据应用对技术开放性和易用性的要求进一步提升，数据在线、算法在线、算力在线是技术支撑能力建设的着力点。建议能源电力企业打造更易用的、智能平台化的大数据技术支撑体系，为分析人员提供一站式便捷服务，形成可复用、可组合的技术支撑模块，并加强先进技术吸收和原有技术更新迭代。
（作者单位：国网能源院能源数字经济研究所）
