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          面向“十四五” 能源電力企業應深化大數據應用

          發布日期:2021/4/12 16:04:03
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          核心提示:大數據應用成效已成為衡量現代企業國際競爭力和綜合實力的重要評價標準之一。能源電力企業創新開展大數據應用,對服務政府精準施策和行業有序發展、推動自身精益管理和提質增效具有重大意義。面向“十四五”,能源電力企業應把握大數據發展新趨勢,重點培育數據匯聚、分析應用、技術支撐能力。

          新形勢下迫切需要深化大數據應用

          開展大數據應用是能源電力企業服務數字中國建設、推動數字經濟發展的擔當之舉;是應對外部環境不確定性、推動提質增效的必由之路;是拓展新興業務、打造增長新動能、培育可持續競爭力的迫切需要。

          近年來,數據作為一種關鍵生產要素,正向經濟社會各領域加速滲透?!靶禄ā辈渴馂榇髷祿锰峁┝肆己玫能浻布A。大型國有能源電力企業掌握著海量、高價值的數據資源。充分發揮數據要素的基礎資源和創新引擎作用,有利于推動能源電力行業數字化轉型,服務數字經濟發展,助推國家治理體系和治理能力現代化。

          當前,外界環境的不確定性給企業運營帶來更大挑戰。大數據應用具有識別、預測復雜問題的能力,可以為企業提供有效的認識論、方法論和工具。能源電力企業將大數據應用與運營管理深度融合,可推動內部管理流程重塑,撬動機制轉型變革,構建數據驅動的發展模式。

          應用大數據還能夠打造以數據要素為核心的數字經濟新商業模式,培育新的利潤增長點。能源電力企業圍繞運營主業,依托數據資源的共享和開放,可吸納更多的利益相關方參與,共建數字生態圈,形成可持續競爭力。

          規劃大數據應用業務應聚焦三大領域

          為了更好地發揮數據要素的作用,大數據應用必須向系統化、專業化、規?;较虬l展。從能源電力企業內外部環境與市場需求來看,大數據應用圍繞其在存量優化、增量創新、公益服務三方面發揮的作用,應聚焦賦能提質增效、賦能業務發展、服務國家治理三大領域開展業務規劃。

          ●開展賦能提質增效的典型場景應用,推動流程貫通、數據共享和基礎治理,提升企業運營管理能力

          能源電力企業緊密結合企業運營管理的實際業務需求開展大數據應用,全面服務企業運行優化、支撐資產管理高效、推動經營業績優秀等,可實現對企業狀況的超前、全息、立體化感知,打造數據驅動的企業運營新模式。

          以電力大數據服務配電網停電計劃優化為例,建立綜合考慮社會效益、經濟效益及企業效益等的多目標優化模型,以重大活動、氣象氣候、項目投運、檢修計劃等作為邊界條件,并基于電網拓撲、供電質量、客戶投訴、停電檢修時長等建立配電網供電能力模型、客戶停電檢修損失模型和容忍度模型,可為電網企業制訂停電檢修計劃提供科學量化依據,提高客戶滿意度和供電可靠性。

          ●開展賦能業務發展的典型場景應用,融合產業上下游數據,支撐新興業務發展,推動能源生態圈融通

          大數據應用已成為推動業務、業態、模式創新的重要方式之一。國內外能源企業開始探索能源電力大數據在智慧家居、綜合能源服務、電力大數據金融等領域的業務創新,從傳統的提供能源商品轉變為提供能源大數據服務,連接產業鏈上下游,拓展生態邊界,打造新增長點。

          例如多地推行的電力大數據征信業務:電網企業利用企業用電數據、違約用電和電費收交等信息,開展電力視角企業信用評價,積極對接各類金融機構需求,探索建立商業合作模式,開展企業信貸評級和額度評估;基于企業容量狀態、用電量、違約用電、上下游用電情況等數據,分析企業運營風險,服務金融機構對已貸款客戶進行貸后預警。

          ●開展服務國家治理的典型場景應用,加強政企聯動和外部合作,挖掘應用場景,培育高價值產品和服務

          能源電力大數據可以從經濟、環境、人口、交通、城市等不同視角切入分析,從側面反映社會生產生活的方方面面,發揮服務經濟發展、社會治理和民生改善的潛在價值。以電力大數據服務環保為例,電網企業緊扣污染防治攻堅戰的要求,依托電力大數據分析重點企業、重點行業及重點區域的污染情況和用能情況,反映企業排污情況,幫助政府部門實現對污染治理的不間斷監測。

          把握發展新趨勢,培育大數據應用關鍵能力

          能源電力大數據應用的“時”和“勢”正在發生變化,單一、零散的數據分析應用正向規?;?、融合化、產業化應用開發轉變。面向“十四五”,能源電力企業應把握發展新趨勢,培育大數據應用關鍵能力。

          ●“十四五”期間能源電力大數據發展新趨勢

          能源與數據融合成為新型能源運營與服務的未來。在能源流與數據流融合的必然趨勢下,大數據的分析應用也將成為能源運營服務的重要基礎,推動能源電力服務向更綠色、安全、高效和人性化的方向發展?!笆奈濉逼陂g,對大數據分析應用的水平不僅體現能源電力企業的創新能力,也影響著能源產業及上下游企業的降本增效能力。

          能源電力大數據將成為能源領域創新基礎平臺。隨著技術的不斷發展,大數據應用的技術門檻會不斷降低?!笆奈濉逼陂g,越來越多的一線工作者將參與能源電力大數據應用,大數據的基礎資源作用和創新引擎作用會持續放大。

          隨著各類數據安全技術的突破,多源數據融合將成為未來發展的必然趨勢。能源電力數據將與交通、安防、通信運營商等數據建立安全可信的共享機制?!笆奈濉逼陂g,能源電力大數據將基于多源融合數據不斷創造新業務、新業態,并在扶貧、就業、環保等領域發揮更大價值。

          ●能源電力企業未來應重點培育三大能力

          補齊數據匯聚能力的短板?!笆奈濉逼陂g,數據匯聚是實現大數據應用向縱深突圍的關鍵。能源電力企業需針對數據匯聚能力的短板,加強底層數據的廣泛互通和深度融合。建議能源電力企業以應用為導向,借助數據中臺、數據目錄、數據標準等工具,實現企業內部數據資源的有序共享和外部數據資源的按需接入,推動多源數據的匯聚融合、統籌管理。

          分析應用能力成為培育重點。分析應用能力主要包括統計分析、機器學習、深度學習三個層級,是企業從海量數據中發現有用信息的關鍵能力?!笆奈濉逼陂g,因地制宜開展分析應用,明確工具技術的開發或引進策略,是企業培育大數據分析應用能力的重點。建議能源電力企業加大統計分析類成熟商業化軟件工具的部署應用力度,推動機器學習算法庫、模型庫、訓練庫的統一建設,加快產業應用、商業應用的實戰檢驗和迭代創新,瞄準復雜性強、不確定性大的應用需求,加強產學研聯合攻關,推進重點領域深度學習算法的并行化設計及應用研究。

          技術支撐能力亟須迭代升級。技術支撐能力是以“數據+算法+算力”為核心要素的技術體系經系統集成后的效能展現?!笆奈濉逼陂g,能源電力大數據應用對技術開放性和易用性的要求進一步提升,數據在線、算法在線、算力在線是技術支撐能力建設的著力點。建議能源電力企業打造更易用的、智能平臺化的大數據技術支撐體系,為分析人員提供一站式便捷服務,形成可復用、可組合的技術支撐模塊,并加強先進技術吸收和原有技術更新迭代。


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