无限资源与有限需求:车企、储能与原材料同休共戚
3月20日,宁夏电力科学研究院大数据技术研究专责刘佳和同事监测分析宁夏回族自治区部分重点行业用电情况并出具报告,为政府部门科学决策提供参考。
聚焦经济社会发展的重点领域,宁夏电科院深挖电力大数据潜力,以服务工业发展、助推乡村振兴、加强常态化碳排放监测为目标,开发多元化数据产品,为政府部门精准施策、科学治理提供参考。
精准预测规模以上工业增加值增速
2020年10月份,在开展工业运行电力大数据分析的基础上,宁夏电科院针对政府部门对工业发展情况的评估需求,专门开发了规模以上工业增加值增速预测模型。这个模型接入了宁夏规模以上工业企业从2018年1月起的每月用电量数据,结合政府部门公布的宁夏规模以上工业增加值增速数据,运用决策树算法、随机森林算法、支持向量机算法等7种回归算法和模型融合方法,测算从每年1月至测算当月的宁夏规模以上工业增加值增速。
工业增加值增速实测数据通常在月末公布,数据的时间范围为当年1月份至数据公布月份之前的一个月。通过这个模型,政府部门基本能提前20天了解工业企业运行情况,并据此科学决策。
自2020年10月至今,宁夏电科院每个月月末向政府相关部门报送运行数据分析月报,已累计报送18期,预测结果与政府部门公布的实际测算数据相比,误差不超过1个百分点。
2021年12月,宁夏电科院向自治区工信厅报送工业运行电力大数据分析报告后,工信厅主要负责人对电力数据分析成果表示肯定:“电力数据真实可靠,分析有理有据,结论很有参考价值。”
今年年初开始,宁夏电科院根据政府部门分析煤炭、冶金、轻纺等自治区十大重点工业行业运行情况的需求,持续优化预测模型,不断调整模型参数。目前,模型已接入相关企业2015年至今的运行数据,将进一步提升重点工业行业的行业增加值增速预测精度。
综合分析用电数据助力乡村振兴
在服务地方工业经济发展的同时,宁夏电科院主动与自治区农业农村厅沟通,就防返贫、乡村经济建设、新型农业经营主体发展等方面开展分析,服务政府巩固脱贫攻坚成果,助力乡村振兴。
2021年6月,宁夏电科院基于政府相关部门提供的宁夏脱贫户信息,匹配其用电数据,构建疑似返贫识别模型。这个模型通过数据中台获取脱贫户用电数据,比对脱贫户当季度用电量与上年同期用电量、脱贫户当季度用电量与其所在行政村当季每户平均用电量,分箱处理脱贫户当季度停电天数数据,并以这三个数值作为影响因子,综合计算脱贫户疑似返贫得分。如果得分低于预警值,说明脱贫户返贫可能性较高。
按照政府部门需求,宁夏电科院每季度生成并报送一次疑似返贫户名单,为地方政府开展防返贫工作提供参考。
同时,宁夏电科院接入宁夏全境乡村110万余户居民客户、40万余户非居民客户的用电数据,以乡村居民用电、产业用电、业扩报装、停电时间、清洁能源装机容量等电力数据和乡村居民可支配收入、农产品价格等外部数据为基础,利用数据清洗转换、数据分析、数据挖掘等技术,构建产业发展指数、供电保障指数和绿色用能指数,综合评估宁夏乡村经济总体发展情况,服务政府部门综合掌握乡村产业发展规模及经济效益。
在多项自治区农业农村方面的政策文件中,宁夏电科院提供的电力大数据评估结果和建议被采纳,为政府部门巩固脱贫攻坚成果、制定农业农村方面相关政策提供了参考。
今年,根据自治区农业农村厅对新型农业经营主体发展的评估需求,宁夏电科院在国网宁夏电力有限公司的指导下,对已完成用电信息匹配的900余户家庭农场和2000余户农业合作社开展用电监测工作,分析用电异常情况,并将每月形成的月报报送至政府相关部门,辅助其核查详情,及时精准帮扶有困难的经营主体,为政府部门推动乡村新兴产业发展提供数据支撑。
每日更新区域、重点行业及企业碳排放数据
2022年1月,宁夏电科院基于电力生产、交易、消费环节数据,依托能源大数据中心构建“电力大数据看双碳”模块,为宁夏落实碳达峰碳中和目标、促进全社会绿色低碳发展提供技术支持和数据参考。宁夏电科院参照碳排放测算领域通用的排放因子法,构建“电碳”算法模型并将其用于“电力大数据看双碳”模块,实现对宁夏5个地市,能源、工业等6个重点行业及企业碳排放数据的每日更新。
“打开能源大数据中心的‘电力大数据看双碳’模块,我们能直观看到宁夏区域用电、重点行业用电等多个方面的碳排放情况,还可以按照重点行业分类,查看这个行业中碳排放量排名前20的企业。结合时间段、企业类型等特点,我们还可以综合分析研究区域、行业、企业的碳排放特征,有针对性地采取措施。”宁夏电科院电力物联网技术中心负责人闫振华介绍。
“摸清碳排放‘存量账’,算好碳排放‘增量账’,才能更好地助力自治区能源结构优化。通过‘电力大数据看双碳’,我们能快速掌握全区碳排放情况,从能源供需两侧出发,落实碳排放管控目标。”宁夏回族自治区政府相关部门负责人说。
今年,围绕服务碳达峰碳中和目标,宁夏电科院将加强服务政府科学治理,汇聚融合煤炭、石油、天然气等多种能源数据,确定72个能源消耗碳排放因子,构建多类型能源碳排放测算模型,进一步提升碳排放测算精准度。(蔡建辉 马瑞)
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