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(zhuān)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(mén)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(kāi)發(fā)多元化數(shù)據(jù)產(chǎn)品，為政府部門(mén)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(kāi)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(mén)對(duì)工業(yè)發(fā)展情況的評(píng)估需求，專(zhuān)門(mén)開(kāi)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(mén)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(shù)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(guò)這個(gè)模型，政府部門(mén)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(mén)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(mén)公布的實(shí)際測(cè)算數(shù)據(jù)相比，誤差不超過(guò)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(kāi)始，寧夏電科院根據(jù)政府部門(mén)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(kāi)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(mén)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(guò)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(shuō)明脫貧戶返貧可能性較高。
按照政府部門(mén)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(kāi)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(wàn)余戶居民客戶、40萬(wàn)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(mén)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(mén)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(kāi)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(mén)，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(mén)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(kāi)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(lèi)，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(lèi)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(guò)‘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(mén)負(fù)責(zé)人說(shuō)。
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(lèi)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）
評(píng)論