建設泛在電力物聯網需要大數據、云計算，通過信息集成和數據共享，為客戶、電網、發電、供應商和政府社會服務。從架構上看，泛在電力物聯網分為感知層、網絡層、平臺層、應用層。如何率先解決數據和信息在感知層的全息生成和在網絡層的有效傳達是當下的首要任務。因為，只有實現了數據的有效貫通和送達，開放共享和融合創新方有可能。

本期，《國家電網》雜志聯合國網能源研究院有限公司以及公司系統有關單位、外部互聯網企業，共同推出“用數據說話”專題，探討如何挖掘和利用好大數據資源，推進泛在電力物聯網建設，服務公司“三型兩網、世界一流”戰略落地實施。

由于長期以來電網企業存在內部數據壁壘與專業條塊分割，加強業務間的數據連接、貫通、共享，不僅可以消除內外部信息不對稱帶來的價值層層衰減，還將進一步激活組織協同力，激發基層創新活力。

共享數據為電網增值

一直以來，電力數據被看作經濟社會發展的“晴雨表”，是政府宏觀治理、企業經營決策的重要參考依據。伴隨泛在電力物聯網加快建設，將產生大量關于用戶行為、設備狀態、交互信息等數據，電力數據的采集實時性、傳輸的自動化、應用的互動性與智能化水平等方面將不斷提高，其價值挖掘將迎來“第二曲線”，以數據驅動電網業務增值的時代即將到來。

釋放數據紅利

國網能源院研究團隊在2018年提出，數字化的特征在于“全方位感知”“網絡化聯結”“一體化融合”“精益化運營”，其中基本判斷是數據的價值在于做大規模并能夠同步分發，使不同業務、不同渠道、不同部門的數據得到共享與復用，這也是盤活數據存量、挖掘數據價值的主要方式。

以平臺型企業代表阿里巴巴為例，正是通過建立了匯集用戶報價與產品信息的淘寶數據平臺，縮短了小微商家獲客成本與交易鏈路，提高了商品交易效率；順豐等物流企業通過內部的數據貫通，打通了訂單、倉儲、配送等多環節并與線下快遞柜數據聯動，使物流配送效率實現飛躍。

電網企業由于長期以來存在內部數據壁壘與專業條塊分割，加強業務間的數據連接、貫通、共享，不僅可以消除內外部信息不對稱帶來的價值層層衰減，還將進一步激活組織協同力，激發基層活力，是數據賦能為企業及用戶提供的第一重價值。

加快數據業務化發展

基于互聯網思維中跨界、融合的理念，建立數據嵌入業務的業務創新模式，并向傳統業務之外延伸，突破原有業務發展瓶頸，實現“賽道變換”“跨界創新”“產業延伸”。

例如，騰訊公司將微信產品由社交媒體業務向知識平臺、新媒體、微商、廣告等多業務拓展，實現對傳統產業“降維打擊”；螞蟻金服公司基于消費數據、交易數據開發金融產品，實現秒級放貸與資金的快速聚集，對傳統銀行業務帶來顛覆性影響。

電網企業過去主要針對各個業務系統中生成的業務數據進行開發利用，應用方式以統計分析為主，計算顆粒度大，且存在源頭數據質量不高等問題。隨著泛在電力物聯網建設加快推進，由人的用電行為產生的行為數據、由設備傳感器產生的機器數據將提供大量連續、高頻、高質量、細顆粒度的數據，將使電網企業能夠更細致刻畫用戶畫像、分析設備狀態，并向智慧城市、智能家居、智能制造等新興業態延伸。

典型場景：

開發基于電力交易平臺下的數據產品。以當前市場關心的日前交易、當日交易為主要應用場景，為中小發電廠商、大用戶企業提供交易數據服務，為現貨市場撮合交易、制定合理報價策略提供支持。

物資供應鏈下的數據共享與貫通設計。通過將物資采購部門、設備運維部門、財務部門等數

據進行內部共享，識別問題供應商與問題產品，為提高設備質量、降低采購成本、控制資產運維的安全風險提供支持。

創造新價值

基于互聯網思維中的精準、迭代的理念，建立以應用為導向、不斷擴展、反復迭代的技術開發體系，利用“大云物移智鏈邊”等數字化新技術，加快數據閉環、業務閉環的更新迭代速度，更精準分析不同個體的資源、稟賦、偏好、行為，進而從業務需求和供給兩個方面挖掘數據價值。

“人工智能+大數據”的數據科學已經發展到新的階段，以谷歌為代表的基于數據概率分布、機器學習為代表的算法，在自我認知、自主學習上均帶來了認知層面的革命。因此，各大平臺型企業均在建立自己的數據生態鏈，以數據孵化業務，以數據迭代算法。如亞馬遜公司利用云平臺技術孵化新業務，打通業務閉環與數據閉環，使多元化經營產生“飛輪效應”。

電網企業在新技術方面開展了大量的研究儲備工作，但在新技術與業務的融合方面做得還不夠，對管理決策支撐效果有待提升，對一線減負效果不明顯。電網企業應抓住數據、業務與技術三方面關鍵需求，打通數據、業務、技術三者聯動關系，用數據在業務數據閉環、價值閉環基礎上，向新價值、新領域、新創造方向突破。

典型場景：

基于行為數據深度分析的用戶征信產品設計。針對小微企業的用電量連續性、業擴增容情況、用電交費情況分析研判穩定開工與征信評級，為政府、銀行、金融機構提供信用評級、擔保服務。

基于實物id編碼建立資產設備的實時動態評

估工作。將設備狀態與物資采購聯動，推動c2m的智能制造工作，帶動廣大中小設備供應商精準投資、精益生產，提高生產效能。

典型場景：

基于知識圖譜技術的電網數據智能化應用。將電網企業各級單位開展的上千個應用成果進行知識化處理，應用“自然語言處理+知識圖譜+大數據分析”等技術，使大量應用場景的模型、方法以及分析對象的內在關系可查詢、可追溯、可展示，打造電網企業分析挖掘工作的重要知識庫。

基于區塊鏈技術的數據開放共享與交易設計。利用“區塊鏈+人工智能技術”，建立電力數據

的脫敏機制，形成以中間數據為標的物的數據產品開放模式，實現數據所有權與使用權的分離，在安全可靠、信息可信的基礎上開創數據資產開放利用的新模式新業態。

當前是電網企業新一輪電力數據挖掘利用的窗口期。電網企業應進一步重視需求驅動、迭代創新。以問題導向與價值導向相結合，深挖業務價值。聚焦海量數據、高頻數據、實時性強的數據，用數據推動管理創新、業務創新，在應用中不斷迭代計算方法，提升精準度、實時性與體驗感。電網企業要重視顛覆式創新的要素與發展趨勢，注意在“放管服”的政策紅利下，克制簡單復制、低效重復的創新，扶持技術方法更前沿、短期見效慢的場景，還要在綜合評估應用需求與技術趨勢后開展更系統的頂層設計與迭代創新，形成收放結合、上下互動的數據創新應用新局面。

以上是網絡信息轉載，信息真實性自行斟酌。