在疫情那段时期之内，企业究竟是不是要恢复工作，居民到底是不是要待在家中，诸如此类的动态方面的信息，对于防控这项工作而言，是非常重要的。国家电网舟山供电公司凭借着对日常所产生的用电量数据加以分析这样的行为，给政府在进行决策的时候，提供了既新颖又具备强有力支撑力的帮助。
电力大数据如何反映企业状态
在企业处于正常生产的状况之下，机器的运转行为，以及照明办公的相关活动，均是需要消耗电力的，就其每日的用电量而言，会维持在一个相对较为稳定的水平之上。一旦企业进入了停产状态，比方在春节期间，亦或者是疫情管控的相关期间，此时的用电量便会迅速下降至接近零值的那种“休眠”态。国网舟山供电公司的营销部恰恰是基于这样的一个基本原理，借助用电信息采集这一系统，持续不断地去获取企业用户的实时电量数据。
把历史同期用电数据跟当前数据作对比，能够清楚地判断企业处于生产状态、半生产状态还是完全停产状态。比如说，有一家平日里日用电量达数千度的工厂，要是当前数据长时间是零或者极低，基本上就能够判定没有复工。这种监测方式和传统的人工摸排还有企业自主申报相比，更加客观、及时并且覆盖范围广泛。
计算企业复工电力指数
为了能以更科学的方式去量化复工的状况，舟山供电公司创建了“企业电力复工指数”，这个指数可不是单一的指标呀，它综合起来考量了两个核心的维度，一个是复工电量比例，它指的是当下的总用电量占据正常生产时期总用电量的百分比，另一个是复工用户比例，它指的是当下拥有用电行为的用户数占据总企业用户数的百分比。
2020年2月9日，舟山所测算得出的企业电力复工指数是41.64 ，这说明了，不管是从用电规模方面来看，还是从开工企业数量方面来看，整体的复工复产水平都尚未达到正常状态的一半 ，这个具体的数据直观地展现出，当时大部分企业依旧处于停工状态，从而为政府评估经济恢复状况与调整防控策略提供了关键参考。
聚焦关键行业的用电监测
在普遍开展监测的情形之下，电力数据的分析还专门着重留意了对于民生以及防疫有着关键意义的行业，医药制造行业、医疗器械生产行业还有食品加工行业、仓储物流行业等，它们的运行状态直接致使物资供应和社会稳定产生关联。经由对这些行业的用户实施专项用电分析，能够把控其产能恢复的状况。
要是有一家口罩生产企业，其用电量数据呈现出已是恢复到过节之前水准这种情形，而且甚至还存在有所递增这种状况的话，以此可知这家企业是正在竭尽全力忙生产。然而与此相反，要是关键物资从事企业的用电量始终处于低迷态势的那般情况，那么极有可能是在暗示有着供应链方面的问题或者复工遭遇阻碍这样的麻烦之处，此时就需要政府依据具体情况进行有针对性的介入并给予帮扶，以此来保证防疫物资以及基本生活资料的供应能够不停顿，不出现供应方面的断裂现象。
从用电模式研判居民行为
除企业之外，居民用户的用电行为同样蕴含着丰富信息，正常状况下，一个家庭每日的用电曲线会存有一定模式，举例而言有早晚用电高峰，疫情期间，倘若居民严格遵循居家要求，其日用电量一般会比平常上班日更高，并且用电时段分布更为均匀。
属于舟山供电公司的他们，针对政府重点注重且相当关注的小区状况开展了此类别样分析。此次举措中，他们主要凭借图表详细对照住户以前的用电规律以及近期所采集的数据，进而深入研究住户的居家具体情形。在这些住户里，那些长期没有用电行为或者用电模式呈现出异常强烈且极为剧烈波动的住户个体，将会成为他们初步加以关注的特定对象，这是由于此种情况极有可能意味着房屋处于空置状态或者人员出现了不同寻常的流动情况。
精准识别与风险预警
凭借对居民用电模式所做的深入研判，分析团队得以实施更精细的分类，他们着重排查出两类风险较高的用户，其中一类是“外出返回用户”，也就是那种用电数据曾长时间寂静后陡然恢复活跃，迹象表明住户或许刚从外地归来的用户，另一类是“外出未返回用户”，即用电数据持续处于寂静状态，这意味着住户可能仍身处舟山域外。
依据当时展开的分析，舟山总计排查出如此这般状况的这般用户达14户。于此之中，提议针对3户经由外地返回本地的用户予以高强度关注，切实执行居家观察等相关举措；而对于另外11户前往外地尚未返回本地的用户，发出相应预警，建议社区赶忙联系，规劝说其于近期暂且延后返回。这般方式把防控关卡往前推移，提高了社区管理的精确程度。
数据成果与服务延伸
截至2020年2月，舟山供电公司运用了大数据，对超过6900户企业和居民用户进行了分析，接着以系统化的模式，让其分析成果凝聚成了专题报告，比如《疫情防控期间浙江企业复工生产情况分析》与其他《基于电力数据的疫情期间居民用户出入行为分析》等，这些报告不是简单的数据罗列，而是涵盖了趋势判断、风险点位以及具体建议。有需要的可以咨询我们哦！
地方政府、街道社区以及物业公司被及时提供了这些电力大数据分析报告，对于政府而言，它是能掌握全域复工复产进度的仪表盘，对于社区来说，它是可排查潜在风险人员的线索图，凭借数据共享与联动，电力大数据从后台去到前台，直接在精准防控的各个环节发挥赋能作用。
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