看趋势——

可以看出，复工以来，电力指数分别为24.36—25.47—25.83—26.77—27.55，总体很稳定，但也在逐步回升，并没有出现往年“迅速恢复”的一个拐点。

可能眼尖的朋友发现了一个问题，之前2月10日（农历正月十七）的复工电力指数不是25.42么？这个趋势图上的数据怎么变了？

据了解，该指数分析还在不断优化中。比如，2月12日，判定企业复工数的“当日用电量/日均用电量≥k”的“k”值，由50%调整到了20%；2月14日，分析对象剔除了包括国家行政机构、医院在内的公共服务及管理组织。

这些优化调整都是力争指数更细致更客观~

国内首个复工指数

全面 准确 高效 直观

作为全国首个复工指数，企业复工电力指数全面、准确、高效还直观——

1全面

目前，在浙江，全省采集终端370万个，每天采集数据7.8亿条，每一条数据都不错过。

复工指数能实现分地区、分行业分析，纵向涵盖全省各地市、县级层面，横向涵盖信息传输软件业、公共服务业、工业等国家规定的十大行业分类。

特别是，指数还对规模以上企业、制造业、医药行业、食品行业以及口罩、防护品行业复工情况进行分析，便于政府部门重点了解疫情防控期间规模以上企业及疫情防控相关保障行业复工情况，及做好相应服务决策。

2准确

毕竟，企业一开生产线，就要用电，而且量还不小。通过用电量来判断企业是不是开动马力、复工生产可靠性很高。

而用电信息采集系统采集的数据，本身就具有不可侵入性，权威、准确、实时、连续。所以，不仅数据精确，还可以精准分析到每个客户。

此外，指数一半考虑多少企业已经复工，一半考虑复工后的企业用电量与去年同期的比值。两个评价维度，比重各占50%，综合又客观。

3高效

电力数据能够从系统实时提取，不用各级层层填报，提高了效率，确保了数据的真实性。

4直观

不仅数据简洁干净，还有图有真相，可以直观反映复工的户数以及每户企业复工的程度。

听到这里，很多朋友可能感觉这个指数确实很厉害，但实际中怎么发挥作用？会不会只是花拳绣腿？

您的担心，头条君已经替您问过了，供电公司也已经替您考虑了。

“

企业复工电力指数确实可以为政府分析核实企业复工情况提供数据支撑，及时有效防控疫情风险，也能够为政府制定复工复产及疫情防控决策提供辅助。

政府已经点赞了——

浙江省能源局副局长金毅

宁波市疾病预防控制中心副主任 董红军
“
企业复工电力指数还能让供电公司敏锐预判复工“潜力股”，及时提供用电服务。

有实例为证——

浙江嘉兴

2月12日，浙江嘉兴供电公司客户经理通过复工指数检测，发现秀洲区王江泾区域近期复工企业较多，并有逐步回暖迹象，立刻联系起具备潜在复工条件的企业。亚杰喷织股份有限公司接到电话后表示：“我们确实打算要复工复产了，这两天也正要申请变压器等暂停恢复呢，你们这通电话来得可真及时！”

“当日申请、当日办结”，一通电话之后，这家受疫情影响而暂停2台变压器和1台空压送电的企业，于第二日便开足马力，投入复工复产。

浙江宁波

2月15日，位于宁波市北仑区新碶街道的宁波海伦乐器部件有限公司正式复工，该公司于2月13日向北仑区政府提出复工申请。

“区供电公司2月14日上报的疫情防控期间宁波企业复工电力指数分析显示，目前工业客户复工电量比例为61.58%，相对于2019年四季度工业用电量，还处在上升趋势，给我们提供了参考。我们在持续做好疫情防控的前提下，支持企业有序复工，恢复生产。”宁波市北仑区新碶街道相关工作人员介绍。
”

这么好，只能在浙江用吗？

真不是。

目前，江苏也有类似的电力大数据应用。国网江苏电力从全省重点地区、重点行业、重点企业等多个维度出发，开展企业复工率等数据统计分析。
此外，2月14日，国家电网有限公司营销部发布《关于充分应用电力客户用电数据支撑地方政府组织并监测企业复工复产的通知》，要求国家电网所属的各省（自治区、直辖市）电力公司借鉴和推广公司推出的“企业复工电力指数”应用。

很快，企业复工电力指数的应用将在国家电网供区内的更多省份落地开花，为疫情防控贡献国网智慧。

电力大数据用处多多

疫情防控算得清楚

在疫情防控的非常时期，用电力大数据来分析企业复工情况，确实是个好主意。

可是随着企业陆续复工复产，还有一个问题来了——

既然复工复产，就可能有人员的流动和聚集。人来人往的，对当地社区来说，这就无形中增加了防控的风险和难度。

那怎么办？电力大数据还有用吗？

供电公司还真就早想好了。

比如，在浙江杭州的山一社区。

这是杭州市滨江区唯一的农居点，社区开放，没有围墙，更没有智慧门禁系统。“小路多、流动人口多、外地租户多”，社区工作人员只有15人，不但要路口设岗，还得挨家挨户排查，压力特别大。

杭州供电公司对试点的160个小区的业主产生的1200余万条日用电量数据进行云端采集，构建居民短暂和长期外出、举家返回、隔离人员异动等3个场景6套算法模型，并研发“电社工”自定义功能小程序，形成社区防疫预警清单和电力数据排查分析表，用红色和白色分别标识业主在家和不在家，而绿色标识业主在家时的状态。

再比如，在浙江宁波。

供电公司通过电力大数据分析，仅费时3分钟，就对宁波鄞州高新区皇冠花园小区927户低压居民客户的用电情况进行了完整分析：182户有过外出情况，其中，135户外出后返回，47户外出后未返回，同时外出时间等也精准定位，判断为疫情防控重点关注对象。这个数据推送给物业管理人员，节省了大量的排查时间，也减少了交叉感染的风险。

一手抓疫情防控，一手抓经济发展。
两手都要硬，两战都要赢。
科技手段加持，
在与时间赛跑的防疫阻击战中，
总能跑得更快点，打得更准点。
电力大数据是责任国网的探索与尝试，
也提供了这样的一种可能性。

撰稿&责编|韩煦 陈丽莎  制图|张竞如