大数据时代下，使用各种数据和技术服务于经济社会发展和人民生活改善，成为重要的时代命题。电力大数据作为能源领域和宏观经济的“晴雨表”，在反映经济发展情况、监测经济政策运行成效等方面发挥着重要作用，电力大数据的合理应用将有效提升社会治理能力。
一、丰富的应用场景是电力大数据服务社会的重要方向
不同于其他基于移动端和PC端的应用数据，电网联通千家万户，电力数据贯穿于电力的生产、传输、分配、调度、使用全流程与环节，覆盖的地理范围更大、对象更多、实时性强、准确性高，其量级已经达到PB级，海量的电力大数据催生丰富的应用场景。
经济运行和政府干预。根据企业的用电数据，国家电网开展了一系列信贷反欺诈、授信辅助和贷后预警相关的数据分析与应用，帮助金融机构更加清晰地判断企业运营状况，减少了信贷活动中常面临的道德风险问题，进而大大缓解了中小企业融资约束困境。同时，利用电力数据进行住房空置率分析，能够帮助政府准确掌控房地产市场发展现状，从而进行有效的房价管控。此外，通过分析不同行业、不同地区的电力消费情况，进一步构建出行业-地区层面的经济发展指数，有助于政府把握产业结构现状及潜在变化趋势，为下一步精准制定产业发展规划、区域经济政策提供决策基础。
环保治污与碳中和。通过将环保重点受控企业用电信息接入环保监测平台，以及在重点企业的排污、治污设备上加装电能监测装置等方式，电力数据可以实时监测出污染企业的能耗、治污情况，在此基础上协助政府对污染企业进行监管以及处罚。当前人类社会处在新一轮能源革命的重要阶段，各国大力推进环保清洁的新能源替代传统的化石能源实现碳中和。结合电力大数据对全国能源消费分布情况进行准确把握，可以为政府前期的规划工作提供重要的数据支撑，为实现碳达峰、碳中和提供帮助。
疫情后企业复工复产。在新冠肺炎疫情期间，工信部、国家卫健委和科技部出台了针对将大数据等数字技术应用于疫情分析、病毒溯源的相关文件，此后数字化在社会治理中的作用日益凸显。随着疫情的有效控制，助力企业复工复产成为政府面临的新问题。国家电网结合电力大数据构建了“企业复工电力指数”，通过企业用电情况来分析其生产状态，从而帮助政府准确判断并核实企业的复工情况，为国家决策提供了专业的数据支撑。
空巢老人的安全问题。中国社会人口老龄化趋势日益加重，大量孤寡老人面临着独居在家的问题，这部分群体的安全引起社会广泛关注。电力大数据的应用，为解决这一问题提供了新的思路，结合电力数据构建的“独居指数”，我们可以对这部分老龄群体进行重点监测，实时判断其生活状况。这一应用为民政部门、社区服务中心提供了远程监护孤寡老人的“关爱之眼”。
二、电力大数据在社会治理中的独特优势
电力大数据主要来源于电力系统内部和外部，内部数据主要包括电力企业内部生产、配变、营销、调度、运检等系统，贯穿于电力生产管理和运营服务的各个环节；外部数据主要来源于政府相关部门、第三方社会平台、电力客户内部系统，涉及经济、人口、面积、环境、气象、用户内部二三级用电计量数据等。海量的电力数据具有覆盖范围广、时效性强、客观性突出的鲜明特点，与社会治理契合度极高。
覆盖社会治理的各类主体和地域。电力大数据能够监测到家庭、企业、机关及事业单位等各方面主体的用电情况，地理范围囊括了除少部分欠发达偏远山区外的全部地区，数据体量庞大。因此，借助电力大数据开展各类分析与测算具有很强的代表性，其研究结果具有较好的外部有效性。针对于电力系统内部数据，利用大数据技术预测进行电力负荷预测，通过收集海量的数据后搭建出合适的预测模型，对模型进行反复实验，调参后用其预测电力系统各环节的负荷情况，有助于电力企业根据实时及历史数据及时改变电力系统运行与管理策略，保证电力系统稳定高效运行。对于外部数据，由于其包含了丰富的反映用户行为模式和需求特点的信息，通过AMI数据(反映用户用能情况、用户分布式发电、储能系统和电动汽车的应用情况，参与电网互动情况)和用户特征数据的结合，电力部门可以展开用户侧分析，为更加高效地调度电力资源提供参考依据。同时，电力作为各行业重要的生产要素，结合企业的电力需求来判断行业发展现状、产业结构变动以及经济总体运行情况能够为预测经济增速、制定宏观经济政策提供决策支持。
高时效性服务于社会治理的日常监测。社会治理能力的评价一方面关注政府对于紧急情况的反应速度和处理能力，另一方面则是日常监测和运维手段的先进性。电力行业自动化、数字化水平较高，用于数据采集、传输和应用的基础设施完备，部分采集类数据频度可达分钟级、秒级，这就意味着对于监测频度和反应速度也会随之大幅提高。通过对内部数据的实时监测，电力部门可以快速发现电网在传输、配电等过程中出现的问题，及时排查并检修，并在夏季等用电高峰通过更加灵活的电力负荷管理，减少用电高峰期对电网设备带来的压力；通过对外部数据的实时监测，电力系统可以防止用户窃电、违规用电，进而规范用电行为，提高社会文明水平。
客观性为测度经济发展提供重要参考。经济发展评价指标体系作为学术研究和政府决策的基础，其有效性一直以来备受关注。包括总产值、净利润在内的微观企业生产效率评价指标和GDP、行业增加值等区域行业生产效率评价指标一定程度上存在人为操纵的缺陷，因此在实际操作中，有很多人使用灯光数据作为经济发展水平的代理变量。电力大数据比灯光数据更加细致具体、包含更加丰富的信息，同时将内部和外部数据有机结合、相互印证，为研究者提供更加科学客观的数据作为支持，将其应用于测度经济发展将会产生巨大的学术研究价值和政策研究价值。
三、持续推进电力大数据服务社会治理
在推进电力大数据加强社会治理过程中，我们需要进一步加强数字技术、新型基础设施建设和制度建设。
数字技术发展提升电力大数据的应用成熟度。电力大数据的全面应用依托数字技术的发展。电力大数据尽管拥有广泛的应用场景和极高的应用价值，但对于全面应用推广还需要数字技术加以支持。
做好数据提取和整合。电力大数据具有相当复杂的数据类型，半结构化和非结构化数据占据总体的很大比例，对于这部分数据的预处理并将其进行结构化存储成为电力大数据应用的首要技术难题。ETL引擎一般以组件化的方式实现数据转换，解决了从多个数据源收集数据后面临的格式、存储类型不统一的问题。同时，经过标准化处理后的海量数据，借助云存储技术可能被保存下来，为下一步分析和应用提供便利的前提条件。
紧抓分析与应用。数据分析和场景化应用是充分发挥和体现电力大数据价值的关键环节。传统的线性回归和时间序列分析难以充分挖掘电力大数据的潜在信息，一些基于大数据训练出的机器学习模型成为新的技术手段。比如现有研究利用深度神经网络（DNN）和支持向量机（SVM）等机器学习方法，可以实现对于用户侧的窃电与异常用电行为检测；还有基于TensorFlow收集各类天气信息和电力价格、电网水平数据相结合进行电价预测。
重视数据可视化与结果呈现。电力大数据的应用最终会回归到帮助使用者理解并进行正确决策这一初衷，这就意味着数据展示和结果呈现的方式将会起到传递信息的关键作用。
增强与新型基础设施的协同。电力大数据的开发和利用需要充足的资金，更需要新型基础设施的支持。电力数据的超大“体量”需要强大算力，也需要大规模、高效的数据中心，据此，我国提出了“西算东数”工程，将在东部布局建设数据中心，在西部布局计算中心，而“东数西算”可以推进数据中心在空间布局上的优化和算力上的提升。电力大数据可结合新型基础设施建设，为电力大数据在社会治理领域的开发应用得到进一步的物质保障。
强化制度保障建设。电力大数据本身涉及到产权问题，尤其是脱敏前的电力数据包含丰富、多维度的隐私信息，需要特别引起重视。对于电力大数据开发使用过程中的隐私保护和使用权归属等问题，政府应当从法律层面上加以明确和规范。尽管当前我国尚未出台全国性统一、专门的大数据法律，但在大数据立法方面，一些地方（如贵阳市、深圳市）已经开展了积极的尝试与探索，未来中央也会加快关于数据产权方面的立法，让各类数据开发活动有法可依。
