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电力复工指数的未来:多维、高频、常态化?

  一台机器,按下停机键仅需几秒,若要重启程序、完全恢复运转则尚需时间。新型冠状病毒肺炎疫情下的中国,正在经历一场“全民大重启”。

  2020年1月下旬起,为防疫情扩散,全国各地出台的一系列隔离措施迅速生效,国内物流运输、人口流动、施工建设几乎处于“冰封”状态。随着国内疫情防控形势态势向好,实体经济何时重拾往昔活力成为新的焦点——观测复工复产进度,及时制定或调整策略,成为地方政府、资本市场和企业主的棘手命题。

  “分区分级精准复工复产”,是顶层设计提出的一大关键原则。除了精准对接复工复产的痛点和需求,操作中“精准”原则的实现,离不开数据的支撑。“企业电力复工指数”初次登场,为不少地方政府研判经济的恢复进展提供了新工具。

  以往电力数据在评估空置房率、排污工厂环保监测等领域已有不少应用案例。但总的来说,过去的应用更多是碎片化、局部性的。而此次新冠肺炎疫情期间,“企业电力复工指数”被纳入地方政府决策考量的关键因子,或许可以视作一次“全面”的应用尝试。

  与2003年抗击SARS疫情时期相比,2020年初袭来的这场新冠肺炎疫情中,AI、无人机、大数据、5G等元素广泛参与。在外界看来,疫情期间线下经济的“停摆”,或将按下产业数字化的加速键。对电力行业而言,下一步趋势同样值得探讨。

  “企业电力复工指数”究竟只是服务于疫情特殊时期的“阶段性”产物,还是会成为完善电力数据应用机制,而迈出的弥足珍贵的一小步?

  “电力复工指数”初登场

  疫情期间,许多往日“波澜不惊”的线上应用场景有了突破。对于电力部门而言,利用智能终端实时采集的电力数据,设计能体现复工复产水平的指数同样是头一遭。

  “只能是边看数据,边结合实际来优化。”一位参与地方指数统计的电力部门人士说。

  根据公开信息,“企业电力复工指数”包括复工率、复产率两大指标,对前述两个指标进行系数加权(一般为各0.5的权重系数)就可以计算出指数水平。其中,复工率为复工企业数量/企业总数;复产率为当日用电量/上一年度日均用电量(也有用上一年12月日均用电量为基准数据);当企业复产率超过30%,即判定复工。

  针对产业结构存在差异的不同区域,以及属性千差万别的不同行业,又可以基于用电量数据分别计算某地或某行业的指数。

  “企业电力复工指数”的计算公式并不复杂,仍有优化空间。有研发人员建议,构成企业电力复工指数的两个维度所反映的问题差异较大,两个一维坐标的数据指标不便观测。可以尝试将复工率、复产率放在二维坐标系中,从而观察动态曲线的变化过程。

  例如,如果某行业复工比例高,但是复工电量显著偏低,防疫部门需要更为密切关注这些行业企业员工的健康监测,政府部门也需要了解这些企业在供应链上是否遇到困难。在这种情况中,企业可能因需求订单不足、原材料供应短缺等方面,而无法推进复产。

  防控疫情期间,“企业电力复工指数”的核心使用方是地方政府部门。有观点认为,若需要指数能够反映整体趋势,如反映某一个省、市的情况,简单的公式反而效果更好,便于政府管理部门理解和决策。若设计更复杂的模型或公式,可能反而不具备普适性。

  不过,以单一的电力数据来折射复工复产水平,存在一定局限性。产能恢复、物流畅通、商贸活力、人口流动及上岗率等因素,是判断一座城市复工复产水平的几个重要维度。电力数据更多是从生产运行“能耗”角度来衡量。

  对于高耗能、制造业等耗能边际弹性大的领域,电力数据可以有效显示产能恢复进展,但是对于城市中心写字楼里的金融机构,中关村和粤海街道里的IT企业,以及疫情期间通过远程办公等方式复工的咨询、媒体、教育等行业,用电量数据的评估作用是有限的。

  另一点值得注意的是,当“企业电力复工指数”与实体经济恢复程度直接挂钩,并成为地方政府“防疫”与“复工”两手抓的重要参数时,就会变成如同GDP增速一样的KPI考核指标,从而在个别案例中出现“注水”现象。

  电力数据本身具有真实性,但是单纯靠电力数据判断,对事实的认定也可能存在偏差。

  由于“企业复工”的判定存在一个范围(即用电量恢复到基准的30%),可能会存在个别地方政府要求企业强制用电达标,即尽管企业生产用电无法恢复到30%,也会通过不必要的开空调等耗电设备来硬性达标。

  任何指数的设计,或许都无法做到面面俱到、尽善尽美,但跨部门跨领域的数据融通,有助于提高地方政府主管部门的综合研判能力。

  “月更”能否走向“日更”

  最近一个多月时间里,公众每日都可以看到各地最新的新增、治愈、死亡、累计病例等数据动态。疫情数据的跳动在分秒之间,保持高频次的数据更新和信息公开,能缓解公众对未知的焦虑。

  2月10日是多数城市因疫情推迟后的复工时间。据了解,从2月10日起,电力部门也开始每日基于用电量数据计算复工率、复产率,并向国家发改委、地方主管部门报送。也有部分省市,从2月3日(国务院发布的春节假期延长后复工日)起即向地方政府报送以上指标。

  政府主管部门对用电量数据的统计发布是以“月”为频次的。这与供电部门与电力用户间实际的结算周期以“月”为计量有关,按“月”发布各行业数据也是国内诸多官方部门统计口径的惯常周期。

  但是,在此次“分级分区精准复工复产”中,如果延续“月更”用电量数据,显然已经无法适应抗“疫”期间各项工作需要快速作出反应并调整策略的需要。从“企业电力复工指数”的上报频次情况来看,用电量数据已经做到了“日更”。

  “主要看当地是否实现了数据的全自动化采集和处理。如果计量系统的自动数据采集功能更加完善,同时数据准确性再高一些,不需要额外通过人工补录数据或校准数据的话,以什么频次更新问题都不大。”一位电力部门人士表示。

  据了解,部分地方政府还尝试要求燃气公司上报用气量数据,以作为判断工商业复工水平的新维度。但目前,燃气领域在近两、三年内才开始推广物联网终端,大量用户无法实现终端用气数据的实时采集,只能通过估算的方法来汇报数据。

  从公开报道看,本次疫情期间为计算复工复产水平,各地采集电力数据使用的正是实时计量系统。国内智能电表的广泛推进是从2009年开始的,如今覆盖广度和实时统计功能基本能得到满足。

  由此也抛出一个问题:未来常态化的用电量数据发布,是否可能从“月更”走向“日更”或者“周更”等更高频次的发布,以满足政府和机构对实体经济“精准”研判的数据需求?

  “过去电力数据主要是电力部门内部使用,未来面向的受众会更加多元化,不同受众对数据的用法千差万别。由时间颗粒度较小的日更数据,可以反推出时间隔离度大的月更数据,但反过来是做不到的。”一位业内人士说。

  在上述人士看来,以什么频次更新用电量数据,主要取决于实际需求。电力部门可以通过管理和技术手段的优化,来满足更高频次的更新需求。“非常规的际遇,可能会刺激非常规的想法。科技和社会的发展规律似乎一直是这样。”

  “电力指数”能否常态化

  “六大电厂日耗煤量”是许多机构用来研判工业生产运行的常用数据参数,也是现阶段金融研究机构构建复工复产指数时采用的重要指标。

  该指数数据样本来自浙电、上电、粤电、国电、华能、大唐六大电力集团沿海火电厂,通过间接监测“煤耗”走势波动,以期能达到反映“电耗”水平的效果。背后逻辑是,用电量数据与经济运行的正相关性,而火电是中国电力生产结构的绝对主力。

  然而,认为日耗煤量指标“廉颇老矣”、“信号减弱”的声音开始在市场上不断出现。原因是,该指标仅覆盖沿海,煤耗波动具有一定区域特性,且所在地区火电装机及发电量容量,占中国整体体量均不到30%。

  更为重要的是,近年来,无论是内陆地区接收高耗能产业转移,还是沿海地区对于大气污染综合治理的大步推进,区域间用电量增速特点有所分化,仅以沿海电厂煤耗数据已经难以评估中国整体用电量增速,从而出现该指标与全社会用电量增速走势显著背离的情况。

  随着能源结构调整,如果“日耗煤量”指标功能进一步削弱,未来是否有可供替代的指标,以满足研究机构观察工业生产运行状况的需求?

  “日耗煤量”得以广泛引用,一大原因是该数据的能保证“日更”的统计频次。如果用电量数据的统计发布,能够如前所述实现“日更”,是否会成为研究机构参考的重要“常态参数”?这就相当于,跳过“煤耗”这个中间参数,使用更为直接的“电耗”数据。

  “我认为行业开工指数是常态需求,经济运行分析本身就是常态化需求。”一位业内人士表示,“过去经济管理粗放、损耗很大,将来需要根据行业指数做精细化管理,这也是未来政府提升执政能力的关键手段。”

  显然,这有赖于电力数据共享机制的建立与完善。

  事实上,本次新冠肺炎疫情期间,在如何研判复工复产水平的问题上,涌现出许多新的数据维度。同样是设计“复工”模型或公式,有的主要将数据对接政府主管单位、跨部门合作以协助政策统筹制定,有的则从过去的付费服务向公众免费开放部分数据。

  百度迁徙大数据提供的人口流入、流出数据,无疑是成为疫情期间,备受不少研究机构关注且引用的重要数据来源。使用该“迁徙数据”结合铁路客运、航空数据等,可以从人口流动维度研判返程复工的基本面。

  根据官方介绍,该数据是基于百度地图开放地理位置服务进行计算得来,过去已经为城市规划、零售选址、景区、地产等领域提供服务。1月22日(武汉“封城”前一天),“百度迁徙3.0”上线并向公众开放,可供查询人口流动情况的入口。

  高德地图在2月24日首次发布《驾车活力复工指数分析报告》,从城市驾车交通拥堵程度来观察多个城市运转的恢复水平。在疫情防控最为紧张的阶段,城市中心物流车流量大幅降低,通过该数据呈现的城市交通活力,可以侧面为复工情况提供参考。

  此前高德地图已经推出了“交通大数据”的服务,公众在其网站上可以查询到所在城市、不同片区,甚至精确到街道的拥堵指数和旅行速度,这也成为外部研究机构设计复工指数时使用的重要数据来源。

  联通大数据则是在1月25日,上线防控人口大数据平台。与此同时,基于手机信令,测算出员工在岗率数据(当地在岗人数/常驻工作人数),从人员在岗维度为复工复产判断提供了补充视角。从其官方披露信息来看,主要是服务于各地卫健委、疾控中心、大数据管理局、统计局、交通局等政府部门。

  目前,“企业电力复工指数”两大指标现阶段主要是上报给地方政府主管部门。如果要纳入常态化的指数,就需要考虑分级分类管理,哪些可供政府部门决策,哪些可为专业机构提供定制化服务,哪些又是可为开放给公众参考的,等等。

  “疫情教训”下智慧城市的深度推进,可能会加快这一节奏。

  在深圳、青岛、北京等众多城市政务数据公开网站上,均制作了针对新冠病毒疫情的专题,并为外界提供cvs、excel等格式的数据接口,以便像丁香园这类的机构迅速捕捉疫情数据,为公众呈现定多元化的服务和应用。

  可以看到,这些政务数据公开网站,还设定了“电力、燃气、热力”的分类。当然,目前主要是价格政策及信息的导入,未来是否会像本次公布的及时性强且细致的疫情数据一样,公布并导入更详细的能耗数据值得关注。

  最后,如何设计电力指数、能否跨部门整合数据并建立共享机制,只是优化工具的部分环节。面对同一份电力指数,不同地方政府决策者在部署上,给出的答卷恐怕截然不同。数据如同资本、土地甚至权利,怎么使用、能否真正起作用,最终还是取决于决策者的智识。(eo记者 周慧之)

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