建设泛在电力物联网需要大数据、云计算，通过信息集成和数据共享，为客户、电网、发电、供应商和政府社会服务。从架构上看，泛在电力物联网分为感知层、网络层、平台层、应用层。如何率先解决数据和信息在感知层的全息生成和在网络层的有效传达是当下的首要任务。因为，只有实现了数据的有效贯通和送达，开放共享和融合创新方有可能。

　　本期，《国家电网》杂志联合国网能源研究院有限公司以及公司系统有关单位、外部互联网企业，共同推出“用数据说话”专题，探讨如何挖掘和利用好大数据资源，推进泛在电力物联网建设，服务公司“三型两网、世界一流”战略落地实施。

　　由于长期以来电网企业存在内部数据壁垒与专业条块分割，加强业务间的数据连接、贯通、共享，不仅可以消除内外部信息不对称带来的价值层层衰减，还将进一步激活组织协同力，激发基层创新活力。

　　共享数据为电网增值

　　一直以来，电力数据被看作经济社会发展的“晴雨表”，是政府宏观治理、企业经营决策的重要参考依据。伴随泛在电力物联网加快建设，将产生大量关于用户行为、设备状态、交互信息等数据，电力数据的采集实时性、传输的自动化、应用的互动性与智能化水平等方面将不断提高，其价值挖掘将迎来“第二曲线”，以数据驱动电网业务增值的时代即将到来。

　　释放数据红利

　　国网能源院研究团队在2018年提出，数字化的特征在于“全方位感知”“网络化联结”“一体化融合”“精益化运营”，其中基本判断是数据的价值在于做大规模并能够同步分发，使不同业务、不同渠道、不同部门的数据得到共享与复用，这也是盘活数据存量、挖掘数据价值的主要方式。

　　以平台型企业代表阿里巴巴为例，正是通过建立了汇集用户报价与产品信息的淘宝数据平台，缩短了小微商家获客成本与交易链路，提高了商品交易效率；顺丰等物流企业通过内部的数据贯通，打通了订单、仓储、配送等多环节并与线下快递柜数据联动，使物流配送效率实现飞跃。

　　电网企业由于长期以来存在内部数据壁垒与专业条块分割，加强业务间的数据连接、贯通、共享，不仅可以消除内外部信息不对称带来的价值层层衰减，还将进一步激活组织协同力，激发基层活力，是数据赋能为企业及用户提供的第一重价值。

　　加快数据业务化发展

　　基于互联网思维中跨界、融合的理念，建立数据嵌入业务的业务创新模式，并向传统业务之外延伸，突破原有业务发展瓶颈，实现“赛道变换”“跨界创新”“产业延伸”。

　　例如，腾讯公司将微信产品由社交媒体业务向知识平台、新媒体、微商、广告等多业务拓展，实现对传统产业“降维打击”；蚂蚁金服公司基于消费数据、交易数据开发金融产品，实现秒级放贷与资金的快速聚集，对传统银行业务带来颠覆性影响。

　　电网企业过去主要针对各个业务系统中生成的业务数据进行开发利用，应用方式以统计分析为主，计算颗粒度大，且存在源头数据质量不高等问题。随着泛在电力物联网建设加快推进，由人的用电行为产生的行为数据、由设备传感器产生的机器数据将提供大量连续、高频、高质量、细颗粒度的数据，将使电网企业能够更细致刻画用户画像、分析设备状态，并向智慧城市、智能家居、智能制造等新兴业态延伸。

　　典型场景：

　　开发基于电力交易平台下的数据产品。以当前市场关心的日前交易、当日交易为主要应用场景，为中小发电厂商、大用户企业提供交易数据服务，为现货市场撮合交易、制定合理报价策略提供支持。

　　物资供应链下的数据共享与贯通设计。通过将物资采购部门、设备运维部门、财务部门等数

　　据进行内部共享，识别问题供应商与问题产品，为提高设备质量、降低采购成本、控制资产运维的安全风险提供支持。

　　创造新价值

　　基于互联网思维中的精准、迭代的理念，建立以应用为导向、不断扩展、反复迭代的技术开发体系，利用“大云物移智链边”等数字化新技术，加快数据闭环、业务闭环的更新迭代速度，更精准分析不同个体的资源、禀赋、偏好、行为，进而从业务需求和供给两个方面挖掘数据价值。

　　“人工智能+大数据”的数据科学已经发展到新的阶段，以谷歌为代表的基于数据概率分布、机器学习为代表的算法，在自我认知、自主学习上均带来了认知层面的革命。因此，各大平台型企业均在建立自己的数据生态链，以数据孵化业务，以数据迭代算法。如亚马逊公司利用云平台技术孵化新业务，打通业务闭环与数据闭环，使多元化经营产生“飞轮效应”。

　　电网企业在新技术方面开展了大量的研究储备工作，但在新技术与业务的融合方面做得还不够，对管理决策支撑效果有待提升，对一线减负效果不明显。电网企业应抓住数据、业务与技术三方面关键需求，打通数据、业务、技术三者联动关系，用数据在业务数据闭环、价值闭环基础上，向新价值、新领域、新创造方向突破。

　　典型场景：

　　基于行为数据深度分析的用户征信产品设计。针对小微企业的用电量连续性、业扩增容情况、用电交费情况分析研判稳定开工与征信评级，为政府、银行、金融机构提供信用评级、担保服务。

　　基于实物ID编码建立资产设备的实时动态评

　　估工作。将设备状态与物资采购联动，推动C2M的智能制造工作，带动广大中小设备供应商精准投资、精益生产，提高生产效能。

　　典型场景：

　　基于知识图谱技术的电网数据智能化应用。将电网企业各级单位开展的上千个应用成果进行知识化处理，应用“自然语言处理+知识图谱+大数据分析”等技术，使大量应用场景的模型、方法以及分析对象的内在关系可查询、可追溯、可展示，打造电网企业分析挖掘工作的重要知识库。

　　基于区块链技术的数据开放共享与交易设计。利用“区块链+人工智能技术”，建立电力数据

　　的脱敏机制，形成以中间数据为标的物的数据产品开放模式，实现数据所有权与使用权的分离，在安全可靠、信息可信的基础上开创数据资产开放利用的新模式新业态。

　　当前是电网企业新一轮电力数据挖掘利用的窗口期。电网企业应进一步重视需求驱动、迭代创新。以问题导向与价值导向相结合，深挖业务价值。聚焦海量数据、高频数据、实时性强的数据，用数据推动管理创新、业务创新，在应用中不断迭代计算方法，提升精准度、实时性与体验感。电网企业要重视颠覆式创新的要素与发展趋势，注意在“放管服”的政策红利下，克制简单复制、低效重复的创新，扶持技术方法更前沿、短期见效慢的场景，还要在综合评估应用需求与技术趋势后开展更系统的顶层设计与迭代创新，形成收放结合、上下互动的数据创新应用新局面。