数读|解析电力大数据城市复工知多少

本文摘要：2月10日是绝大部分省份规定的停工日期。安静了许久的城市，正在重新启动，停工沦为许多人口中的高频词。 2月12日，中央政治局常委会会议提及7次生产和3次停工。疫情防控牵涉到生命，停工复产关系生计。 在当前，平稳经济是疫情之下的另一场硬仗。为助力停工复产，更有务工人员，多地发售系列硬核措施：自定义务工人员高铁专列，包在大巴车甚至包在飞机相接工人返岗，来打工补贴路费包在食宿，企业新招工人给与奖励补贴等等。

2月10日是绝大部分省份规定的停工日期。安静了许久的城市，正在重新启动，停工沦为许多人口中的高频词。

2月12日，中央政治局常委会会议提及7次生产和3次停工。疫情防控牵涉到生命，停工复产关系生计。

在当前，平稳经济是疫情之下的另一场硬仗。为助力停工复产，更有务工人员，多地发售系列硬核措施：自定义务工人员高铁专列，包在大巴车甚至包在飞机相接工人返岗，来打工补贴路费包在食宿，企业新招工人给与奖励补贴等等。随着全国停工键打开，各地停工复产情况如何?城市进化论尤其策划数读书栏目，通过多维度的大数据分析，勾勒城市的停工图谱。

企业相继停工复产，如何掌控整座城市的停工情况?地方政府瞄上了一项电力大数据。城叔搜寻找到，近日，浙江、江苏、辽宁、上海、四川、陕西等地相继经常出现了电力大数据的分析报告，由国家电网地方分公司提供数据承托，从企业用电数据追踪停工形势。

一起来想到，电力大数据反应出来的各城市停工情况如何?上海自停工起，上海电力(7.350, -0.01, -0.14%)对全市10千伏及以上大工业和一般工商业企业用电大数据展开了深度收集和挖出，并科学创建各行业停工亲率模型、积极开展动态监测与分析。停工亲率指数：以单日用电量多达去年12月日均用电量的30%作为企业停工的辨别依据，测算得出结论企业否停工始产率指数=企业单日用电量/去年12月日均用电量以2月17日的数据为事例，上海电力对32000多家10千伏及以上大工业和一般工商业企业的每日用电数据展开了扫瞄，测得全市企业停工亲率指数超过64.29%。当日，上海电力在大数据分析中找到，全市规模以上产业、第三产业停工情况整体较好，规模以上产业停工率为63.73%，第三产业停工亲率68.87%。从行业分类来看，规模以上产业中，电子行业、石化行业停工复产情况维持比较较高水平。

电子行业始产率超过81.07%，环比2月10日下降了7.37个百分点。石化行业始产率超过69.26%，环比2月10日下降了4.52个百分点。　　在第三产业中，信息传输软件、金融业等子行业复产情况比较较好，始产率多达60%;而不受疫情影响较小的住宿及餐饮行业始产率保持较低水平。

从园区情况来看，上海化工区、紫竹高新区、青浦出口加工区等园区停工亲率都约90%以上。整体来看，停工一周后，2月17日相比2月10日，上海市白天最低用电负荷快速增长了大约14.8%。四川四川某种程度揭晓了一份《四川省企业停工复产电力指数监测日报》。对全省所有的大工业类别和10千伏及以上电压等级的一般工商业类别企业，总计11.3万户，按照停工和复产两个维度每日体现企业完全恢复情况。

系统日总计处置多达3亿条数据，分析了全省企业用电情况、监测新冠肺炎定点收治医院用电阻抗、小区人员流动以及企业停工电力指数。企业停工亲率=当日用电量多达企业2019年12月日均用电量30%的企业户数/总监测企业总户数企业始产率=当日企业用电量/2019年12月日均用电量以2月15日的数据为事例，四川共计76253户企业停工，停工亲率约67.4%，意味当前四川企业停工水平超过了三分之二。企业总复产率为56.22%，意味当前四川行业复产水平相似五分之三。

　　分行业来看，解铝、氯碱、电子和医药行业停工始产率名列靠前。一般工商业中，非居民企业停工复产较高。

分地区来看，停工亲率较高的为阿坝、广元、攀枝花、自贡市、凉山、绵阳、巴中、甘孜、宜宾，皆在70%以上。生产能力完全恢复情况看，广元、攀枝花、眉山、乐山、宜宾、凉山的始产率较好，皆小于70%。尤其的是，四川还将电力大数据应用于在了基层社区人员管控工作中。针对成都地区54个涉疫小区72574户居民用电情况，公司展开了出外回家情况大数据分析，构成社区住户疑为流动排查表格。

在成都某涉疫小区，电力大数据精准分析表明，有36户住宅长年空置，2月4日再次发生3户流向，2月4日和2月11日分别有3户流入，截至2月16日，疑为流入、流向户数倒数两日皆为零。有效地提高社区和物业的排查效率，同时也减少了交叉感染的风险。

浙江目前，浙江全省收集终端370万个，每天收集数据7.8亿条。根据用电信息采集系统中企业历史用电量情况、当日用电量情况等数据，动态监测、精准分析各区域、各行业由点及面的停工复产情况。

国网浙江电力管它叫作企业停工电力指数，以R来代表。(R=(停工电量比例0.5+停工企业户数比例0.5)100)以浙江省2月10日停工首日的数据举例来看，当天，停工企业总用电量为40541.65万千瓦时，占到2019年4季度日均用电量128807.02万千瓦时的31.47%。全省停工企业数64590户，占到全部企业客户数333427户的19.37%。

套用公式R=(31.470.5+19.370.5)100=25.42，即2月10日，浙江省全省企业电力停工指数是25.42。如果长时间状态下的指数是100，25.42就意味著现在企业停工水平超过了1/4。较前一日(2月9日)指数24.79，确实所下降。

随后停工的一周，该指数总体平稳，没经常出现往年很快完全恢复的拐点，但可以显现出于是以逐步回落。　　图注：指数分析还在大大优化中。比如，2月12日(正月十九)，判断企业停工数的当日用电量/日均用电量k的k值，由50%调整到了20%;2月14日(正月二十一)，分析对象去除了还包括国家行政机构、医院在内的公共服务及管理的组织。

(对应日期为2020.2.8-14同比2019.2.19-25)不仅可以看见全省停工全貌，这项指数还能构建分地区、分行业分析，横向涵括全省各地市、县级层面，纵向涵括信息传输软件业、公共服务业、工业等国家规定的十大行业分类。值得一提的是，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、防水五品行业停工情况展开分析，便于政府部门重点理解疫情防控期间规模以上企业及疫情防控涉及确保行业停工情况，及作好适当服务决策。

分地区来看，2月10日，浙江全省疫情最相当严重的温州，企业停工电力指数为12.10，在全省垫底，停工水平低于。舟山以63.54位列榜首，据分析是因鱼山石化项目总体下沉了停工指数。

　　以行业数据来看，2月10日，浙江全省各行业停工指数最低的三个为：金融业(67.35)，信息传输软件和信息技术服务业(66.54)、房地产行业(63.36)。其中，工业的停工水平低于，仅有为14.44，与去年同期相比，只完全恢复了大约二成。

其次是杂货和零售业，也高于去年同期，只完全恢复了三成。

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