基于电力大数据的企业复工电力指数研究与应用

（国网浙江省电力有限公司，杭州 310007）

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2020 年初，为有效控制新冠肺炎疫情的传播、蔓延，从中央到各地政府纷纷出台了严厉的管控措施，严格限制人员流动并对企业的复工复产进行重点监控。春节过后，受疫情影响，人员流动率和企业复工率仍然较低，对国民经济的高速发展造成较大影响[1]。为将新冠肺炎疫情影响降到最低，保持经济平稳运行和社会和谐稳定，努力实现党中央制定的各项目标任务，也为了辅助地方政府准确全面地掌握企业复工情况，电力公司充分利用已有的电力数据资源[2-3]，通过大数据分析的方法得到各地区重点企业的复工电力指数，为各级政府制定管控决策提供依据；同时，支撑政府根据各地区疫情情况进行分类指导，有序推动各类企业复工复产。

此前，已经有相关学者基于电力大数据开展了经济发展预测、房地产景气度等相关应用研究。邓雪晴[4]研究了电力消费弹性指数的变动特点及其相关影响因素，同时以电力数据为基础对国内经济增长规律和趋势进行了探索。田传波[5]等人利用神经网络技术建立城市宏观经济走势预测模型，研究城市宏观经济发展中电力数据影响因素与城市宏观经济发展走势之间的关系。杨东伟[6]通过解析产业结构和不同能(电)耗地区消费差异这两个因素对于电力消费弹性指数变动的影响，探索了电力消费与经济增长的规律和趋势。李海[7]运用皮尔逊相关系数分析、时间轨迹分析、分布滞后模型与阿尔蒙估计法进行建模分析，研究了电力消费量与国房景气指数关系。……