２０２０年１２月第２３卷第１２期电力大数据大数据专题　Ｄｅｃ ２０２０，Ｖｏｌ ２３，Ｎｏ １２ＰＯＷＥＲＳＹＳＴＥＭＳＡＮＤＢＩＧＤＡＴＡＢｉｇＤａｔａＳｐｅｃｉａｌＲｅｐｏｒｔｓ
社会治理视角下的城市大脑电力驾驶舱
设计及应用
王　亿，陈　奕，方　响，宣　弈，徐祥海，孙智卿
（国网浙江省电力有限公司杭州供电公司，浙江杭州　３１００００）
摘　要：针对电力数据如何在线化、智能化服务社会治理问题，提出以城市大脑为基础的电力驾驶舱理念，依托电力大数据为政府数字化城市治理提供辅助决策、为企业健康绿发展提供智慧支持。首先，分析城市数字化转型中对电力数据的需求及电力大数据特征，构建一种社会治理视角下的电力大数据范式应用体系；其次，设计电力驾驶舱系统架构，实现海量能源据实时、安全的传输交互；最后，研究电力大数据的社会治理关键技术，提出电力－政务数据融合方法，构建社会治理电力指标体系和电力用户行为分析方法，实现指标化、场景化、平台化的电力数据服务。
系统实际部署及应用场景取得的成效表明，电力驾驶舱是一种实现电力数据服务社会民生，提升城市数字化治理水平的有效途径。
关键词：城市大脑；电力驾驶舱；大数据；社会治理；指标体系
文章编号：２０９６－４６３３（２０２０）１２－００５０－０７　中图分类号：Ｃ３９　文献标志码：Ｂ
  城市是各类要素资源和经济社会活动的聚集地，居于现代国家治理体系的关键位置，城市治理现代化是国家治理体系和治理能力现代化的重要内容［１］。“城市大脑”通过运用大数据、云计算、人工智能等技术构建的城市数字新基建，汇集政府、企业和社会等数据，进行融合计算，感知城市生命体征，实现对城市全域的精准分析、整体研判、协同指挥、科学治理［２］。而电力数据是城市大脑运转中不可或缺的重要组成，具有典型的大数据特征［３］。但是，电力数据目前主要围绕电力系统自身内涵开展研究，并未进行与政府社会的外部数据的深度融合，实现电力数据的外延深化，形成体系化的面向社会精益治理的全面数据赋能服务应用。
电力大数据的应用受限，一是由于电网稳定运行关乎国计民生，是国家安全稳定的基础，因此电力系统采用内外网物理隔离，数据交互的条件苛刻。二是电力营销数据关联亿万用户利益，客户数据安全是必须履行的社会责任和应尽义务。三是电网公司人、财、物等管理数据是其核心竞争力所在，运营数据安全是公司稳健发展的保障。而随着技术发展和城市治理要求的不断提升，亟需实现电力数据服务于社会治理场景。本文基于城市大脑体系，提出通过构建电力驾驶舱，实现电力数据系统化服务社
会治理解决方案，设计城市大脑电力驾驶舱的体系架构，研究城市大脑的关键技术及典型应用场景，为电力数据应用后续研究提供借鉴。
１　城市大脑电力驾驶舱理念
１ １　城市大脑体系架构
城市转型发展面临诸多挑战，城市大脑旨在从城市管理者角度出发，通过计算使数据资源成为城市的核心竞争力［４－５］。２０１６年杭州市政府以“便民服务”和“治理能力提升”为目标，率先提出了城市大脑的建设理念，经历了从“数字治堵”到“数字治城”的不同发展阶段，形成１１大系统、４８个场景，日均协同数据１ ２亿条，其架构如图１所示［６］。
城市大脑主要分成三部分，一是以经济、政治、文化、社会、生态五大领域构建指标体系，进行顶层设计；二是构建涵盖政府主要部门和经济实体的数字驾驶舱，实现原有５２个政府部门、７６０个信息化系统的统一接入，分级管理；三是通过城市大脑中枢平台，实现各驾驶舱的指标数据交互和业务协同［７］。
基金项目：国家电网有限公司总部科技项目“电力数据权属和商业应用法律关键技术研究”（１２００－２０２０５７２３４Ａ－０－０－００）。
　第１２期王　亿，等：
社会治理视角下的城市大脑电力驾驶舱设计及应用
图１
　城市大脑体系架构Ｆｉｇ １　Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅｏｆｃｉｔｙｂｒａｉｎ
１ ２　电力大数据特性
电力大数据体量巨大，国网公司目前数据总量
已近２０ＰＢ，并以每天超过６０ＴＢ的速度快速增长
［８］
。目前，电力大数据的研究与应用主要集中电
力系统，一方面通过利用电力数据，提高社被能效水
平促清洁低碳发展［９］
，提升电网辅助服务能力促精
准高效投资［１０］，唤醒资源促提质增效高质量发展平［１１］；另一方面是通过挖掘用户侧行为习惯，提升
营销服务水平
［１２－１４］
。电力数据除具备传统互联网
大数据特征之外，同时也具备电力企业专业特性，如表１所示。
表１
　电力数据特性分析Ｔａｂ １　Ａｎａｌｙｓｉｓｏｆｐｏｗｅｒｄａｔａｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ
环节数据特征电力数据特征互联网数据特征数据规划
数据融通统筹规划覆盖电能全环节统筹有限，
规划简单客户连接数据到户、客户互动少数据到人、客户互动多数据获取
价值密度专业采集、价值密度高碎片多、价值密度低采集成本采集成本高、
自行建设采集成本低、投入少数据处理
价值独占客户全面覆盖，真实准确客户割裂，数据分散实时准确采集精度高、实时性好，数据准确性无法保证数据应用
关键地位国计民生、
企业核心用户隐私及交易信息生态属性
社会属性单一，但行业关联广泛
数据合作广泛，但生态凝聚力交叉
  基于以上特点，电力大数据可实现以下功能：①可用于实时监测，通过智能电表实时监测居民、企业用户的用电行为，实现用户行为异常判断［１５］
。②可用于统计分析，通过社会用电量的对比分析，可宏观反应区域社会经济发展态势及行业景气状
况，成为经济发展的晴雨表［１６］
。③可用于精准画像，综合客户的用电情况和缴费行为等多维信息，
提供出租房识别、电力授信等服务［１７］
。１ ３　电力驾驶舱及其社会治理应用范式
为进一步发挥电力数据作用，本位提出基于城市大脑体系，构建电力驾驶舱，实现电力数据与外部数据融合，通过电力指标体系和应用场景两种方式，
实现社会治理赋能，电力驾驶舱ＰＣ端可视化界面如图２所示
。
图２
　电力驾驶舱ＰＣ端ＵＩＦｉｇ ２　ＵＩｏｆｅｌｅｃｔｒｉｃｃｏｃｋｐｉｔｏｎＰＣ
电力大数据第２
３卷  电力驾驶舱模式形成了电力数据赋能社会治理的典型范式，如图３所示。该范式是以网省电力公
司与省政府间政企专线为通道，以城市大脑中枢统一指标接口为基础［１８］
，实现电力系统营销、运检等业务系统数据与公安、城管等政府机构业务系统的
数据协同
。
图３
　电力驾驶舱社会治理应用范式Ｆｉｇ ３　Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｐａｒａｄｉｇｍｏｆｅｌｅｃｔｒｉｃｃｏｃｋｐｉｔ
ｆｏｒｓｏｃｉａｌｇｏｖｅｒｎａｎｃｅ
电力数据赋能方式分为宏观和微观两种方式：
在宏观上，针对城市运行态势感知，通过按区县、街道、社区等空间延拓和分产业、分行业、分规模类别延拓，实现经济、生态、民生等电力指标计算，支撑政府科学决策；在微观上，通过统一地址编码方式，实
现跨部门的用户匹配，以日电量或每１５分钟负荷数据构建用户行为识别模型，
实现关爱独居老人、出租房识别、
环保停复工等场景应用，提升社会治理精细化水平，释放基层管理承载力。
２　城市大脑电力驾驶舱系统架构设计
２ １　
电力驾驶舱技术架构
governance图４
　电力驾驶舱技术架构Ｆｉｇ ４　Ｔｅｃｈｎｉｃａｌａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅｏｆｅｌｅｃｔｒｉｃｃｏｃｋｐｉｔ
电力驾驶舱是基于数据中台构建，其系统架构如图４所示。驾驶舱通过数据中台汇聚营销、用采等电力系统核心数据，通过政务专线连接城市大脑
中枢平台获取经济、社会、地理外部数据。在数据中台进行电力指标计算和用户行为分析，形成面向政府、企业和居民的三类应用主题。接入城市大脑中枢平台，通过发布指标并授权政府部门的方式，完成场景闭环，实现电力数据赋能社会服务。２ ２　电力驾驶舱网络架构
电力驾驶舱网络通道，先以电力信息内网上数
据中台虚拟机集内的营销数据库缓存，再通过政企服务平台的ＳＱＬ穿通内外网隔离装置，最后通过
电力信息外网—电子政务网专线向省政府平台传送
［１９－２０］
。在政务网部分，由所属城市向省政府平台
申请接入电力数据，最终存储至城市大脑政务网电
力数据库服务器，
如图５所示
。图５
　电力驾驶舱网络架构Ｆｉｇ ５　Ｎｅｔｗｏｒｋａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅｏｆｅｌｅｃｔｒｉｃｃｏｃｋｐｉｔ
为保证电力数据按照对应权限规范化应用，
电力指标数据通过ＡＰＩ注册到城市大脑中枢，各级政府部门可以查询上线的全部指标，需要应用
电力数据指标时，向电力驾驶舱申请调用ＡＰＩ权限，
审核通过后，在部门驾驶舱查询相关数据，支撑场景应用。
３　电力大数据社会治理关键技术
３ １　电力－政务数据融合方法
社会治理所需要的多维数据分散于政府各部门
中，一般只能通过地址实现匹配，但地址行业标准互不兼容。因此，可采用构建统一地址编码的方式，以公安等政务地址数据和电力用户地址等经济实体数据为基础，进行同一地址匹配，实现电力－政务数据融合。３ ２　社会治理电力指标体系
基于电力系统营销、用采、运检等内部数据，从
经济趋势、城市生态、社会民生３个维度出发，构建电力数据指标体系，反映城市宏观运行情况如表２所示。
　第１２期王　亿，等：社会治理视角下的城市大脑电力驾驶舱设计及应用
表２　社会治理电力指标体系
Ｔａｂ ２　Ｉｎｄｉｃａｔｏｒｓｙｓｔｅｍｏｆｐｏｗｅｒｄａｔａｆｏｒｓｏｃｉａｌｇｏｖｅｒｎａｎｃｅ序号类别指标名称指标解释
１
２
３
４５
６７
８经
济
趋
势
电力消费弹性系数
一段时间内电力消费增长速度与国内生产总值增长速度的比值，用以评价
电力与经济发展之间的总体关系。电力消费弹性系数＝电力消费量年平均
增长率／国内生产总值年平均增长率
度电产值单位电量所产生的的经济效益。度电产值＝地区生产总值／社会售电量
获得电力
反映企业获得电力供应的难易程度，由全业务统一数据平台中同业对标报
表取得。
行业售电增速
用电四大类别（大工业用电、居民生活用电、农业生产用电、一般工商业）的
电量增速。行业售电增速＝（今年上月用电量－今年上上月用电量）／今年
上上月用电量。
新增用户数
用电四大类别（大工业、居民生活、农业生产、一般工商业）的用户增速之一。
新增用户数＝第ｎ个月用电类别用户数量－第ｎ－１个月用电类别用户
数量。
平均售电增长率统计期内月售电量环比增长率。
负荷密度某地域范围内，所有一般工商业用户的月用电量与区域面积的比值。
夜间经济指数
某地域范围内，所有一般工商业用户在１８：００至次日６：００间的月用电量与
区域面积的比值。夜间经济指数的月用电量＝一般工商业尖峰时刻电量／
区域面积。
９
１０１１城
市
生
态
电动汽车充电量表示电动汽车用电情况。月度电动汽车充电量＝充电桩售电量
光伏发电量区域内月度光伏发电总量。
清洁能源占比
表示光伏发电量与全口径售电量的比值。清洁能源占比＝光伏发电量／全
口径售电量。
１２１３１４
１５１６１７１８１９社
会
民
生
住房形态空置率
表示未投入使用的房屋数量与房屋总数的比值。空置用户判定条件：月度
用电量小于１０度或者月均变化率小于３％且月用电总量小于５０度。
住房形态出租率
表示出租的住房数量与房屋总数的百分比。随机以森林算法分析用电特性
判别。
住房形态自住率表示自住的房屋数量与房屋总数的百分比；刚需率＝１－出租率－空置率
电力医疗指数
医疗资源的投入与人口数量的比值。电力医疗指数＝医疗机构耗电量／区
域总人数。
电力教育指数
教育资源的投入与人口数量的比值。电力教育指数＝教育机构耗电量／区
域总人数。
电力商业指数
购物、餐饮等商业用电与人口数量的比值。商业用电指数＝商业总用电量／
区域总人数
电力交通指数
电动汽车充电量与人口数量的比值。交通指数＝电动汽车总耗电量／区域
总人数
电力住房指数住宅中居民人均用电量。
  （１）经济趋势指标体系，通过电力消费弹性指数、获得电力、夜间经济电力指数等８个指标，对比分析各地区经济发展现状，反映各行业发展趋势，为验证经济发展趋势提供不同维度的价值参考。
（２）城市生态指标体系，通过光伏发电量、清洁能源占比和电动汽车充电量３个指标，反映城市绿用能随时间的变化情况。
（３）社会民生指标体系，基于电力数据及房屋数据、医疗资源投入等外部数据，计算住房形态空置率等８个指标，通过居民用电规律，分析各地区住房
电力大数据第２
３卷形态，统计教育、医疗、商业等行业的人均用电量，及
时、高效的向政府部门反映各地区基层生活配套情况。３ ３　电力用户行为分析方法
通过智能电表采集的电量、电流、功率因数等数据，可在不增加硬件成本的基础上实现对用户用电行为进行挖掘、结合历史用电数据发掘判断用电场景。用户行为分析模型以日电量为基础，采用阈值
法和电量突变判断算法相结合，
如图６所示
。图６
　基于日电量的用户行为分析流程Ｆｉｇ ６　Ｐｒｏｃｅｓｓｏｆｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎｂｅｈａｖｉｏｒａｎａｌｙｓｉｓｂｙｔｈｅｄａｉｌｙｐｏｗｅｒｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ
其主要分为以下步骤：①对待分析用户，通过统
一地址编码实现所在地址与电表户号匹配；②计算用户前七天中位数日电量；③计算前七天日电量方
差；
④计算中位数三倍方差作为阈值；⑤计算是否前一天至当天有电量突变；⑥判断步骤３超阈值或步
骤４电量突变（
用电量前０后１或前１后０）是否成立，
成立则输出异常信息。４　电力驾驶舱应用场景
通过电力驾驶舱实现数据融合，以便民惠民为原则构建多种应用场景，为居民生活和社会生产提
供公共服务，解决具体问题，实现城市资源的优化配置。
４ １　宏观决策类
在宏观经济分析方面，通过电量、ＧＤＰ等内外部数据，计算表２中社会治理指标体系中相关指标，
形成“电力看经济”场景应用，为发改、经信、商务等政府机构提供监测结果服务。监测视角主要包括：①通过用电量、业扩容量变化情况，反映宏观经济增长情况；
②监测产业用电量增长率、占比变化情况，反映产业结构调整情况；③监测用电量、用户数、电价为核心的电力消费情况；④监测单位ＧＤＰ消耗电量，反映不同主体经济的电力能源利用效率；⑤关联
监测上下游行业电量、用户数变化情况，反映经济发展的协调性；⑥分析区域内商圈夜间经济与商圈一
般工商业夜间电量相关性，反映区域夜间经济的复苏情况。相关指标监测进一步结合政府节能减排、高质量发展、夜间经济试点选取等政策，关联分析电力和经济发展的同步性，为政府制定针对性措施提供依据。４ ２　精益治理类
在社会精益治理方面，通过对接政府经信、商
务、
公安、环保、房管等部门管理的基层政务需求，开展专题数据分析，助力社会发展与智慧城市管理。（１）“电力＋公安”。结合公安系统提供的出租户标签，以低压用户用电数据和缴费数据为特征，构建包含基础信息、用电行为、客户信息、电费风险等特征工程。训练梯度提升树机器学习模型，
并结合卷积神经网络时间序列判别模型训练近１
２月的日用电序列，计算的结果为日常排查的工作提供有力
决策依据，
减轻城市安防网格的现场工作量。（２）“电力＋房管”。针对政府缺乏全面性统计房屋居住情况算法的现状，
通过对低压用户历史数据进行房屋空置率分析，结合人工排查出租样本，构建出租识别模型，剩余用户定义为自住用户，形成住房形态特性分析，可辅助政府相关部门研判经济发展趋势、调整土地出让规则，避免房地产投资过热、过度炒作以及房地产泡沫等现象的发生。
（３）“电力＋环保”
。针对企业污染防治在线化监管难题，
结合现有综合能源服务平台基础上，开展环保停复工监测。在企业排污和治污设备上安装电
能监测装置，两套设备运行数据实时比对分析，向监管部门提供异常预警数据服务、向企业提实时信息，
系统安装和运营成本降低了９５％以上，实现环保设备运行状态的全天候、全过程监控。
４ ３　民生服务类
在民生服务方面，选取居民、小微企业日常问题，综合居民的用电行为特征，形成民生服务数据产品，并以互联网平台小程序作为入口，拓展电力数据价值。
（１）“电力＋社区”。针对城市人口老龄化带来的社区养老问题，与街道政府合作实现“独居老人关爱”服务，对独居老人家庭用电数据提取用电习惯，对比日负荷曲线与典型用能曲线，判断老人生活安全状况，供社区及志愿者及时上门提供贴心关爱服务。

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