全国已有11个省份规模以上工业企业复工率达90%以上，其中，贵州复工率100%、浙江为99.8%、江苏达99%。

湖南省企业用户1677317户，共计用电量22523万千瓦时，复工电量比例69.57%。值得一提的是，江苏省推出“企业复工电力指数”升级版本——产业链上下游行业复工复产率关联分析图，通过企业上下游复工情况，为各行各业复工复产准确“把脉”。

日耗煤量较春节当天下滑16.7%，疫情带来的假期延长、远程办公及停产等影响对区域发用电需求有一定影响。”中信建投证券电力和公用事业证券分析师万炜分析称。

用电数据更具代表性

缘何借助用电数据判断企业复工复产情况？厦门大学中国能源政策研究院院长林伯强认为，根据用电情况判断可准确判断企业复工率，电力数据真实客观且相对容易搜集。

“绝大多数生产生活与电息息相关，电力数据的统计在线且自动，电力数据准确、客观、样本量大。鉴于此，通过监测用电量，并与历史数据进行比较，基本上可准确判断各个行业、每个地区的复工复产情况。”能源专家叶春补充道。

记者注意到，以往电力大数据大多应用在环保、气象等领域，相对碎片化，而本次电力大数据应用范围和区域更广。那么，电力大数据在本次抗“疫”工作中有何特征？

单葆国认为，“企业复工电力指数”是电力大数据在本次疫情防控和企业复工复产中的应用创新，它并不能直接推动企业复工复产，而是通过反映企业的用电和生产情况，辅助政府部门和相关企业进行决策。“电力大数据技术作为新兴技术，目前处于快速发展阶段。经过这次疫情，以电力大数据为核心的数据创造价值理念将更受重视，也将为传统电力行业工作方式和商业模式带来重大创新，将在未来智慧城市发展中发挥更大作用。”

叶春介绍，本次疫情防控和复工复产，跨越了数据统计和采集的相关限制，尤其涉及细分行业和地区，还可在一定范围内调用，数据采集范围广、颗粒度细、时间跨度久、指标体系多，其分析结果更具典型性和代表性。

“不论耗电量大的高耗能产业、电力可靠性要求高的精细制造业，还是发电、输电和配售电等各个关节，电力大数据已是大势所趋。通过分析电力大数据，作出应对策略，抢抓机遇规避风险。此外，地方政府也应关注电力大数据，在战略上实现本地区的差异化发展，也能监测指导相关产业发展。”叶春表示。

大数据需更透明

叶春指出，电力大数据不仅涉及电力系统各个环节产生海量的运行数据，也包括分布各种不同类型的发电厂、变电所、输电线路和电力用户，以及电网调度获取系统实时数据，涵盖宏观经济、自然资源、气候生态等各个方面。