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          浙江寧波供電公司電力數據助城市治理提效

          電力網
          2025-07-29
           來源:國家電網報
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            電力數據覆蓋面廣、采集頻度高、數據量大,在助力能源轉型、服務社會治理等領域發揮著重要作用。浙江寧波供電公司開發“孤寡老人智慧看護”“電動自行車入戶充電識別”“流動人口云監測”等12項數字化產品,發揮電力數據作用,服務城市智慧治理。

          慈溪市供電公司員工在電力社區服務指揮中心監測用電量等情況。攝影:姚科斌

            截至2024年年底,浙江寧波常住人口城鎮化率已超過80%,城鎮人口達到790萬,城市化進程加速。這也給城市治理帶來新的考驗,僅靠人工排摸、走訪的傳統方式難以滿足精準治理需求。近年來,寧波市大力推進數字社會建設,在數字公共服務普惠化、數字社會治理精準化等方面持續推進城市治理效能提升。寧波供電公司深度挖掘電力數據價值,圍繞老舊小區重點群體服務等方面,構建社區居民用電數據精準分析模型,開發“孤寡老人智慧看護”“電動自行車入戶充電識別”“流動人口云監測”等12項數字化產品,輔助政府部門有針對性地開展社區服務、治安管理等工作。

            用電異常及時預警,提升社區服務精度

            電力社區經理走訪服務過程中常面臨服務對象動態變化、用電異常情況難以及時發現等情況。針對用電異常監測依賴固定閾值的局限性,寧波供電公司應用機器學習和大數據分析技術,依托用電信息采集系統開發了基于自適應聚類算法的分析模型,提高用電行為識別的準確性。

            “我們構建覆蓋試點社區的多維數據池,包括房屋基礎數據、特殊群體檔案、動態電力數據及外部協同數據等,通過數據交互與篩選,解決了用電異常行為誤判的問題。例如,城市居民早晚用電高峰明顯,而農村居民夜間用電更為集中,如果采用統一閾值就容易導致誤判。我們有針對性地設置監測閾值,極大減少了誤判情況的發生。”寧波供電公司營銷數字及技術中心數據技術室專責劉羅曼介紹。

            寧波供電公司還將算法分析模型內嵌到“千戶萬燈”社區經理服務指揮平臺上,使平臺可以實時對比當前數據與歷史數據。監測到電量突增、突減或用電行為軌跡偏離較大等異常時,平臺會自動觸發預警功能,將異常信息同步至“浙政釘”政府網格工作管理群。電力社區經理和社區工作人員可以根據預警信息及時到現場處置。

            算法分析模型還具備動態學習能力,能結合實際情況持續優化設定閾值。例如面向孤寡老人群體,該模型會重點監測長時間無活動行為特征,輔助防范意外風險。

            算法分析模型自2023年上線以來,已累計監測46812戶次客戶異常用電行為,發出643次用電行為軌跡偏離預警,輔助電力社區經理及時上門服務392次、遠程服務258次。

            監測違規充電行為,政企協同保障消防安全

            電動自行車入戶充電問題是寧波市城市治理的重點之一。寧波供電公司主動對接街道辦了解相關情況,并根據消防部門提供的名單,為存在相關安全隱患的老舊小區更換智慧物聯電能表。智慧物聯電能表通過監測電壓、電流等信號,能分析出負荷集群中單個負荷的種類和運行情況。該公司應用卷積神經網絡模型開發的辨識模組能依據負荷波形精準識別鉛酸電池和鋰電池充電特征,由此判斷是否存在電動自行車入戶充電行為。

            “7月份,我們通過智慧物聯電能表監測到某小區有住戶可能存在入戶充電行為,便聯合消防隊上門查看,發現該住戶的確存在‘飛線’充電情況。消防人員當場制止這一行為,并對住戶進行安全警示教育。隨后,我們和消防人員在小區公告欄張貼了電動自行車入戶充電、‘飛線’充電等違規充電行為警示宣傳單,幫助小區住戶增強安全用電意識。”慈溪市供電公司電力社區經理胡群豐說。

            當前,寧波供電公司已在老舊小區、出租屋聚集區域試點更換了800余個智慧物聯電能表。自2024年6月以來,該公司根據監測數據累計發出537條異常用電預警,預警準確率達92%以上,幫助消防部門有針對性地處理違規用電行為。

            寧波供電公司持續加強政企數據共享共用,與民政、公安等政府部門聯合,在服務電動自行車充電驛站建設、群租房整治等領域發揮電力數據作用,助力城市治理智慧升級。

            細化用電行為軌跡,走訪服務更具針對性

            寧波城鎮化率高、人口流動量大,社區工作人員走訪排摸工作量較大。寧波供電公司電力社區經理根據服務過程中了解的情況,提出通過負荷曲線變化等信息輔助社區工作人員精準確定重點走訪服務對象。

            “我們綜合考慮不同客戶群體的用電量、交費行為等用電特征差異,應用大數據分析技術集成總用電量、實時負荷等數據,依托‘浙里辦’APP、社區微信群等線上平臺,將‘客戶-設備-場景’多維用電特征庫與社區流動人口信息、社區安防設備信息等政務信息融合,更好地支撐流動人口管理服務。”寧波供電公司營銷部負責人介紹。

            在當地,采用人工走訪方式,每名社區工作人員日均服務量約10戶。應用電力大數據后,“千戶萬燈”社區經理服務指揮平臺通過分析60天內的日用電量等數據,精準識別房屋空置或常住等狀態,并根據近14天每15分鐘的負荷數據,構建客戶活動概率熱力圖,形成個性化用電行為軌跡,輔助政府相關部門自動篩選重點走訪服務對象。每名社區工作人員日均服務量提升至30戶,事項辦結效率提高40%以上。

            2024年以來,寧波供電公司在全市范圍內推廣電力數據助力社區服務模式,輔助社區工作人員高效走訪服務流動人口約1.8萬人次。(岑奇陽 宓巧巧 毛倩倩 )


          作者: 電力數字化轉型案例征集
          電力數字化智能化網站
          中國電力年鑒

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