基于电力大数据的企业复工复产模型研究及应用

王林信; 江元; 罗世刚; 李竣业

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基于电力大数据的企业复工复产模型研究及应用

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为解决疫情防控期间,由于各级政府对企业复工复产情况采用繁琐的逐级统计上报数据方式,出现因统计人员不足、数据来源不一、统计口径不一,导致上报统计数据失真等问题,避免出现因统计数据的不完整、不准确,严重影响政府复工复产政策的制定以及企业复工复产审批效率.本文通过提取企业日均用电量、企业复工日均用电量、行业特性等电网公司用户电量特征变量数据,结合疫情风险以及各行业上下游产业链等因素,应用K-means聚类分析算法,构建复工用户判别、复工企业电力指数等应用模型及具有时效性的企业复工复产指标体系与应用支撑平台,实时数据提取、模型构建、多维分析,精准定位、准确识别企业复工复产情况以及因疫情影响带来的企业运营风险及问题.

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来源
《贵州电力技术》 |2020年第12期|65-71|共7页
作者
王林信; 江元; 罗世刚; 李竣业;
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作者单位

甘肃省电力公司甘肃兰州730000;

甘肃省电力公司甘肃兰州730000;

甘肃省电力公司甘肃兰州730000;

甘肃省电力公司甘肃兰州730000;

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正文语种 chi
中图分类新技术的应用;
关键词
大数据; 复工复产; 客户细分; 用电负荷; 日用电量;

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