基于電力數據的商圈經濟發展研究

張海巖

摘要：電力數據的分析關系著整個電力系統的調節和規劃，對用電量數據的精準分析影響電網運行安全和經濟安全。因此，基于電力數據的商圈經濟發展分析引起了國內外學者的關注，分析電網運行的電力數據，從而降低電網系統各環節運行的成本。基于此，本篇文章對電力數據的商圈經濟發展進行研究，以供參考。

關鍵詞：電力數據;商圈;經濟發展

引言

國家正全面推進“數字中國”和“信用中國”建設，促進數據開放融合和資源整合，服務經濟社會發展。電力大數據具有價值密度高、實時準確性強、蓋范圍廣等優勢，如何深度挖掘電力大數據蘊含的經濟價值，探索其在人工智能技術下的應用場景值得深思。在全球疫情的影響下，全球經濟出現下滑的趨勢，對于企業運營風險的預警顯得尤為重要。國內外在電力數據的挖掘和應用上還局限于電力行業，傳統的企業風險預警都是基于企業本身的財務數據，而電力數據包括用電客戶檔案信息、電量信息、電費信息、業擴報裝信息、用電檢查信息等多種維度的記錄，能夠很好地反映企業生產運營的真實狀況，蘊含著巨大風控價值。本文旨在深度挖掘電力數據在企業風險預警層面的應用價值。具體實現方法為：首先對企業基于電力數據進行用戶畫像，通過電力視角對企業運行態勢進行可視化呈現，宏觀觀測企業生產運營情況;接著，通過持續采集企業用電信息，構建風險監測量化指標體系，并結合評分卡模型，基于行業經驗，設定合理的閾值對企業的運營風險得分進行加權求和，計算出企業運營風險評級標簽，結合以上步驟實現了對企業運營風險的持續性監測，客觀反映企業在運營生產活動中產生的異動，提前揭示企業運營風險。研究發電力數據可以展現出信用評級不同的企業在用戶畫像和風險評分中有較大差異，可以起到一定的風險預作用。

1數據商業運營模式研究

1.1產品運營模式

以商業模式設計為中心，深入挖掘市場對電力數據的需求。全面開展電力數據需求調研，對需求客戶主體進行全面分析，合理歸類，并對各類客戶主體存在的實際需求進行發掘、梳理，探索強化商業模式策劃與設計，開放貫通深化跨域運營，創造新的價值點，推動商業互聯。整體上數據增值服務的服務模式大致可分為4類，分別是基礎數據類、產品服務類、解決方案類、合作共贏（生態共建）類，運營模式關系如圖1所示。

1.2盈利方式研究

盈利模式研究，主要包括盈利途徑分析、經濟效益評價、財務評價等3個方面。其中盈利途徑分析主要分析同業已有盈利途徑、可能的各類盈利途徑，根據業務特點、預期業務量等，估算各類盈利途徑的成本構成與收入來源;經濟效益評價主要針對企業自身、產業鏈上下游、產業生態相關方的經濟效益增值進行分析，根據全生命周期分析投入產出，估算企業自身與各利益相關方預期回報;財務評價分析是否具有持續財務生存能力，使用內部收益率、資本保值增值率、總資產增長率、現金流充裕度等進行財務指標的評價。

1.3產品定價策略

根據數據增值服務的各類服務模式，按照“成本補償、合理收益、與市場接軌、兼顧經濟效益與社會效益”的原則，以用戶需求為導向，綜合考慮成本投入、市場定價狀況及用戶承受能力等因素，同時結合數據的層次級別和潛在價值，對數據增值服務進行定價，整體遵循核心價值數據高定價、半邊緣價值數據次之、邊緣價值數據低定價或免費機制，進而形成初步的價格體系。根據數據增值服務的特點，經各領域專家綜合論證，確定了以“市場倒退法”為主、兼顧服務成本的定價方法。

1.4商業模式研究

目前數據的商業化運營方面，存在內外部業務市場拓展不深、覆蓋面較窄、創新能力不足的問題，建議充分挖掘能源全產業鏈的數據市場價值，持續研發產品和創新商業模式，開展租賃云、數據交易共享、政府補貼、基礎資源共享等商業運營，探索適應市場的商業運營模式。

1.5市場拓展策略研究

根據前期調研結果，運用多種運營組織方式，如發布會、國網新聞稿、公眾號等渠道，開展營銷宣傳，通過一系列運營活動，在充分樹立行業認知度的基礎上，將潛在重點客戶轉化為合約客戶，實現價值變現的落地。

2商圈

商圈，是指商店以其所在地點為中心，沿著一定的方向和距離擴展，吸引顧客的輻射范圍，簡單地說，也就是來店顧客所居住的區域范圍。無論大商場還是小商店，它們的銷售總是有一定的地理范圍。這個地理范圍就是以商場為中心，向四周輻射至可能來店購買的消費者所居住的地點。

3商圈經濟發展分析

以某省經過數據清洗后的百個重點商圈為例，對該省商圈經濟發展情況進行說明。商圈經濟發展分析是按照時間（年、月、日）、區域（全省、地市）、行業（零售、餐飲、居民服務、住宿、娛樂等）等不同維度，運用關聯分析、比對分析等方法，構建多維應用分析場景，輔助開展商圈經濟發展水平、區域發展走向等方面的分析和研判。

3.1商圈經濟區域分析

各地區商圈經濟的發展是不平衡的，通過商圈經濟活力指數的排名可以直觀反映出各地區商圈經濟發展水平的高低。某省各地市商圈經濟活力指數情況見表1。

從表1可以看出，A市商圈經濟活力指數為92.87、全省最高，B市商圈經濟活力指數為76.32、全省第二，C市為76.01、全省第三。A、B、C三市商圈整體處于領先地位，也說明這三個地市經貿發達，商圈經濟展相對較好。I市商圈經濟活力指數為66.55，排名最后，說明該市商圈經濟發展相對落后，與A市商圈經濟的發展水平相比有很大的差距。

3.2商圈經濟基礎分析

通過商圈的商戶數量以及商圈包含的零售、餐飲、居民服務、住宿、娛樂等行業種類可以反映商圈的經濟基礎情況。下面主要通過E市商圈的商戶數量來分析各商圈的經濟基礎。其中：a商圈為538戶，全市最高;b商圈次之，為336戶;c商圈為155戶，排第三位;然后是d商圈，為114戶;排在末位的e商圈為68戶。將各商圈商戶的數量與商圈經濟活力指數排名進行對比分析，可以看出商戶數量與指數排名順序基本是一致的，因此可以看出商圈的經濟基礎是商圈的經濟活力的一個重要影響因素。

3.3商圈發展潛力分析

通過商圈經濟活力指數的散點分布可以看出全省各商圈規模情況及發展潛力。該省商圈經濟活力指數散點分布見圖2。

從圖2中可以看出，該省商圈中經濟規模突出的商圈相對較少，用電量處于中、下規模的商圈依然占有較大的比例。其中，a商圈的經濟規模和商圈經濟結構發展最好，a、b兩市商圈整體趨勢處于領先地位。

結束語

綜上所述，本文基于電力數據的商圈經濟發展進行分析。目前研究存在的問題在于電力數據尚處于輕度挖掘的狀況，基于商圈經驗打分可能過于主觀，電力數據的深度價值還有待挖掘，后續可以對電力數據與其他行業的數據進行融合，構建標簽體系，利用監督學習進行深度挖掘。

參考文獻：

[1]張瑞，盧瀟瀟，安亞剛，陳博，耿泉峰，蘇欣，呂云彤.基于城市商圈用能大數據分析的智慧商業選址應用與研究[J].河北電力技術，2019，38（06）：21-23.

[2]明煦，陳艷，劉源，鄒芹，李瑋，胡文博，王宣，楊軍.適應于光伏接入與商圈通勤需求的電動汽車充換電能量管理策略[J].電力建設，2019，40（01）：49-59.

[3]李璨，楊曦.城市供電企業核心商圈電力應急管理體系建設探索與實踐[J].重慶電力高等專科學校學報，2018，23（05）：41-44.

[4]易振東，李智，耿世毅.鄭州市二七商圈4G電力無線專網建設方案研究[J].電力信息與通信技術，2018，16（09）：21-25.

[5]本刊訊.國網上海電力公司與復旦大學共同建設電力大數據實驗室[J].電力與能源，2018，38（02）：216.

國網煙臺市蓬萊區供電公司 ?山東蓬萊 ?265600