工業企業提高能源統計數據質量的方法研究

能源統計數據質量直接影響能源管理和節能減排決策的科學性。本文從數據采集、處理和驗證三個階段入手，探討工業企業提高能源統計數據質量的方法。在數據采集階段，注重采集設備的選擇與管理，加強質量監控與評估；數據處理階段需進行數據清洗與預處理，做好數據歸檔與備份；驗證階段則要開展數據比對與校核，妥善處理異常數據。研究表明，企業應建立健全能源統計數據質量管理體系，采取針對性措施，從而全面提升數據質量，為能源管理決策提供可靠依據。能源統計數據是反映能源生產、消費和利用情況的重要依據，對制定能源政策、推進節能減排具有重要意義。

數據采集階段的質量控制方法

數據采集設備的選擇與管理 在能源統計數據采集過程中，選用合適的采集設備并進行有效管理至關重要。工業企業應根據能源類型、生產工藝特點選擇性能穩定、精度高、可靠性強的能源計量儀表，如智能電表、燃氣流量計等。對于重點能耗設備和關鍵測量點，可采用在線監測系統實時采集數據。加強對采集設備的日常維護和定期校準，確保其處于良好的工作狀態。建立設備管理臺賬，詳細記錄設備參數、維修校準記錄等，實現全生命周期管理。采集設備選型時還應考慮與企業能源管理系統的兼容性，便于數據的傳輸和集成。對于老舊設備，進行升級改造或更換，以滿足數據采集的要求。

數據采集過程中的質量監控與評估 能源統計數據采集過程中，應建立質量監控和評估機制，及時發現和解決問題。具體措施如表1所示。通過建立嚴格的采集流程和復核機制，數據準確性得到顯著提高。可見，加強采集過程管控，是確保數據真實可靠的有力保障。

表1具體的措施類型

數據處理階段的質量保障策略

數據清洗與預處理 數據清洗和預處理是能源統計數據質量保障的關鍵環節。工業企業應建立規范的數據處理流程，采用專業的數據處理工具和方法，對采集的原始數據進行全面清理和轉換，提高數據的準確性、完整性和一致性。

以山西省晉城市沁水縣某化工企業為例，該企業在數據處理過程中遇到了以下問題：（1）部分能耗數據存在異常值，如突然出現遠高于正常水平的電耗數據；

（2）不同能源品種的計量單位不統一，如電力單位為kWh，煤炭為噸，導致數據無法直接匯總分析；（3）部分數據字段缺失或不完整，影響數據的可用性。

針對這些問題，企業采取了以下清洗和預處理措施：

異常值處理：設定合理的閾值范圍，對超出范圍的數據進行標識和處理。通過與生產運行記錄、設備工況等數據進行比對，判斷異常數據的原因，如設備故障、抄表錯誤等，并進行修正或剔除。

單位折算：根據報表制度，建立能源消費品種單位換算表，將不同能源品種的實物量根據其折標系數，換算為復合單位（如噸標準煤），便于數據的綜合分析和對比。

缺失值處理：對缺失或不完整的數據進行合理估算或插值處理。可利用相似設備或工況下的歷史數據進行參考，也可使用數據挖掘算法，基于已有數據對缺失值進行預測和補充。

通過一系列數據清洗和預處理操作，企業有效提高了能源統計數據的質量，為后續的統計分析和決策應用奠定了基礎。

數據歸檔與備份 規范的數據歸檔和備份是能源統計數據安全和質量的重要保障。工業企業應建立完善的數據歸檔備份制度，明確數據歸檔的范圍、格式、周期和責任人，確保數據的長期保存和可追溯性。

通過實施數據歸檔備份制度，建立規范的電子檔案庫，數據管理效率大幅提升。每月的能源消耗匯總表、能源平衡表等重點數據，實行專人負責歸檔，嚴格管控數據訪問權限，有效防范了數據丟失、泄露等風險。數據歸檔備份是數據質量管理中不可或缺的一環。只有切實加強歸檔備份管理，才能確保數據的安全性、完整性和可追溯性，為能源管理統計工作提供堅實的數據支撐。

數據驗證階段的質量審查方法

數據比對與校核 能源統計數據的準確性直接關系到能源管理的科學決策。為保障數據質量，必須在數據驗證階段開展全面的比對和校核工作。進行不同數據來源的交叉驗證。以沁水縣某電廠為例，將能源計量系統、生產控制系統、財務結算系統等多個來源的數據進行比對，核查數據的一致性。如發電量數據可與上網電量、廠用電量數據進行勾稽平衡分析，查找統計口徑、計算方法等差異，確保數據口徑統一。

開展縱向和橫向比對?？v向比對是將本期數據與歷史同期數據進行對比分析，考察數據的連續性和合理性。如對電廠月度發電煤耗與上年同期數據進行比較，分析變化趨勢是否異常。橫向比對是將本企業數據與同行業其他企業數據進行對標分析，找出能耗水平差距。如將電廠供電煤耗與區域內其他同類型電廠數據進行比較，若差異較大，需深入分析原因。利用統計學方法對數據進行校驗。如用回歸分析法檢驗能源消耗與產品產量的相關性，用因子分析法探究影響能耗的關鍵因素。對缺失或異常數據，用插值、回歸、機器學習等方法進行校正或估算。

綜上所述，只有采取多種方法，全方位開展數據比對校核，才能有效識別和改進數據質量問題，確保能源統計數據的真實準確。

異常數據處理與糾正 在能源統計過程中，難免會出現一些異常數據，影響統計結果的準確性。因此，必須建立異常數據監測和處置機制，及時發現和糾正問題數據。

異常數據通常表現為以下特征：

（1）數據超出合理范圍：如鍋爐效率大于100%，電耗負值等；

（2）數據變化異常：如本月能耗較上月突增數倍，缺乏合理解釋；

（3）數據邏輯矛盾：如投入與產出數據嚴重不匹配，能源收支平衡關系不合理等。

以沁水縣某熱電聯產企業為例，該企業采取以下異常數據處理流程：

設定異常判別規則：利用業務知識和統計方法，設定能耗指標、能源平衡關系等異常判別條件和閾值；

開發異常監測程序：編寫數據質量監測程序，自動檢測異常數據，生成預警提示；

異常原因分析：對監測出的異常數據，分析可能的原因，如設備異常、工況變化、統計口徑不一致等；

數據校正處理：視異常原因采取相應的糾正措施，包括重新采集數據、修正統計口徑、剔除異常值等；

復核確認：對校正處理后的數據進行二次復核，確認無誤后更新數據庫。

通過上述異常數據監測處置流程，該企業有效提升了數據質量。一次在線監測平臺發現鍋爐效率連續多日超過100%的異常情況，經核查發現是蒸汽流量計故障導致，遂及時更換了流量計，重新核算了相關數據。另一次在能源收支平衡分析中，發現電力供應和消耗數據不平衡，最終查明是統計邊界劃分不準所致，遂完善了統計制度，消除數據不一致問題。高質量的能源統計，離不開對異常數據的精細化管理。企業應當建立異常數據常態化監測機制，結合業務實際設置異常判別規則，明確異常處置流程和責任，確保一旦出現問題，能夠快速反應、及時處置，不斷提高統計數據質量。

工業企業要重視能源統計數據質量管理，建立完善的質量控制體系，從數據采集、處理到驗證各環節入手，采取有針對性的措施，消除數據誤差，提高數據準確性、完整性和一致性。只有數據質量得到保障，才能更好地服務于能源管理決策，推動企業節能降耗和可持續發展。同時，還需加強能源統計人員培訓，普及數據質量意識，形成全員參與的良好氛圍。相信通過不懈努力，工業企業能源統計數據質量必將達到更高水平。

（作者單位：山西省晉城市沁水縣統計局）