新時期能源統(tǒng)計工作的現狀與對策

一、新時期能源統(tǒng)計工作的現狀

在全球能源格局深刻變革與我國經濟高質量發(fā)展的新時期，能源統(tǒng)計工作呈現出多維度的復雜現狀。

從統(tǒng)計范圍看，已從傳統(tǒng)的煤炭、石油、天然氣等化石能源逐步拓展到新能源與可再生能源領域。然而，新能源統(tǒng)計仍處于不斷完善階段，像太陽能、風能等能源的統(tǒng)計，因分布分散、能量轉化不穩(wěn)定等因素，在數據采集的精準度與統(tǒng)計方法的適應性方面面臨挑戰(zhàn)。

統(tǒng)計技術手段上，正處于傳統(tǒng)與現代交替融合進程。一方面，部分地區(qū)和企業(yè)開始運用自動化計量設備、信息化數據傳輸等現代技術，提升數據收集與初步整理的效率；另一方面，不少基層單位還依賴人工記錄與簡單匯總，大數據、人工智能等先進技術在能源統(tǒng)計中的深度應用尚未普及，數據挖掘與分析能力有限，難以充分釋放海量能源數據的潛在價值。

在數據應用層面，能源統(tǒng)計數據不僅服務于政府能源規(guī)劃、政策制定與監(jiān)管，還為能源企業(yè)的生產運營決策、科研機構的能源研究提供支撐。但不同部門與機構對數據需求各異，導致統(tǒng)計數據在整合與共享過程中存在標準不統(tǒng)一、口徑不一致等問題，影響數據的有效利用與綜合分析。

機構與人員方面，各級統(tǒng)計部門、能源管理部門以及相關企業(yè)都參與到能源統(tǒng)計工作中。但專業(yè)人才分布不均，部分基層統(tǒng)計人員缺乏系統(tǒng)的能源知識與先進的統(tǒng)計技能培訓，對新型能源統(tǒng)計業(yè)務的勝任能力不足，制約了統(tǒng)計工作質量的進一步提升。

二、新時期能源統(tǒng)計工作存在的問題

1.統(tǒng)計制度規(guī)范不健全 當前能源統(tǒng)計制度難以跟上能源行業(yè)快速發(fā)展的步伐。新興能源商業(yè)模式如能源共享、虛擬電廠等不斷涌現，可統(tǒng)計制度對此類創(chuàng)新業(yè)態(tài)的界定與規(guī)范卻存在空白。不同能源統(tǒng)計報表之間的邏輯關聯(lián)不夠嚴謹，部分數據存在重復統(tǒng)計或統(tǒng)計口徑模糊的現象，導致數據匯總時準確性受損。

而且能源統(tǒng)計與金融統(tǒng)計在能源金融衍生品數據交互方面缺乏制度性安排，無法為能源金融風險評估提供全面數據基礎，制約了能源市場與金融市場協(xié)同監(jiān)管的有效性。

2.數據質量管控薄弱 能源統(tǒng)計數據質量的把控環(huán)節(jié)存在諸多漏洞。數據采集源頭，一些偏遠地區(qū)或小型能源企業(yè)仍采用手工記錄，易出現人為疏忽與記錄錯誤。數據傳輸過程中，缺乏加密與校驗機制，數據完整性與真實性面臨風險。審核環(huán)節(jié)過度依賴經驗判斷，缺乏智能審核工具對數據一致性與合理性進行全面篩查。對于數據質量問題的責任界定不明，一旦出現數據造假或嚴重誤差，難以追溯到具體環(huán)節(jié)與責任人，使得數據質量問題屢禁不止，嚴重影響數據的權威性與決策參考價值。

3.技術應用程度較低 信息技術在能源統(tǒng)計中的融合尚淺。大數據平臺建設滯后，數據存儲分散且格式不統(tǒng)一，難以進行高效整合與深度分析。人工智能算法在能源數據異常識別中的應用不夠成熟，誤報與漏報情況時有發(fā)生。物聯(lián)網設備在能源統(tǒng)計中的覆蓋率低，大量老舊能源設施未實現智能化改造，無法實時采集數據。

例如，在智能電網數據統(tǒng)計中，因部分地區(qū)智能電表普及率不高，導致用電數據采集不及時、不準確，影響電力供需平衡分析的精準性，阻礙了能源統(tǒng)計工作向智能化、高效化邁進的步伐。

三、新時期加強能源統(tǒng)計工作的對策

1.完善能源統(tǒng)計制度體系

細化統(tǒng)計指標與分類 緊密貼合能源產業(yè)動態(tài)，拓展新能源統(tǒng)計維度。除了常規(guī)的新能源產能指標，增添新能源電力的穩(wěn)定性指標，如波動頻率與幅度，反映其并入電網的適應性。在能源消費領域，細化至各工藝環(huán)節(jié)的能源消耗統(tǒng)計，像鋼鐵行業(yè)中不同煉鋼工序的能耗數據，以便精準定位節(jié)能關鍵點。針對能源貿易，除品種與成本，增添能源貿易中的技術與服務進出口統(tǒng)計，全方位展現能源貿易全景。

規(guī)范統(tǒng)計流程與方法 制定嚴謹且實操性強的統(tǒng)計流程細則，明確數據采集的具體技術規(guī)范與頻率要求。對大型能源企業(yè)，運用區(qū)塊鏈技術確保聯(lián)網直報數據的不可篡改與可追溯；針對中小企業(yè)與分散用戶，建立基于統(tǒng)計學原理的抽樣框架，保障樣本隨機性與代表性。引入人工智能算法優(yōu)化數據融合，智能識別并處理不同來源數據的沖突與誤差，提升數據整體質量。

加強制度執(zhí)行與監(jiān)督 構建多部門聯(lián)動的監(jiān)督小組，定期深入企業(yè)與統(tǒng)計機構開展檢查。檢查內容涵蓋數據源頭的計量設備準確性、統(tǒng)計過程的合規(guī)性以及數據上報的及時性。建立舉報獎勵機制，鼓勵內部員工與社會公眾監(jiān)督統(tǒng)計違法行為，一經查實，對違法者依法嚴懲，同時對舉報人給予豐厚獎勵，維護制度權威性。

2.強化能源統(tǒng)計數據質量管理

源頭把控數據采集質量 組織專業(yè)且系統(tǒng)的采集人員培訓課程，涵蓋能源知識、統(tǒng)計原理、設備操作等內容，并定期考核。推廣高精度、抗干擾的數據采集設備，如在復雜電磁環(huán)境下仍能精準計量的電表。利用物聯(lián)網技術構建數據采集溯源網絡，從傳感器到數據存儲，全程記錄數據流轉路徑，出現問題可迅速定位根源。

建立數據質量反饋與修正機制 搭建智能反饋平臺，利用自然語言處理技術自動解析反饋信息并分類。建立專家團隊快速處理機制，對于復雜問題，專家團隊借助大數據分析工具深入探究原因。修正后的數據重新進入審核流程，并將處理結果及時反饋給提供者，同時利用機器學習算法總結問題規(guī)律，自動優(yōu)化數據質量管理流程。

3.大力推進技術創(chuàng)新與應用

深度融合大數據技術 打造超大規(guī)模分布式能源大數據集群，整合全球能源市場動態(tài)、國內能源微觀主體數據等。運用數據挖掘算法挖掘能源數據中的隱藏關聯(lián)，如能源消費與氣候異常之間的潛在聯(lián)系。通過構建基于大數據的能源需求預測模型，綜合考慮經濟走勢、政策導向、社會事件等多因素，實現對能源需求的高精度預測。

積極拓展人工智能應用 開發(fā)基于人工智能的能源統(tǒng)計智能助手，能夠自動完成數據校驗、報表生成、初步分析等工作。利用深度學習算法構建能源系統(tǒng)故障預測模型，提前預警能源生產與傳輸設備的故障風險。通過圖像識別技術監(jiān)測能源基礎設施的外觀變化，如管道腐蝕、設備老化等，及時安排維護與更新。

全面提升物聯(lián)網應用水平 加速物聯(lián)網在能源全產業(yè)鏈的布局，在能源生產端實現設備智能化聯(lián)網，實時監(jiān)測設備健康狀況與生產效率；在傳輸環(huán)節(jié)，構建智能管道網絡，利用傳感器網絡實時監(jiān)控能源傳輸的流量、壓力、損耗等參數，自動調整傳輸策略；在消費端，推廣智能家居能源管理系統(tǒng)，通過手機 APP 等方式讓用戶實時掌控能源消費情況，并接收節(jié)能建議。

4.優(yōu)化能源統(tǒng)計適應能源結構變化

完善能源轉換統(tǒng)計 在能源轉換方面，建立動態(tài)能源轉換效率監(jiān)測系統(tǒng)，利用傳感器實時監(jiān)測轉換過程中的參數變化，通過模型計算瞬時轉換效率與累計能源損失，為能源調度提供精準數據支持。

加強能源統(tǒng)計與規(guī)劃銜接 構建能源統(tǒng)計 - 規(guī)劃一體化信息平臺，實現數據的無縫對接與實時共享。利用大數據分析挖掘歷史數據中的規(guī)律與趨勢，為規(guī)劃目標的科學性提供依據；在規(guī)劃實施過程中，通過統(tǒng)計數據的實時反饋，利用智能算法及時發(fā)現規(guī)劃執(zhí)行偏差，確保規(guī)劃與實際能源發(fā)展動態(tài)相匹配。

新時期能源統(tǒng)計工作機遇與挑戰(zhàn)并存。雖已取得一定進展，但現存問題制約其發(fā)展。通過完善制度體系、強化數據質量管理、推進技術創(chuàng)新應用以及優(yōu)化統(tǒng)計以適應能源結構變化等一系列舉措，能源統(tǒng)計工作將在精準性、時效性和全面性上顯著提升，有力支撐能源管理決策，保障能源可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略的穩(wěn)步推進。

（作者單位：江西省吉安市永豐縣普查中心）