3月29日，星期日，下午4点05分，杭州在淅沥沥地下着小雨。
徐川子正在家里和二年级的女儿一起，悠闲地玩拼图。同一时刻，距离杭州160公里外的宁波，陈仕军也正在客厅笑呵呵地逗弄孩子。
徐川子和女儿
这是他们难得的惬意时光。和他们一个多月前没日没夜的疯狂忙碌相比，简直恍如隔世。
徐川子是浙江杭州供电公司员工，因为去过联合国演讲，被大家称为“联合国小姐姐”。
陈仕军是浙江宁波供电公司员工，对电力营销数据尤为痴迷，人称“数据小哥哥”。
疫情当前，举国倾力。“联合国小姐姐”“数据小哥哥”也上了战场。不过，他们“冲锋”的方式和绝大多数供电员工不太一样。
联合国小姐姐、数据小哥哥，几乎同时接到“政府的单”
2月1日，星期六，原来预定的节后上班第二天。实际上，这个时候大部分单位是不上班的。当然，对于关系国计民生的特大型骨干能源企业——国家电网公司各单位来说，一直都是上班状态。
当日，陈仕军所在的宁波供电公司接到杭湾区政府的需求：从电量变化来判断复工与否。
2月初，各地慢慢出现返岗复工，但当时正值疫情防控的关键时期，复工情况究竟如何，政府难以科学掌握，因此有了上述需求。
其实，相对于复工，政府层面更着急的是疫情防控——当时国内确诊人数的峰值还未到来，蹭蹭上涨的数据着实让人揪心。各地防疫措施均以社区为单位实施，然而，基层社区居民众多，但社区管理人员短缺。如何监测人员流动情况就成为社区、地方政府最为关心的问题。于是，两天之后的2月3日，徐川子所在的杭州市供电公司也接到了一个政府需求：杭州滨江区山一社区书记将求助电话打到了滨江区供电公司，希望供电公司能通过用电量变化监测帮助社区判断人员流动情况。
2月1日、2月3日，陈仕军、徐川子分别“接单”，在本单位领衔开发疫情防控所需的电力大数据。
陈仕军很快提出了自己判断复工率、复产率的构思——运用用电信息采集系统实时电量数据，构建企业复工数据分析算法。
工作中的陈仕军
他的想法得到了省公司营销部的高度认可，于是，核心团队马上成立了。陈仕军团队对宁波市企业、行业进行多种维度分类，每日动态监控高压企业复工复产情况。两天后，也就是徐川子“接单”的那一天，2月3日，陈仕军开始编制出《疫情防控期间宁波企业复工复产情况分析》,这一编就是29期。《分析》专题报送宁波市政府主要领导及相关部门。编着、编着，他就慢慢提出了“企业复工电力指数”的概念。
在杭州，接到社区电话的徐川子也迅速做出了反应。她根据杭州供电公司以前的“节假日出行”“关爱独居老人”等电力数据产品，建构“新产品”的思路。有了思路，接下来的就是跟时间赛跑。杭州供电公司迅速成立了一支8人的青年党员突击队，攻坚产品研发。在这支队伍中除了徐川子，还有前沿数据挖掘专长人员、营销专业特长人员。徐川子团队在通宵达旦“奔跑”5天5夜后，终于完成了应用的开发。2月7日，“电力大数据网格化防疫”应用正式在杭州滨州区社区落地应用。
他俩为什么能？多年积累在关键时刻爆发
战疫是一次大考。陈仕军与徐川子之所以能在考试中爆发，跟他们多年来在专业领域的积累密不可分。
今年37岁的陈仕军是宁波供电公司营销部稽查和信息管理专责。因为常年与电力数据打交道，他在这个领域有着超强的敏感性。在“接单”后，他就迅速想到企业复工复产和电力数据之间的密切关联。“从纷繁复杂的数据中来找寻真相，是一个很严谨的过程，1是1，2是2。”他一直在工作中秉持着这样严谨精准的态度。
复工的判断条件该如何界定，成了陈仕军头疼的问题。用电量比例是20%合适、还是30%更能体现复工现状，团队中意见各异。陈仕军通过对样本数据进行多次采集、分析、测算，逐步得出贴合实际的复工判断比例。但是，挑战又来了。随着采集到的数据越来越精确，地方政府对于电力数据的需求也更加多元。于是，陈仕军团队在每日提供“企业复工电力指数”的同时，开始生产“增值产品”，通过用电数据拆解更加详细地分析当地复工复产情况。“甲方”的要求高了，他的产品也在不断升级。一开始感觉时间不够，先在上午提供一个简版，随后再提供正式的分析报告。到提供产品的8八天，团队对于每日工作形成了流程化的模式，编制分析报告的效率大大提升。尽管在实操工作中不断遇到困难，但陈仕军凭借过硬的专业功底，不断总结、优化，让这款大数据产品不断提升品质。
35岁的徐川子对于数据的熟悉也和她的一线工作经历密切相关。“联合国小姐姐”实际上一开始是“电表小姐姐”。2008年大学毕业后，徐川子返回家乡富阳县，成为了一名装表工，一干就是十年。在国家电网公司第二届供电服务技能竞赛电能计量专业比赛中，她和100多名选手同场竞技，成为唯一获得个人名次的女选手，当选了“国家电网公司技术能手”。
工作中的徐川子（右）
和电表打交道的10年，让她成了电表数据专家，对用电数据有着自己独特的理解。这些宝贵的经历和体验在此次“接单”中成了克敌制胜的法宝。“电力大数据网格化防疫”产品的一大难题，便是智能电表的抄表采集路线与实际社区划分存在差异。在设定阈值和制定数据运行规则时，徐川子和团队没有时间反复推演，只能选择用算法来论证，通过代码跑数的结果来验证初设电量值等数据的合理性，从而获得更符合实际情况的阈值。这个时候，个人丰富的专业经验就起到了重要的作用。最终，极短时间内出炉的“电力大数据网格化防疫”构建了隔离人员异动、复工复产检测等6个场景13套算法模型，准确率超过97%。
“速生产品”的长期价值在哪里？
陈仕军、徐川子团队的电力大数据产品，一经推出便大受好评。
“企业复工电力指数”和分析报告先后获浙江省政府、国家电网公司的高度肯定。2月16日，国家电网公司印发通知，在全部经营区域推广“企业复工电力指数”，支撑地方政府有序组织企业复工。“电力大数据网格化防疫“应用，在浙江11个地市全部上线，被列为各级政府开展疫情防控和复工复产的参考依据，2月14日起在国家电网公司全面推广。
陈仕军的计算草稿
对于两款“速生产品”的未来，“数据小哥哥”和“联合国小姐姐”都表示，有长期的价值。“企业复工电力指数”采集的企业用电数据，能够长期、动态反映生产情况。除了依据生产率提供经济指导外，它对于污染企业的生产用电监控还能够提供环保监测，助力打赢蓝天保卫战。而基于“电力大数据网格化防疫”的经验，今后还能更方便地提取不同社区的用电数据用于特定的监测分析。比如，可以长期监测住房空置率、居民出行变化等数据，为地方政府优化社区管理和交通管理提供指导。
然而，从更宏观的视野来看，战“疫”中的电力大数据应用，促成了电网企业与地方政府的深层次合作。电网企业在为政府提供电力数据侧的参考信息的同时，实现了更为密切的政企互动、交流。
“电力大数据网格化防疫“和“企业电力复工指数”两款产品虽然是为了满足特殊时期的特殊需求，但在它们诞生的背后，体现了电网数据资产服务政府决策中的无限潜力。如果未来的电力大数据产品能够持续迭代更新，根据经济社会发展的需要推陈出新，则必将进一步巩固、促进电网企业与地方政府的良性互动和深度合作。
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