3月29日，星期日，下午4點05分，杭州在淅瀝瀝地下著小雨。
徐川子正在家裡和二年級的女兒一起，悠閒地玩拼圖。同一時刻，距離杭州160公里外的寧波，陳仕軍也正在客廳笑呵呵地逗弄孩子。
徐川子和女兒
這是他們難得的愜意時光。和他們一個多月前沒日沒夜的瘋狂忙碌相比，簡直恍如隔世。
徐川子是浙江杭州供電公司員工，因為去過聯合國演講，被大家稱為“聯合國小姐姐”。
陳仕軍是浙江寧波供電公司員工，對電力營銷數據尤為痴迷，人稱“數據小哥哥”。
疫情當前，舉國傾力。“聯合國小姐姐”“數據小哥哥”也上了戰場。不過，他們“衝鋒”的方式和絕大多數供電員工不太一樣。
聯合國小姐姐、數據小哥哥，幾乎同時接到“政府的單”
2月1日，星期六，原來預定的節後上班第二天。實際上，這個時候大部分單位是不上班的。當然，對於關係國計民生的特大型骨幹能源企業——國家電網公司各單位來說，一直都是上班狀態。
當日，陳仕軍所在的寧波供電公司接到杭灣區政府的需求：從電量變化來判斷復工與否。
2月初，各地慢慢出現返崗復工，但當時正值疫情防控的關鍵時期，復工情況究竟如何，政府難以科學掌握，因此有了上述需求。
其實，相對於復工，政府層面更著急的是疫情防控——當時國內確診人數的峰值還未到來，蹭蹭上漲的數據著實讓人揪心。各地防疫措施均以社區為單位實施，然而，基層社區居民眾多，但社區管理人員短缺。如何監測人員流動情況就成為社區、地方政府最為關心的問題。於是，兩天之後的2月3日，徐川子所在的杭州市供電公司也接到了一個政府需求：杭州濱江區山一社區書記將求助電話打到了濱江區供電公司，希望供電公司能通過用電量變化監測幫助社區判斷人員流動情況。
2月1日、2月3日，陳仕軍、徐川子分別“接單”，在本單位領銜開發疫情防控所需的電力大數據。
陳仕軍很快提出了自己判斷復工率、復產率的構思——運用用電信息採集系統實時電量數據，構建企業復工數據分析算法。
工作中的陳仕軍
他的想法得到了省公司營銷部的高度認可，於是，核心團隊馬上成立了。陳仕軍團隊對寧波市企業、行業進行多種維度分類，每日動態監控高壓企業復工復產情況。兩天後，也就是徐川子“接單”的那一天，2月3日，陳仕軍開始編制出《疫情防控期間寧波企業復工復產情況分析》,這一編就是29期。《分析》專題報送寧波市政府主要領導及相關部門。編著、編著，他就慢慢提出了“企業復工電力指數”的概念。
在杭州，接到社區電話的徐川子也迅速做出了反應。她根據杭州供電公司以前的“節假日出行”“關愛獨居老人”等電力數據產品，建構“新產品”的思路。有了思路，接下來的就是跟時間賽跑。杭州供電公司迅速成立了一支8人的青年黨員突擊隊，攻堅產品研發。在這支隊伍中除了徐川子，還有前沿數據挖掘專長人員、營銷專業特長人員。徐川子團隊在通宵達旦“奔跑”5天5夜後，終於完成了應用的開發。2月7日，“電力大數據網格化防疫”應用正式在杭州濱州區社區落地應用。
他倆為什麼能？多年積累在關鍵時刻爆發
戰疫是一次大考。陳仕軍與徐川子之所以能在考試中爆發，跟他們多年來在專業領域的積累密不可分。
今年37歲的陳仕軍是寧波供電公司營銷部稽查和信息管理專責。因為常年與電力數據打交道，他在這個領域有著超強的敏感性。在“接單”後，他就迅速想到企業復工復產和電力數據之間的密切關聯。“從紛繁複雜的數據中來找尋真相，是一個很嚴謹的過程，1是1，2是2。”他一直在工作中秉持著這樣嚴謹精準的態度。
復工的判斷條件該如何界定，成了陳仕軍頭疼的問題。用電量比例是20%合適、還是30%更能體現復工現狀，團隊中意見各異。陳仕軍通過對樣本數據進行多次採集、分析、測算，逐步得出貼合實際的復工判斷比例。但是，挑戰又來了。隨著採集到的數據越來越精確，地方政府對於電力數據的需求也更加多元。於是，陳仕軍團隊在每日提供“企業復工電力指數”的同時，開始生產“增值產品”，通過用電數據拆解更加詳細地分析當地復工復產情況。“甲方”的要求高了，他的產品也在不斷升級。一開始感覺時間不夠，先在上午提供一個簡版，隨後再提供正式的分析報告。到提供產品的8八天，團隊對於每日工作形成了流程化的模式，編制分析報告的效率大大提升。儘管在實操工作中不斷遇到困難，但陳仕軍憑藉過硬的專業功底，不斷總結、優化，讓這款大數據產品不斷提升品質。
35歲的徐川子對於數據的熟悉也和她的一線工作經歷密切相關。“聯合國小姐姐”實際上一開始是“電錶小姐姐”。2008年大學畢業後，徐川子返回家鄉富陽縣，成為了一名裝表工，一干就是十年。在國家電網公司第二屆供電服務技能競賽電能計量專業比賽中，她和100多名選手同場競技，成為唯一獲得個人名次的女選手，當選了“國家電網公司技術能手”。
工作中的徐川子（右）
和電錶打交道的10年，讓她成了電錶數據專家，對用電數據有著自己獨特的理解。這些寶貴的經歷和體驗在此次“接單”中成了克敵制勝的法寶。“電力大數據網格化防疫”產品的一大難題，便是智能電錶的抄表採集路線與實際社區劃分存在差異。在設定閾值和制定數據運行規則時，徐川子和團隊沒有時間反覆推演，只能選擇用算法來論證，通過代碼跑數的結果來驗證初設電量值等數據的合理性，從而獲得更符合實際情況的閾值。這個時候，個人豐富的專業經驗就起到了重要的作用。最終，極短時間內出爐的“電力大數據網格化防疫”構建了隔離人員異動、復工復產檢測等6個場景13套算法模型，準確率超過97%。
“速生產品”的長期價值在哪裡？
陳仕軍、徐川子團隊的電力大數據產品，一經推出便大受好評。
“企業復工電力指數”和分析報告先後獲浙江省政府、國家電網公司的高度肯定。2月16日，國家電網公司印發通知，在全部經營區域推廣“企業復工電力指數”，支撐地方政府有序組織企業復工。“電力大數據網格化防疫“應用，在浙江11個地市全部上線，被列為各級政府開展疫情防控和復工復產的參考依據，2月14日起在國家電網公司全面推廣。
陳仕軍的計算草稿
對於兩款“速生產品”的未來，“數據小哥哥”和“聯合國小姐姐”都表示，有長期的價值。“企業復工電力指數”採集的企業用電數據，能夠長期、動態反映生產情況。除了依據生產率提供經濟指導外，它對於汙染企業的生產用電監控還能夠提供環保監測，助力打贏藍天保衛戰。而基於“電力大數據網格化防疫”的經驗，今後還能更方便地提取不同社區的用電數據用於特定的監測分析。比如，可以長期監測住房空置率、居民出行變化等數據，為地方政府優化社區管理和交通管理提供指導。
然而，從更宏觀的視野來看，戰“疫”中的電力大數據應用，促成了電網企業與地方政府的深層次合作。電網企業在為政府提供電力數據側的參考信息的同時，實現了更為密切的政企互動、交流。
“電力大數據網格化防疫“和“企業電力復工指數”兩款產品雖然是為了滿足特殊時期的特殊需求，但在它們誕生的背後，體現了電網數據資產服務政府決策中的無限潛力。如果未來的電力大數據產品能夠持續迭代更新，根據經濟社會發展的需要推陳出新，則必將進一步鞏固、促進電網企業與地方政府的良性互動和深度合作。
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