王云峰 姜洪水 宋宝松 杜晔

1. 国网黑龙江省电力有限公司 黑龙江 哈尔滨 150090；2. 北京国电通网络技术有限公司 北京 100070

1 人口普查业务模型

1.1 空置住户识别模型

住房空置模型可协助人口普查工作人员判断住房是否空置。主要通过用户的近期用电量，充分考虑住户历史用电情况，利用聚类算法，按照用电量对住户进行分类，对处于不同用电量梯度的每类用户群体，分别设置空置用电量阈值。住房空置模型按照空置时间长短分为一周空置、两周空置、一月空置、半年空置四类，一周空置住户的判断准则如下：①当住户周用电量均值小于特定阈值α1时；②住户用电量周变异系数小于特定阈值β1时；③当住户周用电量均值小于特定阈值α2，且住户周用电量变异系数小于特请阈值β2时。

其中，用电量变异系数为用电量标准差与平均用电量的比值，α1，α2，β1，β2均由住户用电行为分析得到，α1＜=α2，β1＜=β2。

当住户上一周用电量满足上述任一准则时，即可判定该住房一周空置；当住户连续两周满足上述任一个准则时，则可判定住房两周空置；依次类推，识别月空置、半年空置、全年空置等住房。

1.2 候鸟住户识别模型

候鸟住户指一年内持续在家时间及不在家时间均超过半个月的住户。模型通过住户用电量规律进行分析，准确识别住户候鸟行为。候鸟住户识别的模型本质是住户两周空置表和住户两周不空置表的维护与合并：先由住房空置模型生成住户空置表，由住户不空置模型生成住房不空置住户表，同时存在于两个表中的用户，即为候鸟住户。在大数据上的实现上，采用分治法和位图法结合的方法，大大降低查找时间。

1.3 住户居家概率预测模型

此模型可以预测未来一周内，住户每天在家的概率。它主要根据对住户用电量的短期预测，和对住户历史用电行为的分析判断，间接预测住户居家概率。

1.4 住户人口数预测模型

该模型可以预测房屋的住户人数，可以帮助调查员判断、核实每户住房人口数量，也可辅助核实调查员的调查结果是否为真，确保调查结果准确无误。

1.5 普查数据校核模型

通过普查人员普查的房屋空置住户数据与电力数据分析的空置住户数据进行比对，帮助人口普查办公室判断人口普查员调查结果的准确性[1]。

1.6 用电量为零住户分析模型

模型提供居民住户日用电量为零的住户数据查询功能，辅助普查人员判断空置住户情况。

2 针对人口普查的基于电力大数据的政务数据支撑服务系统

在针对人口普查中的痛点、需求建立了人口普查业务模型后，我司研究团队建设了基于电力数据的人口普查服务系统。系统建设内容将完成多数据源数据抽取、数据清洗、数据存储、数据计算、可视化分析、模型管理等基础数据管理功能设计及开发。并将上述基于大数据技术开发的人口普查业务模型进行可视化展示。通过地图、表图、柱形图等多种展示方式，全面、直观、美观、系统的为人口普查项目进行数据支撑服务。除此之外，还为普查员入户便捷查询开发了服务人口普查微信小程序，方便普查人员识别空置房屋，精准预测居民居家时段，引导普查人员合理安排入户时间。

3 针对人口普查的基于电力大数据的政务数据支撑服务系统的成效及意义

随着人口普查工作的全面开展，截至2020年11月20日，基于电力大数据的人口普查服务系统及人口普查微信小程序已在黑龙江省开展了试点应用，支撑国家统计局开展小区居民精准调查，极大提升了普查工作效率，应用成效显著。本次通过人口普查微信小程序共发送短信4513条短信。同时，人口普查微信小程序已授权普查员136969人，已注册普查员11751人，查询总次数348310，查询户数（去掉重复和非法表号）其中半年空置、一月空置52634户，一周空置、两周空置0户，正常用电162544户。基于电力大数据人口普查数据支撑服务系统产生了极大的成效，对于我国经济、社会发展均具有重要意义。

（1）经济效益。电力大数据服务人口普查工作的实施，大大提高了普查工作效率，而且通过精准识别空置户，减少了大量无效的往返入户工作，为人口普查部门节约了大量人力、物力，提升了普查效率和普查质量。依托电力大数据服务人口普查的系统建设，从黑龙江省政府第七次人口普查办公室口径收集政府、企业信息，研究政府统计数据与电力数据融合应用需求。同时，通过此次试验，也为未来在更大范围、更高层面的政企合作，实现电力大数据的增值创效，为建成数据商业化运营生态圈打下良好的基础，未来成为公司新的利润支点。

（2）社会效益。首次将电力大数据应用于人口普查的试验，得到了国家统计局和省政府的高度认可，体现了国家电网深入践行“人民电业为人民”的宗旨，彰显公司的政治责任、社会责任。同时，促进了公司大数据产业发展，也推动了电力大数据服务人口普查工作经验在全国的推广。

4 结束语

本文通过对居民住户地址和用电量、用电规律变化等信息的分析挖掘，构建人口普查业务模型，建立针对人口普查的基于电力大数据的政务数据支撑服务系统，为人口普查工作人员提供可视化数据分析。经验证，此系统输出稳定，可协助政府人员选择合适的入户调查时间、统筹安排普查计划，分配资源提高入户调查效率。此次电力大数据服务政府的首次尝试，不论在经济上还是社会上均具有深远意义。