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经济学的研讨对象是经济活动和社会做法，是在必定假定条件下为经济社会做法供给一种合乎逻辑的剖析和解说。经济社会活动的运转绩效是验证经济理论准确与否的唯一标准，但是需求留意的是，能够用来证明经济学理论的只要现已发作的经济活动，也即经济学剖析和解说通常是根据“前史”数据得出的，经济学理论的立异也大多是对“前史”电力试验车开展经历的再总结(即便是时效性最强的宏观经济统计成果也通常滞后于经济开展自身，如国家统计局发布的经济运转数据通常滞后半个月)。马克思、凯恩斯、亚当˙斯密等学科大师的理论思想无一不明显依靠前史经历，萨缪尔森曾这么评估亚当˙斯密的《国富论》：“这是一部具有吸引力的编年史,充满了睿智的见地和生动的前史事实”。
总之，假如从“前史、当时和将来”这三个时间维度来界定，经济学的研讨思路能够归纳为：经过对前史开展规律的知道与总结，解说当时经济开展的现象，并为将来的经济开展趋势供给一个大概率的判别。三个时间维度中，只要“前史”这个时间维度是已知的，“当时”的经济开展状况尽管是现已发作的，但却是无法当即取得的。电力消费是经济增加的实时出现，电力大数据的开发与使用则有助于经济学研讨充沛掌握“当时”的经济开展现状，充沛开拓经济学研讨思路。
电力大数据是大数据理念、方法和技能在电力职业的使用，具有数据量大、处理速度快、数据类型多、价值大和精确度高五个特征，涉及到发、输、变、配、用各个环节。因为电力不能大规模贮存，实时的电力数据犹如支持经济社会有序运转的“血液”，时间反映着经济社会的开展状况。因而，经过对电力大数据的充沛发掘、使用，经济学研讨将由“以发掘前史数据为主”过渡到“前史数据发掘与实时运转状况监测并重”的期间。
伴随着电力系统信息化水平的不断提高，智能电网开展脚步进一步加快，发、输、变、配、用各个环节的数据资本迅速堆集，使用电力大数据对当时经济开展状况进行“实时监测”将成为可能，如：经过获取实时、细化的用电数据(如某个区域某个企业的实时用电数据)，能够掌握微观运转主体的运营状况、产能利用率，并进一步汇总形成实时的职业开展趋势，以便对职业开展期间做出更深刻掌握;联系跨区输电以及电力受端区域分职业用电的实时数据，能够对出产要素的跨区搬运以及工业搬运状况有一个更为详尽的了解;将微观个体的电力消费数据加总，在充沛思考区域工业结构以及温度特征的基础上，实时复原区域的经济增加整体状况。
上述比如仅说明晰电力大数据使用在“实时监测经济运转状况”这一范畴中的可行性。但是，即便不思考数据收集和处理的复杂性等因素，真正将电力大数据剖析技能使用于宏观经济实时监测范畴依旧任重而道远。原因在于：整理细分产品的产出电耗、准确掌握电力经济联系是经过电力大数据实时监测经济开展的必要条件，其间对前史联系的及时回测、对职业节能降耗力度以及对电气化水平的提高速度都需求有一个较为准确的判别。经过电力大数据实时监测经济开展状况仅仅一种对“成果”的出现，但是却缺少相应的理论基础和逻辑推理，通常知其但是不知其所以然。要解决这一疑问，可将“对前史的剖析”和“对现状的监测”两者联系起来，使用“前史剖析”所得出的概念结构解说“现状监测”的成果，并进一步使用“现状监测”所得到的素材和数据进行新的理论立异。
