电力数据主要来源于电力生产和电能使用的发电、输电、变电、配电、用电和调度各个环节，直接反映电网运行状态、客户用电行为及企业运营情况，是社会生产生活状态在能源视角下的孪生镜像，是经济社会运行的“晴雨表”和“风向标”。郑所长为我们带来的《基于数据科学的电力数据质量治理》主题演讲，分享了如何基于数据科学的电力数据质量检测方法，分析电力数据质量的特性和需求，以数理统计和人工智能等数据科学为理论依据，构建数据质量检测技术方法和技术工具，面向国家电网公司典型业务口径电力数据进行应用，实现数据质量问题的“自动化、通用化、智能化、精准化”识别。
郑所长介绍，构建基于数据科学的电力数据质量检测方法，主要目标是以“数据科学”为理论支撑、以“全面体检”为检测方式、以“自动在线”为目标效果，面向全业务电力数据，实现数据质量问题的“自动化、通用化、智能化、精准化”识别。针对传统数据质量检测方法存在的人工投入大、业务依赖度高等问题，探索通过数据分析形成的质量描述特征、检测规则与模型，识别疑似数据质量问题方法。
