顾晔+王剑+高峻峻

摘 要：应用大数据的技术与理念，全面利用后端和前端业务数据资源，构建了一套全面完整的配网物资需求组合预测模型，形成包含年度采购需求计划和月度滚动供应计划在内的需求预测体系，实现采购计划统筹提报、物资供应缺货预警与供应商产能备货前瞻安排，提升了需求计划准确性。

关键词：配网物资；需求分析；需求预测

中图分类号：F253 文献标识码：A

Abstract： The application of big data's technology and theory and the overall use of back-end and front-end business data sources would instruct a complete set of distribution line network demand combined forecast model， establish a demand forecasting system which includes annual purchase demand plan and monthly rolling plan to help realizing the purchase plan as a whole， material supply shortage warning and the capacity of the supplier delivery prospective arrangements， enhance accuracy of the demand plan.

Key words： distribution line material； demand analysis； demand forecasting

0 引 言

隨着国家电网公司物力集约化水平的管理要求越来越高，强化全面计划管理已成为电力物资全供应链管理的核心内容。与主网项目相比，配网项目在管理上存在综合计划调整较多、设计深度不够和施工不确定性高等特点，在物资采购及供应上采用年度协议库存招标和月度统购统配供应的方式。在年度招标采购阶段，为保证协议库存框架的有效衔接，计划申报提前期长达半年多，此时配网项目往往处于综合计划未下达、项目可研未批复和初步设计未完善的阶段，因此物资需求具有很强的不确定性，多凭经验进行预估；在统购统配供应阶段，施工进度与物资供应缺乏有效衔接，供应计划申报周期长，易导致恐慌性订货，以及由此带来的库存积压，供应商结算缓慢等问题。因此配网的物资需求预测一直是制约电力物资精细化管理水平提高的难题。

以往关于电力物资管理的研究多侧重于供应端改善建议[1-4]和信息化提升[5-8]。近期出现了一批需求预测领域的研究成果，宋斌等人（2013）采用人工智能算法对河南电力物资需求数据进行滚动预测，发现大部分的电力物资都具备预测条件，只有少数样本数据矩阵较稀疏的物资难以预测。……