基于年度综合计划的电力物资年度需求差异化预测

2022-12-07南方电网物资有限公司甘卓辉孙万里

电力设备管理 2022年21期

南方电网物资有限公司谢斐甘卓辉孙万里

电网企业物资需求呈现种类复杂多样、需求趋势不稳定等特征，电力相关物资需求预测是电力物资需求计划管理的首个环节，通过预测模型对相关数据进行精准数据分析，解决目前存在的需求预测准确度低、内容不规范等问题。国外学者关于物资需求预测的相关研究开始较早，从物资管理相关研究开始逐步发展到物资需求预测方面的研究，选用了不同的方法对物资需求预测问题进行研究。Heinecke G提出了间断需求的Croston模型；Behera R等学者基于遗传算法模型进行电力物资需求预测模型；Willia Hersched率先对时间序列中的周期性行为进行研究；Kamath K等提出了Bayesian法研究预测需求不服从任何分布情况下的间歇性物资需求。

国内关于电网公司物资需求方面的研究虽起步较晚但涉及范围较广，包括电力物资需求特性、物资需求预测、基于大数据的电网物资需求预测等方面。其中在物资需求预测方面，牛凯[1]等人基于Prophet算法建立一种电力物资需求预测模型，解决了传统电力物资需求分析预测效果差、实用性弱等问题。在电力物资需求特性方面，丁红卫[2]等研究了电力物资预测中忽视设备数据间的关联和缺少科学指导等问题，并提出相关建议有效解决电力物资需求预测存在的问题。

在基于大数据的电网物资需求预测方面，邹治洁[3]等研究了基于大数据技术的配电网物资需求计划预测。在电网企业物资需求预测方面学者们也提出了很多不同的预测模型和算法，致力于解决和完善电力物资需求预测问题。张雨晴[4]等采用灰色GM(1，1)模型预测进行国家电网重庆市电力公司采购需求预测；翟鹏飞[5]利用计量经济模型并通过Eviews软件预测未来电网物资的需求情况,为物资采购规划提供数据支持；邓仁等提出一种基于ARIMA-BP神经网络的组合预测模型，目的是为解决单一预测模型在预测过程中精度不高问题。

综上，虽然有学者研究电力企业的物资需求预测，但针对电力公司物资需求计划体系的理论研究较少。关于电力物资预测的智能算法中，应用比较广泛的主要有神经网络、时间序列、年增长率等。但这些算法普遍存在实用性差的问题，即预测所依据的数据过于理想化、实用性较低。

1 电力物资需求预测计划现状及影响因素

电力公司进行物资需求预测管理主要是以项目初步设计为基础，结合项目实施计划、临时计划、运维抢修等情况，编制电力物资需求计划作为公司年度采购物资需求预测计划，据此对物资采购数量进行预测。电力公司物资需求预测计划编制过程主要包含三步：预测前期工作。主要包括提前介入工作、预测目录建立和预测参考数据整理三个方面，为后期预测提供历史数据支持；需求预测计划填报。包括预测通知发布、预测范围划定、需求预测计划填报、需求预测计划单汇总和需求预测单审核，是物资需求计划编制的主要部分；需求预测计划汇总审核。包括需求预测计划审核和调整，形成最终的年度采购物资需求预测计划。

获取下年度各项目类型的投资金额：从电网公司的年度投资计划中获取下年度各项目类型的投资金额；将项目类型分解为物资需求：依据项目类型，根据预测颗粒度，从结构化设备清册中取相应项目类型的物资规格，即具体物资编码。

获取下一年度所有项目类型的投资金额：由某电网公司的年度投资计划可得2022年度的所有项目类型的投资金额（表1）。

通过非连续性文本这个点，带动了现代文阅读的一片文，就好比将现代文阅读主观题的应对关节打通了——找到了能动起来、施展开来的思维常法。我顺势提醒学生——既然“点动成线”的有文章可做，那么“线动成面”呢——这里的“面”可以是古诗文阅读、连贯衔接逻辑推断、作文审题立意完篇……各个板块，它们共同构成了语文备考这个“面”。

2 年度需求差异化预测模型构建及算例分析

将项目类型分解为物资需求：依据项目类型，根据预测颗粒度，从结构化设备清册中取相应项目类型的具体物资规格即物资编码（表2）。

以物资编码进行聚类，求各项目类型预测数量之和，作为年度物资需求量：FD=FD1+FD2+…+FDN,其中N代表项目类型数量。

2.1 下一年度综合计划

电力物资是进行电力工程建设、保证电网系统安全高效运行的基础保障，是维持电力企业物资供需平衡的重要手段，是电力公司实施集中规模采购的前提。因此从年度综合计划出发，物资需求的影响主要体现在：物资需求计划。是年度综合计划的重要组成部分，主要从投资数量、项目投资量和项目类型三个方面影响物资需求预测，其中投资数量代表了各类物资的需求规模；项目类型则决定了物资需求的物资类别；项目投资量是物资需求数量的体现，值得注意的是当项目投资量一定时物资价格和物资需求数量成反比。

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2.2 历史年度综合计划

计算下一年度该项目类型的物资采购金额：以项目类型为关键信息，结合前3步计算的结果，将年度项目类型投资金额Mi分解为具体物资的年度预测采购金额：FMi=Mi×DS；计算该项目类型的物资需求预测数量：以历史采购数据为输入数据，取各类物资最近的采购单价P，然后使用第4步计算的预测金额FMi除以单价P得出预测数量：FDi=(FMi)/P。

只犹豫了片刻，他便有了主意，乘人力车直奔警察局。虽然他不喜欢石警官，但通过警员来问四小姐的住址，显然是行之有效的办法。还好，他没遇见石西岳。面对他的提问，一名警员上上下下打量他几眼，才笑着说：“四小姐都不知道？陈司令家的千金，就在隔壁大院。”

计算项目类型的物资小类采购金额与物资总采购金额的历史占比：根据历史采购数据，计算相关项目类型中各个年份中各物资规格采购金额mi在物资总采购金额Mi的占比：DSi=mi/Mi。然后将求出的各个年份中各物资规格采购金额占比相加后除以年份数量求出金额占比的年度平均值：DS=(DS1+DS2+......+DSi)/n，其中n代表总年份数。

2.3 年度物资需求量

图1—图5给出了上证综指与各指数间的动态广义相关系数，横轴表示计算GMC指标的样本窗口。从各组图形的左图来看，GMC(·|S)、GMC(S|·)和的整体走势大致相同，但的变动相对于GMC(·|S)和GMC(S|·)来说显得小一些，这可能意味着上证综指与各个股票市场指数间的相依性是非线性的，而非简单的线性关系。

2.4 下一年度综合计划

根据二八法则选取某电网公司10kV交流电力电缆的L规格为例，以2017~2021年的历史数据为基础进行2022年的需求预测计算。

年度采购计划。企业为实现采购目标，大多数会利用采购计划来管理和保障采购环节的合理性和精准度。而年度采购计划是年度综合计划的一个组成部分，在需求计划预测过程中占着重要地位。往往企业物资采购计划不够科学合理或企业不按照实际的生产任务、采购计划和设备运转周期来编制物资供应计划，会导致盲目采购、物资短缺或积压等现象，影响电网公司的物资供应及时性。

表1 2022年所有项目类型的投资金额

预测方法的选择对于电力公司物资需求预测的准确性起着至关重要的作用。不同预测方法的适用性不同，本预测模型基于年度综合计划、结构化设备清册数据、历史采购数据，将综合计划中项目类型的投资金额分解为各类物资的需求，应用历史采购数据分析各类物资采购金额占比，计算各项目类型年度物资需求的金额和数量。

表2 2022年所有项目类型L规格的投资金额

2.5 历史年度综合计划

计算项目类型中物资规格采购金额与物资总采购金额的历史占比：根据历史采购数据可计算得出2017~2021年L规格在10kV交流电力电缆中的物资规格采购金额占比DSi（表3），然后将求出的三个年份中各小类物资采购金额占比相加后除以总年份数求出该物资的年度平均值：DS=(DS2017+DS2018+DS2019+DS2020+DS2021)/5=2.96%。

观察组：在饮食干预的基础上给予胰岛素治疗。根据孕周进行剂量调整，对孕周＜30周者，每日皮下注射胰岛素量0.8 U/kg；30～35周者，注射胰岛素量为0.9 U/kg，＞35周者，注射胰岛素量为1.0 U/kg,每日按照4:2:3:1的比例，分别在患者三餐前及睡前4个时间段进行注射。每周监测空腹及餐后2 h血糖，根据血糖结果调整胰岛素剂量，避免低血糖发生。

计算下一年度10kV交流电力电缆L规格的物资采购金额：以项目类型为关键信息，结合前3步计算的结果，利用公式FMi=Mi×DS可计算得出2022年各项目类型中用于采购10kV电力电缆L规格的金额（表4）。

对比以作平行线求交点法所制梯形槽参数与实际梯形槽参数(如表3)，可知以作平行线求交点法所制梯形槽参数与理想梯形槽参数完全相符，故为保证梯形槽电机槽满率、绕线工艺性及电机性能，建议采用以Ansoft计算所得理想梯形槽参数为基础，利用作平行线求交点法制梯形槽电枢冲片。