顧曄+王劍+高峻峻

摘 要：應(yīng)用大數(shù)據(jù)的技術(shù)與理念，全面利用后端和前端業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)資源，構(gòu)建了一套全面完整的配網(wǎng)物資需求組合預(yù)測(cè)模型，形成包含年度采購(gòu)需求計(jì)劃和月度滾動(dòng)供應(yīng)計(jì)劃在內(nèi)的需求預(yù)測(cè)體系，實(shí)現(xiàn)采購(gòu)計(jì)劃統(tǒng)籌提報(bào)、物資供應(yīng)缺貨預(yù)警與供應(yīng)商產(chǎn)能備貨前瞻安排，提升了需求計(jì)劃準(zhǔn)確性。

關(guān)鍵詞：配網(wǎng)物資；需求分析；需求預(yù)測(cè)

中圖分類號(hào)：F253 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：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

隨著國(guó)家電網(wǎng)公司物力集約化水平的管理要求越來(lái)越高，強(qiáng)化全面計(jì)劃管理已成為電力物資全供應(yīng)鏈管理的核心內(nèi)容。與主網(wǎng)項(xiàng)目相比，配網(wǎng)項(xiàng)目在管理上存在綜合計(jì)劃調(diào)整較多、設(shè)計(jì)深度不夠和施工不確定性高等特點(diǎn)，在物資采購(gòu)及供應(yīng)上采用年度協(xié)議庫(kù)存招標(biāo)和月度統(tǒng)購(gòu)統(tǒng)配供應(yīng)的方式。在年度招標(biāo)采購(gòu)階段，為保證協(xié)議庫(kù)存框架的有效銜接，計(jì)劃申報(bào)提前期長(zhǎng)達(dá)半年多，此時(shí)配網(wǎng)項(xiàng)目往往處于綜合計(jì)劃未下達(dá)、項(xiàng)目可研未批復(fù)和初步設(shè)計(jì)未完善的階段，因此物資需求具有很強(qiáng)的不確定性，多憑經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行預(yù)估；在統(tǒng)購(gòu)統(tǒng)配供應(yīng)階段，施工進(jìn)度與物資供應(yīng)缺乏有效銜接，供應(yīng)計(jì)劃申報(bào)周期長(zhǎng)，易導(dǎo)致恐慌性訂貨，以及由此帶來(lái)的庫(kù)存積壓，供應(yīng)商結(jié)算緩慢等問題。因此配網(wǎng)的物資需求預(yù)測(cè)一直是制約電力物資精細(xì)化管理水平提高的難題。

以往關(guān)于電力物資管理的研究多側(cè)重于供應(yīng)端改善建議[1-4]和信息化提升[5-8]。近期出現(xiàn)了一批需求預(yù)測(cè)領(lǐng)域的研究成果，宋斌等人（2013）采用人工智能算法對(duì)河南電力物資需求數(shù)據(jù)進(jìn)行滾動(dòng)預(yù)測(cè)，發(fā)現(xiàn)大部分的電力物資都具備預(yù)測(cè)條件，只有少數(shù)樣本數(shù)據(jù)矩陣較稀疏的物資難以預(yù)測(cè)。畢子建（2015）等人針對(duì)冀北電力物資，提出應(yīng)先按照電力物資的規(guī)格進(jìn)行分類，再選擇預(yù)測(cè)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)的思路。本文認(rèn)為應(yīng)全面利用ERP、ECP等信息平臺(tái)后端物資業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，輔以發(fā)策、基建、運(yùn)檢等前端業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)資源，構(gòu)建一套全面完整的配網(wǎng)物資需求組合預(yù)測(cè)模型，形成包含年度采購(gòu)需求計(jì)劃和月度滾動(dòng)供應(yīng)計(jì)劃在內(nèi)的需求預(yù)測(cè)體系，實(shí)現(xiàn)采購(gòu)計(jì)劃統(tǒng)籌提報(bào)、物資供應(yīng)缺貨預(yù)警與供應(yīng)商產(chǎn)能備貨前瞻安排，提升需求計(jì)劃準(zhǔn)確性，為物資精細(xì)化管理水平的提高和配網(wǎng)物資的主動(dòng)配送打下了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

1 基于需求特性分析的預(yù)測(cè)模型選擇

本文的研究對(duì)象是浙江電力的397種15個(gè)種類的協(xié)議庫(kù)存物資，常見需求特征包括水平需求、間歇需求、趨勢(shì)性需求和季節(jié)性需求，與之相關(guān)的需求分析主要包括：ABC分類；連續(xù)性分析（判斷需求是否連續(xù)）；波動(dòng)性分析（判斷需求的預(yù)測(cè)難度）；季節(jié)性分析（判斷需求是否具備顯著季節(jié)性特征），其中ABC分類關(guān)系到預(yù)測(cè)精度的要求，而連續(xù)性分析、波動(dòng)性分析和季節(jié)性分析則與選擇預(yù)測(cè)模型密切相關(guān)。其中A類物資主要分布在電纜、導(dǎo)地線、交流變壓器、桿塔類和開關(guān)柜中；連續(xù)性需求物料數(shù)占比56%（導(dǎo)地線、桿塔類、高壓熔斷器、絕緣子），其余均為間斷性需求物資（避雷器、電纜、交流變壓器）和少量零星需求物資；波動(dòng)性大以及較大的物資主要集中在金具、電纜以及電纜附件；波動(dòng)性小以及較小的物資主要集中于金具、導(dǎo)地線、桿塔類、交流變壓器等類別中；約有50%的物資具備顯著的季節(jié)性，其季節(jié)變化因子大于0.5。

本文將上述特性指標(biāo)整理后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化并進(jìn)行相關(guān)性分析發(fā)現(xiàn)，物資重要性與另外三種特性的相關(guān)性較弱，說明直接按照物資重要性選定預(yù)測(cè)模型的做法是不合理的。而物資季節(jié)性與波動(dòng)性之間的相關(guān)關(guān)系雖然是顯著的，但是其相關(guān)系數(shù)較小，同樣不能直接與相關(guān)預(yù)測(cè)模型對(duì)應(yīng)起來(lái)。因此上述分析表明，由于需求特性之間的相關(guān)性較弱（相關(guān)系數(shù)小于0.3），而無(wú)法根據(jù)需求特點(diǎn)進(jìn)行明確的類別劃分進(jìn)行預(yù)測(cè)模型選擇。

因此，以往文獻(xiàn)中采用的先分類再選擇某類模型的方法是不適用于浙江電力配網(wǎng)協(xié)議庫(kù)存物資的。建議采用可以同時(shí)處理連續(xù)性需求和間斷性需求的多個(gè)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行組合預(yù)測(cè)，以實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)模型選擇的自動(dòng)化和智能化。進(jìn)入組合預(yù)測(cè)模型的單體預(yù)測(cè)模型包括，適合預(yù)測(cè)需求連續(xù)性強(qiáng)、季節(jié)波動(dòng)性明顯的Winter模型、適合需求趨勢(shì)性明顯的曲線擬合模型和適合需求間斷的Croston模型，設(shè)計(jì)算法對(duì)于不同預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行智能賦權(quán)，有效提升需求預(yù)測(cè)模型的精度。

2 配網(wǎng)物資的需求預(yù)測(cè)體系設(shè)計(jì)與應(yīng)用

在具體實(shí)踐中，首先以配網(wǎng)總投資金額和綜合計(jì)劃為出發(fā)點(diǎn)，通過分析項(xiàng)目類型、電壓等級(jí)與主要設(shè)備材料的相關(guān)性，梳理項(xiàng)目類型與物資需求的對(duì)應(yīng)規(guī)律，并綜合考慮年度投資增長(zhǎng)率、項(xiàng)目批復(fù)與項(xiàng)目結(jié)構(gòu)以及政策安排等影響因素，分解得出各物資小類的預(yù)計(jì)使用數(shù)量及金額。同時(shí)以近三年799萬(wàn)條配網(wǎng)物資歷史出入庫(kù)記錄為基礎(chǔ)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗與預(yù)處理，運(yùn)用大數(shù)據(jù)運(yùn)算進(jìn)行模型參數(shù)的自動(dòng)學(xué)習(xí)與更新，最終形成可以有效處理連續(xù)需求和間斷需求的組合預(yù)測(cè)模型，并將預(yù)測(cè)結(jié)果下發(fā)給各地市縣物資部門，作為物資計(jì)劃的申報(bào)參考。

本文主要采用三類模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，分別是曲線擬合類（多項(xiàng)式擬合）、Holt Winter模型（累加或累乘型）以及Croston模型（及其改進(jìn)模型）。對(duì)每一項(xiàng)物資都分別采用上述算法進(jìn)行預(yù)測(cè)，然后設(shè)定一組預(yù)測(cè)向量，包含每一種方法的預(yù)測(cè)值，以一定的規(guī)則賦予權(quán)重，使用加權(quán)平均值作為最后的預(yù)測(cè)結(jié)果，具體決策框架如圖1所示。加權(quán)組合的權(quán)重設(shè)定按照預(yù)測(cè)誤差最小的方式進(jìn)行尋優(yōu)計(jì)算。

3 模型需求預(yù)測(cè)效果與組合需求預(yù)測(cè)體系修正

配網(wǎng)物資出庫(kù)主要包含大修項(xiàng)目出庫(kù)和配網(wǎng)項(xiàng)目出庫(kù)兩類，其中大修項(xiàng)目物資的預(yù)測(cè)修正主要依據(jù)年度大修投資金額預(yù)算和投資重點(diǎn)方向?qū)τ诮M合預(yù)測(cè)模型匯集到小類的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行定性修正；配網(wǎng)項(xiàng)目物資的預(yù)測(cè)修正主要依據(jù)配網(wǎng)年度預(yù)算、不同項(xiàng)目類型所需物資的小類分布與出庫(kù)金額占比，對(duì)于組合預(yù)測(cè)模型匯集到小類的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行定量修正。

通過對(duì)需求預(yù)測(cè)結(jié)果與真實(shí)物資需求進(jìn)行對(duì)比，2015年的第一批招標(biāo)采購(gòu)計(jì)劃提報(bào)的預(yù)測(cè)偏差為5.66%，四分之三以上的物資小類預(yù)測(cè)效果較好，相比之下原有計(jì)劃提報(bào)模式金額偏差為17.61%。2015年度物資的月度供應(yīng)需求預(yù)測(cè)偏差率僅為0.48%，九成以上的物資預(yù)測(cè)效果較好，相比之下原有月度供應(yīng)計(jì)劃提報(bào)模式金額偏差率達(dá)15.42%。

在需求預(yù)測(cè)結(jié)果的業(yè)務(wù)應(yīng)用中，重點(diǎn)推進(jìn)了三方面的業(yè)務(wù)應(yīng)用。一是采購(gòu)計(jì)劃統(tǒng)籌提報(bào)。對(duì)部分預(yù)測(cè)效果較好的物資小類，改為由省公司層面根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果直接提報(bào)，對(duì)預(yù)測(cè)效果一般的物資小類，采用預(yù)測(cè)與市局提報(bào)相結(jié)合的方式，其他非通用物資小類直接采用市局提報(bào)。二是物資供應(yīng)缺貨預(yù)警。應(yīng)用需求預(yù)測(cè)結(jié)果，匹配現(xiàn)有庫(kù)存情況，計(jì)算現(xiàn)有庫(kù)存可供天數(shù)，并與物資采購(gòu)提前期對(duì)比，對(duì)于庫(kù)存可供天數(shù)小于采購(gòu)提前期的物資發(fā)出缺貨預(yù)警。三是供應(yīng)商產(chǎn)能備貨前瞻安排。將未來(lái)三個(gè)月物資滾動(dòng)預(yù)測(cè)需求量共享給供應(yīng)商，供應(yīng)商根據(jù)自身情況，提前備料、合理均衡生產(chǎn)、保證準(zhǔn)時(shí)足量供應(yīng)，避免出現(xiàn)需求高峰時(shí)產(chǎn)能不足的情況發(fā)生。

項(xiàng)目通過一年的實(shí)踐檢驗(yàn)，需求計(jì)劃的改善實(shí)現(xiàn)了配網(wǎng)物資采購(gòu)與供應(yīng)的精細(xì)化管理，有效提升了同業(yè)對(duì)標(biāo)指標(biāo)。配網(wǎng)物資庫(kù)存周轉(zhuǎn)率由12次提升至18次，供應(yīng)計(jì)劃完成率由99.31%提升至99.91%，供應(yīng)商送貨及時(shí)率得到極大改善，庫(kù)存積壓及供應(yīng)商占款矛盾得到有效緩解，實(shí)現(xiàn)了與供應(yīng)商的合作共贏。

4 結(jié)論與研究展望

為了更好地支撐國(guó)網(wǎng)公司提出的“集中存儲(chǔ)、統(tǒng)一配送”的物資倉(cāng)儲(chǔ)配送模式，下一步將建立基于物資需求分析與預(yù)測(cè)的供需一體化智能策略，通過分析中心庫(kù)周邊物資需求規(guī)律，合理制定庫(kù)備物資種類，動(dòng)態(tài)計(jì)算儲(chǔ)備定額，自動(dòng)生成小批量、多頻次的補(bǔ)庫(kù)計(jì)劃，將配網(wǎng)物資的響應(yīng)周期進(jìn)一步壓縮。同時(shí)充分利用物資需求預(yù)測(cè)體系，優(yōu)化供應(yīng)商寄售模式，提升供應(yīng)商寄售的效果和效率，通過基于預(yù)測(cè)的提前生產(chǎn)，合理安排質(zhì)量檢測(cè)時(shí)間，實(shí)現(xiàn)與質(zhì)量監(jiān)督部門協(xié)同聯(lián)動(dòng)，緩解質(zhì)檢周期緊張的狀況，實(shí)現(xiàn)高需求波動(dòng)下的保質(zhì)保量的物資供應(yīng)工作。

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