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标题 配网物资的需求预测体系研究
范文 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。毕子建（2015）等人针对冀北电力物资，提出应先按照电力物资的规格进行分类，再选择预测模型进行预测的思路。本文认为应全面利用ERP、ECP等信息平台后端物资业务数据，辅以发策、基建、运检等前端业务数据资源，构建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，提升需求计划准确性，为物资精细化管理水平的提高和配网物资的主动配送打下了坚实基础。
1 基于需求特性分析的预测模型选择
本文的研究对象是浙江电力的397种15个种类的协议库存物资，常见需求特征包括水平需求、间歇需求、趋势性需求和季节性需求，与之相关的需求分析主要包括：ABC分类；连续性分析（判断需求是否连续）；波动性分析（判断需求的预测难度）；季节性分析（判断需求是否具备显著季节性特征），其中ABC分类关系到预测精度的要求，而连续性分析、波动性分析和季节性分析则与选择预测模型密切相关。其中A类物资主要分布在电缆、导地线、交流变压器、杆塔类和开关柜中；连续性需求物料数占比56%（导地线、杆塔类、高压熔断器、绝缘子），其余均为间断性需求物资（避雷器、电缆、交流变压器）和少量零星需求物资；波动性大以及较大的物资主要集中在金具、电缆以及电缆附件；波动性小以及较小的物资主要集中于金具、导地线、杆塔类、交流变压器等类别中；约有50%的物资具备显著的季节性，其季节变化因子大于0.5。
本文将上述特性指标整理后对数据进行标准化并进行相关性分析发现，物资重要性与另外三种特性的相关性较弱，说明直接按照物资重要性选定预测模型的做法是不合理的。而物资季节性与波动性之间的相关关系虽然是显著的，但是其相关系数较小，同样不能直接与相关预测模型对应起来。因此上述分析表明，由于需求特性之间的相关性较弱（相关系数小于0.3），而无法根据需求特点进行明确的类别划分进行预测模型选择。
因此，以往文献中采用的先分类再选择某类模型的方法是不适用于浙江电力配网协议库存物资的。建议采用可以同时处理连续性需求和间断性需求的多个预测模型进行组合预测，以实现预测模型选择的自动化和智能化。进入组合预测模型的单体预测模型包括，适合预测需求连续性强、季节波动性明显的Winter模型、适合需求趋势性明显的曲线拟合模型和适合需求间断的Croston模型，设计算法对于不同预测模型的预测结果进行智能赋权，有效提升需求预测模型的精度。
2 配网物资的需求预测体系设计与应用
在具体实践中，首先以配网总投资金额和综合计划为出发点，通过分析项目类型、电压等级与主要设备材料的相关性，梳理项目类型与物资需求的对应规律，并综合考虑年度投资增长率、项目批复与项目结构以及政策安排等影响因素，分解得出各物资小类的预计使用数量及金额。同时以近三年799万条配网物资历史出入库记录为基础，对数据进行清洗与预处理，运用大数据运算进行模型参数的自动学习与更新，最终形成可以有效处理连续需求和间断需求的组合预测模型，并将预测结果下发给各地市县物资部门，作为物资计划的申报参考。
本文主要采用三类模型进行预测，分别是曲线拟合类（多项式拟合）、Holt Winter模型（累加或累乘型）以及Croston模型（及其改进模型）。对每一项物资都分别采用上述算法进行预测，然后设定一组预测向量，包含每一种方法的预测值，以一定的规则赋予权重，使用加权平均值作为最后的预测结果，具体决策框架如图1所示。加权组合的权重设定按照预测误差最小的方式进行寻优计算。
3 模型需求预测效果与组合需求预测体系修正
配网物资出库主要包含大修项目出库和配网项目出库两类，其中大修项目物资的预测修正主要依据年度大修投资金额预算和投资重点方向对于组合预测模型汇集到小类的预测结果进行定性修正；配网项目物资的预测修正主要依据配网年度预算、不同项目类型所需物资的小类分布与出库金额占比，对于组合预测模型汇集到小类的预测结果进行定量修正。
通过对需求预测结果与真实物资需求进行对比，2015年的第一批招标采购计划提报的预测偏差为5.66%，四分之三以上的物资小类预测效果较好，相比之下原有计划提报模式金额偏差为17.61%。2015年度物资的月度供应需求预测偏差率仅为0.48%，九成以上的物资预测效果较好，相比之下原有月度供应计划提报模式金额偏差率达15.42%。
在需求预测结果的业务应用中，重点推进了三方面的业务应用。一是采购计划统筹提报。对部分预测效果较好的物资小类，改为由省公司层面根据预测结果直接提报，对预测效果一般的物资小类，采用预测与市局提报相结合的方式，其他非通用物资小类直接采用市局提报。二是物資供应缺货预警。应用需求预测结果，匹配现有库存情况，计算现有库存可供天数，并与物资采购提前期对比，对于库存可供天数小于采购提前期的物资发出缺货预警。三是供应商产能备货前瞻安排。将未来三个月物资滚动预测需求量共享给供应商，供应商根据自身情况，提前备料、合理均衡生产、保证准时足量供应，避免出现需求高峰时产能不足的情况发生。
项目通过一年的实践检验，需求计划的改善实现了配网物资采购与供应的精细化管理，有效提升了同业对标指标。配网物资库存周转率由12次提升至18次，供应计划完成率由99.31%提升至99.91%，供应商送货及时率得到极大改善，库存积压及供应商占款矛盾得到有效缓解，实现了与供应商的合作共赢。
4 结论与研究展望
为了更好地支撑国网公司提出的“集中存储、统一配送”的物资仓储配送模式，下一步将建立基于物资需求分析与预测的供需一体化智能策略，通过分析中心库周边物资需求规律，合理制定库备物资种类，动态计算储备定额，自动生成小批量、多频次的补库计划，将配网物资的响应周期进一步压缩。同时充分利用物资需求预测体系，优化供应商寄售模式，提升供应商寄售的效果和效率，通过基于预测的提前生产，合理安排质量检测时间，实现与质量监督部门协同联动，缓解质检周期紧张的状况，实现高需求波动下的保质保量的物资供应工作。
参考文献：
[1] 吴志威. 电力物资管理工作中存在的问题及其对策[J]. 中国高新技术企业，2012（6）：27-28.
[2] 孙怀富，张宏伟，张国英. 电力物资分析分类方法研究[J]. 中国物流与采购，2012（23）：70-71.
[3] 黎锡玲. 电力物资管理工作中存在的问题及对策[J]. 中国管理信息化，2015（12）：104.
[4] 尹红. 简析电力物资仓储管理的完善与创新措施[J]. 经营管理者，2015（19）：90.
[5] 张建军. 浅谈如何加强电力物资管理[J]. 科技创新与应用，2015（28）：214.
[6] 陈秀梅. 探究电力公司物资集约化管理[J]. 时代金融，2015（21）：232-234.
[7] 朱凯峰. 电力企业物资管理存在的问题与对策[J]. 科技与企业，2015（15）：43.
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[9] 毕子健，王翎颖. 电网物资需求预测方法研究[J]. 华北电力技术，2015（10）：26-30.
[10] 宋斌，卜涛，张洪青. 电网建设项目物资需求预测研究[J]. 物流技术，2013（5）：319-321，336.
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更新时间：2025/3/10 19:51:15