簡介：近年來，隨著國家電網(wǎng)公司加快推進“新基礎(chǔ)設(shè)施”，電力工程建設(shè)規(guī)模不斷擴大，對工程材料的需求不斷增加。電力工程材料需求預(yù)測的準(zhǔn)確性是保證電力工程質(zhì)量和效率的關(guān)鍵。隨著國家電網(wǎng)公司對電力工程建設(shè)的日益重視，電力工程材料需求預(yù)測方法逐漸從傳統(tǒng)的經(jīng)驗預(yù)測發(fā)展為智能預(yù)測。目前，電力工程材料需求的預(yù)測方法主要包括傳統(tǒng)的時間序列分析法、指數(shù)平滑法、回歸分析法等。但這些傳統(tǒng)的預(yù)測方法有一定的局限性，如指數(shù)平滑計算復(fù)雜，回歸分析方法建模精度低，難以準(zhǔn)確預(yù)測電力工程材料的需求。此外，由于傳統(tǒng)材料需求的影響因素相對單一，難以滿足現(xiàn)代電力工程對材料需求多樣性的要求。因此，為了進一步提高電力工程材料需求預(yù)測的準(zhǔn)確性，本文根據(jù)數(shù)據(jù)空間理論分析挖掘電力工程材料需求的影響因素，結(jié)合歷史數(shù)據(jù)和行業(yè)數(shù)據(jù)構(gòu)建多因素協(xié)作的智能預(yù)測模型。
1.電力工程材料預(yù)測
電力工程材料預(yù)測是指在未來某一時刻預(yù)測電力工程材料的數(shù)量和質(zhì)量，是材料需求預(yù)測的一種特殊形式，也是電力工程材料采購、使用和庫存管理的重要依據(jù)。目前，國內(nèi)外電力工程材料預(yù)測研究主要包括：王春霞通過分析影響材料需求因素，建立了電力工程材料需求影響因素集，分類了電力工程材料需求影響因素；鄧勇分析了影響電力工程材料需求的主要因素，提出了基于灰色預(yù)測模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的電力工程材料需求預(yù)測方法；趙燕玲等基于灰色預(yù)測模型，提出了基于馬爾科夫鏈模型的電力工程材料需求預(yù)測方法；張凱等采用時間序列分析方法預(yù)測電力工程材料需求。
1.1預(yù)測目標(biāo)
電力工程材料需求預(yù)測的目標(biāo)主要包括兩個方面：一是確定未來某一時刻電力工程材料的數(shù)量和質(zhì)量；二是確定未來某一時刻對電力工程材料的需求，并將其轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的采購、使用和庫存管理策略。在實際操作過程中，根據(jù)電力工程材料采購、使用和庫存管理的具體情況，通常采用線性回歸、時間序列分析等預(yù)測方法，以獲得相應(yīng)的預(yù)測結(jié)果。但由于電力工程材料預(yù)測數(shù)據(jù)的復(fù)雜性、不確定性和多變性，電力工程材料預(yù)測結(jié)果與實際需求不一致、預(yù)測精度低、預(yù)測成本高，嚴(yán)重制約了電力工程材料管理水平的提高。
1.2預(yù)測方法
電力工程材料需求預(yù)測是一種特殊的預(yù)測，通常結(jié)合歷史數(shù)據(jù)和當(dāng)前數(shù)據(jù)進行預(yù)測。這種方法是根據(jù)歷史數(shù)據(jù)計算未來的需求。目前常用的預(yù)測方法主要有時間序列分析法、灰色預(yù)測模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其中灰色預(yù)測模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是兩種常用的預(yù)測方法，由兩種不同的數(shù)學(xué)模型描述和解釋數(shù)據(jù)序列。時間序列分析法是根據(jù)過去的歷史數(shù)據(jù)分析未來的變化。它是一種基于歷史數(shù)據(jù)的時間序列分析方法，具有很強的適應(yīng)性和可擴展性?；疑A(yù)測模型是一種基于灰色系統(tǒng)理論的預(yù)測模型，具有良好的準(zhǔn)確性和可靠性。
2.建立數(shù)據(jù)空間
要建立數(shù)據(jù)空間，首先要建立電力工程材料需求的數(shù)據(jù)模型。建立模型需要收集大量的歷史工程材料需求數(shù)據(jù)，但在實踐中，這些數(shù)據(jù)并不能反映實際的材料需求，如缺乏與電網(wǎng)建設(shè)相關(guān)的指標(biāo)。因此，有必要根據(jù)實際需要建立基于歷史數(shù)據(jù)的工程材料需求模型。其中，表示未來工程材料需求值；表示當(dāng)前工程材料需求；表示滿足預(yù)測結(jié)果所需的當(dāng)前工程材料需求；表示滿足預(yù)測結(jié)果所需的歷史時刻的工程材料需求；表示滿足預(yù)測結(jié)果所需的歷史時刻與當(dāng)前時刻的差異；表示差異值對應(yīng)的權(quán)重。
2.1數(shù)據(jù)采集
數(shù)據(jù)采集是建立電力工程材料需求模型的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)采集可以通過兩種方式實現(xiàn)，一種是通過業(yè)務(wù)系統(tǒng)報告，另一種是通過日常工作中的工程材料需求分類帳進行收集。業(yè)務(wù)系統(tǒng)報告的數(shù)據(jù)主要是與業(yè)務(wù)相關(guān)的工程材料需求信息，如項目名稱、材料名稱、項目地點等基本信息。日常工作中收集的數(shù)據(jù)主要是指工程材料需求分類帳中的信息，如工程名稱、項目地點、材料名稱等。在數(shù)據(jù)采集過程中，需要考慮各數(shù)據(jù)源的獨立性和所使用的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)之間的兼容性，以確保數(shù)據(jù)采集過程不會干擾其他系統(tǒng)。本研究采用ERP系統(tǒng)和供應(yīng)鏈系統(tǒng)，通過數(shù)據(jù)接口實現(xiàn)兩個系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)共享，確保數(shù)據(jù)采集過程不會影響其他系統(tǒng)。
2.2數(shù)據(jù)清洗
在建立數(shù)據(jù)模型時，首先需要清理歷史數(shù)據(jù)，以確保建立的數(shù)據(jù)空間的有效性和準(zhǔn)確性。對于電力工程材料的需求預(yù)測，由于歷史數(shù)據(jù)中存在一定的缺失值、異常值和錯誤值，因此需要對數(shù)據(jù)進行清理。對于缺失值，可以手動彌補，通過數(shù)值處理可以消除異常值。對于異常值，需要根據(jù)電力工程材料需求的特點進行處理。對于數(shù)值處理，可以通過平均值、標(biāo)準(zhǔn)差、最大值和最小值來消除異常值；數(shù)值處理后異常值對應(yīng)的數(shù)值和取值范圍可以通過數(shù)值處理中的歸一化、取值域范圍和最大取值域來確定。對于錯誤值，可以通過人工檢查和數(shù)值處理來處理。
2.3數(shù)據(jù)預(yù)處理
數(shù)據(jù)清理和數(shù)據(jù)缺失補齊。根據(jù)時間對歷史時刻工程材料的需求進行分類，然后根據(jù)時間序列中的異常點進行檢測和修復(fù)，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。對于缺失值，由于工程材料需求波動較大，為了滿足模型的需求，需要填充缺失值。數(shù)據(jù)填充一般采用自然補充法。當(dāng)工程材料需求不符合預(yù)測結(jié)果時，可通過調(diào)整工程材料需求和預(yù)測時間來確定工程材料需求是否符合預(yù)測結(jié)果所需的當(dāng)前時刻。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。對于歷史時刻與當(dāng)前時刻的差異，根據(jù)工程材料需求的歷史數(shù)據(jù)和歷史時刻的特點，可以采用歸一化的方法進行轉(zhuǎn)換，消除時間序列中的異常點，使數(shù)據(jù)更符合實際情況。
3.數(shù)據(jù)預(yù)處理
通過大數(shù)據(jù)平臺清理電力工程材料的歷史數(shù)據(jù)，處理缺失值、重復(fù)值和異常值，利用數(shù)據(jù)空間技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化原始數(shù)據(jù)，提高預(yù)測精度。首先處理電力工程材料的歷史數(shù)據(jù)，根據(jù)已知的工程材料歷史需求數(shù)據(jù)得到預(yù)測需求曲線，標(biāo)準(zhǔn)化電力工程材料的歷史數(shù)據(jù)，滿足可計算要求，最后將處理后的數(shù)據(jù)應(yīng)用于下一次預(yù)測。
結(jié)束語：
通過分析電力工程材料需求的影響因素，利用數(shù)據(jù)空間理論構(gòu)建電力工程材料需求預(yù)測模型，通過實驗驗證模型的有效性和實用性。在今后的工作中，我們將繼續(xù)進行深入的研究和實踐探索，進一步完善電力工程材料需求預(yù)測體系，實現(xiàn)對電力工程材料的有效預(yù)測。
