[發(fā)明專利]一種配網(wǎng)電力物資采購需求預(yù)測系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710422885.8
• 申請日: 2017-06-07
• 公開（公告）號: CN107292428A
• 公開（公告）日: 2017-10-24
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 顧曄;王劍;陶元;韓欣之;金日強(qiáng);郭威;袁婧;楊文穎;喻琤;鄭思佳;高瞻;高峻峻;鄭贇;夏浩;陳潔瓊
• 申請（專利權(quán)）人: 國網(wǎng)浙江省電力公司物資分公司;上海歐睿供應(yīng)鏈管理有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/06
• 代理公司: 杭州華鼎知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙)33217
• 代理人: 項(xiàng)軍

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于預(yù)測系統(tǒng)領(lǐng)域，特別涉及一種配網(wǎng)電力物資采購需求預(yù)測系統(tǒng)。

背景技術(shù)

隨著城鄉(xiāng)用電需求日趨擴(kuò)大，電網(wǎng)的發(fā)展也隨著跟進(jìn)，因而電網(wǎng)物資的種類繁多、標(biāo)準(zhǔn)復(fù)雜。

目前，根據(jù)人為的經(jīng)驗(yàn)或不完善的預(yù)測系統(tǒng)預(yù)測出的各個區(qū)域用電需求往往是不準(zhǔn)確、誤差太大，無法最合理地分配各個地域的用電需求。

發(fā)明內(nèi)容

為了解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的缺點(diǎn)和不足，本發(fā)明提供了一種配網(wǎng)電力物資采購需求預(yù)測系統(tǒng)，能夠提高了預(yù)測用電需求的準(zhǔn)確性。

為了達(dá)到上述技術(shù)目的，本發(fā)明提供了一種配網(wǎng)電力物資采購需求預(yù)測系統(tǒng)，所述預(yù)測系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)層、應(yīng)用層以及建模層，在所述預(yù)測系統(tǒng)中：

從所述數(shù)據(jù)層中導(dǎo)入企業(yè)的年度投資計劃數(shù)據(jù)，在所述應(yīng)用層中對所述年度投資計劃數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，得到清洗后的年度投資計劃數(shù)據(jù)；從所述數(shù)據(jù)層導(dǎo)入企業(yè)的采購入庫歷史數(shù)據(jù)，在所述應(yīng)用層中對所述采購入庫歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，得到歷史月出庫數(shù)據(jù)；

在所述建模層中，構(gòu)建包括預(yù)設(shè)數(shù)量的預(yù)測算法在內(nèi)的預(yù)測模型，將所述年度投資計劃數(shù)據(jù)以及所述歷史月出庫數(shù)據(jù)作為輸入數(shù)據(jù)傳輸至所述預(yù)測模型中進(jìn)行預(yù)測，獲取預(yù)測結(jié)果；

根據(jù)所述預(yù)測結(jié)果以及與所述輸入數(shù)據(jù)對應(yīng)的實(shí)際需求對所述預(yù)設(shè)數(shù)量預(yù)測算法進(jìn)行篩選，獲取與每個預(yù)測算法對應(yīng)的權(quán)重值，確定最優(yōu)權(quán)重值組合；

在確定所述最優(yōu)權(quán)重值組合的基礎(chǔ)上，獲取所述預(yù)測結(jié)果與所述實(shí)際需求的偏差百分比，根據(jù)所述偏差百分比對每個所述預(yù)測算法內(nèi)的相關(guān)參數(shù)進(jìn)行迭代調(diào)整，確定最優(yōu)參數(shù)組合；

根據(jù)所述最優(yōu)權(quán)重值組合和所述最優(yōu)參數(shù)組合，確定與所述輸入數(shù)據(jù)對應(yīng)的最終預(yù)測結(jié)果，在所述應(yīng)用層中對所述最終預(yù)測結(jié)果進(jìn)行后續(xù)處理。

可選的，所述對年度投資計劃數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，包括：

去除所述年度投資計劃數(shù)據(jù)中的無效數(shù)據(jù)。

可選的，所述對采購入庫歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，包括：

選取一條需求數(shù)量為負(fù)的需求記錄，再選取一條需求數(shù)量為正且絕對值相等及與時間最接近的需求記錄，將這兩條需求記錄的需求數(shù)量沖銷置零；(去除沖銷數(shù)據(jù))

選取不在合理需求單價區(qū)間的異常數(shù)據(jù)，將所述異常數(shù)據(jù)修正；(修正單價異常數(shù)據(jù))

篩選大于季節(jié)因子的平均值的異常數(shù)據(jù)，將所述異常數(shù)據(jù)修正；(修正季節(jié)性異常值)

篩選歷史數(shù)據(jù)中的負(fù)值數(shù)據(jù)，將所述負(fù)值數(shù)據(jù)去除。

可選的，在所述得到歷史月出庫數(shù)據(jù)后，所述預(yù)測系統(tǒng)還包括：

數(shù)據(jù)分析，在所述清洗后歷史月出庫數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上對需求特性的分析展示。

可選的，所述預(yù)測模型包括：自上而下的預(yù)測模型和自下而上的預(yù)測模型。

可選的，所述預(yù)測系統(tǒng)還包括：

當(dāng)所述預(yù)測模型為自上而下的預(yù)測模型時：

將所述年度投資計劃數(shù)據(jù)傳輸至所述自上而下的預(yù)測模型中進(jìn)行預(yù)測，獲取自上而下的預(yù)測結(jié)果；

當(dāng)所述預(yù)測模型為自上而下的預(yù)測模型時：

將所述歷史月出庫數(shù)據(jù)傳輸至所述自下而上的預(yù)測模型中進(jìn)行預(yù)測，獲取自下而上的預(yù)測結(jié)果。

可選的，所述根據(jù)預(yù)測結(jié)果以及與所述輸入數(shù)據(jù)對應(yīng)的實(shí)際需求對所述預(yù)設(shè)數(shù)量預(yù)測算法進(jìn)行篩選，獲取與每個預(yù)測算法對應(yīng)的權(quán)重值，確定最優(yōu)權(quán)重值組合，包括：

所述預(yù)測模型包括由至少一種預(yù)測算法構(gòu)成的預(yù)測算法組合；

如果所述預(yù)測算法組合中僅包含一個預(yù)測算法，將所述輸入數(shù)據(jù)輸入所述預(yù)測算法進(jìn)行計算，權(quán)重值為1；或

如果所述預(yù)測算法組合中有第一預(yù)測算法和第二預(yù)測算法，將所述輸入數(shù)據(jù)輸入所述第一預(yù)測算法和所述第二預(yù)測算法進(jìn)行計算，得到與所述第一預(yù)測算法對應(yīng)的第一結(jié)果以及與所述第二預(yù)測算法對應(yīng)的第二結(jié)果，設(shè)定與所述第一預(yù)測結(jié)果對應(yīng)的權(quán)重值為K，設(shè)定與所述第二預(yù)測結(jié)果對應(yīng)的權(quán)重值為J，對所述權(quán)重值K和所述權(quán)重值J進(jìn)行初始賦值，計算初始賦值下的預(yù)測結(jié)果的初始加權(quán)和，獲取所述初始加權(quán)和與所述實(shí)際需求值的差值；

按最小調(diào)整幅值對所述權(quán)重值K和所述權(quán)重值J的賦值進(jìn)行調(diào)整，獲取不同賦值狀態(tài)下所述第一預(yù)測結(jié)果和所述第二預(yù)測結(jié)果的加權(quán)和，確定不同賦值狀態(tài)下所述第一預(yù)測結(jié)果和所述第二預(yù)測結(jié)果的加權(quán)和與所述實(shí)際需求值的差值；

將差值最小情況下對應(yīng)的所述權(quán)重值K和所述權(quán)重值J賦值定為最優(yōu)權(quán)重；

其中，權(quán)重值K、權(quán)重值J之和為1；或