基于改进BPNN算法的电力物资需求预测方法分析

电力物资需求预测是电力企业运营管理中一项重要技术,但是当前预测水平比较低,不仅平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error,MAPE)比较大,而且预测结果置信度水平比较低,无法达到预期的预测效果,因此提出基于改进误差反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)算法的电力物资需求预测方法。为保证电力物资需求预测的准确性,首先按照项目的性能将电力物资分为技改物资、维修物资、科技物资、基建物资以及信息物资,然后根据划分的物资类别从电力物资信息系统或平台上收集历史电力物资信息,并对数据泛化和归一化处理,利用改进BPNN算法对电力物资需求数据训练,提取电力物资需求特征,量化预测电力物资需求,以此实现基于改进BPNN算法的电力物资需求预测。经实验证明,设计方法MAPE不超过1%,预测结果置信度不低于95%,在电力物资需求预测方面具有良好的应用前景。

电力物资采购计划智慧管理系统设计

在电力物资采购过程中,多个用户可能同时访问系统,进行订单查询、修改等操作,导致系统压力测试值升高。在硬件设计方面,增设多个传感器,确保硬件设备的稳定性和兼容性;在软件设计方面,系统重点构建采购计划管理数据库,实现电力物资采购计划的存储、查询与更新;同时,确保数据的准确传输,为决策提供及时、可靠的信息支持。此外,系统还通过设定监控指标和阈值,实时跟踪采购进度,确保采购计划的顺利执行。测试结果表明:系统在不同并发数下的各项指标均满足预期,整体性能稳定、可靠,成功通过压力测试,运行状况良好。

参数优化变分模态分解与LSTM的电力物资需求预测

国家电网物资采购管理水平不断提高,线上采购流程逐步完善,但仍存在由于采购计划预估不准导致招投标过程中,供应商利用招投标总标包机制进行价格博弈而造成电网公司采购成本增加,因此,建立准确有效的电力物资需求预测模型具有重要意义。针对电力物资序列的非稳定性、波动性和间歇性特点,提出一种基于参数优化变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)与长短时记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)的电力物资需求预测方法,选取国网电商专区平台的典型电力物资,采用鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)参数优化的VMD对原始序列进行模态分解,将分解获得的各模态分量分别构建LSTM模型,最后将各模态的预测值叠加重构为电力物资的预测值。实验结果表明:所提电力物资需求预测方法较LSTM、EMD-LSTM、VMD-LSTM、PSO-VMD-LSTM、SSA-VMD-LSTM有更高的准确率,对电网物资采购预测具有一定实际意义。

电力物资物流配送管理中存在的问题及优化策略

在我国的国民经济中,电力行业占据着重要位置,而随着社会经济的发展速度不断加快,其重要性也越来越突出。在此形势下也对电力企业提出了更高的要求。物质物流配送管理是电力企业各项管理工作中的一项重要内容,在很大程度上影响着电力企业的运营。但通过对现阶段的电力物资物流配送管理现状进行分析后不难看出,其还存在很多问题,包括高库存成本、未及时配送、信息化程度不高以及物流人员不具备较高素质等,都会影响到电力企业的正常生产。所以,文中以电力物资物流配送管理的工作内容为着手点,深入探讨了电力物资物流配送管理中存在的问题,并提出了优化策略,希望能够为大家提供有效参考。

国网公司电力物资需求计划审查系统设计研究

国网电力材料需求计划评审是进行材料采购工作的基础,它可对采购行为进行有系统的控制,为企业创造良好的经济效益,为此展开国网公司电力物资需求计划审查系统设计研究。在硬件设计方面,系统采用高性能服务器和存储设备,构建稳定、可靠的基础架构。在软件设计方面,系统建立审查要点规则库,进行审批采购计划的自动化,并通过审查固化ID确保审查过程的一致性和可追溯性。测试结果表明:在连续长时间的运行中,系统的各项功能表现稳定,未出现严重的故障或性能下降现象,国网公司电力物资需求计划审查系统在稳定性方面表现出色,能满足企业的实际需求。

电力物资智能管理与现代供应链技术融合研究

本文旨在探讨电力物资智能管理与现代供应链技术的融合应用,以提高电力物资管理的效率和质量。通过需求分析、系统架构设计、数据管理和分析等方面,设计和构建智能化物资管理系统,并基于现代供应链管理理念,分析电力物资供应链的特点和管理模式,并提出优化方案。

零碳电力物资仓库的实现路径研究与实践

为响应国家绿色低碳发展要求,推进零碳电力物质仓库建设,结合电力物质仓库的现状特点,阐述了零碳建设所面临的困难。对零碳电力物质仓库的实现路径进行研究,提出零碳电力物质仓库建设按照“减→替→抵→管”的原则开展,即先挖掘节能潜力、减少碳排放,其次加快清洁能源替代、优化能源结构,再通过碳抵消策略作为补充实现碳中和,最后应加强能碳管理,维持零碳的可持续发展,并具体从基础设施、仓库建筑、设备能效、能源利用、资源利用、智慧管理等方面论述了零碳电力物质仓库建设的路径方法。以唐山市某电力物质仓库零碳改造项目为案例,介绍了该仓库建设的实施方案,以期为同类仓库的零碳建设提供参考和示范。

基于改进ARIMA模型的电力物资数据预测分析

准确的物资需求预测结果,对合理编制电力物资供应计划有重要意义。因此,本文提出一种结合ARIMA模型和BP神经网络的方法,以更准确地预测电力物资需求时间序列。使用ARIMA模型对物资需求量进行线性预测,将预测的残差序列作为BP神经网络的输入,利用神经网络对残差序列进行非线性建模,修正ARIMA模型的预测值。试验结果表明,修正BP神经网络的误差可以显著提高预测精度,使预测结果更加贴近实际值,可以为保证物资供应的质量和效益提供重要的决策依据。

电力物资公司全流程预算绩效管理体系研究

在中共中央、国务院不断推进建设全方位、全过程、全覆盖预算绩效管理体系的背景下,健全共性绩效指标框架和分行业、分领域的绩效评价指标体系成为必然趋势和要求。本文以电力物资公司为研究对象,在梳理分析其预算管理现状的基础上,识别出前端预算分配与战略目标未衔接、过程中预算执行进度不均衡、后端预算考核评价导向不合理等问题,并结合全面实施预算绩效管理要求,系统性地提出优化预算绩效目标、加强预算执行监控、完善预算绩效评价、落实评价结果应用等解决措施,以期健全预算绩效管理内部控制制度,打造全过程预算绩效管理闭合链条,推进资源高效配置和公司提质增效发展。

基于遗传算法的电力物资物流配送任务调度优化方法

为提升配送效果,提出基于遗传算法的电力物资物流配送任务调度优化方法。根据当前的调度需求,先进行配送优先级测算,采用多阶的方式,简化实际序列的执行环节,设定多阶物资物流配送调度优化初始序列,设计构建遗传算法电力物资物流配送任务调度优化模型,采用交叉核验的方式来实现调度优化处理。测试结果表明:调度时间优化比在0.55以上时,调度优化效果明显,收敛速度快。

基于物联网技术的电力物资融合仓建设方案研究

推进专业物资仓管理向数字化、智能化、低碳化转型,在节约大量人力物力成本的同时,能够有效提高仓库管理水平和运行效率。为此,对电力物资专业仓在管理和环境设施方面的现有不足进行分析,明确了依托于物联网技术的电力物资融合仓建设目标;接着,基于SG CIM标准数据模型和SG UAP微服务技术架构对电力物资融合仓系统平台进行搭建,根据客户的常见功能需求开展硬件配置设计;最后,以国网某供电局为例对系统应用成效进行展示,充分验证了所建系统在管理效率及经济效益发挥的重要作用。

基于Volterra模型的电力物资需求动态预测方法

针对电力物资需求量大、种类繁多、电力物资需求量预测误差较大等问题,设计电力物资需求预测系统,该系统由客户服务、数据中心和云通信3层结构组成,通过SQL Server数据库的电力物资数据信息访问,能够实现对电力物资历史数据和现有数据的分类;利用数学模型进行计算定量预测,实现电力物资需求预测的实时更新;采用STM32F103C8T6微控制器和NFC标签读写模块,实现结合电力物资需求量对电力物资库存数量的调整。通过实验,所研究电力物资需求预测系统的电力物资需求预测平均误差为11%,电力物资需求动态预测误差低。

AHP层次分析2.0模型在电力物资供应商分级管理中的运用——以G电力公司物资供应商管理为例

在大数据环境中,用客观数据替代传统层次分析模型中的1~9级比例尺,建立AHP层次分析2.0模型,利用供应链的全流程数据对供应商行为和结果进行描述,实现对传统层次分析模型的优化、改进和升级。引用某电力企业真实数据对该模型的效果进行了验证,体现出该模型的优势,使供应商评价结果和过程更客观、合理、精准,激励供应商积极性,符合企业总体利益。

电力物资“电子封条”自动生成工具的研究

电力物资抽检工作目前存在抽检信息填写繁琐、容易出错,以及抽样信息模糊等问题,研究一种既能提高抽样封样人员工作效率和准确性又能防止封条信息模糊的“电子封条”生成工具具有重要意义。该工具可针对每周的抽检计划中信息自动分类出不同抽检编号物资的封条,随机匹配抽样人员后,自动打印出合适数量的物资封条。最后对该“电子封条”打印开展成果推广工作,对比系统应用前后成本效益和工作效率的变化。

基于数据挖掘的电力物资供应链风险预警系统设计

为解决电力物资供应链快速发展所带来的挑战,提出基于数据挖掘的电力物资供应链风险预警系统设计。通过分析电力物资供应链的结构与运作流程,识别与分类电力物资供应链风险,以此为基础,构建供应链风险预警指标体系,采用数据挖掘技术聚类处理风险预警指标数据,制定电力物资供应链风险预警程序,确定风险预警指标的权重系数与风险预警等级判定规则,获取最终供应链风险预警结果。实验数据显示:在不同实验工况背景下,应用设计系统获得的风险预警指标数据挖掘深度因子最大值为0.98,供应链风险预警结果与实际结果一致,充分证实了设计系统具备较好的应用效果。

电力物资采购决策中的成本优化与风险管理研究

本文探讨了在电力物资采购决策中实施成本优化和风险管理的重要性和策略。电力行业的物资采购是一个复杂而重要的过程,涉及大量的资金和资源。文章首先分析了成本优化的目标,包括降低采购成本和提高效率。然后,探讨了风险管理的目标,包括风险识别和规避。在此基础上,本文深入讨论了成本优化和风险管理在电力物资采购决策中的重要性,包括竞争优势、可持续性、防止供应中断和提高适应能力。文章还分析了在成本优化与风险管理中遇到的问题和挑战,如市场波动、供应链复杂性和法规遵从。最后,基于以上问题提出了针对电力物资采购决策中成本优化与风险管理的策略。

区块链技术在电力物资供应链金融领域的应用研究

主要探讨了基于区块链技术,构建由电力龙头企业、金融企业(银行)等组成的联盟链生态,实现供应商、订单、应付账款等信息的可靠共享,为电力龙头企业、供应商和金融企业(银行)搭建数据交互平台,提供“区块链+”供应链金融信息服务,满足金融企业(银行)的业务拓展需求,缓解目前中小微企业融资难、融资贵问题,助力中小微企业健康蓬勃发展。同时依托电力龙头企业海量物资专业数据,实现企业大数据资源变现,探索新的利润增长点,推进供应链上下游企业数字化新型基础设施建设,向高新技术企业转型,最终实现多方共赢。

电力物资电商采购的质量控制研究

随着电商平台的迅速发展,电力企业越来越多地采用电商采购模式,以提高采购效率和降低成本。然而,这种采购模式也伴随着一系列的质量控制挑战。本文首先对电力物资电商采购的特点进行了深入分析,识别出当前电力物资电商采购过程中面临的主要问题,如供应商质量不一致、产品验收标准不明确、售后服务与质量追溯困难等。接着,结合质量控制的基本原则,提出了一系列优化的质量控制策略,包括供应商评估和准入机制、合同管理与质量保障条款的完善、全流程质量监控体系的建立,以及利用新兴技术进行质量追溯和风险防控等,以期提高电商采购的质量管理水平,保障电力物资采购的可靠性和安全性。

电力物资采购中的问题及措施

电力物资采购作为电力企业的关键环节,存在招标制度执行力不足、管理人员素质不高、成本控制困难、供应商管理不完善及信息化程度低等问题。为应对这些问题,电力企业需加强招标采购监督审计,提高管理人员能力,完善市场调研与管理监督,强化成本控制措施,并推进物资采购现代化管理。通过这些措施,能有效提升电力物资采购管理水平,优化资源配置,降低运营成本,增强电力企业市场竞争力。

基于区块链的电力物资精细化管理系统设计

为实现物资信息数据分流精细化管理,避免出现系统管理数据累加量过高问题,利用人工智能技术,设计了一款功能完善、实用性强的电力物资精细化管理系统。采用区块链技术、B/S模式、Ajax技术等关键技术,从物资信息累加器设计、物资精细化管理模型设计两方面入手,完成系统软件设计。所设计的系统包含用户登录、物资申请、采购合同管理、入库管理等模块,具有物流速度快、产品周转时间短、物资共享度高等特点,符合预期标准和要求。