基于云理论和元胞自动机理论的城市配电网空间负荷预测

针对城市电网规划中电力负荷空间分布和时间动态演化预测难题,提出一种采用元胞自动机(cellular automata,CA)模拟城市土地利用的逐年发展过程进而进行城市配电网空间负荷预测方法。该方法基于云模型的知识,将影响因素的定性概念所具有的模糊性、随机性有机地结合在一起,构成定性和定量间的相互映射。综合考虑多种影响负荷发展的因素,运用云理论训练CA转换规则,制定多种转换规则来预测规划区域地块的发展程度。通过应用所提模型和方法对某规划小区负荷发展进行预测及实际对比,验证了其有效性。

基于IAHP和TOPSIS方法的负荷密度指标计算

针对配电网空间负荷预测过程中负荷密度指标难以选取的问题,在层次分析法的基础上,提出了基于区间层次分析(IAHP)法和逼近理想解排序(TOPSIS)法的负荷密度指标选取方法。该方法通过用区间数代替点值,对传统的层次分析法进行改进,并将IAHP法和TOPSIS法有效融合,将专家经验和定量计算相结合,处理决策因素的不确定性和专家判断的模糊性,增强了对负荷密度指标预测结果的可信度。采用类内相似度方法进行负荷密度修正,进一步提高了预测结果的精度。实例计算表明,所提出的方法预测结果更优、误差更小。

基于线性回归和MLP神经网络的招标采购预测模型

针对线性回归和多层感知器(multi-layer perceptron,MLP)神经网络的理论与运用方法进行研究,利用SPSS软件搭建线性回归模型和MLP神经网络预测模型,通过招标采购实际预测算例,引入平均相对误差和标准误差两种指标对模型的预测精度进行比对。结果表明,对于产品价格和原材料价格大致呈线性关系的变电设备,两种模型预测精度无明显差别,在招标采购价格预测实际应用中均具有一定的参考价值。

多标段(包)招标项目不同授标方式对授标结果影响实例分析

在评审办法相同的情况下，由于中标限额的存在，不同的授标方式会导致不同的授标结果。本文结合实际案例，通过数据分析，说明了不同授标方式对授标结果的影响。

浅析数字新技术和供应链创新融合——以建设招标采购全流程智能机器人为例

在供应链各环节运行中,大规模使用软件、硬件机器人替代传统人工作业已成为主流趋势。新理念、新技术的创新应用有力支撑了供应链绿色与数智升级,把数字孪生、无限链接、价值共生的业务发展特征变成可能。国家电网有限公司为加快数字化新技术与供应链业务的深度融合,建设招标采购全流程智能机器人,将常规性、重复性的工作用机器操作替代,实现无人干预和自动化、智能化处理,支撑采购业务全流程依法合规、阳光透明、可信可追溯。

2022年征文活动一等奖获奖论文——基于全生命周期理念的电力设备供应商能力画像模型研究

本文从招标采购场景出发,依据电力设备全生命周期阶段划分,将各环节供应商信息整合重塑,构建了基于全生命周期理念的电力设备供应商能力画像模型。该模型在招标采购阶段的深入应用,可以实现采购前预测、采购中评价、采购后评估,对于分析电力设备市场、甄选优质供应商、提升设备采购质效具有重要现实意义。