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摘要
第1章 绪论
1.1 选题背景及研究意义
1.2 国内外研究现状及发展动态
1.2.1 物资需求计划研究
1.2.2 物资供应商选择的研究
1.2.3 物资仓储定额研究
1.2.4 物资调度配送研究
1.3 论文主要内容和结构
1.4 论文的主要创新点
第2章 电网物资相关理论基础
2.1 电网物资管理
2.1.1 电网物资管理的特点
2.1.2 电网物资管理的处理业务
2.1.3 电网物资管理面临的问题
2.2 电网物资分类分析
2.2.1 管控程度分类
2.2.2 需求特性分类
2.2.3 采购分类标准
2.3 电网物资管理的发展
2.3.1 电网物资管理约束分析
2.3.2 电网物资管理战略目标
2.3.3 电网物资管理趋势
2.4 电网物资管理的重要性
2.5 本章小结
第3章 基于集约化风险的电网协议库存物资需求预测
3.1 集约化风险下电网协议库存物资需求预测大数据基础
3.1.1 电网物资集约化风险识别
3.1.2 协议库存需求管理流程及关键数据节点分析
3.1.3 电网协议库存需求预测大数据基础
3.2 粒子群优化神经网络的电网协议库存需求预测算法
3.2.1 BP神经网络预测模型
3.2.2 粒子群优化算法
3.2.3 基于粒子群优化神经网络的电网物资需求预测模型
3.3 协议库存物资预测实现
3.3.1 历史样本库构建
3.3.2 神经网络参数初始化
3.3.3 网络初始权值和阈值确定
3.4 省级电力公司协议库存需求预测结果分析
3.4.1 数据预处理
3.4.2 算法分析
3.4.3 需求预测结果分析
3.5 本章小结
第4章 供应商选择的区间犹豫模糊风险型决策
4.1 电网物资供应商选择问题研究
4.1.1 电网物资供应商现状
4.1.2 供应商选择问题
4.1.3 供应商的分类
4.1.4 电网公司和供应商之间关系分析
4.2 供应商选择模型建立
4.2.1 区间直觉犹豫模糊集与区间直觉犹豫模糊熵
4.2.2 模糊积分
4.2.3 基于模糊积分的集结算子
4.2.4 基于可信度的权重求解模型
4.2.5 供应商选择决策步骤
4.3 算例分析
4.3.1 风险指标的设计
4.3.2 供应商风险决策
4.3.3 对比分析
4.3.4 供应商选择的建议
4.4 本章小结
第5章 考虑风险因素的物资仓储定额网络优化分析
5.1 电力物资储备定额管理
5.1.1 物资储备定额的管理方法
5.1.2 物资储备定额的制定方法
5.2 基于BP神经网络的储备定额计算
5.2.1 指标选取和数据收集
5.2.2 计算步骤
5.2.3 结果分析
5.3 考虑仓储和运输成本的网络鲁棒优化
5.3.1 模型假设
5.3.2 网络鲁棒优化模型
5.3.3 算例分析
5.4 本章小结
第6章 突发灾害风险下的电网应急物资调度优化
6.1 电力物资应急管理
6.1.1 电网灾害的特点
6.1.2 电力应急物资储备
6.1.3 电力应急物资供应流程
6.2 基于Q学习的多物资节点协同优化
6.2.1 多物资节点协同优化原则
6.2.2 Q学习增强学习算法
6.2.3 基于Q学习的多物资节点协同优化方法
6.2.4 多物资节点协同优化算例分析
6.3 基于D-S证据理论的多受灾点需求优先权排序
6.3.1 优先权指标的确定及语言变量值的转化
6.3.2 应急需求优先权排序方法
6.4 考虑需求排序的应急物资调度决策
6.4.1 应急调度网络构建
6.4.2 模型构建
6.4.3 算例分析
6.5 本章小结
第7章 电网物资供需与优化调度风险决策支持系统
7.1 系统分析
7.1.1 系统可行性分析
7.1.2 功能需求分析
7.2 系统设计
7.2.1 框架设计
7.2.2 功能设计
7.2.3 模块设计
7.2.4 人机交互设计
7.2.5 数据库设计
7.3 系统的配套关键技术
7.3.1 模型库模块智能化组合技术
7.3.2 主要风险的提取技术
第8章 研究成果和主要结论
参考文献
攻读博士期间发表的论文及其它成果
攻读博士学位期间参加的科研工作
致谢
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