配农网工程电网物资需求精准预测系统及方法

摘要

本发明属于电网技术领域，尤其涉及一种配农网工程电网物资需求精准预测系统及方法，适用于配网或农网工程的物资管理工作。本发明预测系统由ID阅读器通过局域网与服务器和交换机依次相连接，交换机与计算机双向连接，计算机与大数据分析软件双向连接。本发明借助“物联网”技术提取工程物资消耗数据和库存数据，利用“大数据”技术通过对结构化的工程物资消耗数据、库存数据综合分析生成工程物资应用情况和库存现状分析报告，计算出未来一段时间内工程物资需求预测。能够很好地掌握工程物资应用情况和库存情况，使管理部门及时了解当前工作情况，科学预测未来一段时间内的物资需求，保障工程建设的同时最大限度减少库存，降低工程建设成本。

说明书

技术领域

本发明属于电网技术领域，尤其涉及一种配农网工程电网物资需求精准预测系统及方法，适用于配农网工程的物资管理工作，可以快速准确的掌握工程电网物资应用情况和库存现状，同时可以对工程未来一段时间内的电网物资需求做出精准预测。

背景技术

配农网工程物资有需求频度高、响应时间短，物资技术标准统一，较大的年度需求数量的特点。配农网工程物资的需求特点决定了其需要一定的库存物资来保障工程的建设。但是配农网工程物资管理中经常会出现需求物资短缺和物资库存过剩的问题，需求短缺会影响工程建设，库存过剩会增加工程的建设成本。

发明内容

针对上述现有技术中存在的不足之处，本发明提供了一种配农网工程电网物资需求精准预测系统及方法。其目的是为了提供一种可以借助“物联网”和“大数据”技术，能够实现为工程建设提供准确的物资应用情况和库存现状分析，同时可以快速准确的完成需求预测，降低工程建设成本的发明目的。

本发明为实现上述目的所采用的技术方案是：

配农网工程电网物资需求精准预测系统，包括物联网、局域网、服务器、交换机、计算机以及大数据分析软件；所述物联网包含电网物资实物ID和ID阅读器；其中，电网物资实物ID和ID阅读器运用射频识别技术RFID进行连接，ID阅读器通过局域网与服务器和交换机依次相连接，交换机与计算机双向连接，计算机与大数据分析软件双向连接。

进一步的，所述电网物资实物ID和ID阅读器是基于RFID技术的基本工作原理的标签和阅读器。

进一步的，所述电网物资实物ID粘贴在电网物资铭牌附近，用以记录电网物资的信息，通过ID阅读器读取电网物资信息并根据业务操作修改实物ID电网物资状态。

配农网工程电网物资需求精准预测方法，包括以下步骤：

步骤1.建立库存端及工程端物联网，实时采集库存数据和工程物资消耗数据；

步骤2.服务器对接收的数据信息进行结构化处理并存储，通过交换机将结构化处理后的数据信息传送至计算机；

步骤3.计算机通过内部装载的大数据分析软件对接收的数据信息，包括：物资消耗数据和库存数据进行不同维度的汇总分析；

步骤4.大数据分析软件对汇总分析的数据建立各项指标；

步骤5.大数据分析软件对汇总分析的数据进行探索性统计分析，将数据图形化呈现，发现数据中的信息；

步骤6.大数据分析软件通过预测模型进行需求预测；

步骤7.大数据分析软件将分析的指标、预测结果以表格和可视化图形呈现。

进一步的，步骤1所述库存端物联网指在库存端通过ID阅读器读取电网物资实物ID的信息，并进行电网物资出入库状态信息修改；工程端物联网是指在工程建设现场通过ID阅读器读取电网物资实物ID的信息，并进行电网物资投入生产相关信息修改；所述电网物资实物ID读取和采集电网物资的品类、数量、物资单价、物资总价、状态数据信息，ID阅读器将所读取和采集的数据信息通过局域网传入服务器。

进一步的，步骤3所述接收的数据信息，包括：物资消耗数据和库存数据；

所述物资消耗数据分析包括：

物资应用情况主汇总整体物资消耗情况、每月物资消耗情况、各物资品类的消耗情况、各物资品类每月的消耗情况、每个工程各物资品类的消耗情况；

所述库存数据包括：

库存现状分析，分析各物资品类的库存情况。

进一步的，步骤4所述各项指标包括：总体概览指标、对比性指标、平均指标、离散程度指标以及相关性指标；

所述总体概览指标又称统计绝对数，反应配农网工程电网物资需求的整体规模大小，总量多少的指标；

所述对比性指标包括：同比、环比、差；平均指标为算术平均值；

所述平均指标又称集中趋势指标，用来反应配农网工程电网物资在某一定时间段内所达到的一般水平，分为数值平均和位置平均；

所述离散程度指标公式

所述相关性指标公式为：

上式中Cov(x,y)为x与y的协方差，Var[x]为x的方差，Var[y]为y的方差。

进一步的，步骤6所述大数据分析软件通过预测模型进行需求预测中所述需求预测包括：年度总体规模预测、月度需求规模预测、月度各物资品类需求规模预测；其中：

年度总体规模预测是指：配农网工程年度电网物资消耗总数量、总金额预测；

月度需求规模预测是指：配农网工程月度电网物资消耗总数量、总金额预测；

月度各物资品类需求规模预测是指：配农网工程月度各物资品类消耗数量、总金额预测；

所述预测模型包括：灰色预测GM(1,1)模型、线性回归预测模型、指数平滑预测模型；

灰色预测GM(1,1)模型，表示如下：

记原始时间序列为：

X

生成列为：

X

上标1表示一次累加，同理，可作m次累加：

设时间序列X

其中：α称为发展灰数；μ称为内生控制灰数；

构造矩阵B与向量Y

Y＝(X

设

利用最小二乘法可得：

求解微分方程，即得预测模型，时间相应式：

对其做累减还原，即得到原始数列的灰色预测模型为：

由灰色预测方法原理，-a主要控制系统发展态势的大小，即反映预测的发展态势，被称为发展系数；μ的大小反映了数据变化的关系，被称为灰色作用量；

线性回归预测模型，表示如下：：

y

y

指数平滑预测模型，表示如下：

F

F

灰色预测模型，当-a＜0.3时，GM(1，1)模型用于中长期预测；

当0.3＜-a＜0.5时，GM(1，1)模型用于短期预测；

当-a＞0.5时，选择指数平滑预测模型进行短期预测；

当投资计划确定时，运用线性回归预测模型进行预测。

一种预测装置，包括：存储器和处理器；

存储器，存储有计算机程序；

处理器，执行所述计算机程序；

其中，所述处理器在执行所述计算机程序时，实现所述的配农网工程电网物资需求精准预测方法的步骤。

一种计算机存储介质，所述计算机存储介质上存有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述的配农网工程电网物资需求精准预测方法的步骤。

本发明具有以下有益效果及优点：

本发明是一种配农网工程电网物资需求精准预测系统及方法，借助“物联网”技术提取工程物资消耗数据和库存数据，利用“大数据”技术通过对结构化的工程物资消耗数据、库存数据综合分析生成工程物资应用情况和库存现状分析报告，并计算出未来一段时间内的工程物资需求预测。本发明能够很好地掌握工程物资应用情况和库存情况，使管理部门及时了解当前工程物资消耗情况，同时可以科学预测未来一段时间内的物资需求，保障工程建设的同时最大限度减少库存，降低工程建设成本。

附图说明

本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1为本发明系统结构示意图；

图2为本发明库存结构化数据表图；

图3为本发明工程消耗数据表图；

图4为本发明预测装置结构示意图。

图中：

电网物资实物ID 1，ID阅读器2，局域网3，服务器4，交换机5，计算机6，大数据分析软件7，预测装置300，存储器310，处理器320。

具体实施方式

为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面将结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。

下面参照图1-图4描述本发明一些实施例的技术方案。

实施例1

本发明是一种配农网工程电网物资需求精准预测系统，适用于配网或农网工程电网物资需求预测，如图1所示，图1是本发明系统结构示意图。

本发明预测系统包括：物联网、局域网3、服务器4、交换机5、计算机6以及大数据分析软件7。所述物联网包含电网物资实物ID 1和ID阅读器2。

其中，所述电网物资实物ID 1和ID阅读器2运用射频识别技术RFID进行连接，ID阅读器2通过局域网3与服务器4和交换机5依次相连接，交换机5与计算机6双向连接，计算机6与大数据分析软件7双向连接。

其中，所述的电网物资实物ID 1和ID阅读器2是基于RFID技术的基本工作原理的标签和阅读器，读取电网物资的品类、数量、物资单价、物资总价、状态等信息。ID阅读器2将所读取的信息通过局域网3为数据传播介质传入服务器4，服务器4对读取信息进行结构化处理后存储，处理后的库存结构化数据表如图2所示，工程消耗数据表如图3所示。计算机6装载大数据分析软件7，与服务器4通过交换机5进行连接。

其中，所述电网物资实物ID 1是储存电网物资信息的二维码，ID阅读器2是在智能手机开发的二维码读取软件。电网物资实物ID1粘贴在电网物资铭牌附近，用以记录电网物资的信息，操作人员通过ID阅读器2读取电网物资信息并根据业务操作修改电网物资实物ID状态，如出入库状态、时间，电网物资入网状态、时间等。

其中，所述的大数据分析软件7可以选用市售的同类产品，如阿里云专有云(Alibaba Cloud Apsara Stack)。

本发明系统借助“物联网”技术为采集库存数据和工程消耗数据，借助“大数据”技术对库存数据和工程消耗数据做出物资应用情况和库存现状分析，同时可以快速准确的完成需求预测。

实施例2

本发明又提供了一种配农网工程电网物资需求精准预测方法，适用于配网或农网工程电网物资需求预测，是一种物联网、服务器、大数据分析预测方法。

所述配网或农网工程电网物资需求精准预测系统，物联网完成对电网物资的状态、品类、数量、出入库时间、物资单价、物资总价的信息采集；服务器4完成对物联网信息的存储；大数据分析软件7完成对服务器储存数据的分析和计算。

所述物联网包含电网物资实物ID 1和ID阅读器2，电网物资实物ID1粘贴在电网物资铭牌附近，用以记录电网物资的信息，操作人员通过ID阅读器2读取电网物资信息并根据业务操作修改电网物资实物ID 1的状态，如出入库状态、时间，电网物资入网状态、时间等。

本发明一种配农网工程电网物资需求精准预测方法，包括以下步骤：

步骤1.建立库存端及工程端物联网，实时采集库存数据和工程物资消耗数据；

所述库存端物联网指在库存端通过ID阅读器读取电网物资实物ID的信息，并进行电网物资出入库状态信息修改。

所述工程端物联网是指在工程建设现场通过ID阅读器读取电网物资实物ID的信息，并进行电网物资投入生产相关信息修改。

所述电网物资实物ID 1读取和采集电网物资的品类、数量、物资单价、物资总价、状态等数据信息，ID阅读器2将所读取和采集的数据信息通过局域网3传入服务器4。

步骤2.服务器4在后台对接收的数据信息做结构化处理并存储，并通过交换机5将结构化处理后的数据信息传送至计算机6内。其中，处理完库存结构化数据表如图2所示，工程消耗数据表如图3所示。

步骤3.计算机6通过内部装载的大数据分析软件7对接收的数据信息，包括：物资消耗数据和库存数据进行不同维度的汇总分析。

所述物资消耗数据分析包括：

物资应用情况主要汇总整体物资消耗情况、每月物资消耗情况、各物资品类的消耗情况、各物资品类每月的消耗情况、每个工程各物资品类的消耗情况。

所述库存数据包括：

库存现状分析，主要分析各物资品类的库存情况。

步骤4.大数据分析软件7对汇总分析的数据建立总体概览指标、对比性指标、平均指标、离散程度指标以及相关性指标；

其中，所述总体概览指标又称统计绝对数，是反应配农网工程电网物资需求的整体规模大小，总量多少的指标。

其中，所述对比性指标包括：同比、环比、差；平均指标为算术平均值；

其中，所述平均指标又称集中趋势指标，是用来反应配农网工程电网物资在某一定时间段内所达到的一般水平，分为数值平均和位置平均。

其中，所述离散程度指标公式

其中，所述相关性指标公式为：

上式中Cov(x,y)为x与y的协方差，Var[x]为x的方差，Var[y]为y的方差。

步骤5.大数据分析软件7对汇总分析的数据借助于数据可视化的技术做探索性统计分析，将数据图形化呈现，发现数据中的信息。

所述数据可视化的技术是借助于图形化手段，清晰有效地传达数据信息。例如电网物资消耗数据用折线图、饼状图、柱形图等形式进行表达。

步骤6.大数据分析软件基于时间序列利用数学模型即预测模型做出需求预测；

所述预测模型包括：灰色预测GM(1,1)模型、线性回归预测模型、指数平滑预测模型。

所述灰色预测GM(1,1)模型，表示如下：

记原始时间序列为：

X

生成列为：

X

上标1表示一次累加，同理，可作次累加：

设时间序列X

其中：α称为发展灰数；μ称为内生控制灰数。

构造矩阵B与向量Y

Y＝(X

设

利用最小二乘法可得：

求解微分方程，即可得预测模型(时间相应式)：

对其做累减还原，即可得到原始数列的灰色预测模型为：

由灰色预测方法原理，-a主要控制系统发展态势的大小，即反映预测的发展态势，被称为发展系数；μ的大小反映了数据变化的关系，被称为灰色作用量。

线性回归预测模型，表示如下：

y

y

指数平滑预测模型，表示如下：

F

F

灰色预测模型，当-a＜0.3时，GM(1，1)模型可用于中长期预测；

当0.3＜-a＜0.5时，GM(1，1)模型可用于短期预测；

当-a＞0.5时，选择指数平滑预测模型进行短期预测；

当投资计划确定时，运用线性回归预测模型进行预测。

所述需求预测包括：年度总体规模预测、月度需求规模预测、月度各物资品类需求规模预测。

其中，所述年度总体规模预测是指：配农网工程年度电网物资消耗总数量、总金额预测。

其中，所述月度需求规模预测是指：配农网工程月度电网物资消耗总数量、总金额预测。

其中，所述月度各物资品类需求规模预测是指：配农网工程月度各物资品类消耗数量、总金额预测。

步骤7.大数据分析软件将分析的相关指标、预测结果以表格和可视化图形呈现。

目前配网或农网工程物资管理中存在的需求物资短缺和物资库存过剩的问题，本发明借助“物料网”技术和“大数据”技术得以解决该问题，以结构化的数据将物资消耗和库存数据进行储存，并利用“大数据”技术对结构化数据价值进行挖掘，对消耗物资和库存物资做到心中有数的同时，对未来一段时间内的物资需求进行科学预测，保障工程建设进度的同时，减少物资库存量，有效降低了工程建设成本。

实施例3

本实施例又提供了一种所述预测装置300如图4所示，包括：存储器310，存储有计算机程序。处理器320，执行所述计算机程序。

其中，所述处理器320在执行所述计算机程序时，实现如本发明任一实施例所述的配农网工程电网物资需求精准预测方法的步骤。

本实施例的所述预测装置300采用如本发明任一实施例所述的配农网工程电网物资需求精准预测方法，其具有如本发明任一实施例所述的全部有益效果。

实施例4

基于同一发明构思，本发明实施例还提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质上存有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现实施例1或2或3所述的配农网工程电网物资需求精准预测方法的步骤。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。