一种电能计量物资库存量分配方法与流程

1.本发明一种电能计量物资库存量分配方法涉及电能计量物资库存量的分配。


背景技术：

2.电力企业是资金密集型企业，电力物资管理是电力企业的一项基础工作，直接牵涉到电力工程建设、公司成本管理以及安全生产等方面内容。电能计量物资是电力物资最为重要物资之一，其主要包括各种类型的电能表、计量用电压、电流互感器及其二次回路相连接组成的用于计量电能的装置(包括联合接线盒、二次导线)，以及用于采集电能数据的采集设备(包括各种类型的负荷控制终端、集中器、采集器)。随着电网建设投资规模的快速增长，电能计量物资在整个电网投资中所占的比重越来越大。随着未来电力市场化的推进，对电能计量的要求会越来越高，计量物资的所需金额必将持续增长，因此，有必要对电能计量物资进行精益化管理。
3.实际生产管理过程中，很多电力企业在计量装置管理方面仍然采用较为传统落后的管理方法，与精益化管理要求还存在很大差距。很多电力企业的计量设备需求主要由基建部、高低压客户经理提报，而为顺利开展业务，需求提报人员往往会储存大量存货、增大需求的提报，这种需求信息的不真实性容易使得计量中心在设备管理上发生失误，或造成资金占用、库存量配置不合理，严重违背了电力企业物资集约化的管理思想。


技术实现要素：

4.本发明的目的是针对上述不足之处，提供一种电能计量物资库存量分配方法，该方法主要用于电能计量物资总数一定时，各库房存储量的优化分配。本发明可以计及电能计量物资需求量的不确定性，综合预测值与历史数据的不确定性，对各库房的需求量进行调配。
5.本发明是采取以下技术方案实现的：
6.一种电能计量物资库存量分配方法，包括如下步骤：
7.s1、对各库房电能计量物资每月实际需求数量(即出库数量)及需求量的波动性进行统计；
8.s2、根据历史需求数据预测未来周期内的需求数量；
9.s3、根据未来的需求预测值及波动性，计算各库房电能计量物资的最佳分配数量。
10.步骤s1的统计方法为对库房的每月实际需求数量及需求量的波动性进行统计，记某一设备历史上第t月的需求数据为x
t
，并统计该设备历史需求的标准差，计算方法如下：
11.12.式(1)中，x
t
表示某一设备历史上第t月的需求数据，e(x)为该设备的需求量的期望值，t为历史记录的样本数量，即库存统计数据的总月数，σ为该设备的历史数据变化量的标准差。
13.步骤s2通过步骤s1对各库房历史出库量的挖掘，对未来电能计量物资产品需求进行预测，所采用的预测模型如下：
[0014][0015]
式(2)中，为t+1时刻该设备的一次平滑值，a为指数平滑系数，x
t
为第t期的实际值；为t+1时刻该设备的二次平滑值，为t时刻该设备的一次平滑值，为t时刻该设备的二次平滑值，为t+1时刻该设备的三次平滑值，为t时刻该设备的三次平滑值。
[0016]
式(2)中，x
t
为已知值，但在初始点t＝0时，无法根据式(2)中的递推关系直接计算得出，需进行初始赋值，赋值方式如下：
[0017][0018]
此外，式(2)中a为权重系数，取值在0～1之间。
[0019]
所述a的取值与原始数据的波动性关系较为紧密，可根据历史经验进行设置，一般参考设置方式如下：
[0020]
如果原始数据序列波动不大，a取值区间为0.1～0.3；
[0021]
如果原始数据序列波动较大，a取值区间为0.6～0.8，这样可以加重近期观测值的权数，使各期观察值的权数由近及远较快地变小。
[0022]
a的取值如无历史经验可供参考，可采用历史样本进行估算，直接采用一次平滑估计结果反推a的合理数值，反推计算方法如下：令a在0.1～0.9区间内，按照0.1的步长自增，分别求取在不同a参数条件下的一次平滑误差总偏差：
[0023][0024]
式(4)为总偏差的计算方法，totalbias为总偏差，t为历史数据点数。计算出a不同参数条件下的总偏差后，选择总偏差最低的a值作为最终预测参数。
[0025]
获得a的合理参数后，即可综合式(2)、式(3)进行未来设备需求预测。
[0026]
在上述未来设备需求预测时：
[0027]
对于下一时刻的需求预算，式(2)中的即为下一时刻的设备需求预测值；
[0028]
如需预测未来多个时间间隔的设备需求情况，使用式(5)进行预测，
[0029]
y＝a+bt+ct2(5)
[0030]
式(5)中y为预测值，t为时间间隔量，a、b、c为拟合系数，由平滑值和权重系数a计算而得，详细计算方法如下：
[0031][0032]
步骤s3中，由于设备需求存在不确定性，任何预测方法仅能对未来需求进行大致的预测，无法做到完全准确，因此，需要进一步考虑未来需求的不确定性。实际生产管理中，电能计量物资的库存量应保持在合理的范围内，以满足生产建设及故障运维需求为首要任务，但同时也不应留有过多库存，避免占用过多的资金成本和仓储成本。为此，当电能计量物资总量一定时，需要对各库房的需求量进行优化，以提高资产利用效率，详细优化方法如下：
[0033][0034]
式(7)中，cost为总目标函数，xi为待求变量，下标i表示第i个库房，n为库房总数，cost共分为三个部分，cost
dis
为库存不足时的额外调拨成本，x
t+1_i
为第i个库房的t+1时段的预测值，σi为i库房历史需求变化的标准差，c
d_i
为第i个库房的调拨成本常数，可根据实际运输成本设置，cost
rep
为设备超出库存有效期后的重新检定成本，c
r_i
为库房检定成本系数，距离检定中心较远的库房检定成本系数应设置为较高值，f
adj
为总库存量分配调节成本，fi为i库房的调节成本系数，供应范围大、运输方便的库房fi应设置较小值，x
t+1_total
为第t+1时刻的总库存分配量。
[0035]
通过式(7)解出的xi即为各库房库存量的分配值。
[0036]
一种用于实现电能计量物资库存量分配方法的系统，包括：
[0037]
实际需求数量统计模块，用于对各库房电能计量物资每月实际需求数量进行统计；
[0038]
未来周期需求数量预测模块，用于采用实际需求数量统计模块的统计数据，对未来电能计量物资产品需求进行预测；
[0039]
最佳分配形成模块，用于根据未来的需求预测值及波动性，计算出各库房电能计量物资的最佳分配数量。
[0040]
发明优点：本发明可以充分利用有限的电能计量物资资源，降低各类电能计量物资在各库房间调拨的成本以及在库时长超周期后的检定成本，可以有效提升资产的利用率水平，进而提升电力公司物资管理的精益化水平。
附图说明
[0041]
图1是本发明方法的流程图。
具体实施方式
[0042]
下面结合附图和具体实施例对本发明作详细说明。
[0043]
本发明针对电能计量物资总数一定时，对各库房存储量进行优化分配。
[0044]
具体实施例：
[0045]
一种用于实现电能计量物资库存量分配方法的系统，包括，
[0046]
实际需求数量统计模块，用于对各库房电能计量物资每月实际需求数量进行统计；
[0047]
未来周期需求数量预测模块，用于采用实际需求数量统计模块的统计数据，对未来电能计量物资产品需求进行预测；
[0048]
最佳分配形成模块，用于根据未来的需求预测值及波动性，计算出各库房电能计量物资的最佳分配数量。
[0049]
一种电能计量物资库存量分配方法，包括如下步骤：
[0050]
s1、对各库房电能计量物资每月实际需求数量，即出库数量进行统计；
[0051]
具体为对库房的每月实际需求数量进行统计，记某一设备历史上第t月的需求数据为x
t
，并统计该设备历史需求的标准差，计算方法如下：
[0052][0053]
式(1)中，x
t
表示某一设备历史上第t月的需求数据，e(x)为该设备的需求量的期望值，t为历史记录的样本数量，即库存统计数据的总月数，σ为该设备的历史数据变化量的标准差。
[0054]
s2、根据历史数据预测未来周期内的需求数量；
[0055]
通过步骤s1对各库房历史出库量的挖掘，对未来电能计量物资产品需求进行预测，所采用的预测模型如下：
[0056][0057]
式(2)中，为t+1时刻该设备的一次平滑值，a为指数平滑系数，x
t
为第t期的实际值；为t+1时刻该设备的二次平滑值，为t时刻该设备的一次平滑值，为t时刻该设备的二次平滑值，为t+1时刻该设备的三次平滑值，为t时刻该设备的三次平滑值。
[0058]
式(2)中，x
t
为已知值，但在初始点t＝0时，无法根据式(2)中的递推关系直接计算得出，需进行初始赋值，赋值方式如下：
[0059][0060]
此外，式(2)中a为权重系数，取值在0～1之间。
[0061]
所述a的取值与原始数据的波动性关系较为紧密，可根据历史经验进行设置，一般参考设置方式如下：
[0062]
如果原始数据序列波动不大，a取值区间为0.1～0.3；
[0063]
如果原始数据序列波动较大，a取值区间为0.6～0.8，这样可以加重近期观测值的权数，使各期观察值的权数由近及远较快地变小。
[0064]
a的取值如无历史经验可供参考，可采用历史样本进行估算，直接采用一次平滑估计结果反推a的合理数值，反推计算方法如下：令a在0.1～0.9区间内，按照0.1的步长自增，分别求取在不同a参数条件下的一次平滑误差总偏差：
[0065][0066]
式(4)为总偏差的计算方法，totalbias为总偏差，t为历史数据点数。计算出a不同参数条件下的总偏差后，选择总偏差最低的a值作为最终预测参数。
[0067]
获得a的合理参数后，即可综合式(2)、式(3)进行未来设备需求预测。
[0068]
在上述未来设备需求预测时：
[0069]
对于下一时刻的需求预算，式(2)中的即为下一时刻的设备需求预测值；
[0070]
如需预测未来多个时间间隔的设备需求情况，使用式(5)进行预测，
[0071]
y＝a+bt+ct2(5)
[0072]
式(5)中y为预测值，t为时间间隔量，a、b、c为拟合系数，由平滑值和权重系数a计算而得，详细计算方法如下：
[0073][0074]
s3、根据未来的需求预测值及波动性，计算各库房电能计量物资的最佳分配数量；
[0075]
由于设备需求存在不确定性，任何预测方法仅能对未来需求进行大致的预测，无法做到完全准确，因此，需要进一步考虑未来需求的不确定性。实际生产管理中，电能计量物资的库存量应保持在合理的范围内，以满足生产建设及故障运维需求为首要任务，但同时也不应留有过多库存，避免占用过多的资金成本和仓储成本。为此，当电能计量物资总量一定时，需要对各库房的需求量进行优化，以提高资产利用效率，详细优化方法如下：
[0076][0077]
式(7)中，cost为总目标函数，xi为待求变量，下标i表示第i个库房，n为库房总数，cost共分为三个部分，cost
dis
为库存不足时的额外调拨成本，x
t+1_i
为第i个库房的t+1时段的预测值，σi为i库房历史需求变化的标准差，c
d_i
为第i个库房的调拨成本常数，可根据实际运输成本设置，cost
rep
为设备超出库存有效期后的重新检定成本，c
r_i
为库房检定成本系数，距离检定中心较远的库房检定成本系数应设置为较高值，f
adj
为总库存量分配调节成本，fi为i库房的调节成本系数，供应范围大、运输方便的库房fi应设置较小值，x
t+1_total
为第t+1时刻的总库存分配量。
[0078]
通过式(7)解出的xi即为各库房库存量的分配值。
[0079]
通过上述实施例可以看到，本发明能够在预测中计及电能计量物资需求量的不确定性，综合预测值与历史数据的不确定性，对各库房的需求量进行调配。提高了资产的利用率水平，进而提升电力公司物资管理的精益化水平。