CN110503356A - 一种基于大数据预测电力物资协议库存的方法 - Google Patents

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朱晓程
葛军萍
章伟勇
吴建锋
丁宏琳
金从友
王婧
胡恺锐
王筠琛
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State Grid Zhejiang Electric Power Co Ltd
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State Grid Zhejiang Electric Power Co Ltd
Jinhua Power Supply Co of State Grid Zhejiang Electric Power Co Ltd
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Abstract

本发明公开了一种基于大数据预测电力物资协议库存的方法。方法包括采集各类物资的明细计划和交货数据；采集各类物资的供货周期、供货及时率、准确性数据；根据各类物资的需求和供应分布建立通用物资供应和储备数据模型；根据物资供应和储备数据模型预测物资库存。本发明有效保证了物资的供应，防止了物资短缺，以及物资采购过多，造成资源浪费的问题，实现了电力物资利用最大化。

Description

一种基于大数据预测电力物资协议库存的方法
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，尤其是涉及一种基于大数据预测电力物资协议库存的方法。
背景技术
电力领域需要用到大量物资，而各种物资的量并非每时每刻都处于恒定状态，当某种物资不足时会影响到工作，因此需要对物资库存保持一定的数量，以保证工作正常进行。
发明内容
本发明主要是解决现有技术中的问题，提供了一种基于大数据预测电力物资协议库存的方法。
本发明的上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的：一种基于大数据预测电力物资协议库存的方法，包括以下步骤，
S1.采集各类物资的明细计划和交货数据；
S2.采集各类物资的供货周期、供货及时率、准确性数据；
S3.根据各类物资的需求和供应分布建立通用物资供应和储备数据模型；
S4.根据物资供应和储备数据模型预测物资库存。
通过建立物资供应和储备数据模型，并进行回归计算获取物资洗衣库存，有效保证了物资的供应，防止了物资短缺，以及物资采购过多，造成资源浪费的问题，实现了电力物资利用最大化。
作为一种优选方案，步骤S1中通过在大数据平台、业务系统、专业分析系统上采集各类物资的明细计划和交货数据。
作为一种优选方案，步骤S3中供应分布包括单位分布和期间分布，其中期间分布包括月度、季度分布。
作为一种优选方案，步骤S4中根据物资供应和储备数据模型预测物资协议库存的具体过程包括：
S41.根据物资供应和储备数据模型预测各物资供应数量和使用数量；
S42.根据物资供应数量、使用数量、历史供应数量、历史使用数量利用回归函数计算出每种物资的协议库存数量。
因此，本发明的优点是：通过建立物资供应和储备数据模型，并进行回归计算获取物资洗衣库存，有效保证了物资的供应，防止了物资短缺，以及物资采购过多，造成资源浪费的问题，实现了电力物资利用最大化。
附图说明
图1是本发明中主电路的一种结构示意图。
具体实施方式
下面通过实施例，并结合附图，对本发明的技术方案作进一步具体的说明。
实施例：
本实施例一种基于大数据预测电力物资协议库存的方法，如图1所示，包括以下步骤，
S1.采集各类物资的明细计划和交货数据；
通过在大数据平台、业务系统、专业分析系统上采集各类物资的明细计划和交货数据。
S2.采集各类物资的供货周期、供货及时率、准确性数据；
S3.根据各类物资的需求和供应分布建立通用物资供应和储备数据模型；供应分布包括单位分布和期间分布，其中期间分布包括月度、季度分布。
S4.根据物资供应和储备数据模型预测物资库存。具体过程包括：
S41.根据物资供应和储备数据模型预测各物资供应数量和使用数量；
S42.根据物资供应数量、使用数量、历史供应数量、历史使用数量利用回归函数计算出每种物资的协议库存数量。
通过该方法有效保证了物资的供应，防止了物资短缺，以及物资采购过多，造成资源浪费的问题，实现了电力物资利用最大化。
本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。

Claims (4)

1.一种基于大数据预测电力物资协议库存的方法，其特征在于：包括以下步骤，
S1.采集各类物资的明细计划和交货数据；
S2.采集各类物资的供货周期、供货及时率、准确性数据；
S3.根据各类物资的需求和供应分布建立通用物资供应和储备数据模型；
S4.根据物资供应和储备数据模型预测物资协议库存。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据预测电力物资库存的方法，其特征是步骤S1中通过在大数据平台、业务系统、专业分析系统上采集各类物资的明细计划和交货数据。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据预测电力物资协议库存的方法，其特征是步骤S3中供应分布包括单位分布和期间分布，其中期间分布包括月度、季度分布。
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据预测电力物资协议库存的方法，其特征是步骤S4中根据物资供应和储备数据模型预测物资协议库存的具体过程包括：
S41.根据物资供应和储备数据模型预测各物资供应数量和使用数量；
S42.根据物资供应数量、使用数量、历史供应数量、历史使用数量利用回归函数计算出每种物资的协议库存数量。
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