專利名稱：電力配網(wǎng)建設(shè)物資需求預(yù)測(cè)方法及裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及預(yù)測(cè)方法，特別是涉及電力配網(wǎng)建設(shè)物資需求預(yù)測(cè)方法及裝置。
背景技術(shù)：
物資管理作為現(xiàn)代企業(yè)的第三個(gè)利潤(rùn)源泉，日益成為企業(yè)戰(zhàn)略的重要組成部分，成為提高企業(yè)經(jīng)營(yíng)效益、增強(qiáng)核心競(jìng)爭(zhēng)力的重要力量。而對(duì)于物資密集型的企業(yè)(如電力企業(yè))，物資管理的重要與迫切性便更為突出。物資需求預(yù)測(cè)是根據(jù)歷史的物資使 用數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)挖掘方法，發(fā)現(xiàn)物資使用內(nèi)在規(guī)律，指導(dǎo)企業(yè)在未來(lái)的物資投入與使用(如采購(gòu)、物流、存儲(chǔ)、領(lǐng)用等)，減少人力、物力、財(cái)力的浪費(fèi)，提高企業(yè)效益的重要方法，是物資管理的重要內(nèi)容之一。電力配網(wǎng)生產(chǎn)物資需求量大，且種類繁多。根據(jù)配網(wǎng)物資管理要求，每年開展物資需求預(yù)測(cè)工作，傳統(tǒng)做法是由下至上的工作模式下層機(jī)構(gòu)調(diào)研、統(tǒng)計(jì)、估算、上報(bào)，上層機(jī)構(gòu)審批、匯總、生成總體需求。從組織到收集,從審核到匯總,耗費(fèi)大量人力物力,層層上報(bào)，審核工作量大，生成需求時(shí)間周期長(zhǎng)，且準(zhǔn)確率不高，對(duì)配網(wǎng)生產(chǎn)的物資購(gòu)置，設(shè)備存儲(chǔ)，物資領(lǐng)用等各生產(chǎn)環(huán)節(jié)產(chǎn)生不利影響，制約電力配網(wǎng)生產(chǎn)項(xiàng)目的高效高質(zhì)建設(shè)。對(duì)此，提高物資需求申報(bào)的準(zhǔn)確率，保證配網(wǎng)生產(chǎn)物資使用及時(shí)得當(dāng)，保證供應(yīng)商按時(shí)按量供貨，保證配網(wǎng)建設(shè)順利進(jìn)行，迫切需要一種提高電力配網(wǎng)物資需求準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)的方法。

發(fā)明內(nèi)容
基于此，有必要針對(duì)提高電力配網(wǎng)建設(shè)物資需求預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的問(wèn)題，提供一種電力配網(wǎng)建設(shè)物資需求預(yù)測(cè)方法及裝置。一種電力配網(wǎng)建設(shè)物資需求預(yù)測(cè)方法，包括步驟獲取歷史項(xiàng)目預(yù)設(shè)屬性的參數(shù)和各種歷史項(xiàng)目物資使用量，對(duì)歷史項(xiàng)目物資使用量采用聚類算法進(jìn)行分群，確定聚類族，對(duì)所述聚類族采用關(guān)鍵詞頻分析法，確定項(xiàng)目類型屬性，將所述各種歷史項(xiàng)目物資使用量標(biāo)準(zhǔn)化到預(yù)設(shè)范圍內(nèi)；根據(jù)所述的歷史項(xiàng)目預(yù)設(shè)屬性的參數(shù)、所述標(biāo)準(zhǔn)化的各種歷史項(xiàng)目物資使用量、預(yù)設(shè)隱含節(jié)點(diǎn)數(shù)和所述項(xiàng)目類型屬性，采用預(yù)設(shè)算法構(gòu)建預(yù)測(cè)模型，根據(jù)所述預(yù)測(cè)模型確定隱含節(jié)點(diǎn)權(quán)重參數(shù)矩陣；獲取待測(cè)項(xiàng)目預(yù)設(shè)屬性的參數(shù)和待測(cè)項(xiàng)目的項(xiàng)目類型屬性，根據(jù)所述隱含節(jié)點(diǎn)權(quán)重參數(shù)矩陣、所述待測(cè)項(xiàng)目預(yù)設(shè)屬性的參數(shù)和待測(cè)項(xiàng)目的項(xiàng)目類型屬性，采用所述預(yù)測(cè)模型確定對(duì)應(yīng)待測(cè)項(xiàng)目物資使用量的預(yù)測(cè)值，按標(biāo)準(zhǔn)化對(duì)應(yīng)比例還原所述預(yù)測(cè)值，確定對(duì)應(yīng)待測(cè)項(xiàng)目物資使用量。上述電力配網(wǎng)建設(shè)物資需求預(yù)測(cè)方法，對(duì)歷史項(xiàng)目物資使用量采用聚類算法進(jìn)行分群，再采用關(guān)鍵詞頻分析，確定項(xiàng)目類型屬性，將項(xiàng)目類型屬性作為預(yù)測(cè)模型的一個(gè)輸入條件，提高了確定物資使用量的準(zhǔn)確率。
一種電力配網(wǎng)建設(shè)物資需求預(yù)測(cè)裝置，包括預(yù)處理模塊，用于獲取歷史項(xiàng)目預(yù)設(shè)屬性的參數(shù)和各種歷史項(xiàng)目物資使用量，對(duì)歷史項(xiàng)目物資使用量采用聚類算法進(jìn)行分群，確定聚類族，對(duì)所述聚類族采用關(guān)鍵詞頻分析法，確定項(xiàng)目類型屬性，將所述各種歷史項(xiàng)目物資使用量標(biāo)準(zhǔn)化到預(yù)設(shè)范圍內(nèi)；
建模模塊，用于根據(jù)所述的歷史項(xiàng)目預(yù)設(shè)屬性的參數(shù)、所述標(biāo)準(zhǔn)化的各種歷史項(xiàng)目物資使用量、預(yù)設(shè)隱含節(jié)點(diǎn)數(shù)和所述項(xiàng)目類型屬性，采用預(yù)設(shè)算法構(gòu)建預(yù)測(cè)模型，根據(jù)所述預(yù)測(cè)模型確定隱含節(jié)點(diǎn)權(quán)重參數(shù)矩陣；預(yù)測(cè)模塊，用于獲取待測(cè)項(xiàng)目預(yù)設(shè)屬性的參數(shù)和待測(cè)項(xiàng)目的項(xiàng)目類型屬性，根據(jù)所述隱含節(jié)點(diǎn)權(quán)重參數(shù)矩陣、所述待測(cè)項(xiàng)目預(yù)設(shè)屬性的參數(shù)和待測(cè)項(xiàng)目的項(xiàng)目類型屬性，采用所述預(yù)測(cè)模型確定對(duì)應(yīng)待測(cè)項(xiàng)目物資使用量的預(yù)測(cè)值，按標(biāo)準(zhǔn)化對(duì)應(yīng)比例還原所述預(yù)測(cè)值，確定對(duì)應(yīng)待測(cè)項(xiàng)目物資使用量。上述電力配網(wǎng)建設(shè)物資需求預(yù)測(cè)裝置，預(yù)處理模塊對(duì)歷史項(xiàng)目物資使用量采用聚類算法進(jìn)行分群，再采用關(guān)鍵詞頻分析，確定項(xiàng)目類型屬性，將項(xiàng)目類型屬性作為預(yù)測(cè)模型的一個(gè)輸入條件，提高了確定物資使用量的準(zhǔn)確率。


圖I為本發(fā)明電力配網(wǎng)建設(shè)物資需求預(yù)測(cè)方法實(shí)施例一的流程示意圖；圖2為本發(fā)明電力配網(wǎng)建設(shè)物資需求預(yù)測(cè)方法實(shí)施例二的流程示意圖；圖3為本發(fā)明電力配網(wǎng)建設(shè)物資需求預(yù)測(cè)裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。
具體實(shí)施例方式以下針對(duì)本發(fā)明電力配網(wǎng)建設(shè)物資需求預(yù)測(cè)方法及裝置的各實(shí)施例進(jìn)行詳細(xì)描述。首先針對(duì)電力配網(wǎng)建設(shè)物資需求預(yù)測(cè)方法進(jìn)行描述。實(shí)施例一參見圖1，是本發(fā)明另一種電力配網(wǎng)建設(shè)物資需求預(yù)測(cè)方法實(shí)施例一的流程示意圖，包括步驟步驟SlOl :獲取歷史項(xiàng)目預(yù)設(shè)屬性的參數(shù)和各種歷史項(xiàng)目物資使用量，對(duì)歷史項(xiàng)目物資使用量采用聚類算法進(jìn)行分群，確定聚類族，對(duì)聚類族采用關(guān)鍵詞頻分析法，確定項(xiàng)目類型屬性，將各種歷史項(xiàng)目物資使用量標(biāo)準(zhǔn)化到預(yù)設(shè)范圍內(nèi)；步驟S102 :根據(jù)歷史項(xiàng)目預(yù)設(shè)屬性的參數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)化的各種歷史項(xiàng)目物資使用量、預(yù)設(shè)隱含節(jié)點(diǎn)數(shù)和項(xiàng)目類型屬性，采用預(yù)設(shè)算法構(gòu)建預(yù)測(cè)模型，根據(jù)預(yù)測(cè)模型確定隱含節(jié)點(diǎn)權(quán)重參數(shù)矩陣；步驟S103 :獲取待測(cè)項(xiàng)目預(yù)設(shè)屬性的參數(shù)和待測(cè)項(xiàng)目的項(xiàng)目類型屬性，根據(jù)隱含節(jié)點(diǎn)權(quán)重參數(shù)矩陣、待測(cè)項(xiàng)目預(yù)設(shè)屬性的參數(shù)和待測(cè)項(xiàng)目的項(xiàng)目類型屬性，采用預(yù)測(cè)模型確定對(duì)應(yīng)待測(cè)項(xiàng)目物資使用量的預(yù)測(cè)值，按標(biāo)準(zhǔn)化對(duì)應(yīng)比例還原預(yù)測(cè)值，確定對(duì)應(yīng)待測(cè)項(xiàng)目物資使用量。首先獲取歷史項(xiàng)目預(yù)設(shè)屬性的內(nèi)容和歷史項(xiàng)目物資使用量，預(yù)設(shè)屬性可以為地市局信息、電壓等級(jí)、預(yù)計(jì)完成期限、概算金額等，可以為其中的一個(gè)、兩個(gè)或多個(gè)。
由于只利用基本屬性進(jìn)行預(yù)測(cè)效果不夠好，為了提高算法準(zhǔn)確率，本發(fā)明設(shè)法構(gòu)造類型屬性對(duì)每個(gè)項(xiàng)目的類型的進(jìn)行描述。通過(guò)先聚類與后關(guān)鍵詞頻分析方法構(gòu)造出如“配電站”，“負(fù)荷”，“重載”類項(xiàng)目等概念數(shù)十個(gè)，每個(gè)項(xiàng)目可能屬于多個(gè)項(xiàng)目類型，也可能不屬于任何一個(gè)項(xiàng)目類型。本發(fā)明選用GlobalK-Means算法作為項(xiàng)目領(lǐng)料物資數(shù)據(jù)的聚類算法，從一個(gè)既定的訓(xùn)練樣本的整體中心開始，每次從訓(xùn)練樣本中選取一個(gè)使聚類誤差減少最大的點(diǎn)作為新的中心點(diǎn)，然后調(diào)整聚類中心，如此往復(fù)，直到到達(dá)K個(gè)中心點(diǎn)為止，以此來(lái)保證此K個(gè)中心點(diǎn)是最優(yōu)的聚類中心點(diǎn)，也即使聚出來(lái)的類具有內(nèi)聚度最高，耦合度最低的特點(diǎn)。因此Global K-Means相比較于普通K-Means的聚類算法,有更好的聚類效果，更加符合電力配網(wǎng)建設(shè)物資需求預(yù)測(cè)對(duì)聚類效果準(zhǔn)確度高的要求。給定一個(gè)距離的計(jì)算公式Dist，對(duì)于一個(gè)已經(jīng)被聚到G類(i. e. C1, · · ·，Ce)的訓(xùn)
練集χ={ 其聚類誤差可以計(jì)算為
權(quán)利要求
1.一種電力配網(wǎng)建設(shè)物資需求預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括步驟 獲取歷史項(xiàng)目預(yù)設(shè)屬性的參數(shù)和各種歷史項(xiàng)目物資使用量，對(duì)所述各種歷史項(xiàng)目物資使用量采用聚類算法進(jìn)行分群，確定聚類族，對(duì)所述聚類族采用關(guān)鍵詞頻分析法，確定項(xiàng)目類型屬性，將所述各種歷史項(xiàng)目物資使用量標(biāo)準(zhǔn)化到預(yù)設(shè)范圍內(nèi)； 根據(jù)所述的歷史項(xiàng)目預(yù)設(shè)屬性的參數(shù)、所述標(biāo)準(zhǔn)化的各種歷史項(xiàng)目物資使用量、預(yù)設(shè)隱含節(jié)點(diǎn)數(shù)和所述項(xiàng)目類型屬性，采用預(yù)設(shè)算法構(gòu)建預(yù)測(cè)模型，根據(jù)所述預(yù)測(cè)模型確定隱含節(jié)點(diǎn)權(quán)重參數(shù)矩陣； 獲取待測(cè)項(xiàng)目預(yù)設(shè)屬性的參數(shù)和待測(cè)項(xiàng)目的項(xiàng)目類型屬性，根據(jù)所述隱含節(jié)點(diǎn)權(quán)重參數(shù)矩陣、所述待測(cè)項(xiàng)目預(yù)設(shè)屬性的參數(shù)和待測(cè)項(xiàng)目的項(xiàng)目類型屬性，采用所述預(yù)測(cè)模型確定對(duì)應(yīng)待測(cè)項(xiàng)目物資使用量的預(yù)測(cè)值，按標(biāo)準(zhǔn)化對(duì)應(yīng)比例還原所述預(yù)測(cè)值，確定對(duì)應(yīng)待測(cè)項(xiàng)目物資使用量。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的電力配網(wǎng)建設(shè)物資需求預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述預(yù)設(shè)算法為極限學(xué)習(xí)機(jī)算法。
3.根據(jù)權(quán)利要求I所述的電力配網(wǎng)建設(shè)物資需求預(yù)測(cè)方法，其特征在于，預(yù)設(shè)算法確定隱含節(jié)點(diǎn)權(quán)重參數(shù)矩陣包括 采用公式Pk+1 β k+1 = Qk+1確定隱含節(jié)點(diǎn)權(quán)重參數(shù)矩陣β k+1，其中，Hk表示第K批次的隱含節(jié)點(diǎn)輸出矩陣，K表示歷史項(xiàng)目批次，Tk表示第K批次項(xiàng)目物資使用量矩陣，β k表示第K批次的隱含節(jié)點(diǎn)權(quán)重參數(shù)矩陣，L表示隱含節(jié)點(diǎn)數(shù)。
4.根據(jù)權(quán)利要求I或2或3所述的電力配網(wǎng)建設(shè)物資需求預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述聚類算法為Global K-Means算法。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的電力配網(wǎng)建設(shè)物資需求預(yù)測(cè)方法，其特征在于，采用FastGlobal K-Means算法或K_D Tree算法對(duì)Global K-Means算法進(jìn)行加速。
6.根據(jù)權(quán)利要求I或2或3所述的電力配網(wǎng)建設(shè)物資需求預(yù)測(cè)方法，其特征在于， 所述預(yù)設(shè)屬性包括電壓等級(jí)、預(yù)計(jì)完成期限、概算金額、地市局中的任意一種或任意組合， 和/或 所述的歷史項(xiàng)目物資使用量包括金額、重量、長(zhǎng)度、數(shù)量中的任意一種或任意組合。
7.根據(jù)權(quán)利要求I或2或3所述的電力配網(wǎng)建設(shè)物資需求預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述獲取歷史項(xiàng)目預(yù)設(shè)屬性的內(nèi)容時(shí)，還包括步驟對(duì)歷史項(xiàng)目物資按照物資目錄進(jìn)行物資分類和物資用量的匯總， 和/或 統(tǒng)一歷史項(xiàng)目物資同種使用量單位。
8.根據(jù)權(quán)利要求I或2或3所述的電力配網(wǎng)建設(shè)物資需求預(yù)測(cè)方法，其特征在于，采用預(yù)測(cè)模型確定預(yù)測(cè)值后還包括步驟 判斷預(yù)測(cè)值是否為負(fù)值，若否，按標(biāo)準(zhǔn)化對(duì)應(yīng)比例還原所述預(yù)測(cè)值，確定對(duì)應(yīng)待測(cè)項(xiàng)目物資使用量，若是，則獲取所述待測(cè)項(xiàng)目的歷史項(xiàng)目物資使用量，確定所述待測(cè)項(xiàng)目的歷史項(xiàng)目物資使用量的平均值，根據(jù)所述平均值與正態(tài)分布乘積的絕對(duì)值，確定預(yù)測(cè)值，按標(biāo)準(zhǔn)化對(duì)應(yīng)比例還原所述預(yù)測(cè)值，確定待測(cè)項(xiàng)目物資使用量。
9.一種電力配網(wǎng)建設(shè)物資需求預(yù)測(cè)裝置，其特征在于，包括 預(yù)處理模塊，用于獲取歷史項(xiàng)目預(yù)設(shè)屬性的參數(shù)和各種歷史項(xiàng)目物資使用量，對(duì)歷史項(xiàng)目物資使用量采用聚類算法進(jìn)行分群，確定聚類族，對(duì)所述聚類族采用關(guān)鍵詞頻分析法，確定項(xiàng)目類型屬性，將所述各種歷史項(xiàng)目物資使用量標(biāo)準(zhǔn)化到預(yù)設(shè)范圍內(nèi)； 建模模塊，用于根據(jù)所述的歷史項(xiàng)目預(yù)設(shè)屬性的參數(shù)、所述標(biāo)準(zhǔn)化的各種歷史項(xiàng)目物資使用量、預(yù)設(shè)隱含節(jié)點(diǎn)數(shù)和所述項(xiàng)目類型屬性，采用預(yù)設(shè)算法構(gòu)建預(yù)測(cè)模型，根據(jù)所述預(yù)測(cè)模型確定隱含節(jié)點(diǎn)權(quán)重參數(shù)矩陣； 預(yù)測(cè)模塊，用于獲取待測(cè)項(xiàng)目預(yù)設(shè)屬性的參數(shù)和待測(cè)項(xiàng)目的項(xiàng)目類型屬性，根據(jù)所述隱含節(jié)點(diǎn)權(quán)重參數(shù)矩陣、所述待測(cè)項(xiàng)目預(yù)設(shè)屬性的參數(shù)和待測(cè)項(xiàng)目的項(xiàng)目類型屬性，采用所述預(yù)測(cè)模型確定對(duì)應(yīng)待測(cè)項(xiàng)目物資使用量的預(yù)測(cè)值，按標(biāo)準(zhǔn)化對(duì)應(yīng)比例還原所述預(yù)測(cè)值，確定對(duì)應(yīng)待測(cè)項(xiàng)目物資使用量。
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的電力配網(wǎng)建設(shè)物資需求預(yù)測(cè)裝置，其特征在于， 所述預(yù)處理模塊還用于對(duì)歷史項(xiàng)目物資按照物資目錄進(jìn)行物資分類和物資用量的匯總， 和/或 統(tǒng)一歷史項(xiàng)目物資同種使用量單位， 和/或 所述預(yù)測(cè)模塊還用于判斷預(yù)測(cè)值是否為負(fù)值，若否，按標(biāo)準(zhǔn)化對(duì)應(yīng)比例還原所述預(yù)測(cè)值，確定對(duì)應(yīng)待測(cè)項(xiàng)目物資使用量，若是，則獲取所述待測(cè)項(xiàng)目的歷史項(xiàng)目物資使用量，確定所述待測(cè)項(xiàng)目的歷史項(xiàng)目物資使用量的平均值，根據(jù)所述平均值與正態(tài)分布乘積的絕對(duì)值，確定預(yù)測(cè)值，按標(biāo)準(zhǔn)化對(duì)應(yīng)比例還原所述預(yù)測(cè)值，確定待測(cè)項(xiàng)目物資使用量， 和/或 所述預(yù)設(shè)算法為極限學(xué)習(xí)機(jī)算法， 和/或 所述聚類算法為Global K-Means算法， 和/或 所述預(yù)設(shè)屬性包括電壓等級(jí)、預(yù)計(jì)完成期限、概算金額、地市局中的任意一種或任意組合， 和/或 所述的歷史項(xiàng)目物資使用量包括金額、重量、長(zhǎng)度、數(shù)量中的任意一種或任意組合。
全文摘要
一種電力配網(wǎng)建設(shè)物資需求預(yù)測(cè)方法，包括步驟獲取歷史項(xiàng)目預(yù)設(shè)屬性的參數(shù)和歷史項(xiàng)目物資使用量，對(duì)歷史項(xiàng)目物資使用量采用聚類算法進(jìn)行分群，確定聚類族，對(duì)聚類族采用關(guān)鍵詞頻分析法，確定項(xiàng)目類型屬性，將各種歷史項(xiàng)目物資使用量標(biāo)準(zhǔn)化到預(yù)設(shè)范圍內(nèi)；根據(jù)歷史項(xiàng)目預(yù)設(shè)屬性的參數(shù)、歷史項(xiàng)目物資使用量、預(yù)設(shè)隱含節(jié)點(diǎn)數(shù)和項(xiàng)目類型屬性，采用預(yù)設(shè)算法構(gòu)建預(yù)測(cè)模型，根據(jù)預(yù)測(cè)模型確定隱含節(jié)點(diǎn)權(quán)重參數(shù)矩陣；獲取待測(cè)項(xiàng)目預(yù)設(shè)屬性的參數(shù)和待測(cè)項(xiàng)目的項(xiàng)目類型屬性，根據(jù)隱含節(jié)點(diǎn)權(quán)重參數(shù)矩陣、待測(cè)項(xiàng)目預(yù)設(shè)屬性的參數(shù)和項(xiàng)目類型屬性，采用預(yù)測(cè)模型確定對(duì)應(yīng)待測(cè)項(xiàng)目物資使用量。本方案提供相應(yīng)裝置，構(gòu)建項(xiàng)目類型屬性，提高確定物資使用量的準(zhǔn)確率。
文檔編號(hào)G06Q10/04GK102819772SQ20121031397
公開日2012年12月12日 申請(qǐng)日期2012年8月29日 優(yōu)先權(quán)日2012年8月29日
發(fā)明者李雋 , 楊晶晶, 齊志剛, 金波, 楊駿偉, 廖紅, 楊燦魁 申請(qǐng)人:廣東電網(wǎng)公司