基于单位投资额领料金额序列的物资需求预测

• 作者: 沈澄泓 周长星 胡世通 王传祯
• 来源期刊: 电力大数据
• 关键词: 配网 标包 长短期记忆神经网络 克罗斯顿法 指数平滑
• 年，卷（期）: 2021,（5）
• 所属期刊栏目: 大数据专题|Big Data Special Reports
• 页码范围: 18-25
• 页数: 8页
• 分类号: F259
• 语种: 中文

摘要

省级或市级的供电公司在年末或年初需要预测新的一年的配网物资需求,以往凭经验的估算方法精度差效率低下,本文用大数据的方法对物资进行预测,在获取ERP系统中的物资领料数据后,把物资按用途和种类分成几十种标包,然后把各标包的领料金额时间序列除以对应年份的投资额得到月粒度的单位投资额的领料时间序列,在对单位投资额的领料时间序列进行数据平滑和异常值处理后,用LSTM长短记忆神经网络、Croston、一次指数平滑和二次指数平滑等经典算法对序列进行预测,最后用年粒度的单位投资额的领料金额序列进行加权修正得到预测的物资需求.本文提出的方法在浙江、江苏、福建、四川四省以及浙江绍兴所辖4个地区的物资数据上进行测试,得到较为满意的预测效果.