一种电网物资供应链系统韧性策略调度方法、装置及介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种电网物资供应链系统韧性策略调度方法、装置及介质。其中，方法包括：确定电网物资供应链系统的韧性评价指标，并通过文献分析法对韧性评价指标进行筛选；利用预先设定的包络分析模型分别对筛选后的韧性评价指标进行计算，确定电网物资供应链系统的韧性评价结果；将韧性评价结果以及韧性评价指标输入至预先设定的归并回归分析模型中进行计算，确定每个韧性评价指标的影响程度，其中韧性评价指标的影响程度用于作为电网物资供应链系统的韧性策略调度参照。链系统的韧性策略调度参照。链系统的韧性策略调度参照。

【技术实现步骤摘要】
一种电网物资供应链系统韧性策略调度方法、装置及介质


[0001]本专利技术涉及电网物资供应链
，并且更具体地，涉及一种电网物资供应链系统韧性策略调度方法、装置及介质。

技术介绍

[0002]电网物资供应链系统是保障电网正常运营的关键性系统，通过保证其供应链韧性水平，可以在遭遇突发事件等不确定性因素影响时快速的恢复供应，从而保证物资的正常流通和公司的正常运营。面对社会环境日益复杂的现状，高水平的供应链越来越被企业所重视，越来越突显出作为公司关键一环的供应链，为公司提供有力竞争力的重要性。低韧性水平的供应链系统不仅会对公司产生不可估量的金钱损失，更会严重损害公司的信誉。因此，目前需要一种科学有效的评估技术对电网物资供应链系统的韧性进行合理的评估判断。
[0003]目前对于电网物质供应链系统韧性水平的评估较为缺乏，主要原因在于缺少相关的调研数据和调研机会，现存的一些评估方法局限于对于韧性水平的测算，而忽视了对于韧性水平影响因素的分析。数据包络分析(DEA)是一种基于多种投入和多种产出视角的效率评估方法，DEA相关模型经过科研工作者不断的推进发展，已经有多种DEA模型以应对多种决策情，目前是一种较为成熟的效率评估的方法，不仅能比较同类型决策单元的相对效率水平，更能够为无效决策单元提供参考集，帮助无效决策单元准确的找到合适的学习对象。
[0004]然而仅从DEA模型来评估电网物资供应链系统的韧性水平得到的结果仍有限制，且无法分析出对韧性评估结果产生作用的影响因素，无法得到更多更有价值的信息，仅从效率值的方面分析则缺失研究的综合性，研究结果则相对单调。由此可见，仅从DEA模型的角度无法对电网物资供应链系统韧性评估进行综合的分析，无法提供更加综合全面的视角。

技术实现思路

[0005]针对现有技术的不足，本专利技术提供一种电网物资供应链系统韧性策略调度方法、装置及介质。
[0006]根据本专利技术的一个方面，提供了一种电网物资供应链系统韧性策略调度方法，包括：
[0007]确定电网物资供应链系统的韧性评价指标，并通过文献分析法对韧性评价指标进行筛选；
[0008]利用预先设定的包络分析模型分别对筛选后的韧性评价指标进行计算，确定电网物资供应链系统的韧性评价结果；
[0009]将韧性评价结果以及韧性评价指标输入至预先设定的归并回归分析模型中进行计算，确定每个韧性评价指标的影响程度，其中韧性评价指标的影响程度用于作为电网物
资供应链系统的韧性策略调度参照。
[0010]可选地，确定电网物资供应链系统的韧性评价指标，包括：
[0011]根据电网物资供应链系统的物理维度、人理维度以及事理维度确定韧性评价指标，其中物理维度的二级指标包括：环境脆弱性、供应链网络结构和基础设施建设，三级指标包括：物流系统建设资金投入、破坏性事件发生频率、竞争环境变化程度，人理维度的二级指标包括：吸收能力、适应能力和恢复能力，三级指标包括：供应商可靠性水平、资源信息共享水平和员工弹性，事理维度的二级指标包括：吸收能力、适应能力和恢复能力，三级指标包括：预测能力、冗余程度、供应链灵活性、创新学习能力、财务实力。
[0012]可选地，通过文献分析法对韧性评价指标进行筛选，包括：
[0013]通过文献分析法编制电网物资供应链系统的韧性调查问卷初稿；
[0014]对韧性调查问卷初稿进行信度分析或效度分析，根据分析结果对韧性调查问卷初稿进行修正，确定韧性调查问卷终稿；
[0015]根据韧性调查问卷终稿进行调研，并对调研结果进行检验，根据检验结果对韧性评价指标进行筛选。
[0016]可选地，包络分析模型是通过三组原始样本数据平均化处理得到样本数据，并对样本数据进行正规化处理训练得到的。
[0017]可选地，包络分析模型如下：
[0018][0019][0020][0021][0022][0023][0024]其中，minρ为计算模型的目标方程，q1为衡量电网物资供应链系统韧性期望产出指标的个数；q2为衡量电网物资供应链系统韧性非期望产出指标的个数；n为决策单元的个数，即电网物资供应链的数量；m是电网物资供应链系统中电网物资供应链的数量；λ
j
是第j个决策单元的权重；具体来说，投入变量包括：x1：人力资源管理投入；x2：基础设施建设投入；x3：运输成本投入，非期望产出变量包括：运输失误造成的损失，期望产出变量包括：运营利润；供应链风险应对能力；X
ij
代表第j个决策单元的第i个投入；X
io
代表被评价决策单元的第i个投入
[0025]可选地，归并回归分析模型方程如下：
[0026]ρ
j
＝β0+β1x
1j
+β2x
2j
+β3x
3j
+β4x
4j
+β5x
5j
+β6x
6j
+β7x
7j
+μ
j
[0027]其中，ρ
j
为被解释变量，表示第j个电网物资供应链的综合效率值；X
1j
指的是企业
规模(员工人数)；X
2j
为供应链网络结构复杂性；X
3j
为供应链环境脆弱性；X
4j
为供应链成员可靠性；X
5j
为供应链效率及可持续发展水平；X
6j
为供应商之间运输距离；X
7j
为供应商之间货运量，β0为常数项，β
j
(i＝1,2,
…
,7)为待估计的回归系数；μ
j
为随机扰动项。
[0028]根据本专利技术的另一个方面，提供了一种电网物资供应链系统韧性策略调度装置，包括：
[0029]第一确定模块，用于确定电网物资供应链系统的韧性评价指标，并通过文献分析法对韧性评价指标进行筛选；
[0030]第二确定模块，用于利用预先设定的包络分析模型分别对筛选后的韧性评价指标进行计算，确定电网物资供应链系统的韧性评价结果；
[0031]第三确定模块，用于将韧性评价结果以及韧性评价指标输入至预先设定的归并回归分析模型中进行计算，确定每个韧性评价指标的影响程度，其中韧性评价指标的影响程度用于作为电网物资供应链系统的韧性策略调度参照。
[0032]根据本专利技术的又一个方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于执行本专利技术上述任一方面所述的方法。
[0033]根据本专利技术的又一个方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：处理器；用于存储所述处理器可执行指令的存储器；所述处理器，用于从所述存储器中读取所述可执行指令，并执行所述指令以实现本专利技术上述任一方面所述的方法。
[0034]从而，本专利技术首先确定电网物资供应链系统韧性的评价指标体系，同时通过文献分析和问卷量表调查的方法进行筛选；然后本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电网物资供应链系统韧性策略调度方法，其特征在于，包括：确定电网物资供应链系统的韧性评价指标，并通过文献分析法对所述韧性评价指标进行筛选；利用预先设定的包络分析模型分别对筛选后的所述韧性评价指标进行计算，确定所述电网物资供应链系统的韧性评价结果；将所述韧性评价结果以及所述韧性评价指标输入至预先设定的归并回归分析模型中进行计算，确定每个所述韧性评价指标的影响程度，其中所述韧性评价指标的影响程度用于作为所述电网物资供应链系统的韧性策略调度参照。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定电网物资供应链系统的韧性评价指标，包括：根据所述电网物资供应链系统的物理维度、人理维度以及事理维度确定所述韧性评价指标，其中所述物理维度的二级指标包括：环境脆弱性、供应链网络结构和基础设施建设，三级指标包括：物流系统建设资金投入、破坏性事件发生频率、竞争环境变化程度，所述人理维度的二级指标包括：吸收能力、适应能力和恢复能力，三级指标包括：供应商可靠性水平、资源信息共享水平和员工弹性，所述事理维度的二级指标包括：吸收能力、适应能力和恢复能力，三级指标包括：预测能力、冗余程度、供应链灵活性、创新学习能力、财务实力。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过文献分析法对所述韧性评价指标进行筛选，包括：通过文献分析法编制所述电网物资供应链系统的韧性调查问卷初稿；对所述韧性调查问卷初稿进行信度分析或效度分析，根据分析结果对所述韧性调查问卷初稿进行修正，确定韧性调查问卷终稿；根据所述韧性调查问卷终稿进行调研，并对调研结果进行检验，根据检验结果对所述韧性评价指标进行筛选。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述包络分析模型是通过三组原始样本数据平均化处理得到样本数据，并对所述样本数据进行正规化处理训练得到的。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述包络分析模型如下：5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述包络分析模型如下：5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述包络分析模型如下：5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述包络分析模型如下：5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述包络分析模型如下：5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述包络分析模型如下：其中，minρ为计算模型的目标方程，q1为衡量电网物资供应链系统韧性期望产出指标的
个数；q2为衡量电网物资供应链系统韧性非期望产出指标的个数；n为决策单元的个数，即电网物资供应链的数量；m是电网物资供应链系统中电网物资供应链的数量；λ
j
是第j个决策单元的权重；具体来说，投入变量包括：x1：人力资源管理投入；x2：基础设施建设投入；x3：运输成本投入，非期望产出变量包括：运输失误造成的损失，期望产出变量包括：运营利润；供应链风险应对能力；X
ij
代表第j个决策单元的第i个投入；X
io
代表被评价决策单元的第i个投入。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，归并回归分析模型方程如下：ρ
j
＝β0+β1x
1j
+β2x
2j
+β3x
3j
+β4x
4j
+β5x

【专利技术属性】
技术研发人员：付超，牛艳召，曾思成，张世泽，彭超，张锦，习毅聪，谷禹，薛龙飞，许嘉浩，孙萌，崔强，王琦，刘翔，龚慧，陶霰韬，
申请(专利权)人：国网北京市电力公司国网物资有限公司华中科技大学国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：