基于关联因素分析的配网物资需求多元回归预测技术制造技术

本发明专利技术公开了基于关联因素分析的配网物资需求多元回归预测技术。在经济的迅猛发展和城市化步伐不断加快的背景下，电力配网项目作为基础设施建设的核心部分，其需求预测的重要性日益凸显。由于电力配网物资的需求受多种因素影响，如经济增长、人口变化、产业结构、技术进步等，且相关历史数据积累样本量较小。如果仅对物资数量的历史时间序列数据进行预测，预测效果一方面会受限于现有较小的数据样本量，另一方面会由于忽略其他重要影响因素影响而导致预测结果不够准确。本发明专利技术基于关联分析综合考虑了四种配网相关因素，包括项目数量、下达计划金额、供电量、GDP，并对各影响因素进行组合，使用多元回归对配网物资进行预测。本发明专利技术能够对物资部门的物资采购相关工作进行辅助支撑，极大程度上节约采购成本和库存成本，提高企业竞争力。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电网数据处理技术，具体为基于关联因素分析的配网物资需求多元回归预测技术。

技术介绍

1、电力可靠供应关系国计民生，随着我国经济的发展，我国的电力发电量和用电量规模一直很庞大，而且未来也将保持增长趋势。这些对电力工程的快速、高质量建设提出了更高的要求。与主网项目相比，配网项目作为面向终端用户、服务民生的重要基础设施，电力配网工程大多是短平快项目，通常建设改造工期短，设备材料供货分散、零散、确定性低且时效要求高，从而导致省物资公司的配网物资往往存在种类繁多、供应响应速度较高、需求不确定性较高、需求特征差异化较大等现象。

2、在现有技术中，传统的物资管理主要基于基建、技改、业扩等项目开展物资采购业务，这种模式对主网物资供应取得了比较好的效果，但对于配网物资管理业务，面临项目周期短、突发性强、供应要求高的现状，仅靠对物资供应全过程数据收集及分析的方法难以解决配网物资高效管理的要求，需要加强电力配网物资需求计划的编制与预测分析。目前国内外多数学者主要采用预测模型和技术开展物资需求等预测。相关模型和技术主要包括时间序列模型、回归分析模型及智能本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于关联因素分析的配网物资需求多元回归预测技术，通过数据导入模块、数据清洗模块、关联分析模块、回归分析模块和数据预测模块对配网物资进行预测；

【技术特征摘要】

1.基于关联因素分析的配网物资需求多元回归预测技术，通过数据导入模块、数...

【专利技术属性】
技术研发人员：冯璟，史宏超，李甜，张怡冰，张星星，
申请(专利权)人：国网陕西省电力有限公司物资公司，
类型：发明
国别省市：