能源互联网背景下供应链智慧监控与预警研究

发表时间:2021/8/11   来源:《科学与技术》2021年第29卷9期   作者: 张瑞宏
[导读] 党的第十九次报告首次提出了现代供应链的概念,近年来
       张瑞宏
       国网山东省电力公司烟台市蓬莱区供电公司,山东蓬莱 265600
       摘要:党的第十九次报告首次提出了现代供应链的概念,近年来,国家电网公司以建设具有国际竞争力的世界级能源互联网企业的目标为中心全面推进供应链的创新和应用。 国家电网基于现代信息技术建立了现代(智能)供应链管理体系,支持智能、多功能、两种高效的国内外合作,以及中心重要的部分智能运营。通过建立物资供应链监测预警机制,有效防范物资供应链系统中的潜在风险,提高物资供应链的监测能力和效率,巩固物资供应的可靠性,为电网的安全运行提供可靠的保障。
       关键词:能源互联网;供应链物流;智慧监控;实时预警
引言
习近平总书记在中共十九届代表大会报告中首次提出现代供应链新发展思路以来,国家电网公司积极推进供应链创新与应用,围绕公司全球竞争力优秀的世界级能源互联网企业建设的战略目标,实现了大数据支撑、网络企业建设。 基于三大业务链的智能采购、数字物流和全景质量管理、两个高效的内外结合、中心公共网络现代(智慧)供应链管理系统运营智慧是无处不在的电气工程网络的重要组成部分 同时,物资供应链监测预警机制可以有效防范物资供应链系统中的潜在风险,提高物资供应链的运行能力和管理能力,创造生产能力,巩固物资供应可靠性,为电网的安全运行提供有力的支持。 在现代供应链建设不断发展的同时,传统的物资供应链预警监测机制已经不能满足智能供应链运营管理的需要。
1物资供应链监控预警发展现状
       能源物资供应链中的端到端业务从物资需求的产生到物资需求的消费者。 通过梳理能源供应链中的端到端业务流程和信息流,研究和应用现代信息技术,明确相关职责要求,开发一系列物资业务监测预警解决方案,进行状态监测等解决方案,大大提高了供应链的监测预警能力, 实现对原有物资资源供应链的跟踪预警2、公交投标计划批次跟踪建设,及时向项目单位发出预警,确保项目单位赶上公交投标计划批次; 三、对关键材料,通过地理围栏GIS和GIS、GPS技术等,控制材料从出厂到现场出厂的全过程,及时调整处理中出现的问题。
2、能源互联网背景下供应链智慧监控与预警的关键技术
       2.1构建供应链布控元节点模型
       实际上,供应链逻辑是物体随着时间推移不断进入空间的过程,物体状态在每个流过程中变成许多属性的过程。节点必须具有物理位置信息。位置信息可以匹配供应商、仓库、单元和其他位置的固定地理坐标,以及类似于具有地理坐标可移动属性的车辆点和具有相同移动地理坐标的车辆的点,多个节点可以匹配相同的地理点,节点的物理含义通过连续的材料连接是相同的。,节点之间的关系形成了一个完整的供应链,改变了这个称为元节点的对象节点的状态。
   
       2.2供应链智慧监控环境分析
       此模型将用于获取其位置。除了分析预文本材料的流通模式外,还需要分析流通过程中人民币分点的位置信息,以便于收集信息,提高监测预警的准确性,该文本将采用物联网技术。物联网是物联网实现技术之一,通过 RFID 和各种传感器捕获和集成数据。利用物联网技术从固定和移动监控节点收集数据信息,将整个网络收集的数据传输、处理并存储到数据中心。信息采集是数据采集终端配置的基础。这组数据可分为两类。传感器可以直接获取有关一个视图的信息,而其他信息只能通过特定的数据处理过程访问。通过执行云服务器数据处理来获取数据采集终端的需求。图2显示了物联网监测环境的配置,用于供应链物流的实时监控。
    
利用监控节点上的数据采集终端设备,并利用数据采集终端来汇总信息,利用物联网技术以XML格式将数据导出到云服务器,通过服务器处理后,将获得第二类信息,信息存储在数据库中,看板可以直观地显示供应链物流,客户可以完成系统的基本功能。
3数据仿真验证及讨论
       3.1本文系统的数据仿真验证
       本文选取2座变电站、2座燃煤电厂、2座电力综合新建电厂的设备库智慧供应链历史数据作为数据建模验证的原始数据,根据数据1/10细分的原则,将前90%的数据作为实验数据,后10%的数据作为验证数据。数据的曲线估计结果偏差程度模拟结果见表5。据估计,数据的准确性控制在1.00%以内;步长为5/100的中长期数据的计算值,数据精度控制在2.00%以内;步长为10/100的长周期数据的计算值,数据精度控制在6.00%以内。因此,可以认为,本文设计的算法在短周期数据中比1/100步长处理实际分析过程中的数据精度,在中周期数据中比5/100步长处理数据精度具有更高的参考价值;与步长为10/100的长周期数据不同,对于数据变化趋势有很高的参考价值。在比率为10/100的情况下,如果可用增量为1d的原始数据时间2a来估计数据曲线,那么可用原始数据步骤数为730的记录,其短周期估计能力为7d,中长周期估计能力为35d(大约在1月),长周期估计能力为35d由此可见,该评价能力可以基本满足大多数供应链智能运作的实际需求。
       3.2本文系统的应用场景
       本系统中买方库存曲线评估和数据预警可以帮助电力系统运行管理单位及时制定产品采购计划,防止相关问题出现后,由于物资储备不足,造成系统维护延误,更可以避免相关物资储备过多造成的资金浪费。一方面,在买方支付账户及相关贷款数据预警中,可以帮助电力系统运营单位及时调整资金规划,确保供应链资金到位,并为相关金融机构选择金融服务项目;另一方面,可以与合作金融机构合作,对特定账户进行积极的信用管理,完善相关金融服务产品和金融服务体系。在本文系统的后续高级开发中,还可以引入其他数据的采集和分析过程,实现智能供应链的更多应用。
       3.3相关算法的选择原则
       如图3所示,本文在选择算法时,不采用机器学习相关算法。这是因为机器学习的统计本质是数据的深度迭代回归,而本文不仅在串行程序下使用了深度迭代差异分析和差异计算,还通过硬算法对数据曲线进行了估计。这是因为机器学习过程需要支持更多的数据仓库库存数据和更大的浮点计算工作站,而且数据响应时间长,占用的硬件多。本文针对相关算法的选择过程,采用了较少的浮点工作站计算,从而在最小的IDC大小下,实现了较高的数据曲线估计和迭代回归分析精度。但是,在实际算法的开发过程中,在算法设计理念充分但不过度冗余的指导下,可以利用最小的硬件条件和数据生产环境来实现需求函数。本文的IDC系统硬件占用较少,可以实现机房物理空间与用户机构控制中的其他相关IDC设施的共享,节省了能源、空调等其他IDC辅助设施的投资。算法选择过程本身也是供应链优化的重要组成部分。
       
   
结束语
       未来,随着智能监控预警在物资供应链中应用的深入和智慧管理中心平台运行数据的积累,进一步通过对海量历史数据的抽样研究和自学习迭代,实现监控预警业务管理规则的连续演进,为提高设备采购质量、交货期、成本不断做出更大贡献。
参考文献
[1]李娟,刘慧玲.供应链金融智慧化创新的内在机理研究——基于扎根理论的探索性分析[J].技术经济与管理研究,2021(01):66-70.
[2]陈灵欣.现代智慧供应链智能采购创新与实践[J].能源,2020(10):81-83.
[3]金卓,成义新.企业物资智慧运营中心的构建思路及成效[J].企业改革与管理,2019(21):53+66.
[4]樊世斌,基于智慧供应链的物资供应全过程跟踪监控机制研究与应用.云南省,云南电网有限责任公司昆明供电局,2017-11-01.
[5]李海波,颜自祥,何言,彭琎云.基于智慧供应链的电力物资监控平台设计及应用[J].中国新技术新产品,2017(10):12-15.
[6]樊世斌,戴鸿昊,刘骥,付加海.基于智慧供应链的沟通机制创新设计及应用[J].中国新技术新产品,2017(08):27-30.
投稿 打印文章 转寄朋友 留言编辑 收藏文章
  期刊推荐
1/1
转寄给朋友
朋友的昵称:
朋友的邮件地址:
您的昵称:
您的邮件地址:
邮件主题:
推荐理由:

写信给编辑
标题:
内容:
您的昵称:
您的邮件地址: