[发明专利]基于订单的电网企业物资供需预警方法及系统在审

专利信息
申请号: 202211667527.0 申请日: 2022-12-23
公开(公告)号: CN116051162A 公开(公告)日: 2023-05-02
发明(设计)人: 吴姗姗;孙浩;张柯;孙扬;杨志栋;郝湛斐;李志新;王延海;张国远;侯立元;吴陈锐;王旭阳;李依琳;王德东;邵奇;郑海峰;刘小聪;段金辉;王向 申请(专利权)人: 国网能源研究院有限公司;国网物资有限公司;国网山东省电力公司物资公司;国网天津市电力公司物资公司
主分类号: G06Q30/0202 分类号: G06Q30/0202;G06Q50/06
代理公司: 北京八月瓜知识产权代理有限公司 11543 代理人: 王新捷
地址: 102209 北京市昌平*** 国省代码: 北京;11
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 基于 订单 电网 企业 物资 供需 预警 方法 系统
【权利要求书】:

1.一种基于订单的电网企业物资供需预警方法,其特征在于,包括:

S1、对订单中所涉及的原材料进行成本分析;

S2、对订单中所涉及的原材料根据原材料价格历史序列构建原材料价格预测模型,根据所述原材料价格预测模型获取原材料价格预测结果;

S3、根据订单的实际交货期和极限生产时间获取所述原材料价格预测模型的预测长度;

S4、在所述预测长度内判断订单风险等级并提供预警信息。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤S1具体包括:

根据订单中原材料重量、单价与物资成本价格对产品原材料成本进行分析。

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤S2具体包括:

S21、将原材料价格历史序列分解成不同频率的特定个数的序列;

S22、将分解得的特定个数的序列进行重构,形成用于预测的主要序列;

S23、对所述主要序列采用机器学习及回归分析进行模型拟合;

S24、对所述主要序列采用机器学习及回归分析向前预测,再进行组合后获取原材料价格预测结果。

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤S4具体包括:

在所述预测长度内,对于任意的原材料价格使得合同执行价格与合同中标价格发生倒挂,则根据所述成本分析绘制预测长度的成本曲线,为供应商选择最优备料时间提供参考,根据风险时间范围确定风险水平,所述风险事件范围为所述订单的执行价格于所述订单中标价格发生倒挂的时刻,所述风险水平通过公式1划分为三个级别:

其中,pcon为合同中标价格,p’con为合同执行价格,RLj为风险水平。

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述基于订单的电网企业物资供需预警方法进一步包括:根据所述风险水平的级别确定对应的策略,

若所述RLj为蓝色预警时,项目单位对供应商采取一级警告策略;

若所述RLj为黄色预警时,项目单位对供应商采取二级警告策略;

若所述RLj为红色预警时,项目单位对供应商采取三级警告策略。

6.一种基于订单的电网企业物资供需预警系统,其特征在于,包括:

成本分析模块,用于对订单中所涉及的原材料进行成本分析;

价格预测模块,用于对订单中所涉及的原材料根据原材料价格历史序列构建原材料价格预测模型,根据所述原材料价格预测模型获取原材料价格预测结果;

预测长度模块,用于根据订单的实际交货期和极限生产时间获取所述原材料价格预测模型的预测长度;

订单预警模块,用于在所述预测长度内判断订单风险等级并提供预警信息。

7.根据权利要求6所述的系统,其特征在于,所述成本分析模块具体包用于:

根据订单中原材料重量、单价与物资成本价格对产品原材料成本进行分析。

8.根据权利要求6所述的系统,其特征在于,所述价格预测模块具体用于:

将原材料价格历史序列分解成不同频率的特定个数的序列;

将分解得的特定个数的序列进行重构,形成用于预测的主要序列;

对所述主要序列采用机器学习及回归分析进行模型拟合;

对所述主要序列采用机器学习及回归分析向前预测,再进行组合后获取原材料价格预测结果。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于国网能源研究院有限公司;国网物资有限公司;国网山东省电力公司物资公司;国网天津市电力公司物资公司,未经国网能源研究院有限公司;国网物资有限公司;国网山东省电力公司物资公司;国网天津市电力公司物资公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202211667527.0/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top