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        基于多數(shù)據(jù)融合的電力物資供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)研究
        ——以浙江某中型城市為例

        2022-07-20 03:13:16陳勇杰賈雍柴彬沈澄泓周長(zhǎng)星
        電力大數(shù)據(jù) 2022年2期
        關(guān)鍵詞:評(píng)價(jià)模型

        陳勇杰,賈雍,柴彬,沈澄泓,周長(zhǎng)星

        (1.國(guó)網(wǎng)紹興市上虞區(qū)供電公司,浙江 紹興 312300;2.浙江泛海智行電力科技有限公司,浙江 杭州 310052)

        近年來(lái),隨著電網(wǎng)基建和改造的不斷推進(jìn),電力物資需求也持續(xù)增長(zhǎng),物資供應(yīng)成為電網(wǎng)建設(shè)工作的一個(gè)重要組成部分[1-4]。配網(wǎng)物資種類繁多,供應(yīng)來(lái)源復(fù)雜,在運(yùn)輸中會(huì)面臨不同的風(fēng)險(xiǎn)。

        仔細(xì)分析并建立物資供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)防控機(jī)制,對(duì)保障配網(wǎng)物資供應(yīng),避免常態(tài)及災(zāi)害時(shí)期的供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn),具有重要的實(shí)際意義。

        2020年疫情發(fā)生后,全國(guó)大部分地區(qū)供應(yīng)商復(fù)工延期,產(chǎn)能受限,電力物資生產(chǎn)排期遭遇短期停滯;運(yùn)輸業(yè)受到較大沖擊,物資運(yùn)輸、調(diào)配運(yùn)力減弱。而與此同時(shí),3~4月電網(wǎng)建設(shè)進(jìn)入集中開(kāi)工期,物資需求出現(xiàn)井噴態(tài)勢(shì),物資供需矛盾突顯。除疫情、自然災(zāi)害等外部突發(fā)事件外,供應(yīng)商成本控制、資質(zhì)和信譽(yù)、供貨質(zhì)量等因素也是影響物資供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)的重要因素。

        本文從供應(yīng)鏈視角出發(fā)[5-8],將風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別從需求側(cè)向供應(yīng)商前端和外部環(huán)境延伸和拓展,運(yùn)用層次分析法(analytic hierachy process,AHP),建立了一個(gè)物資供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型。該模型融合電力系統(tǒng)海量數(shù)據(jù)和交通、氣象、征信、質(zhì)量等外部信息,對(duì)電力工程物資供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行量化評(píng)價(jià)和分級(jí)。 目前優(yōu)選的配網(wǎng)物資有115種,由于項(xiàng)目對(duì)一定種類的物資有需求而且項(xiàng)目有輕重緩急,所以首先把每月或一段時(shí)間內(nèi)需要施工的項(xiàng)目賦予優(yōu)先等級(jí)。然后在考慮優(yōu)先級(jí)的情況下把屬于每個(gè)項(xiàng)目的物資用AHP層次分析法模型計(jì)算供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)分值,根據(jù)一定的閾值為每一種配網(wǎng)物資賦予一個(gè)健康碼,比如紅色、黃色、綠色,對(duì)應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)高中低。最后計(jì)算每個(gè)項(xiàng)目的平均風(fēng)險(xiǎn)分值作為項(xiàng)目整體的供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn),也同樣賦予紅色、黃色、綠色的健康碼。對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)較低的綠色工程項(xiàng)目可安排近期開(kāi)工,風(fēng)險(xiǎn)中等的工程需要物資協(xié)調(diào),確認(rèn)到貨時(shí)間后安排開(kāi)工,風(fēng)險(xiǎn)較高的工程項(xiàng)目,要根據(jù)庫(kù)存變化、供應(yīng)商產(chǎn)能恢復(fù)情況再安排施工和停電計(jì)劃。

        1 數(shù)據(jù)獲取

        1.1 供電公司內(nèi)部數(shù)據(jù)

        通過(guò)國(guó)網(wǎng)浙江電力全業(yè)務(wù)統(tǒng)一數(shù)據(jù)中心獲取相關(guān)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)表,具體包括:前三年歷史領(lǐng)料、當(dāng)前物資庫(kù)存、統(tǒng)購(gòu)統(tǒng)配交貨計(jì)劃、供應(yīng)商質(zhì)量抽檢歷史、供應(yīng)商用電量等,數(shù)據(jù)行數(shù)共1千多萬(wàn)條。

        線下人工數(shù)據(jù)上傳至云數(shù)據(jù)中心,具體包括:月度工程物料需求清單、浙江公司10kV配網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)物料清單、供應(yīng)商延期交貨統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。

        表1 供電公司內(nèi)部數(shù)據(jù)Tab.1 Internal data of power supply company

        1.2 供電公司外部數(shù)據(jù)

        從浙江政務(wù)網(wǎng)站開(kāi)放數(shù)據(jù)獲取供應(yīng)商信用評(píng)價(jià)、災(zāi)害預(yù)警、氣象、交通等數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)量接近100萬(wàn)行。通過(guò)企業(yè)所在地、企業(yè)名稱,從百度地圖API獲取400多家供應(yīng)商所在地經(jīng)緯度數(shù)據(jù)。

        表2 供電公司外部數(shù)據(jù)Tab.2 External data of power supply company

        2 算法模型

        2.1 AHP模型指標(biāo)體系

        本項(xiàng)目使用AHP層次分析法構(gòu)建物資供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)模型[9-13]。20世紀(jì)70年代由美國(guó)運(yùn)籌學(xué)家托馬斯塞蒂提出的層次分析法是把復(fù)雜的多目標(biāo)決策問(wèn)題作為系統(tǒng),把目標(biāo)分解為多個(gè)準(zhǔn)則,再分解為多個(gè)指標(biāo)的若干個(gè)層次的系統(tǒng)化方法[14-19]。

        基于專家分析,從影響物資供應(yīng)的因素中選取物資需求量、供應(yīng)商情況、物資可調(diào)性和外部環(huán)境四個(gè)關(guān)鍵因素為一級(jí)指標(biāo)層。其中,物資需求量為某個(gè)月份某種物資的實(shí)際需求,通常需求量要和庫(kù)存進(jìn)行比較;供應(yīng)商情況細(xì)分為供應(yīng)商產(chǎn)能、質(zhì)量抽檢評(píng)價(jià)/延期交貨、信用評(píng)價(jià)三個(gè)二級(jí)指標(biāo);物資可調(diào)性為物資可被綜合調(diào)配獲取和被替代的容易程度;運(yùn)輸能力主要是指運(yùn)輸路上有無(wú)極端天氣。

        表3 電力物資供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)指標(biāo)體系Tab.3 Risk index system of power material supply

        2.2 各指標(biāo)的計(jì)算方法

        本文針對(duì)每個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素的特性進(jìn)行打分,風(fēng)險(xiǎn)最小時(shí)為0分,風(fēng)險(xiǎn)最大時(shí)為100分,對(duì)超出數(shù)額范圍的數(shù)據(jù)做取邊界處理,風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算小于0時(shí)取0,大于100時(shí)取100。例如,如果項(xiàng)目的物資需求量減去供電公司的庫(kù)存量小于0為負(fù)時(shí),風(fēng)險(xiǎn)打分為0等等。

        2.2.1 物資需求量

        對(duì)物資需求量風(fēng)險(xiǎn)作如下定義:

        物資需求風(fēng)險(xiǎn)=(月度物資需求量-庫(kù)存量)/前3年的區(qū)域該種物資平均月需求量*100

        (1)

        考慮到安全庫(kù)存,定義:

        月度物資需求量=月度項(xiàng)目物資需求量+20%*前3年區(qū)域該物資平均月度需求

        (2)

        月度項(xiàng)目物資需求量是指計(jì)劃中配網(wǎng)項(xiàng)目的物資需求,月度物資需求量一定超過(guò)月度項(xiàng)目物資需求量是因?yàn)橛谐B(tài)下運(yùn)維的物資需要。

        2.2.2 供應(yīng)商情況

        圖1 某供應(yīng)商用電曲線Fig.1 Power consumption curve of a supplier

        本文基于供應(yīng)商用電恢復(fù)情況計(jì)算供應(yīng)商產(chǎn)能風(fēng)險(xiǎn),公式為:

        產(chǎn)能情況風(fēng)險(xiǎn)值=(1-供應(yīng)商復(fù)工復(fù)產(chǎn)用電比例)/(1-0.1)*100

        (3)

        其中復(fù)工電量比例=2020年當(dāng)月日平均用電量/2019年同期日平均用電量。

        質(zhì)量抽檢和延期交貨風(fēng)險(xiǎn)打分:3個(gè)月內(nèi)供應(yīng)商有問(wèn)題風(fēng)險(xiǎn)值是90分,6個(gè)月內(nèi)值是60分,一年內(nèi)值是30分,一年以上或無(wú)問(wèn)題記錄是0分。

        信用評(píng)價(jià)風(fēng)險(xiǎn)打分:供應(yīng)商信用評(píng)估結(jié)果可分為A-E五個(gè)級(jí)別,風(fēng)險(xiǎn)值按評(píng)價(jià)等級(jí)進(jìn)行劃分,對(duì)應(yīng)為0,25,50,75,100。

        2.2.3 物資可調(diào)性

        該因素主要考慮配網(wǎng)物資的調(diào)配容易程度及可替代程度。根據(jù)物資特點(diǎn)可分為定制定長(zhǎng)類、儲(chǔ)檢配、可調(diào)類以及超市化物資這四類??烧{(diào)類以材料類為主,供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較小。超市化采購(gòu)物資靈活性強(qiáng),沒(méi)有固定的供應(yīng)商,所以這樣的物資供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)也相對(duì)較少。其次是用儲(chǔ)檢配方式運(yùn)送的物資,它們受中心庫(kù)庫(kù)存和物流運(yùn)送的影響。定制定長(zhǎng)類物資是根據(jù)圖紙生產(chǎn)和制造,該類物資的供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)非常高。因此四類物資風(fēng)險(xiǎn)打分如下:

        (1)定制定長(zhǎng)類物資在倉(cāng)庫(kù)儲(chǔ)量足夠的時(shí)候風(fēng)險(xiǎn)值是50,不然風(fēng)險(xiǎn)值是100;

        (2)儲(chǔ)檢配類物資在倉(cāng)庫(kù)儲(chǔ)量足夠的時(shí)候風(fēng)險(xiǎn)值是0,不然風(fēng)險(xiǎn)值是50;

        (3)可調(diào)類物資在倉(cāng)庫(kù)儲(chǔ)量足夠的時(shí)候風(fēng)險(xiǎn)值是0,不然風(fēng)險(xiǎn)值是35;

        (4)超市化的物資在倉(cāng)庫(kù)儲(chǔ)量足夠的時(shí)候風(fēng)險(xiǎn)值是0,不然風(fēng)險(xiǎn)值是35。

        2.2.4 運(yùn)輸能力

        運(yùn)輸能力風(fēng)險(xiǎn)打分:統(tǒng)計(jì)該中型城市未來(lái)15天的極端天氣,然后對(duì)運(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行打分,如雪災(zāi)、臺(tái)風(fēng)等氣候占2/3以上的風(fēng)險(xiǎn)值是90分,1/3以上的風(fēng)險(xiǎn)值是60分,1天以上風(fēng)險(xiǎn)值是30分,無(wú)極端天氣風(fēng)險(xiǎn)值是0分。

        2.3 計(jì)算指標(biāo)權(quán)重

        模型具體公式為:

        (4)

        通過(guò)專家對(duì)同一層指標(biāo)重要性的兩兩判斷,構(gòu)造判斷矩陣。從層次結(jié)構(gòu)模型的第2層開(kāi)始,對(duì)于從屬于上一層每個(gè)指標(biāo)的同一層諸指標(biāo),用成對(duì)比較法和1~9比較尺度構(gòu)造成對(duì)比較陣,直到最下層。模型一級(jí)指標(biāo)和二級(jí)指標(biāo)構(gòu)建的判斷矩陣如下:

        (1)第一層判斷矩陣F和第二層供應(yīng)商情況下判斷矩陣S2為:

        其中C1、C2、C3、C4分別為物資需求量、供應(yīng)商情況、物資可調(diào)性、運(yùn)輸能力(天氣),A21、A22、A23分別為產(chǎn)能情況、質(zhì)量抽檢/延期交貨、信用評(píng)價(jià)。

        對(duì)于判斷矩陣需計(jì)算最大特征值及對(duì)應(yīng)特征向量,并做一致性檢驗(yàn)。若檢驗(yàn)通過(guò),特征向量歸一化后即為權(quán)重向量;若不通過(guò),則需重新構(gòu)造兩兩重要性判斷矩陣。

        檢驗(yàn)判斷矩陣一致性的方法如下:

        計(jì)算衡量一個(gè)兩兩重要性判斷矩陣 A (n>1 階方陣)不一致程度的指標(biāo)CI:

        (5)

        其中λ(A)是矩陣A的最大特征值。使用平均隨機(jī)一致性指標(biāo)RI來(lái)檢驗(yàn)判斷矩陣A的一致性,RI僅與矩陣階數(shù)有關(guān),如下表所示。

        表4 RI與矩陣階數(shù)n對(duì)照表Tab.4 Comparison table between RI and matrix order n

        接著計(jì)算判斷矩陣A的隨機(jī)一致性比率CR:

        (6)

        當(dāng)CR<0.1時(shí),判斷矩陣A通過(guò)一致性檢驗(yàn)。

        計(jì)算得到兩層級(jí)的CI與CR值,如下表所示:

        表5 評(píng)價(jià)層級(jí)的CI和CR值Tab.5 CI and CR values of evaluation level

        由上表可以看出,兩個(gè)層級(jí)的CR值均小于0.1,兩層判斷矩陣都通過(guò)了一致性檢驗(yàn),說(shuō)明判斷結(jié)果可靠。

        經(jīng)過(guò)計(jì)算,第一層矩陣F的權(quán)重向量W=(0.3912,0.2474,0.2008,0.1606)T,即物資需求量、供應(yīng)商情況、物資可調(diào)性、運(yùn)輸能力四個(gè)因素的權(quán)重分別為0.3912,0.2474,0.2008,0.1606;第二層判斷矩陣S2的權(quán)重向量分別為W2=(0.5396,0.2969,0.1634)T,即產(chǎn)能情況、質(zhì)量抽檢/延期交貨、信用評(píng)價(jià)三個(gè)因素的權(quán)重分別為0.5396、0.2969、0.1634。

        2.4 模型輸出結(jié)果

        AHP層次分析法模型輸出的物資供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)的值域?yàn)閇0,33.3)時(shí),評(píng)級(jí)是綠色,對(duì)應(yīng)低風(fēng)險(xiǎn);輸出的風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)的值域?yàn)閇33.3,66.6)時(shí),評(píng)級(jí)是黃色,對(duì)應(yīng)中風(fēng)險(xiǎn);輸出的風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)的值域?yàn)閇66.6,100]時(shí),評(píng)級(jí)是紅色,對(duì)應(yīng)高風(fēng)險(xiǎn)。

        項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)反映的是項(xiàng)目的總體風(fēng)險(xiǎn)水平,它的計(jì)算公式如下:

        (7)

        3 實(shí)例

        為驗(yàn)證該模型輸出的物資供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)的準(zhǔn)確性,公司收集到該中型城市下轄某縣2020年6月份施工的工程物資清單,首先與浙江數(shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)的浙江省重點(diǎn)建設(shè)工程項(xiàng)目信息進(jìn)行匹配,將與浙江省重點(diǎn)建設(shè)工程項(xiàng)目有關(guān)的1個(gè)配套工程的優(yōu)先級(jí)設(shè)定為1,其他2個(gè)普通工程的優(yōu)先級(jí)設(shè)定為2。

        對(duì)選取的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,得到3個(gè)建設(shè)工程涉及的每類物資編碼及其需求量,并與物資的庫(kù)存量、對(duì)應(yīng)供應(yīng)商的產(chǎn)能和質(zhì)量抽檢/延期交貨情況和信用情況、物資可調(diào)性類別、天氣狀況進(jìn)行匹配。

        計(jì)算物資需求量風(fēng)險(xiǎn)時(shí)要考慮項(xiàng)目的優(yōu)先級(jí),優(yōu)先級(jí)高的項(xiàng)目先使用庫(kù)存,優(yōu)先級(jí)低的項(xiàng)目后使用庫(kù)存,每種物資需求數(shù)量減去庫(kù)存后,歸一化成為物資需求量風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)。

        供應(yīng)商情況指標(biāo)下面著重分析供應(yīng)商產(chǎn)能情況和信用評(píng)價(jià),數(shù)據(jù)共匹配到58家供應(yīng)商,供應(yīng)商產(chǎn)能情況風(fēng)險(xiǎn)是基于供應(yīng)商用能恢復(fù)情況計(jì)算得出的,部分結(jié)果如表6所示,前3家公司用電量較前一年的下半年有明顯的下降,進(jìn)而判斷其產(chǎn)能風(fēng)險(xiǎn)較高。

        表6 供應(yīng)商產(chǎn)能情況風(fēng)險(xiǎn)Tab.6 suppliers’ capacity and risk

        供應(yīng)商的信用評(píng)價(jià)分則是根據(jù)浙江數(shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)中的信用信息如企業(yè)環(huán)境行為信用評(píng)價(jià)、嚴(yán)重失信者名單、質(zhì)量信用平臺(tái)違法、行政處罰信息、信用評(píng)價(jià)信息(A級(jí)納稅人)、企業(yè)注(吊)銷信息等計(jì)算得出。部分結(jié)果如表7所示,其中第一個(gè)公司的信用評(píng)價(jià)風(fēng)險(xiǎn)最低。

        表7 供應(yīng)商信用評(píng)價(jià)Tab.7 Supplier credit evaluation

        部分物資的可調(diào)性數(shù)據(jù)如下表8所示,10kV配網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)物料清單中,大約54.5%是可調(diào)類,18.5%是定制定長(zhǎng),16.5%超市化,10.5%是儲(chǔ)檢配。

        表8 部分物資的可調(diào)性Tab.8 Distributability of some material

        運(yùn)輸能力指標(biāo)則根據(jù)浙江數(shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)中的天氣預(yù)報(bào)信息、高速事件信息計(jì)算得出,部分結(jié)果如下:

        表9 運(yùn)輸能力指標(biāo) Tab.9 Transportation capacity index

        大部分物資的運(yùn)輸都能如期送達(dá),偶爾會(huì)出現(xiàn)天氣惡劣或交通堵塞的情況,影響物資的運(yùn)輸,但影響程度不大。

        應(yīng)用該模型計(jì)算出每類物資的供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù),并對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行“紅”“黃”“綠”的評(píng)級(jí)。對(duì)評(píng)級(jí)結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)匯總,結(jié)果見(jiàn)圖2,此次工程中共用到117種物資,其中綠色風(fēng)險(xiǎn)物資82種,占比70.1%,黃色占比28.2%,紅色僅占比1.7%。

        圖2 物資風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)等級(jí)分布Fig.2 Grade distribution of material risk index

        最后將各工程對(duì)應(yīng)的物資風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行算術(shù)平均得到2020年6月將要施工的各個(gè)項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)。圖3為三個(gè)工程的風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)計(jì)算結(jié)果,由于6月份供應(yīng)商都已復(fù)工復(fù)產(chǎn),因此供應(yīng)商風(fēng)險(xiǎn)都處于較低水平,最后項(xiàng)目A、B、C中,C的風(fēng)險(xiǎn)值最高為16.92,屬于低風(fēng)險(xiǎn)。

        圖3 項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)Fig.3 Project risk index

        4 新形勢(shì)下模型擴(kuò)展

        本文所述的物資供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)模型可以在形勢(shì)變化的情況下做任意的調(diào)整和擴(kuò)展,例如2021年上半年由于疫情和運(yùn)輸、貿(mào)易等因素,導(dǎo)致原材料價(jià)格大幅上漲,其背后最根本的原因是自上一年一直延續(xù)的全球信用貨幣寬松、原材料供需不平衡等各個(gè)因素引發(fā)的綜合效應(yīng)。原材料價(jià)格的大幅上漲是一項(xiàng)新的物資供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)。此外,為貫徹“碳中和”“碳達(dá)峰”戰(zhàn)略部署要求,完成能源消耗的“雙控”年度目標(biāo)任務(wù),全國(guó)包括浙江都出臺(tái)了一系列措施,通過(guò)限制高耗能企業(yè)用電量、上漲電價(jià)、限制用電時(shí)段等方式促使降耗減排,目的就是為了碳中和。節(jié)能降耗的同時(shí),也影響了供電公司的一些上游供應(yīng)商(電工裝備企業(yè))的產(chǎn)能,這也增加了新的物資供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)因素[20-32]。下表10是擴(kuò)展后的指標(biāo)體系,新模型還有待進(jìn)一步探討和驗(yàn)證。

        表10 擴(kuò)展后的指標(biāo)體系Tab.10 Expanded index system

        5 結(jié)論

        本文基于物資需求量、供應(yīng)商情況、物資可調(diào)性、運(yùn)輸能力這四個(gè)因素構(gòu)建物資供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)AHP模型,該模型在浙江某中型城市試用后,迅速取得了成效,累計(jì)服務(wù)電網(wǎng)工程3.84億元,實(shí)現(xiàn)供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)總體壓降67.53%,服務(wù)供應(yīng)鏈金融1300萬(wàn)元。本文所討論的物資供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)并非只是在疫情期間有意義,其他自然災(zāi)害等突發(fā)事件也會(huì)對(duì)物資供應(yīng)造成一定風(fēng)險(xiǎn)。因此本項(xiàng)目成果已在中國(guó)電力報(bào)、國(guó)家電網(wǎng)報(bào)、國(guó)網(wǎng)總部網(wǎng)站等多家行業(yè)內(nèi)媒體報(bào)道,下一步可推廣至全省系統(tǒng)。同時(shí),鑒于工程建設(shè)領(lǐng)域物資供應(yīng)管理的共性問(wèn)題和風(fēng)險(xiǎn)特征,本成果也具備在其他行業(yè)進(jìn)行復(fù)制、推廣的價(jià)值。

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