吳鳳梅，李禹梁，王 涵

(江蘇電力信息技術(shù)有限公司，江蘇 南京 210009)

近幾年，隨著用電需求的不斷擴(kuò)大，電力企業(yè)開(kāi)始大力發(fā)展農(nóng)村電網(wǎng)和城市電網(wǎng)的建設(shè)改造。但在電網(wǎng)的建設(shè)改造過(guò)程中，存在龐大的工程量，且涉及的電力物資也是數(shù)量巨大且繁雜的。就城市電網(wǎng)改造而言，一個(gè)城市涉及到的電網(wǎng)建設(shè)工程有成百上千個(gè)，涉及的電力物資多達(dá)上千種。而在實(shí)際的工程施工中，常常出現(xiàn)材料采購(gòu)庫(kù)存與實(shí)際用量不符，數(shù)量過(guò)多或者數(shù)量不足均會(huì)影響工程的施工進(jìn)度。要求電力企業(yè)對(duì)電力物資的庫(kù)存量、需求量以及成本進(jìn)行多方面考量，在滿足施工進(jìn)度的同時(shí)減少電力企業(yè)資金壓力。如何對(duì)電力物資的庫(kù)存進(jìn)行高效率統(tǒng)計(jì)成為當(dāng)前研究的熱門話題。

文獻(xiàn)[1]依托“儲(chǔ)檢一體化”物資抽檢模式，通過(guò)對(duì)自動(dòng)化抽檢方法的研究和自動(dòng)化檢測(cè)設(shè)備，自動(dòng)化制樣設(shè)備，信息化管理系統(tǒng)的應(yīng)用雙管齊下，保證物資檢測(cè)完成率100%。文獻(xiàn)[2]提出一種改進(jìn)GM(1,1)動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型，結(jié)合庫(kù)存管理方法，構(gòu)建應(yīng)急物資動(dòng)態(tài)需求模型，該改進(jìn)GM(1,1)模型具有可行性與實(shí)用性，比傳統(tǒng)GM(1,1)模型具有更高的預(yù)測(cè)精度。但上述方法統(tǒng)計(jì)結(jié)果精度較低。

本文在遺傳LM算法的基礎(chǔ)上，提出一種電力物資自動(dòng)化統(tǒng)計(jì)方法。將電力物資分為基建物資和常設(shè)物資兩種，分別對(duì)其采取不同的統(tǒng)計(jì)方法。常設(shè)物資又分為常用物資和應(yīng)急物資，本文選擇的概率累積法，應(yīng)急物資則選擇的是計(jì)算最小期望值的方法。仿真實(shí)驗(yàn)也驗(yàn)證了本文方法在統(tǒng)計(jì)電力物資方面的有效性。

1 遺傳LM算法實(shí)現(xiàn)過(guò)程

1.1 遺傳算法下收斂性控制

遺傳算法常常與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一起出現(xiàn)在算法中，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的能量函數(shù)E，代入到遺傳算法中，作為適應(yīng)度函數(shù)F的基礎(chǔ)，使F=C/E，其中，C為一個(gè)常數(shù)項(xiàng)。將得到的新個(gè)體與其他個(gè)體進(jìn)行比較，在最相似準(zhǔn)則的基礎(chǔ)上選取與新個(gè)體最相似的個(gè)體，并將新個(gè)體替換掉。通過(guò)歐式距離對(duì)相似性計(jì)算結(jié)果進(jìn)行定義，如式(1)所示：

dist(Indi;Indj)=wx(ED(xi;xj))+wF(ED(fi;fj))

(1)

式中：

(2)

式(2)表示個(gè)體xi與個(gè)體xj之間的歐式距離。wx、wF分別為ED(xi;xj)、ED(fi;fj)權(quán)值大?。籯為迭代次數(shù)。

在遺傳算法中，通常有兩種情況可以對(duì)子代和父代進(jìn)行個(gè)體轉(zhuǎn)換：

(1)將所有新產(chǎn)生的個(gè)體均看作為子代，整體對(duì)父代個(gè)體進(jìn)行替換；

(2)通過(guò)對(duì)新產(chǎn)生的個(gè)體與原始個(gè)體進(jìn)行比較，保留較優(yōu)的個(gè)體進(jìn)行下一代的迭代。

在這兩種情況中，第一種對(duì)于全局尋優(yōu)有非常明顯的優(yōu)勢(shì)，但是收斂效率不理想；第二種情況的收斂速度顯然高于第一種，但是極易陷入局部尋優(yōu)。為平衡這兩種情況，本文通過(guò)對(duì)新產(chǎn)生個(gè)體的周期性進(jìn)行觀察，每隔L代用新產(chǎn)生的個(gè)體替換舊的個(gè)體，而不是利用最相似準(zhǔn)則。

1.2 基于LM算法的統(tǒng)計(jì)精度控制

LM算法是將梯度下降法與高斯-牛頓法的優(yōu)點(diǎn)集為一體，通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)值優(yōu)化技術(shù)實(shí)現(xiàn)快速運(yùn)算。

將x(k)定義為第k次迭代計(jì)算時(shí)權(quán)值和閾值構(gòu)成的向量，新得到的權(quán)值和閾值構(gòu)成的向量x(k+1)可通過(guò)式(3)計(jì)算得到：

x(k+1)=x(k)+Δx

(3)

高斯-牛頓法則是通過(guò)以下形式實(shí)現(xiàn)[3]的：

Δx=-[?2E(x)]-1?E(x)

(4)

式中：?2E(x)為誤差指標(biāo)函數(shù)E(x)的Hessian矩陣；?E(x)為牛頓法的梯度信息[4]。

將E(x)定義為式(5)的形式：

(5)

式中：e(x)為誤差函數(shù)，L為遺傳算法層次。則可以推理得到：

(6)

(7)

高斯-牛頓法的計(jì)算法則規(guī)定：

Δx=-[JT(x)J(x)]-1J(x)e(x)

(8)

LM算法在高斯-牛頓法的基礎(chǔ)上做了部分改進(jìn)[5]，如式(9)所示：

Δx=-[JT(x)J(x)+μI]-1J(x)e(x)

(9)

式中：μ>0為常數(shù)，I為單位矩陣。

通過(guò)式(9)的計(jì)算可以看出，當(dāng)μ=0時(shí)，還是高斯-牛頓法；當(dāng)μ的取值越來(lái)越大時(shí)，趨向于梯度下降法這樣一來(lái)。高斯-牛頓法在控制誤差[6]方面，計(jì)算的速度越快，誤差精度控制得也就越高。由于LM算法中引入了近似的二階導(dǎo)數(shù)信息，在計(jì)算過(guò)程中，大大提高了計(jì)算效率。不僅如此，由于JT(x)J(x)+μI是正定的，所以式(9)是可以隨時(shí)求解的。通過(guò)式(9)來(lái)修改一次權(quán)值和閾值時(shí)，需要求解n階的代數(shù)方程。LM算法的計(jì)算復(fù)雜度為O(n3/6)，當(dāng)n的值較大時(shí)，計(jì)算量和復(fù)雜程度普遍[7]偏大。但是，還是可以很明顯地看出，迭代計(jì)算的效率在不斷提高，對(duì)于算法的整體性能都有所改善，尤其是在誤差控制方面，具有極高的精度。

1.3 遺傳LM算法流程

本文在遺傳LM算法的基礎(chǔ)上，針對(duì)電力企業(yè)提出了一種新的算法-GALM算法。首先，通過(guò)遺傳算法改善電力物資數(shù)據(jù)的整體質(zhì)量，結(jié)合LM算法進(jìn)行訓(xùn)練。GALM算法的計(jì)算模型如圖1所示。

圖1 GALM算法計(jì)算模型

從圖1GALM算法的整個(gè)計(jì)算過(guò)程中可以看出，每一種算法都被限制在其特定的范圍內(nèi)。一方面，由遺傳算法來(lái)確保整個(gè)計(jì)算過(guò)程的全局收斂性[8]，避免高斯-牛頓法陷入局部尋優(yōu)狀態(tài)；另一方面，遺傳算法與LM算法的結(jié)合，對(duì)于提高搜索效率非常有效。由此可以得出，GALM算法具有較優(yōu)的收斂性，不僅如此，在降低算法依賴性的同時(shí)還確保了算法的收斂方向，即使在對(duì)問(wèn)題內(nèi)在聯(lián)系較少的情況，依然可以得到對(duì)電力物資數(shù)據(jù)很好的訓(xùn)練結(jié)果。

2 電力物資統(tǒng)計(jì)方法實(shí)現(xiàn)

在電力企業(yè)工程改造項(xiàng)目中，通常根據(jù)電力物資的使用情況將其大致分為兩類：一類是根據(jù)改造項(xiàng)目所需材料建立的物資供應(yīng)；另一類是用于日常維護(hù)所需要的物資，這類物資的特點(diǎn)是數(shù)量少、種類雜。根據(jù)電力物資的特點(diǎn)以及對(duì)電網(wǎng)改造工程的重要程度[9]，將其分為A、B、C三類，并且分別采取不同的管理方式，具體如表1和圖2所示。

表1 電力物資的ABC分類

圖2 電力物資的ABC分類

2.1 基建物資庫(kù)存統(tǒng)計(jì)方法

在電網(wǎng)改造項(xiàng)目中，基建類物資種類較少，但是數(shù)據(jù)卻很多，通常具有較高的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。對(duì)于此類物資的庫(kù)存管理方法，采用的是零庫(kù)存，有需要直接由工廠運(yùn)輸?shù)绞┕がF(xiàn)場(chǎng)，減少二次搬運(yùn)所花費(fèi)的時(shí)間和成本費(fèi)用。對(duì)于沒(méi)有預(yù)料到的情況，可暫時(shí)積壓在倉(cāng)庫(kù)。對(duì)于此類物資的統(tǒng)計(jì)方式就是定期盤點(diǎn)，提高庫(kù)存周轉(zhuǎn)效率。

2.1.1 定期統(tǒng)計(jì)庫(kù)存

經(jīng)調(diào)查走訪發(fā)現(xiàn)，在部分電力物資倉(cāng)庫(kù)內(nèi)存有一定量的廢舊物資，這些廢舊物資中可以回收再利用的非常有限，大多屬于報(bào)廢物資或者等待報(bào)廢。這樣一來(lái)，這些廢舊物資不僅占用了相當(dāng)一部分的倉(cāng)庫(kù)空間，而且也增加了倉(cāng)庫(kù)維護(hù)費(fèi)用。因此，定期對(duì)庫(kù)存進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，不僅可以使電力物資保持在一個(gè)正常的運(yùn)轉(zhuǎn)周期內(nèi)，而且可以制定詳細(xì)的采購(gòu)清單，同時(shí)也能提高倉(cāng)庫(kù)的存儲(chǔ)效率。

基建類物資庫(kù)存統(tǒng)計(jì)方式主要有以下三種：永續(xù)統(tǒng)計(jì)[10]、巡回統(tǒng)計(jì)和全面統(tǒng)計(jì)。

永續(xù)統(tǒng)計(jì)就是每次在物資出庫(kù)/入庫(kù)時(shí)就做好物資數(shù)量的記錄，并且隨時(shí)核對(duì)數(shù)目；巡回統(tǒng)計(jì)就是針對(duì)出庫(kù)/入庫(kù)較為頻繁的物資進(jìn)行重點(diǎn)跟蹤，使其庫(kù)存數(shù)量始終保持在一個(gè)穩(wěn)定的狀態(tài)下；全面統(tǒng)計(jì)就是每年的6月份、12月份，集中對(duì)倉(cāng)庫(kù)內(nèi)物資進(jìn)行全面清點(diǎn)，并做好相應(yīng)的記錄。

為了降低統(tǒng)計(jì)過(guò)程中物資數(shù)量與實(shí)際數(shù)量之間的誤差，本文利用ABC概念圖對(duì)統(tǒng)計(jì)過(guò)程進(jìn)行指導(dǎo)，并對(duì)庫(kù)存細(xì)項(xiàng)進(jìn)行具體的計(jì)算。

2.1.2 提高電力物資周轉(zhuǎn)效率

電力物資周轉(zhuǎn)效率指的是在一段時(shí)間內(nèi)，某項(xiàng)物資庫(kù)存周轉(zhuǎn)的速度，可通過(guò)式(10)計(jì)算得到：

(10)

通過(guò)對(duì)電力物資的合理管理以及庫(kù)存統(tǒng)計(jì)，及時(shí)了解各類物資庫(kù)存信息，避免因庫(kù)存過(guò)多導(dǎo)致物資積壓，出現(xiàn)報(bào)廢的情況。

2.2 常設(shè)庫(kù)存統(tǒng)計(jì)方法

在常設(shè)庫(kù)存中，將電力物資分為常用物資和應(yīng)急物資兩類。常用物資就是施工中常用到的材料，出入庫(kù)較為頻繁，對(duì)于此類物資應(yīng)隨時(shí)記錄庫(kù)存量，并且做好相應(yīng)的周轉(zhuǎn)工作，提高庫(kù)存周轉(zhuǎn)率。應(yīng)在出入庫(kù)時(shí)記錄清楚數(shù)量以及庫(kù)存數(shù)量并定期進(jìn)行核對(duì)，按照施工需求及時(shí)調(diào)整庫(kù)存；應(yīng)急物資也就是搶修、搶險(xiǎn)類物資，這類物資的需求情況前期很難預(yù)測(cè)到，考慮到倉(cāng)庫(kù)的維護(hù)成本，通常不會(huì)有大量庫(kù)存。所以在對(duì)其進(jìn)行庫(kù)存統(tǒng)計(jì)和管理時(shí)，應(yīng)考慮到缺貨損失與庫(kù)存成本之間的關(guān)系，在確保施工搶險(xiǎn)工作正常進(jìn)行的前提下，做好庫(kù)存數(shù)量的安排，合理、有計(jì)劃地進(jìn)行采購(gòu)。

2.2.1 常用物資庫(kù)存數(shù)量確定方法

常用物資在電網(wǎng)建設(shè)中定期或不定期都會(huì)進(jìn)行更換，使用需求很難掌握，為了使電力工程有序進(jìn)行，確保各類物資供應(yīng)到位，本文采用了概率累計(jì)法來(lái)確定常用物資的庫(kù)存數(shù)量，設(shè)置一個(gè)最低需求量，以維持電網(wǎng)工程的正常運(yùn)行。

2.2.2 應(yīng)急物資庫(kù)存確定方法

電力工程施工環(huán)境復(fù)雜且不確定，對(duì)于物資的損耗也較大。一旦出現(xiàn)緊急情況，必須及時(shí)采取措施將損失降到最低。但是，緊急情況的出現(xiàn)也具有很大的隨機(jī)性，再加上應(yīng)急物資的制備時(shí)間較長(zhǎng)、成本較高，一定周期內(nèi)只能訂貨一次，如果沒(méi)有到期物資已經(jīng)用完不能補(bǔ)充訂貨；如果沒(méi)有出現(xiàn)緊急情況，物資沒(méi)有用掉，這個(gè)周期內(nèi)也不能再訂貨。所以，對(duì)于應(yīng)急物資的庫(kù)存數(shù)量確定有一定難度。

本文對(duì)損失期望值最小的庫(kù)存?zhèn)浼?shù)量Q進(jìn)行計(jì)算，如式(11)所示：

(11)

式中：P(r)為某個(gè)設(shè)備損壞需要r個(gè)庫(kù)存?zhèn)浼母怕手担籒為損益轉(zhuǎn)折概率值。

(12)

式中：l為邊際收益；h為邊際損失。

假設(shè)某個(gè)電力物資倉(cāng)庫(kù)因某個(gè)設(shè)備的損壞導(dǎo)致20處電網(wǎng)施工項(xiàng)目被迫停止，該設(shè)備的價(jià)格為500元，停工損失為10 000元。通過(guò)統(tǒng)計(jì)資料計(jì)算，20處電網(wǎng)項(xiàng)目需要更換r個(gè)庫(kù)存?zhèn)浼母怕嗜绫?所示。

表3 更換r個(gè)庫(kù)存?zhèn)浼母怕蔖(r)

在保證損失期望值最小的前提下，確定該設(shè)備備件庫(kù)存數(shù)量的方法如下：

(1)當(dāng)電網(wǎng)出現(xiàn)緊急情況時(shí)，可通過(guò)更換設(shè)備備件避免損失10 000元，所以可得到邊際收益為l=10 000-500=9 500元。

當(dāng)設(shè)備備件庫(kù)存數(shù)量過(guò)多時(shí)，多采購(gòu)一個(gè)備件就損失500元，所以可得到邊際損失h=500元。損益轉(zhuǎn)折概率值可通過(guò)計(jì)算得到，為0.95。

(2)根據(jù)表3計(jì)算得到設(shè)備備件的累計(jì)需求概率值為

(13)

因此可得Q=8，即當(dāng)備件數(shù)量為8時(shí)，可將損失期望值降到最低。

3 仿真實(shí)驗(yàn)

為驗(yàn)證本文方法在統(tǒng)計(jì)電力物資庫(kù)存時(shí)是否合理有效，對(duì)其進(jìn)行殘差檢驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)在Windows2010系統(tǒng)上實(shí)現(xiàn)，以Microsoft Visual sTUDIO2008作為開(kāi)發(fā)平臺(tái)。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來(lái)自某電網(wǎng)改造工程配套的電力物資存儲(chǔ)倉(cāng)庫(kù)。實(shí)驗(yàn)過(guò)程如下所示：

殘差：

(14)

相對(duì)殘差：

(15)

(2)分別進(jìn)行驗(yàn)差檢驗(yàn)。

x(0)的均值：

(16)

x(0)的方差：

(17)

殘差的均值：

(18)

殘差的方差：

(19)

(3)計(jì)算后驗(yàn)差比值和小誤差概率值。

后驗(yàn)差比值：

(20)

小誤差概率值為

(21)

(4)統(tǒng)計(jì)結(jié)果精度等級(jí)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)如表4所示。

表4 統(tǒng)計(jì)結(jié)果精度等級(jí)劃分

根據(jù)上述殘差檢驗(yàn)方法，對(duì)本文方法統(tǒng)計(jì)的電力物資數(shù)量進(jìn)行檢驗(yàn)，所得結(jié)果如表5所示。

表5 本文方法殘差檢驗(yàn)結(jié)果

4 結(jié) 論

針對(duì)傳統(tǒng)方法在統(tǒng)計(jì)電力物資庫(kù)存時(shí)，常常與實(shí)際庫(kù)存數(shù)量相差較大，為此，本文在遺傳LM算法的基礎(chǔ)上，提出一種電力物資自動(dòng)化統(tǒng)計(jì)方法。根據(jù)電力物資的出入庫(kù)頻率和重要程度，將其分為基建物資和常設(shè)物資兩種，常設(shè)物資又包括常用物資和應(yīng)急物資，分別對(duì)其采取不同方式的統(tǒng)計(jì)方法。仿真實(shí)驗(yàn)中，對(duì)所提方法進(jìn)行殘差驗(yàn)證，結(jié)果表明，所提方法具有較高的統(tǒng)計(jì)精度。