电力企业物资供应链风险预警模型

电力企业物资供应链风险预警模型
杨博焜　周　瑞
（国网湖北省电力有限公司神农架供电公司）
摘　要：电力企业为了确保配送物资的供应链的稳定运行，可以采用风险预警模型和优化方法。

风险预警模型使用风险评估算法和神经网络来连接原理，从而建立一个高效的风险检测流程。

这样可以提高配电网的稳定运行，并且保证其有效性和合理性。

实验证明，采用这种方法能够有效地减少风险并优化物资配送。

关键词：电力物资；供应链；风险预警；稳定运行
0　引言
电网作为社会经济发展的基础，承担着电力供应的重要任务。

为了确保电网设备的安全和质量，相关部门出台了一系列措施，以建设质量强国为国家战略。

电网公司深化并网物资质量控制，保证电力供应的安全运行和社会经济的健康发展。

国家电网公司建立了三级物资质量检测中心，加强检测能力的建设，同时在省级层面进行检查和测试工作，以提高设备的质量水平和网格物资质量评价的准确性。

1　技术方法分析
电力企业物资供应链风险预警模型是一种通过收集并分析相关数据，利用模型建立来预测和评估电力企业物资供应链中潜在风险的工具。

该模型可以帮助电力企业发现潜在风险，及早采取措施来减轻风险影响，确保供应链的稳定运营。

第一，数据收集和整理：电力企业应首先收集相关数据，包括供应商信息、采购数据、库存情况、交付时间等，并对这些数据进行整理和存储。

数据可以通过企业内部系统、供应商提供的信息以及交易记录来获取。

第二，风险指标定义：根据电力企业物资供应链的特点和需求，确定合适的风险指标。

常见的风险指标包括供应商可靠性指标（如供应商的信誉评级、历史交货准时率等）、物资交付及时性指标（如物资缺货率、延迟交货次数等）、库存周转率指标（如库存周转率的高低等）等。

第三，数据分析和建模：通过统计分析、数据挖掘和机器学习等方法，对收集到的数据进行分析和建模，寻找风险指标与风险事件之间的关联。

可以使用时序分析、回归分析等方法，构建预测模型。

第四，应对策略和措施：根据风险预警结果，制定相应的应对策略和措施。

可以考虑寻找备用供应商、增加库存、调整采购计划等来降低潜在风险的影响。

同时，要与供应商保持良好的沟通和合作，建立紧密的合作关系，以应对突发事件。

第五，监控和反馈：建立监控机制，对风险指标的变化进行实时跟踪和监测，及时发现和应对风险。

同时，对应对策略和措施的有效性进行评估和反馈，不断改进和优化模型。

通过不断的监控和反馈，形成一个循环，确保预警模型的准确性和有效性。

2　预警模型分析
2.1　风险评估算法
在当前的配电网下，电力企业配电网物资供应链风险预警系统中安全隐患的具体分析是提前预测电网在运行过程中可能发生故障的程度，即异常停电的概率和意外停电的概率，停电造成经济损失的概率与停电的乘积为风险值［3-5］。

用于评估故障引起的停电的风险模型的结构公式如下：
f=k()
q×c（1）式中，f代表电力企业配电网的停电风险；k表示供应链风险的模型函数。

q表示失败的概率。

假设控制器包含h个负载点，并且每个负载点的故障导致
停电的概率为q
1
、q
2
、……q
h
，则控制器断电的概率
为q=1-（1-q
1
）（1-q
2
）……（1-q
h
）。

c表示故障造成
的损失。

这部分损失由两部分组成，即客户损失c
1和企业损失c
2。

客户停电造成的人身损失包括停电持续时间和停电后维修停电次数造成的损失。

有效预警的前提是首先发现电流，确保电流的
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及时性。

为了根据风险指标进行合理的计算，提出了一种以谐波检测为核心的联动预警方法。

结合神经元模型设置的输入向量如下公式所示：
W ()u =()c 1-c 2[]sin λu ，cos λu ，⋅⋅⋅cos n λu （2）
式中，由于连接权重被表示，神经元的净输入值可以如下获得：
g (u )=W ()
u ∑i =1
n +1I
m
λi ()u -E m ϕ()
u （3）
式中，由于ϕ表示神经阈值，因此获得的神经元输出值为：
j ()u =f []
g ()u （4）
式中，f （u ）为激活函数；是使用最小学习算法来调整神经元的连接权重。

2.2　风险检测
电网物资供应链风险预警系统是在调控一体化的条件下进行的。

主要由数据采集层、数据分析层、计算层和风险预警层组成，通过集成调度运行与信息通信形成设计平台，实现对电网信号的统一管理。

为了有效分析海量电网信号，有必要在故障发生前进行定位和预警，从而全面提高电网信息运行的整体水平。

电力企业配电网物资供应链风险预警系统主要由四个层次组成，即预警应用层、数据分析层、计算层和数据采集层。

多位集成结构为配电网的运行提供了多重保障。

故障发生前的预测和保护可以降低损失程度，有助于提高配电网系统的整体运行水平。

供应链风险预警是通过对分销网络状态的判断和估计来实现的。

阈值警告是设置一个固定的阈值警告值，通过当前值来衡量监控数据是否符合警告条件。

如果达到警告值，将执行风险警告。

快速变化警告是对监测到的电源数据变化的早期警告。

变化过大或过小都属于异常变化，此时会发出预警。

趋势预警是研究电路的趋势和趋势，预测其之后的变化规律是否在可控范围内，超出范围则需要预警。

顾名思义，评估和预警是通过评估配电网中是否存在风险来实现的。

关联预警是指对串联相关电路的整体预警。

一个电路的问题可能意味着其他电路也有同样的问题，因此需要早期预警。

2.3　风险预警实现
为了测试和证明风险预警在物资供应链中的实现，模拟了风险预警场景。

动量、能量和质量守恒定律的内容假设风险预警质量、动量和能量的模拟参数分别为u 、v 、w 。

结合各守恒定律方程，可以计
算出风险预警情况。

风险预警站点的严重程度如下公式所示。

f ()n =λi ()
u +1∑ϕ()u +1éëêêùû
úú
βq ()x 2au +βq ()y 2av +βq ()z 2aw （5）
式中，当风险警告发生时，假设烟雾流体用a 表
示，烟雾压力用β，q 表示风险警告危险烟雾分子。

在危险烟雾分子的粘度为j 的前提下，可以计算出相关的模拟参数。

基于质量、动量和能量参数，将标准风险发生级别从高到低分别设置为Ⅲ、Ⅱ和Ⅰ，并详细记录了模拟实验获得的相关数据参数。

如果将连接权重调整到合理的值，则电流可以更好地从电路中流出。

然而，由于无法确保每个时间段的电流大小一致，因此供应链上存在一定的限制，以避免电流过大或过小导致故障。

在供应链的整个运作过程中，不同时间段对应的电流是不同的。

3　实验分析
为了保证实验结果的真实性和有效性，实验过程中应选择两台配置和型号相同的设备，然后在设备上安装传统的风险预警系统和本文中的风险预警体系。

通过记录本文中传统预警系统和预警系统的安全风险因素，结果如表2所示。

表2　精度对比
其中，“0”表示错误预警，“1”表示正确预警，对比图表中的安全风险系数可以看出，本文所涉及的电力企业配电网物资供应链风险预警系统在准确检测方面达到了理想水平。

一个合理高效的电网故障预警系统可以实现系统的稳定运行，而不会产生过大的消耗。

因此，分析不同系统的能耗有助于分析系统的内部性能。

从CPU 消耗、内存消耗和功耗角度，分别比较了两款使用不同风险预警系统的手机的消耗情况，得到的结果如图1所示。

图1　CPU
消耗
图2　内存消耗
电网事故的主要原因之一是供电稳定性差。

本文中的风险预警系统与传统风险预警系统的稳定性比较
图如下。

图3
　物资供应链预警系统
图4　传统预警系统
从以上两个趋势线图可以看出，本文所提到的风险预警系统具有较好的稳定性，能够更好地实现电网供应链的风险预警，确保供应链的安全稳定运行。

4　结束语
为了确保千家万户的利益，安全可靠的电力供应至关重要。

停电不仅给居民生活造成不便，也对电力企业和配电网带来巨大压力。

为了保障电力供应的稳定，建立完善的风险预警机制和全方位监测预警是必不可少的。

只有及时发现和解决潜在的电网事故，才能避免不可估量的损失。

这也是社会关注的焦点之一。

但是，需要注意的是，电力供应的安全与可靠性并非一蹴而就，还需要解决物资供应链的问题。

只有确保供应链畅通无阻，才能推动电力行业的发展，并为未来带来更好的发展前景。

参考文献
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（收稿日期：2023-10-12）
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