面向电力物联网的智慧供应链自适应运营决策方法

    公开(公告)号:CN114611737A

    公开(公告)日:2022-06-10

    申请号:CN202011416213.4

    申请日:2020-12-07

    摘要: 一种面向电力物联网的智慧供应链自适应运营决策方法,属数据处理领域。运用大数据和人工智能技术,结合机器学习,构建全流程智能自适应策略;建立策略执行情况统计、分析与监控,及时发现异常,进而控制策略执行偏差,构建全层级运营监控预警决策机制:形成基于大数据和人工智能技术下的智慧供应链自适应运营模式,通过具有自适应特点的机制将各类要素整合起来,发挥快速协同效应,提高内外部资源统筹能力,促进物资管理主动服务水平的提升。其通过构建集约化全环节管理策略集合和动态匹配库,将各类要素整合起来,发挥快速协同效应,提高内外部资源统筹能力,促进物资管理主动服务水平的提升。可广泛用于电网物资供应链的自适应式运营管理领域。

    一种基于大数据技术的电力物料清册多维标签优化方法

    公开(公告)号:CN114595856A

    公开(公告)日:2022-06-07

    申请号:CN202011385475.9

    申请日:2020-12-07

    IPC分类号: G06Q10/04 G06Q10/08 G06Q50/06

    摘要: 一种基于大数据技术的电力物料清册多维标签优化方法,属数据处理领域。根据低压业扩工程历史实际发生物资使用情况,与当前协议库存目录、物资供货清册、库供目录对比分析结果,对物资供货清册进行梳理;通过把历史物资采购数据从提报数量、提报次数、提报时间和提报项目数量单位四个维度建立物料评价体系来进行分析,了解包含在数据中的信息和内涵,降低出现错误解释的可能性;通过研究历史物资采购数据在提报情况、小类占比及物料唯一性等多标签,提出物料“剔除”、“保留”、“待定”的梳理建议,提升物料评价体系的科学准确性。实施后可提高物资通用互换性,提升低压业扩工程物资供应保障能力。可广泛用于电力物料清册多维标签的优化领域。

    一种基于电力电缆生产制造的碳足迹监控方法及系统

    公开(公告)号:CN116468201B

    公开(公告)日:2023-12-22

    申请号:CN202310438792.X

    申请日:2023-04-23

    摘要: 本发明公开了一种基于电力电缆生产制造的碳足迹监控方法及系统,涉及碳足迹监控技术领域,包括:判断生产区域内的安全性,降低生产区域内的碳浓度;建立电缆生产碳碳足迹数据集并获取碳排价值影响系数Txs,评价碳足迹带来的负面影响;依据碳在活动区域的聚集状态确定异常区域;获取异常区域内的碳排超量影响系数Qxs及碳足迹影响系数Cxs,对电缆生产的碳排放的负面影响进行评价,基于其变化进行预测并获取相应的预测值,依据碳足迹影响系数Cxs的变化及其预期值,对电缆生产进行调整或者预警。通过形成碳足迹影响系数Cxs,并对其变化进行判断,对电缆的生产策略形成指导作用,可以用于引导用户采取更加合理的生产策略,更有效地减少的碳足迹。

    一种基于电力电缆生产制造的碳足迹监控方法及系统

    公开(公告)号:CN116468201A

    公开(公告)日:2023-07-21

    申请号:CN202310438792.X

    申请日:2023-04-23

    摘要: 本发明公开了一种基于电力电缆生产制造的碳足迹监控方法及系统,涉及碳足迹监控技术领域,包括:判断生产区域内的安全性,降低生产区域内的碳浓度;建立电缆生产碳碳足迹数据集并获取碳排价值影响系数Txs,评价碳足迹带来的负面影响;依据碳在活动区域的聚集状态确定异常区域;获取异常区域内的碳排超量影响系数Qxs及碳足迹影响系数Cxs,对电缆生产的碳排放的负面影响进行评价,基于其变化进行预测并获取相应的预测值,依据碳足迹影响系数Cxs的变化及其预期值,对电缆生产进行调整或者预警。通过形成碳足迹影响系数Cxs,并对其变化进行判断,对电缆的生产策略形成指导作用,可以用于引导用户采取更加合理的生产策略,更有效地减少的碳足迹。

    一种用于电网物资管理的供应链导期优化方法和系统

    公开(公告)号:CN115587764A

    公开(公告)日:2023-01-10

    申请号:CN202110690379.3

    申请日:2021-06-22

    IPC分类号: G06Q10/08 G06Q10/06

    摘要: 本发明涉及一种用于电网物资管理的供应链导期优化方法和系统,方法包括:获取电网物资供应链中各类型的数据,并对数据进行预处理;将电网物资供应链划分为多个供应链环节,基于预设的与导期相关性最大的影响因素,计算在不同的影响因素条件下,各个供应链环节的实际作业平均时间,将该实际作业平均时间与对应的标准作业时间对比,计算差异度,根据预设的差异度阈值区间,判断对各供应链环节是否需要进行导期优化;基于脊回归算法建立回归算法模型,通过历史数据训练获取与导期相关性最大的影响因素。与现有技术相比,本发明对供应链各环节的导期和总导期提出了合理化的建议,提升了供应链整体管理的可视性与响应速度。