大数据在电力行业的应用案例100讲(二十)-数字化场景应用电力计量器具需求分析

本文分析了电力计量器具需求管理的现状和痛点,提出了打造"计量器具需求占卜师",利用大数据和时间序列预测模型(如ARIMA、LSTM)来提升需求预测准确性,减少人力资源投入,降低库存和配送成本。通过批量安装类和零星安装类的预测方法,优化了需求管理流程,以实现电力行业的数字化转型。

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导语

电能表、采集终端等电力计量器具采购供应是批量新装、计量装置故障等工程的前置工作,如何做好需求管理和处理好计量器具供应问题影响着现场工程的顺利开展。

针对目前电力公司计量器具需求量统计基本是依赖人工报送、人工汇总的方式,易造成计量器具采购、配送和仓储成本增加的现状,本文提出打造计量器具需求占卜师,基于历史的业扩工单数、库存数以及实际需求量等时间序列数据,构建预测模型,进行未来计量器具需求量预测,改变原来依靠人工汇总报送需求量的传统模式,提升计量器具需求量预测的准确性。

电力计量器具需求管理现状描述和痛点分析

电力计量器具采购前,当前典型的做法是通过需求管理业务,实现计量器具需求量测算。基于各级供电单位工程建设、设备运维等业务信息,由省计量中心牵头组织需求收集,依赖人工报送、人工汇总的方式,进行设备需求县、地市、省等多层级收集,并编制需求计划。

本阶段的需求数量,作为采购、检定、配送等后续业务的重要依据。由于目前需求管理主要依赖人工经验开展,存在以下问题和痛点。

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