楊婷婷　張晨　雷政　張雨晴

摘 要：提高采購準確性，降低采購成本是電網(wǎng)企業(yè)發(fā)展的必然趨勢?；趪译娋W(wǎng)重慶分公司2014-2018年的采購數(shù)據(jù)為研究樣本，以農(nóng)網(wǎng)樓層線夾為例，依據(jù)指數(shù)平滑法構建模型對2018年采購數(shù)據(jù)進行預測。指數(shù)平滑方法可以為電網(wǎng)企業(yè)未來物資采購提供必要的參考，有效提升電網(wǎng)物資采購管理效率。

關鍵詞：物資采購;指數(shù)平滑;樓層線夾

中圖分類號：F25 文獻標識碼：Adoi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2020.02.019

0 引言

改革開放以來，電力行業(yè)是推動我國經(jīng)濟高速發(fā)展的重要支柱。隨著我國經(jīng)濟體量的不斷擴大，以及人民生活質(zhì)量的普遍提高，電力供應的需求也在日益增長。與此同時，傳統(tǒng)電力設備的老化，以及技術更新?lián)Q代而引發(fā)的新老設備更替和電網(wǎng)改造，導致新型電力系統(tǒng)的設備需求日益增大。另外，國家電網(wǎng)作為國民經(jīng)濟發(fā)展的支柱產(chǎn)業(yè)，企業(yè)在各年度投資項目和物資需求會隨著國家經(jīng)濟和產(chǎn)業(yè)政策布局的變化而不斷進行調(diào)整，加之電力物資需求還會受到企業(yè)綜合計劃、項目投資變化、工程進度、市場需求變化等諸多因素影響，使得物資需求預測及采購成為困擾物資采購部門相關工作的難點。

現(xiàn)階段，國家電網(wǎng)對物資需求預測管理相對粗放，主要依賴需求單位主觀經(jīng)驗和人為判斷，缺少精確的預測手段和信息化工具，導致采購回的物資出現(xiàn)“供不應求”和“滯銷積壓”兩極分化現(xiàn)象：一方面，電網(wǎng)企業(yè)重復采購“供不應求”物資，采購成本大幅增加;另一方面，電網(wǎng)企業(yè)無法及時消耗“滯銷積壓”物資，供應商資金滯壓，對企業(yè)品牌形象造成負面影響。因此，基于物資采購歷史數(shù)據(jù)，利用先進的統(tǒng)計理論與預測方法，科學預測物資需求，為物資采購提供科學依據(jù)與數(shù)據(jù)支撐具有重要的實踐價值。為探索統(tǒng)計理論及預測方法在國家電網(wǎng)物資采購預測中的效果，本文以農(nóng)網(wǎng)樓層線夾為例，利用2014-2017年的歷史數(shù)據(jù)，運用指數(shù)平滑法預測2018年的數(shù)據(jù)，并通過與2018年的實際數(shù)據(jù)相比較，驗證模型的預測效果，以期為進一步調(diào)整和完善未來的物資采購需求方法，提高物資需求預測精確度提供參考。

1 物資需求基本情況分析

國家電網(wǎng)重慶分公司每年投資項目物資需求品類多達70種以上，如果進一步按產(chǎn)品明細分類核算，數(shù)量則多達300種以上。圖1是選取了部分物資品類在2014—2018年期間的需求情況，分別報告了這部分物資品類需求數(shù)量在2014—2018年期間的最大值、最小值和平均值。可以發(fā)現(xiàn)電能表在樣本觀測期間的需求數(shù)量波動幅度非常大，最大值為61200萬元，而最小值只有222萬元，最大值比最小值高出近300倍;而與此同時，10KV互感器、控制電纜和低壓電流互感器等物資在樣本觀測期間平均值、最大值和最小值均非常接近，表明這類物資在不同年度的實際需求數(shù)量較為穩(wěn)定，降低了物資需求預測的難度。但是，類似于電能表波動幅度的物資品類，由于不同年度對物資的實際需求數(shù)量差異巨大，導致僅依靠歷史數(shù)據(jù)或工作經(jīng)驗對下一年度的實際物資需求進行預測非常困難。

2 預測方法與結果分析

2.1 數(shù)據(jù)來源

本文所使用的數(shù)據(jù)來自于國網(wǎng)重慶市電力公司統(tǒng)計的農(nóng)網(wǎng)樓層線夾在2014-2018年期間實際使用的數(shù)量。

2.2 研究方法

本文采用指數(shù)平滑法，根據(jù)2014-2017年的農(nóng)網(wǎng)樓層線夾的實際使用量對2018年的需求作出預測，并與2018年的實際數(shù)據(jù)進行比較，以檢驗指數(shù)平滑法是否適用于農(nóng)網(wǎng)樓層線夾的需求預測。指數(shù)平滑法是通過計算指數(shù)平滑值，從預測對象既往的時間序列數(shù)據(jù)進行加權平均，從而預測本期數(shù)值的一種方法。其原理是任一期的指數(shù)平滑值都是本期實際觀測值與前一期指數(shù)平滑值的加權平滑。

表1報告對α分別取值0.1、0.5和0.9，農(nóng)網(wǎng)樓層線夾在2018年的實際使用和需求預測數(shù)據(jù)，我們用[（實際值-預測值）/預測值] * 100%來度量模型的預測偏差，可以發(fā)現(xiàn)當α取值為0.5時，指數(shù)平滑模型對應的預測值為4887，與實際值5449之間的差異為-10.31%，預測效果最為理想。

3 研究結論及局限

在新一輪電力改革的背景下，提高電網(wǎng)物資需求預測精確度，降低工程項目物資資金結余率是國家電網(wǎng)物資采購的必然趨勢。本文結合電力行業(yè)及投資項目需求的特點，選取農(nóng)網(wǎng)樓層線夾作為研究對象，運用指數(shù)平滑方法構建預測模型，重點考察2018年農(nóng)網(wǎng)樓層線夾的實際需求與預測值之間的誤差，以檢驗模型預測的準確度。本文的研究方法及使用的預測模型能夠大幅提高現(xiàn)有條件下物資采購預測的精確程度，對降低工程項目物資資金結余具有重要的參考價值。

本文仍存在以下研究局限：

第一，本文在模型實際預測中我們僅使用了2014年至2017年的數(shù)據(jù)。由于數(shù)據(jù)年限較短，會對預測的精確度造成一定的影響，在未來隨著數(shù)據(jù)累計量的增加，預測效果可能會更為理想。

第二，現(xiàn)有預測方法及模型設計并未考慮電力行業(yè)設備更新和技術改造的周期性。傳統(tǒng)電力設備的老化，以及技術更新?lián)Q代而引發(fā)的新老設備更替和電網(wǎng)改造具有一定的周期性，在現(xiàn)有數(shù)據(jù)結構下，我們還無法有效觀察到投資項目的周期性變動，隨著時間的推移，將周期性變動加入預測模型，在一定程度也可以改善模型的預測效果。

第三，電力行業(yè)的特殊性導致各類投資項目缺少標準化的物資需求。由于電網(wǎng)項目投資不僅需要關注經(jīng)濟社會發(fā)展對電力的需求，還需要考慮電網(wǎng)項目施工過程中可能面臨的困難，特別是不同地形條件對項目施工進度和物資需求數(shù)量存在巨大差異，導致在項目施工前，沒辦法準確預測物資的可能需求量。在綜合考慮城市特征、地形地貌和投資項目類型的基礎上，如果能將電網(wǎng)施工項目所在地或投資項目類型設定標準化的成本物資需求，那么對項目實際物資的需求預測精度將會得到進一步提升。

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