简介：近年来，随着国家电网公司加快推进“新基础设施”，电力工程建设规模不断扩大，对工程材料的需求不断增加。电力工程材料需求预测的准确性是保证电力工程质量和效率的关键。随着国家电网公司对电力工程建设的日益重视，电力工程材料需求预测方法逐渐从传统的经验预测发展为智能预测。目前，电力工程材料需求的预测方法主要包括传统的时间序列分析法、指数平滑法、回归分析法等。但这些传统的预测方法有一定的局限性，如指数平滑计算复杂，回归分析方法建模精度低，难以准确预测电力工程材料的需求。此外，由于传统材料需求的影响因素相对单一，难以满足现代电力工程对材料需求多样性的要求。因此，为了进一步提高电力工程材料需求预测的准确性，本文根据数据空间理论分析挖掘电力工程材料需求的影响因素，结合历史数据和行业数据构建多因素协作的智能预测模型。
1.电力工程材料预测
电力工程材料预测是指在未来某一时刻预测电力工程材料的数量和质量，是材料需求预测的一种特殊形式，也是电力工程材料采购、使用和库存管理的重要依据。目前，国内外电力工程材料预测研究主要包括：王春霞通过分析影响材料需求因素，建立了电力工程材料需求影响因素集，分类了电力工程材料需求影响因素；邓勇分析了影响电力工程材料需求的主要因素，提出了基于灰色预测模型和BP神经网络模型的电力工程材料需求预测方法；赵燕玲等基于灰色预测模型，提出了基于马尔科夫链模型的电力工程材料需求预测方法；张凯等采用时间序列分析方法预测电力工程材料需求。
1.1预测目标
电力工程材料需求预测的目标主要包括两个方面：一是确定未来某一时刻电力工程材料的数量和质量；二是确定未来某一时刻对电力工程材料的需求，并将其转化为相应的采购、使用和库存管理策略。在实际操作过程中，根据电力工程材料采购、使用和库存管理的具体情况，通常采用线性回归、时间序列分析等预测方法，以获得相应的预测结果。但由于电力工程材料预测数据的复杂性、不确定性和多变性，电力工程材料预测结果与实际需求不一致、预测精度低、预测成本高，严重制约了电力工程材料管理水平的提高。
1.2预测方法
电力工程材料需求预测是一种特殊的预测，通常结合历史数据和当前数据进行预测。这种方法是根据历史数据计算未来的需求。目前常用的预测方法主要有时间序列分析法、灰色预测模型和神经网络，其中灰色预测模型和神经网络是两种常用的预测方法，由两种不同的数学模型描述和解释数据序列。时间序列分析法是根据过去的历史数据分析未来的变化。它是一种基于历史数据的时间序列分析方法，具有很强的适应性和可扩展性。灰色预测模型是一种基于灰色系统理论的预测模型，具有良好的准确性和可靠性。
2.建立数据空间
要建立数据空间，首先要建立电力工程材料需求的数据模型。建立模型需要收集大量的历史工程材料需求数据，但在实践中，这些数据并不能反映实际的材料需求，如缺乏与电网建设相关的指标。因此，有必要根据实际需要建立基于历史数据的工程材料需求模型。其中，表示未来工程材料需求值；表示当前工程材料需求；表示满足预测结果所需的当前工程材料需求；表示满足预测结果所需的历史时刻的工程材料需求；表示满足预测结果所需的历史时刻与当前时刻的差异；表示差异值对应的权重。
2.1数据采集
数据采集是建立电力工程材料需求模型的基础。数据采集可以通过两种方式实现，一种是通过业务系统报告，另一种是通过日常工作中的工程材料需求分类帐进行收集。业务系统报告的数据主要是与业务相关的工程材料需求信息，如项目名称、材料名称、项目地点等基本信息。日常工作中收集的数据主要是指工程材料需求分类帐中的信息，如工程名称、项目地点、材料名称等。在数据采集过程中，需要考虑各数据源的独立性和所使用的数据库系统之间的兼容性，以确保数据采集过程不会干扰其他系统。本研究采用ERP系统和供应链系统，通过数据接口实现两个系统之间的数据共享，确保数据采集过程不会影响其他系统。
2.2数据清洗
在建立数据模型时，首先需要清理历史数据，以确保建立的数据空间的有效性和准确性。对于电力工程材料的需求预测，由于历史数据中存在一定的缺失值、异常值和错误值，因此需要对数据进行清理。对于缺失值，可以手动弥补，通过数值处理可以消除异常值。对于异常值，需要根据电力工程材料需求的特点进行处理。对于数值处理，可以通过平均值、标准差、最大值和最小值来消除异常值；数值处理后异常值对应的数值和取值范围可以通过数值处理中的归一化、取值域范围和最大取值域来确定。对于错误值，可以通过人工检查和数值处理来处理。
2.3数据预处理
数据清理和数据缺失补齐。根据时间对历史时刻工程材料的需求进行分类，然后根据时间序列中的异常点进行检测和修复，提高数据质量。对于缺失值，由于工程材料需求波动较大，为了满足模型的需求，需要填充缺失值。数据填充一般采用自然补充法。当工程材料需求不符合预测结果时，可通过调整工程材料需求和预测时间来确定工程材料需求是否符合预测结果所需的当前时刻。数据转换。对于历史时刻与当前时刻的差异，根据工程材料需求的历史数据和历史时刻的特点，可以采用归一化的方法进行转换，消除时间序列中的异常点，使数据更符合实际情况。
3.数据预处理
通过大数据平台清理电力工程材料的历史数据，处理缺失值、重复值和异常值，利用数据空间技术标准化原始数据，提高预测精度。首先处理电力工程材料的历史数据，根据已知的工程材料历史需求数据得到预测需求曲线，标准化电力工程材料的历史数据，满足可计算要求，最后将处理后的数据应用于下一次预测。
结束语：
通过分析电力工程材料需求的影响因素，利用数据空间理论构建电力工程材料需求预测模型，通过实验验证模型的有效性和实用性。在今后的工作中，我们将继续进行深入的研究和实践探索，进一步完善电力工程材料需求预测体系，实现对电力工程材料的有效预测。
