一种基于供应链数据的电力金具价格预测方法

技术领域

本发明涉及电力物资技术领域，尤其是指一种基于供应链数据的电力金具价格预测方法。

背景技术

电网物资采购价格的高低是决定电网建设成本的重要因素,所以在物资采购环节的成本管理在整个电网企业的经营中起到了非常关键的作用。通过对采购的电网物资价格进行更精准的控制和优化可进一步减低电网的建设成本,从而提高企业的经济效益。在目前的电网物资的采购过程中，为了进一步优化电网物资价格的精准控制，对于电力电缆、架空线、电力电缆、架空线、钢管杆、铁塔等电力物资，探索其履约价格与当前原材料价格的之间的联动机制，实现电力物资价格的优化控制。但在实际的物资履约阶段，配网金具类物资并未执行价格联动机制。虽然相比于电缆、架空线、钢管杆、铁塔等物资，配网金具类物资的成本低，受原材料价格的影响不显著，但近年来原料市场价格波动巨大，若不基于原料价格的波动对配网金具类物资的价格进行预测并进行价格的相应调整，很容易因原料市场的价格波动引起金具履约价格与当前市场价格匹配度不高的问题出现，导致供应商不愿意履约等不良行为产生，影响电网运行物资保障。

发明内容

本发明的目的是克服现有技术中的缺点，提供一种基于供应链数据的电力金具价格预测方法，能够先对主材价格趋势进行预测，再结合主材价格趋势、价格联动系数和价格联动系数来对电力金具的价格进行预测，能够解决现有的针对配网金具类物资进行电力物资价格优化控制过程中未执行价格联动机制，金具履约价格可能与当前市场价格匹配度不高，影响电网运行物资保障的问题，能够基于原料价格的波动对电力金具的价格进行准确预测，从而为后续电力金具的价格优化控制提供可靠的数据支持。

本发明的目的是通过下述技术方案予以实现：

一种基于供应链数据的电力金具价格预测方法，包括，

获取电力金具主材价格的波动情况，基于电力金具主材价格的波动情况选取进行价格预测的电力金具；

确定选择的进行价格预测的电力金具和对应主材价格的价格联动系数；

利用ELMAN神经网络算法构建主材价格趋势预测模型，确定每种电力金具的主材价格趋势；

基于每种电力金具的主材价格趋势结合价格联动方程以及价格联动系数对电力金具的价格进行预测。

进一步的，所述利用ELMAN神经网络算法构建主材价格趋势预测模型，确定每种电力金具的主材价格趋势，包括，提取历史主材价格数据，对历史主材价格数据进行归一化处理，将归一化后的历史主材价格数据随机划分为训练数据和预测数据，初始化主材价格趋势预测模型并设定训练参数，基于训练数据对主材价格趋势预测模型进行训练，并基于预测数据对主材价格趋势预测模型进行验证，获取每种电力金具的主材价格趋势。

进一步的，所述基于每种电力金具的主材价格趋势结合价格联动方程以及价格联动系数对电力金具的价格进行预测，包括，基于当前供应链数据确定履约时间段，获取确定的履约时间段内每种电力金具的主材价格预测结果，同时从当前供应链数据中提取每种电力金具的中标价格，将每种电力金具的主材价格预测结果、每种电力金具的中标价格以及对应的价格联动系数输入价格联动方程，获取每种电力金具的履约价的预测值。

进一步的，所述价格联动方程的表达式为：

P＝P

其中，K为价格联动系数，P为电力金具履约价，P

进一步的，所述获取电力金具主材价格的波动情况，基于电力金具主材价格的波动情况选取进行价格预测的电力金具，包括，获取每种电力金具履约前一个月的主材均价和中标时的主材价格，计算履约前一个月的主材均价和中标时的主材价格的差值，并将计算得到差值和中标时的主材价格的比值作为电力金具主材价格的波动幅度，将电力金具主材价格的波动幅度与预设波动值进行比较，若电力金具主材价格的波动幅度小于预设波动值，则采用电力金具的中标单价作为电力金具的价格，若电力金具主材价格的波动幅度大于或等于预设波动值，则筛选出该电力金具进行价格预测。

进一步的，所述确定选择的进行价格预测的电力金具和对应主材价格的价格联动系数，包括，确定选择的进行价格预测的电力金具的基础信息，统计计算选择的进行价格预测的电力金具单个金具主材的实际重量平均值，并将计算得到的实际重量平均值作为进行价格预测的电力金具和对应主材价格的价格联动系数。

进一步的，在基于电力金具主材价格的波动情况选取进行价格预测的电力金具后，还调取选取进行价格预测的每个电力金具的历史供应链数据，通过因素分析法确定选取的每个电力金具的主材价格与对应电力金具价格的关联程度，并基于主材价格与电力金具价格的关联程度获取选取的每个电力金具的主材价格波动对相应的电力金具价格的影响程度，将每个电力金具的主材价格波动对电力金具价格的影响程度与预设阈值进行比较，基于比较结果对选取出的电力金具进行二次筛选，确定最终进行价格预测的电力金具。

本发明的有益效果是：

能够对电力金具主材价格的波动情况进行分析，从而确定需要进行价格预测的电力金具，能够对数据分析的对象进行筛选，降低数据的处理量。在确定进行价格预测的电力金具后，能够对电力金具的价格联动系数进行分析，从而确定主材价格对于电力金具价格的影响，再结合主材价格趋势的预测结果对电力金具的价格进行预测，从而对当前电力金具的价格进行合理性评估，避免出现电力金具的价格与当前市场价格的匹配度不高的情况，保障后续电网运行的物资需求。

附图说明

图1是本发明的一种流程示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明进一步描述。

实施例：

一种基于供应链数据的电力金具价格预测方法，如图1所示，包括，

获取电力金具主材价格的波动情况，基于电力金具主材价格的波动情况选取进行价格预测的电力金具；

确定选择的进行价格预测的电力金具和对应主材价格的价格联动系数；

利用ELMAN神经网络算法构建主材价格趋势预测模型，确定每种电力金具的主材价格趋势；

基于每种电力金具的主材价格趋势结合价格联动方程以及价格联动系数对电力金具的价格进行预测。

电力金具原材料价格的涨跌会影响该电力金具的变动成本，在合同价既定不变的情况下，会使得该电力金具的边际贡献(履约单价-变动成本)发生变化。当主要原材料价格上涨时，变动成本上升，边际贡献下降，会压缩供应商毛利空间，而材料价格下降时，变动成本下降，边际贡献上涨，会使电网企业的利益受损。因此根据电力金具原材料价格的预测来对电力金具的价格进行预测，能够及时根据原材料价格波动调整物资价格，避免出现电力金具的履约价格与当前市场价格的匹配度不高的情况。

所述利用ELMAN神经网络算法构建主材价格趋势预测模型，确定每种电力金具的主材价格趋势，包括，提取历史主材价格数据，对历史主材价格数据进行归一化处理，将归一化后的历史主材价格数据随机划分为训练数据和预测数据，初始化主材价格趋势预测模型并设定训练参数，基于训练数据对主材价格趋势预测模型进行训练，并基于预测数据对主材价格趋势预测模型进行验证，获取每种电力金具的主材价格趋势。

本实施例中采用ELMAN神经网络来实现主材价格趋势的预测，由于期货价格不但说明了当前的供需情况，而且同时显示出未来的供需情况，因此，可通过日度期货数据来提取对应的历史主材价格数据，并采用Mapminmax函数方法来实现数据的归一化处理。

ELMAN神经网络是一种典型的动态递归神经网络，可用来预测材料价格的趋势。其基本公式如下：

y(x)＝g(w

x(k)＝f(w

x

其中，y是m维输出节点神经元向量，x为n维隐藏层节点神经元向量，u为输入节点神经元向量，x

本实施例中在选取隐含层神经元个数时，参照了经验公式

所述基于每种电力金具的主材价格趋势结合价格联动方程以及价格联动系数对电力金具的价格进行预测，包括，基于当前供应链数据确定履约时间段，获取确定的履约时间段内每种电力金具的主材价格预测结果，同时从当前供应链数据中提取每种电力金具的中标价格，将每种电力金具的主材价格预测结果、每种电力金具的中标价格以及对应的价格联动系数输入价格联动方程，获取每种电力金具的履约价的预测值。

所述价格联动方程的表达式为：

P＝P

其中，K为价格联动系数，P为电力金具履约价，P

所述获取电力金具主材价格的波动情况，基于电力金具主材价格的波动情况选取进行价格预测的电力金具，包括，获取每种电力金具履约前一个月的主材均价和中标时的主材价格，计算履约前一个月的主材均价和中标时的主材价格的差值，并将计算得到差值和中标时的主材价格的比值作为电力金具主材价格的波动幅度，将电力金具主材价格的波动幅度与预设波动值进行比较，若电力金具主材价格的波动幅度小于预设波动值，则采用电力金具的中标单价作为电力金具的价格，若电力金具主材价格的波动幅度大于或等于预设波动值，则筛选出该电力金具进行价格预测。

本实施例中设置预设波动值为3％，若计算得到的电力金具主材价格的波动幅度未超过3％，则确定当前电力金具的价格合理，无需进行价格预测，可直接执行供应链数据中的中标价格。若计算得到的电力金具主材价格的波动幅度超过3％，则判断当前电力金具的价格不合理，需要通过对电力金具价格进行预测，从而根据预测的价格进行价格调整。

所述确定选择的进行价格预测的电力金具和对应主材价格的价格联动系数，包括，确定选择的进行价格预测的电力金具的基础信息，统计计算选择的进行价格预测的电力金具单个金具主材的实际重量平均值，并将计算得到的实际重量平均值作为进行价格预测的电力金具和对应主材价格的价格联动系数。

价格联动系数是客观存在的值，由电力金具物料清单中所需的原材料的重量等因素决定，而准确的价格联动系数能够用来根据当前市场的原料价格来判断合理的成品价格，也能够用来根据原料价格的预测指导成品价格的走势。

在基于电力金具主材价格的波动情况选取进行价格预测的电力金具后，还调取选取进行价格预测的每个电力金具的历史供应链数据，通过因素分析法确定选取的每个电力金具的主材价格与对应电力金具价格的关联程度，并基于主材价格与电力金具价格的关联程度获取选取的每个电力金具的主材价格波动对相应的电力金具价格的影响程度，将每个电力金具的主材价格波动对电力金具价格的影响程度与预设阈值进行比较，基于比较结果对选取出的电力金具进行二次筛选，确定最终进行价格预测的电力金具。

由于需要进行价格预测的电力金具种类为主材价格波动会对电力金具价格影响较大的电力金具，第一次筛选得到的电力金具为主材价格发生较大波动的电力金具，但筛选出的电力金具的主材价格的波动不一定会对电力金具的价格造成影响，也就不一定需要进行价格预测。而因素分析法能够利用统计指数体系分析现象总变动中各个因素的影响程度，因此，本实施例中通过因素分析法来确定主材价格波动对于电力金具价格的影响程度，实现进行价格预测的电力金具的二次筛选。

以上所述的实施例只是本发明的一种较佳的方案，并非对本发明作任何形式上的限制，在不超出权利要求所记载的技术方案的前提下还有其它的变体及改型。