電網(wǎng)信息論文精品(七篇)

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篇(1)

廣東省電力系統(tǒng)包括21個(gè)地市電網(wǎng)，現(xiàn)有最高運(yùn)行電壓等級(jí)為500kV，珠江三角洲地區(qū)已形成500kV環(huán)網(wǎng)，并以500kV電壓與廣西聯(lián)網(wǎng)，以400kV和110kV電壓分別與香港和澳門(mén)聯(lián)網(wǎng)。此外，廣東電網(wǎng)還向湖南宜章和臨武兩縣以及江西贛南地區(qū)供電。

粵中(珠江三角洲地區(qū))地網(wǎng)是廣東電網(wǎng)的核心，也是全省最大的負(fù)荷中心，該電網(wǎng)與廣西、香港等電網(wǎng)互聯(lián)，除了向珠江三角洲地區(qū)提供電力外，還擔(dān)負(fù)著電力交換任務(wù)。在粵中地區(qū)建設(shè)一個(gè)強(qiáng)大的500kV電網(wǎng)，對(duì)保證廣東電網(wǎng)乃至香港電網(wǎng)以及澳門(mén)電網(wǎng)的安全運(yùn)行有著重大意義。目前廣東500kV電網(wǎng)東已延伸至汕頭西翼，江門(mén)——茂名500kV輸變電工程正加緊建設(shè)，2000年前可望投入使用。

廣東省的電力工業(yè)已經(jīng)步入了大電網(wǎng)、高電壓和大機(jī)組時(shí)代。隨著整個(gè)電網(wǎng)變得越來(lái)越復(fù)雜，電網(wǎng)規(guī)劃中以往那種人為臆斷和局部最優(yōu)的規(guī)劃方式會(huì)給電網(wǎng)運(yùn)行、發(fā)展帶來(lái)隱患，資金盲目使用的可能性加大。結(jié)合目前理論的發(fā)展，我們認(rèn)為電網(wǎng)規(guī)劃是一個(gè)受到多種條件約束的、以電網(wǎng)總效益為最終目標(biāo)的多目標(biāo)的系統(tǒng)工程。對(duì)于這樣一個(gè)系統(tǒng)，我們認(rèn)為適宜以控制論為基礎(chǔ)，結(jié)合信息論、運(yùn)籌學(xué)和系統(tǒng)工程等理論來(lái)研究。

從控制論角度來(lái)看，電網(wǎng)是一個(gè)巨維數(shù)的典型動(dòng)態(tài)大系統(tǒng)，它具有強(qiáng)非線性、時(shí)變且參數(shù)不確切可知、含大量未建模動(dòng)態(tài)部分的特征。另外，電力網(wǎng)絡(luò)地域分布廣闊，大部分元件具有延遲、磁滯、飽和等復(fù)雜的物理特性，對(duì)這樣的系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)有效決策控制是極為困難的。另一方面，由于公眾對(duì)新建高壓線路的不滿日益增強(qiáng)，線路造價(jià)，特別是走廊使用權(quán)的費(fèi)用日益昂貴，以及電力網(wǎng)的不斷增大，使得人們對(duì)電力網(wǎng)絡(luò)的決策控制提出了越來(lái)越高的要求。正是由于電網(wǎng)具有這樣的特征，一些先進(jìn)的控制論思想和技術(shù)被不斷地引入到電網(wǎng)中來(lái)。下面將闡明綜合智能控制技術(shù)引入電網(wǎng)規(guī)劃中的必要性和可行性。

1綜合智能控制技術(shù)

1.1智能控制的概念

迄今為止，智能控制尚無(wú)統(tǒng)一的概念，文獻(xiàn)［1］有如下歸納：

a)最早提出智能控制概念當(dāng)推傅京孫教授，他通過(guò)對(duì)人-機(jī)控制器和機(jī)器人方面的研究，將智能控制概括為自動(dòng)控制和人工智能的結(jié)合。他認(rèn)為在低層次控制中用常規(guī)的基本控制器，而在高層次的智能決策，應(yīng)具有擬人化功能。

b)Saridis在傅京孫工作的基礎(chǔ)上，提出了三元結(jié)構(gòu)的智能控制理論體系，他認(rèn)為僅有二元結(jié)合無(wú)助于智能控制的有效和成功應(yīng)用，必須引入運(yùn)籌學(xué)，使其成為三元結(jié)合，并提出了其遞階智能控制的理論框架。

c)國(guó)內(nèi)蔡自興教授在研究了上述理論結(jié)構(gòu)以后，從系統(tǒng)的整體性和目的性出發(fā)，于1986年提出了四元結(jié)構(gòu)價(jià)格體系，將智能控制概括為控制理論、人工智能、運(yùn)籌學(xué)和系統(tǒng)理論4學(xué)科交叉。

總之，智能控制是多學(xué)科知識(shí)的結(jié)合，除了從控制論出發(fā)來(lái)研究它，還可以從信息論、生物學(xué)以及社會(huì)科學(xué)角度來(lái)討論和研究。

1.2綜合智能控制技術(shù)

綜合智能控制一方面包含了智能控制與傳統(tǒng)方法的結(jié)合，如模糊變結(jié)構(gòu)控制，自適應(yīng)模糊控制，自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變結(jié)構(gòu)控制等；另一方面包含了各種智能控制方法之間的交叉綜合，如專家模糊控制，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制，專家神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制等。

2一個(gè)國(guó)外的電網(wǎng)規(guī)劃專家系統(tǒng)

目前為止，在電網(wǎng)規(guī)劃方面較成功的綜合智能控制技術(shù)系統(tǒng)不是很多，其中比較好的有加拿大魁北克水電公司(Hydro-Quebec)的“直流/交流輸電網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)專家系統(tǒng)”。

在80年代末期，隨著人員的退休和長(zhǎng)期不用，一些60年代和70年代加拿大電網(wǎng)高速發(fā)展時(shí)期由工程師們獲得的大量有關(guān)電力系統(tǒng)規(guī)劃設(shè)計(jì)的專門(mén)知識(shí)逐漸被人遺忘，這引起了加拿大電力部門(mén)的關(guān)注，魁北克水電公司將專家系統(tǒng)技術(shù)看成是表達(dá)和保存某些目前在人類專家頭腦中的專門(mén)經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)的潛在方法。他們認(rèn)為在電力系統(tǒng)規(guī)劃設(shè)計(jì)領(lǐng)域里，專門(mén)知識(shí)的損失非常明顯，尤其是在電力系統(tǒng)增長(zhǎng)緩慢的時(shí)期。這些專門(mén)知識(shí)來(lái)自于各門(mén)學(xué)科，在多層次的電力系統(tǒng)設(shè)計(jì)決策過(guò)程中起著重要的作用。一些選擇決策，如發(fā)電類型、發(fā)電廠位置、輸電類型(交流/直流)、電壓等級(jí)、輸電線路的數(shù)量型號(hào)和補(bǔ)償設(shè)備的數(shù)量型號(hào)的選擇必須根據(jù)一些準(zhǔn)則仔細(xì)權(quán)衡，包括可靠性、穩(wěn)定性、穩(wěn)態(tài)性能、費(fèi)用和環(huán)境狀況的準(zhǔn)則等。基于此，魁北克水電公司的專家們開(kāi)發(fā)了一個(gè)用于輸電網(wǎng)絡(luò)初步設(shè)計(jì)的專家系統(tǒng)，該專家系統(tǒng)具有以下特點(diǎn)。

2.1目標(biāo)和預(yù)期效益

主要目的是研究使用專家系統(tǒng)(ES)來(lái)模仿人類專家在AC/DC輸電網(wǎng)絡(luò)初步設(shè)計(jì)中的行為的可能性。系統(tǒng)地確定和表達(dá)進(jìn)行一項(xiàng)合格設(shè)計(jì)所必須的知識(shí)，包括符號(hào)和數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)，以及指導(dǎo)該項(xiàng)設(shè)計(jì)的原理、規(guī)則、準(zhǔn)則折衷方法和數(shù)學(xué)模型。合格的設(shè)計(jì)基于費(fèi)用、環(huán)境狀況、穩(wěn)定性、可靠性和設(shè)計(jì)靈敏度或魯棒性等準(zhǔn)則。ES原型還應(yīng)指導(dǎo)用戶通過(guò)完成設(shè)計(jì)所需的各步驟，使用戶與知識(shí)庫(kù)交互作用，并提供達(dá)到每一中間步驟后相應(yīng)推理路徑的解釋。預(yù)期的主要效益是：

a)專家知識(shí)能夠保留和傳授給未來(lái)的工程師；

b)知識(shí)可以用更加具體的形式加以表達(dá)，而不是一些不明確的、沒(méi)有根據(jù)的判斷；

c)將獲得得更一致的結(jié)果；

d)與人類專家相比，ES可以檢查、比較更多的方案，得到更經(jīng)濟(jì)的設(shè)計(jì)；

e)借助于推理解釋功能，ES可以作為未來(lái)專家的教學(xué)和訓(xùn)練工具；

f)作為一種“咨詢”手段或者一個(gè)對(duì)已有設(shè)計(jì)進(jìn)行評(píng)價(jià)和改進(jìn)的工具，ES對(duì)專家將很有幫助；

g)ES將充當(dāng)進(jìn)行各種電力系統(tǒng)設(shè)備設(shè)計(jì)的專家系統(tǒng)家族的先驅(qū)，作為一種模型，從中抽取更加一般的設(shè)計(jì)方法論；

h)ES起到收集常常分散在整個(gè)設(shè)計(jì)機(jī)構(gòu)中的知識(shí)的作用。

2.2領(lǐng)域?qū)＜液椭R(shí)工程師的交互作用

知識(shí)工程師應(yīng)當(dāng)具有電力系統(tǒng)分析和設(shè)計(jì)領(lǐng)域以及人工智能(AI)領(lǐng)域的經(jīng)驗(yàn)，已經(jīng)證明兩種知識(shí)的混合對(duì)于從領(lǐng)域?qū)＜姨幊槿『蜐饪s專家知識(shí)非常有效。專家知識(shí)來(lái)自于電力系統(tǒng)規(guī)劃工程師，他們具有多年的規(guī)劃、設(shè)計(jì)和調(diào)試大型工程項(xiàng)目的經(jīng)驗(yàn)。

2.3對(duì)設(shè)計(jì)的評(píng)價(jià)因素一個(gè)候選的設(shè)計(jì)必須滿足下述條件：

a)DC系統(tǒng)最小故障恢復(fù)特性；

b)容許的無(wú)線電和諧波干擾要求；

c)故障后的最小穩(wěn)定判據(jù)；

d)穩(wěn)定電壓和無(wú)功電源的極限；

e)甩負(fù)荷后的暫態(tài)過(guò)電壓極限；

f)可靠性所要求的最小設(shè)備冗余度；

g)必須對(duì)輸入數(shù)據(jù)變化不敏感(魯棒性)；

h)必須滿足某一最大費(fèi)用要求；

i)必須適合現(xiàn)有技術(shù)。

魁北克水電公司的“直流/交流輸電網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)專家系統(tǒng)”已經(jīng)成功地應(yīng)用了近十年，并在不斷地發(fā)展、完善。隨著模糊技術(shù)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等的迅速發(fā)展，綜合智能控制技術(shù)在電網(wǎng)規(guī)劃中的應(yīng)用前景愈來(lái)愈廣闊。

3電網(wǎng)規(guī)劃決策系統(tǒng)的分解及協(xié)調(diào)

電網(wǎng)的建設(shè)是資金和技術(shù)密集型的工程，線路和設(shè)備的經(jīng)濟(jì)使用壽命長(zhǎng)達(dá)數(shù)十年之久，所以網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)合理與否，對(duì)電網(wǎng)的技術(shù)性能和經(jīng)濟(jì)效益將產(chǎn)生長(zhǎng)期的影響。一次規(guī)劃失誤的損失，若干年難以挽回。隨著廣東省電網(wǎng)的不斷發(fā)展，如何合理地布局電網(wǎng)已是當(dāng)前電網(wǎng)乃至整個(gè)電力工業(yè)發(fā)展的重要課題之一。

電網(wǎng)規(guī)劃需要確定的決策是大量的，而這些決策在時(shí)間和空間上是相互影響的。目前，限于各方面條件，無(wú)法將其統(tǒng)一在一個(gè)模型中考慮。只能將其分解成相對(duì)簡(jiǎn)單的子問(wèn)題，再通過(guò)子問(wèn)題間的迭代進(jìn)行協(xié)調(diào)。按照問(wèn)題劃分，電網(wǎng)規(guī)劃可分為：負(fù)荷預(yù)測(cè)，網(wǎng)架規(guī)劃，無(wú)功規(guī)劃，穩(wěn)定性分析，短路電流分析。

4結(jié)束語(yǔ)

電網(wǎng)負(fù)擔(dān)著將電源與用戶連接起來(lái)的任務(wù)。此外為了得到最大的供電可靠性和經(jīng)濟(jì)性，它還擔(dān)負(fù)著與鄰近地區(qū)電力系統(tǒng)聯(lián)系起來(lái)的任務(wù)。由于電網(wǎng)設(shè)備投資需求大，并且設(shè)備壽命長(zhǎng)達(dá)數(shù)十年，從而導(dǎo)致電力系統(tǒng)強(qiáng)烈地受“過(guò)去權(quán)重”的制約，因此，尋求最佳的電網(wǎng)投資決策以保證整個(gè)電力系統(tǒng)的長(zhǎng)期優(yōu)化發(fā)展，是電網(wǎng)規(guī)劃所要達(dá)到的目標(biāo)。

結(jié)合本文的論述可以看出，電網(wǎng)這一巨維數(shù)的典型動(dòng)態(tài)大系數(shù)，具有強(qiáng)非線性、時(shí)變且參數(shù)不確切可知、含大量未建模動(dòng)態(tài)部分的特征，而我們所要達(dá)到的控制效果是一種多目標(biāo)、滾動(dòng)優(yōu)化的動(dòng)態(tài)非量化指標(biāo)(電網(wǎng)的工程效益)，在這個(gè)過(guò)程中知識(shí)的表示和處理占了較大的比重。這樣就需要利用綜合智能控制技術(shù)去有效地組織有關(guān)電網(wǎng)規(guī)劃的大量知識(shí)，進(jìn)行選優(yōu)運(yùn)算，得到優(yōu)化的決策。目前廣東省電力工業(yè)局聯(lián)合華南理工大學(xué)電力學(xué)院共同開(kāi)展了“電網(wǎng)規(guī)劃專家決策系統(tǒng)”的有關(guān)理論研究工作，并有望在2000年開(kāi)發(fā)一個(gè)有效的基于綜合智能控制技術(shù)的電網(wǎng)規(guī)劃決策系統(tǒng)，它的使用將對(duì)廣東省電網(wǎng)的建設(shè)起到積極的促進(jìn)作用。

參考文獻(xiàn)

1黃蘇南，邵惠鶴，張鐘俊．智能控制的理論和方法［J］．控制理論與應(yīng)用，1994(4)

篇(2)

關(guān)鍵詞：關(guān)聯(lián)規(guī)則；儲(chǔ)位管理；電力物資

作者簡(jiǎn)介：王普專（1985-），男，福建南安人，福建電力職業(yè)技術(shù)學(xué)院，講師。（福建 泉州 362000）施密娜（1983-），女，福建泉州人，泉州醫(yī)學(xué)高等專科學(xué)校實(shí)驗(yàn)中心，實(shí)驗(yàn)員。（福建　泉州　362013）

中圖分類號(hào)：F272?????文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A?????文章編號(hào)：1007-0079（2012）33-0108-02

電力物資管理是電力物資公司根據(jù)電網(wǎng)企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略目標(biāo)和主要任務(wù)統(tǒng)籌公司整個(gè)物資供應(yīng)管理的全過(guò)程。電力物資公司的物資管理應(yīng)做到按質(zhì)、按量、及時(shí)、齊備、經(jīng)濟(jì)地將物資供應(yīng)給需用單位，保證電力生產(chǎn)建設(shè)的順利進(jìn)行。而儲(chǔ)位管理是倉(cāng)儲(chǔ)管理的一個(gè)重要組成部分，是影響揀貨作業(yè)效率的主要因素。儲(chǔ)位管理是指根據(jù)倉(cāng)儲(chǔ)的功能和貨物的特性將倉(cāng)庫(kù)的儲(chǔ)位合理安排，以便快捷地移動(dòng)（存放和提取）貨物，從而實(shí)現(xiàn)倉(cāng)庫(kù)貨物移動(dòng)時(shí)間的最優(yōu)化并提高倉(cāng)庫(kù)容積利用率。但是，在實(shí)際操作中，電力物資公司在電力物資的倉(cāng)儲(chǔ)管理中往往僅憑借老員工的經(jīng)驗(yàn)和主觀感覺(jué)或者喜好對(duì)電力物資的儲(chǔ)放位置進(jìn)行感性安排。這樣的決策常常會(huì)比較武斷，難以達(dá)到對(duì)電力物資的科學(xué)管理。

由于電力物資產(chǎn)品的專業(yè)性強(qiáng)、品種多、規(guī)格雜、數(shù)量巨大，因此電力物資公司的銷售數(shù)據(jù)相當(dāng)龐大和復(fù)雜，簡(jiǎn)單地用肉眼或者是對(duì)往來(lái)交易單據(jù)進(jìn)行查看很難發(fā)現(xiàn)其中的規(guī)則。但隨著電力物資管理信息系統(tǒng)的引入，現(xiàn)在有條件對(duì)銷售數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從而挖掘這些銷售數(shù)據(jù)當(dāng)中是否隱含某些有價(jià)值的信息。例如：哪幾種物資經(jīng)常被購(gòu)買(mǎi)；是否有幾類物資經(jīng)常一起被不同的客戶購(gòu)買(mǎi)。通過(guò)分析可以為優(yōu)化電力物資的儲(chǔ)位管理提供科學(xué)的依據(jù)。而關(guān)聯(lián)規(guī)則的數(shù)據(jù)挖掘正是為挖掘出隱藏在數(shù)據(jù)間的相互關(guān)系常用的技術(shù)。本文試圖在電力物資的儲(chǔ)位優(yōu)化管理中引入關(guān)聯(lián)規(guī)則，從銷售數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)高頻項(xiàng)目集，并且找出這些高頻項(xiàng)目集之間的聯(lián)系，以幫助電力物資公司了解銷售產(chǎn)品品類間的聯(lián)系，優(yōu)化物資儲(chǔ)位和產(chǎn)品品類配置。

一、關(guān)聯(lián)規(guī)則

1.關(guān)聯(lián)規(guī)則的相關(guān)概念

關(guān)聯(lián)規(guī)則的數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining）就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、人們事先不知道但又是潛在有用的信息和知識(shí)的過(guò)程，從而促進(jìn)信息的顯化。關(guān)聯(lián)規(guī)則經(jīng)常被用來(lái)解決這樣的問(wèn)題：到底有哪些商品經(jīng)常一起被購(gòu)買(mǎi)？一起購(gòu)買(mǎi)的概率有多大？

（1）項(xiàng)目集：每一個(gè)客戶購(gòu)買(mǎi)的商品或商品集合稱為一組項(xiàng)目或一個(gè)項(xiàng)目集。具體體現(xiàn)在電力物資的銷售數(shù)據(jù)里面是每一個(gè)單據(jù)號(hào)包含的出庫(kù)商品。

（2）頻繁項(xiàng)集：對(duì)一個(gè)項(xiàng)目集X，如果X出現(xiàn)的頻次不小于用戶定義的最小頻次，稱X為頻繁項(xiàng)目集；反之，稱X為非頻繁項(xiàng)目集。

（3）非頻繁項(xiàng)集：不是頻繁項(xiàng)集的項(xiàng)目集。

（4）項(xiàng)目集的支持度：表示在所有的交易中同時(shí)包含關(guān)聯(lián)規(guī)則左右兩邊物品的交易次數(shù)百分比，即支持這個(gè)規(guī)則的銷售數(shù)據(jù)的次數(shù)百分比。

（5）項(xiàng)目集的置信度：是指在所有購(gòu)買(mǎi)了電力物資A的交易中，同時(shí)又購(gòu)買(mǎi)了電力物資B的交易概率，是一個(gè)條件概率。

其中，項(xiàng)目集的支持度和置信度是關(guān)聯(lián)規(guī)則里兩個(gè)很重要的閾值，可以用來(lái)衡量該關(guān)聯(lián)規(guī)則的有效性和可信度。

2.關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘的一般步驟

較為常用的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法有美國(guó)學(xué)者R.Agrawal提出的Apriori算法和GRI算法。本文采用的是Apriori算法。

關(guān)聯(lián)規(guī)則的數(shù)據(jù)挖掘通常采用的基本步驟是：生成頻繁項(xiàng)目集，主要是找出滿足最小支持度閾值的項(xiàng)集；生成規(guī)則，主要目的是從第一步產(chǎn)生的頻繁項(xiàng)目集中提取所有高于指定置信度的規(guī)則。

二、關(guān)聯(lián)規(guī)則在電力物資公司儲(chǔ)位管理中的應(yīng)用案例

1.案例介紹

本案例的數(shù)據(jù)來(lái)源于廈門(mén)某電力物資公司。該公司是一家從事機(jī)電設(shè)備及工程其他服務(wù)項(xiàng)目的委托招標(biāo)，送變電、配電工程電力器材及配套設(shè)備的銷售，倉(cāng)儲(chǔ)管理和電力技術(shù)咨詢業(yè)務(wù)。該公司共有6個(gè)倉(cāng)庫(kù)，不同類型的電力物資存放在不同的倉(cāng)庫(kù)，并且同一個(gè)倉(cāng)庫(kù)里只存放一類電力物資。例如：機(jī)電產(chǎn)品存放在同一個(gè)倉(cāng)庫(kù)里，且該倉(cāng)庫(kù)里只存放機(jī)電產(chǎn)品。

數(shù)據(jù)采集范圍為該公司自2009年8月3日至2010年9月17日的實(shí)際銷售出庫(kù)數(shù)據(jù)，共涉及到單據(jù)號(hào)（一個(gè)單據(jù)號(hào)表示一次交易）12336個(gè)，其中涉及物資種類1521種。通過(guò)對(duì)該銷售出庫(kù)數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)單處理，使其符合SPSS clementine分析的格式需要。

2.數(shù)據(jù)采集

本案例中使用的數(shù)據(jù)直接從廈門(mén)某電力物資公司物資管理信息系統(tǒng)（自2009年8月3日到2010年9月17日）的實(shí)際銷售出庫(kù)數(shù)據(jù)導(dǎo)出。該數(shù)據(jù)含有單據(jù)號(hào)、出庫(kù)時(shí)間、貨品編碼、品名、規(guī)格、基本單位、基本單位數(shù)量等信息。

3.數(shù)據(jù)整理

本例中對(duì)數(shù)據(jù)的整理主要包括：數(shù)據(jù)格式及結(jié)構(gòu)布局的處理；提取出庫(kù)頻次較高的前255種物資。由于從該公司中導(dǎo)出的數(shù)據(jù)格式并不符合并SPSS Clementine軟件的要求，因此需要進(jìn)行數(shù)據(jù)格式更改。另外，該出庫(kù)數(shù)據(jù)異常龐大，且涉及的物資種類較多而繁雜，出于ABC分類管理思想、提高應(yīng)用價(jià)值以及分析效率的考慮，有必要對(duì)物資的出庫(kù)頻次進(jìn)行排列，只對(duì)出庫(kù)頻次較高的物資進(jìn)行分析。

4.數(shù)據(jù)分析

本研究中關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘工具為現(xiàn)今研究關(guān)聯(lián)規(guī)則中最具代表性的方法，即采用SPSS公司SPSS Clementine產(chǎn)品的Apriori模型。

（1）對(duì)備品配件的分析。將最小支持度設(shè)置為1%，即同時(shí)購(gòu)買(mǎi)物資A和物資B的概率要大于1%。最小置信度設(shè)置為85%，即客戶購(gòu)買(mǎi)物資A的前提下，購(gòu)買(mǎi)物資B的概率要大于85%。最大前項(xiàng)設(shè)置為默認(rèn)值5。部分分析結(jié)果如表1所示。

表1　備品配件中支持度設(shè)置為1%、置信度設(shè)置為85%的分析結(jié)果

后項(xiàng) 前項(xiàng) 支持度（%） 置信度

UT線夾 NX型楔型線夾、Z型掛板 1.373 100.0

角鐵擔(dān)（橫擔(dān)）變壓器臺(tái)架用 花紋鋼板（變壓器臺(tái)架用 ）、槽鋼擔(dān)（變壓器臺(tái)架用） 1.001 100.0

UT線夾 NX型楔型線夾、彈射芯、Z型掛板 1.107 100.0

UT線夾 NX型楔型線夾；Z型掛板；Q、QP型球頭掛環(huán) 1.341 100.0

Q、QP型球頭掛環(huán) 安普楔形線夾（600411）、彈射芯、W型球頭掛板 1.65 100.0

Q、QP型球頭掛環(huán) 絕緣耐張線夾、彈射芯、W型球頭掛板 2.193 100.0

Q、QP型球頭掛環(huán) W型球頭掛板、Z型掛板 3.725 96.0

Z型掛板 絕緣耐張線夾；Q、QP型球頭掛環(huán) 3.012 93.64

W型球頭掛板 絕緣耐張線夾；Q、QP型球頭掛環(huán) 3.012 90.459

設(shè)備抱箍（K型） 支鐵抱箍 3.928 85.637

從以上分析結(jié)果的置信度可以看出，該公司在售的電力物資之間確實(shí)有存在較強(qiáng)的潛在的關(guān)聯(lián)。例如：購(gòu)買(mǎi)了花紋鋼板（變壓器臺(tái)架用）和槽鋼擔(dān)（變壓器臺(tái)架用）的客戶，肯定同時(shí)也購(gòu)買(mǎi)了角鐵擔(dān)（橫擔(dān)）變壓器臺(tái)架用；在購(gòu)買(mǎi)了Z型掛板和W型球頭掛板的客戶中，有96%的客戶同時(shí)也購(gòu)買(mǎi)了Q、QP型球頭掛環(huán)。

（2）對(duì)材料產(chǎn)品的分析。由于材料產(chǎn)品的出庫(kù)頻次較低，因此對(duì)材料產(chǎn)品的關(guān)聯(lián)規(guī)則分析要設(shè)置較低的支持度。本次分析中將最小支持度設(shè)置為0.1%，即同時(shí)購(gòu)買(mǎi)物資A和物資B的概率要大于0.1%。最小置信度設(shè)置為90%，即客戶購(gòu)買(mǎi)物資A的前提下，購(gòu)買(mǎi)物資B的概率要大于90%。最大前項(xiàng)設(shè)置為默認(rèn)值5。部分分析結(jié)果如表2所示。

表2　材料產(chǎn)品中支持度設(shè)置為0.1%、置信度設(shè)置為90%的分析結(jié)果

后項(xiàng) 前項(xiàng) 支持度（%） 置信度

型號(hào)為JKLYJ-1KV/1*120鋁芯交聯(lián)架空導(dǎo)線 JKLYJ-1KV/1*35鋁芯交聯(lián)架空導(dǎo)線

型號(hào)為JKLYJ-1KV/1*95的鋁芯交聯(lián)架空導(dǎo)線 0.128 100.0

單股銅塑線BV-2 單股銅塑線BV-35

鍍鋁合金鍍層鋼絞線GJ-70 0.117 100.0

單股銅塑線BV-25 單股銅塑線BV-50

鍍鋁合金鍍層鋼絞線GJ-50 0.106 100.0

型號(hào)為JKLYJ-1KV/1*120鋁芯交聯(lián)架空導(dǎo)線 型號(hào)為JKLYJ-1KV/1*70的鋁芯交聯(lián)架空導(dǎo)線

型號(hào)為JKLYJ-1KV/1*95的鋁芯交聯(lián)架空導(dǎo)線 0.138 92.308

型號(hào)為JKLYJ-1KV/1*95的鋁芯交聯(lián)架空導(dǎo)線 鋼芯鋁絞線

型號(hào)為JKLYJ-1KV/1*95的鋁芯交聯(lián)架空導(dǎo)線 0.128 91.667

從以上分析結(jié)果可以看出，該公司在售的材料產(chǎn)品類電力物資之間存在潛在的關(guān)聯(lián)。例如：購(gòu)買(mǎi)了型號(hào)為JKLYJ-1KV/1*35的鋁芯交聯(lián)架空導(dǎo)線和型號(hào)為JKLYJ-1KV/1*95的鋁芯交聯(lián)架空導(dǎo)線的客戶同時(shí)也購(gòu)買(mǎi)了型號(hào)為JKLYJ-1KV/1*120的鋁芯交聯(lián)架空導(dǎo)線；在購(gòu)買(mǎi)了型號(hào)為BV-35的單股銅塑線和型號(hào)為GJ-70的鍍鋁合金鍍層鋼絞線的客戶同時(shí)也購(gòu)買(mǎi)了型號(hào)為BV-2的單股銅塑線。

（3）對(duì)機(jī)電產(chǎn)品的分析。由于機(jī)電產(chǎn)品普遍較為大，且價(jià)格較高，出庫(kù)頻次處于中等水平。因此對(duì)材料產(chǎn)品的關(guān)聯(lián)規(guī)則分析要設(shè)置較低的支持度和置信度。本次分析中將最小支持度設(shè)置為0.1%，即同時(shí)購(gòu)買(mǎi)物資A和物資B的概率要大于0.1%。最小置信度設(shè)置為50%，即客戶購(gòu)買(mǎi)物資A的前提下，購(gòu)買(mǎi)物資B的概率要大于50%。最大前項(xiàng)設(shè)置為默認(rèn)值5。部分分析結(jié)果如表3所示。

表3　機(jī)電產(chǎn)品中支持度設(shè)置為0.1%、置信度設(shè)置為50%的分析結(jié)果

后項(xiàng) 前項(xiàng) 支持度（%） 置信度

GCK抽屜開(kāi)關(guān)柜 KYN開(kāi)關(guān)柜 0.852 70.0

GCK抽屜開(kāi)關(guān)柜 SCB10干式電力變壓器 0.298 53.571

KYN開(kāi)關(guān)柜 SCB10干式電力變壓器

GCK抽屜開(kāi)關(guān)柜 0.16 53.333

KYN開(kāi)關(guān)柜 GCK抽屜開(kāi)關(guān)柜 1.15 51.852

HXGN環(huán)網(wǎng)柜 GGD2固定開(kāi)關(guān)柜 0.436 51.22

從以上分析結(jié)果可以看出，該公司在售的機(jī)電產(chǎn)品類電力物資之間存在潛在的關(guān)聯(lián)。例如：購(gòu)買(mǎi)了KYN開(kāi)關(guān)柜的客戶中有70%的客戶同時(shí)也購(gòu)買(mǎi)了GCK抽屜開(kāi)關(guān)柜；購(gòu)買(mǎi)了GGD2固定開(kāi)關(guān)柜的客戶中有51.22%的客戶同時(shí)也購(gòu)買(mǎi)了HXGN環(huán)網(wǎng)柜。

5.結(jié)論

以上分析結(jié)果可以清晰地看出，物資公司中很多電力物資之間存在著較為緊密的關(guān)聯(lián)性。同時(shí)該分析結(jié)果對(duì)于電力物資公司的物資儲(chǔ)位管理、庫(kù)存管理、進(jìn)貨管理等方面都有一定的指導(dǎo)意義。對(duì)于備品配件物資，在優(yōu)化儲(chǔ)位管理時(shí)可以將Z型掛板、W型球頭掛板和QP型球頭掛環(huán)就近擺放，也可以將花紋鋼板（變壓器臺(tái)架用）、槽鋼擔(dān)（變壓器臺(tái)架用）和角鐵擔(dān)（橫擔(dān)）變壓器臺(tái)架用的電力物資擺放在盡量靠近的儲(chǔ)位。對(duì)于材料產(chǎn)品，在優(yōu)化儲(chǔ)位管理時(shí)，可以將型號(hào)為JKLYJ-1KV/1*35 的鋁芯交聯(lián)架空導(dǎo)線、型號(hào)為JKLYJ-1KV/1*95的鋁芯交聯(lián)架空導(dǎo)線和型號(hào)為JKLYJ-1KV/1*120的鋁芯交聯(lián)架空導(dǎo)線就近擺放，也可以將型號(hào)為BV-35的單股銅塑線和型號(hào)為GJ-70的鍍鋁合金鍍層鋼絞線擺放在盡量靠近的儲(chǔ)位。對(duì)于機(jī)電產(chǎn)品，在優(yōu)化儲(chǔ)位管理時(shí)可以將KYN開(kāi)關(guān)柜、GCK抽屜開(kāi)關(guān)柜存放在盡量靠近的同一個(gè)區(qū)域里，以提高倉(cāng)庫(kù)管理員的揀貨效率，減輕工作量。另外，物資公司在進(jìn)貨及庫(kù)存管理上也應(yīng)該注意以上幾種物資數(shù)量的協(xié)調(diào)，從而更好地滿足顧客。

三、結(jié)語(yǔ)

利用關(guān)聯(lián)規(guī)則對(duì)電力物資的銷售數(shù)據(jù)進(jìn)行分析是一種科學(xué)的決策方式，在一定程度上可以避免主觀判斷或經(jīng)驗(yàn)決策中的一些先天不足。本論文通過(guò)一定的數(shù)據(jù)分析挖掘出了隱藏在電力物資公司銷售數(shù)據(jù)里的潛在關(guān)聯(lián)，能夠?yàn)槠髽I(yè)和組織管理決策時(shí)提供切實(shí)可靠的依據(jù)。隨著電力物資公司建立科學(xué)合理、一流高效的物資供應(yīng)體系要求的不斷提升，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電力物資管理領(lǐng)域必然發(fā)揮越來(lái)越大的作用，而電力物資公司也會(huì)因?yàn)閿?shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用而大大提升自身的競(jìng)爭(zhēng)力。

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