電力物資智能管理與現代供應鏈技術融合研究

國網金華供電公司 吳健超

電力物資是電力系統正常運行所必需的物資，電力物資的管理直接影響到電力系統的運行效率和安全性。隨著供應鏈管理理念的不斷深入和現代物流技術的不斷發展，電力物資管理已經逐步向智能化、數字化方向發展。本文將電力物資智能管理與現代供應鏈技術進行融合研究，旨在提高電力物資管理的效率和質量，為電力系統的安全、穩定運行提供有力支撐。

1 電力物資智能管理與現代供應鏈技術融合研究

1.1 需求分析

電力系統中的物資種類繁多、數量龐大、管理難度大，需要對其進行智能化管理。為了滿足電力物資管理的需求，本研究在需求分析階段提出了以下需求：電力物資的分類管理。根據不同的物資屬性和用途，將電力物資進行分類管理，方便查找和管理[1]。物資庫存管理。對電力物資庫存進行實時監控和管理，及時采購和補充。物資安全管理。加強對電力物資的安全管理，防止物資丟失和損壞。物資流轉管理。對電力物資的流轉進行追蹤和管理，確保物資的準確到位和流通暢通。

1.2 系統架構設計

為了實現電力物資的智能化管理，本研究設計了一種基于物聯網和云計算技術的智能化物資管理系統。智能化物資管理系統包括終端設備、物聯網網關、云平臺、應用平臺和用戶界面五個部分。

1.3 數據管理和分析

在智能化物資管理系統中，數據管理和分析是較為重要的環節。本研究采用大數據技術對電力物資數據進行管理和分析，以提高電力物資管理的效率和質量。系統中的數據管理和分析模塊包括數據采集、數據存儲、數據處理和數據分析四個方面[2]（見表1）。

表1 智能化物資管理系統中數據管理和分析模塊所采用的技術和工具

數據采集：終端設備通過傳感器和標簽等技術采集電力物資的各項數據，包括物資編號、位置信息、溫度、濕度等物理參數。數據存儲：系統采用分布式數據庫技術，將采集到的數據存儲在云平臺上，以保證數據的安全性和可靠性。數據處理：系統采用數據清洗、數據預處理、數據挖掘等技術對電力物資數據進行處理，以提取有價值的信息。數據分析：系統采用機器學習、數據建模、數據可視化等技術對電力物資數據進行分析，以實現對電力物資的精細化管理。

通過數據管理和分析模塊的設計和實現，本研究實現了對電力物資數據的高效管理和分析，為電力物資智能化管理提供了有力支持。

2 現代供應鏈管理理念在電力物資管理中的應用

2.1 電力物資供應鏈的特點和管理模式分析

電力物資供應鏈是指從原材料采購到最終產品銷售的全過程，包括供應商、生產商、分銷商、零售商等各個環節[3]。電力物資供應鏈的特點主要包括以下幾個方面：物資生命周期長。電力物資生命周期長，需要長期的庫存管理。物資供應周期長。電力物資供應周期長，需要提前進行采購和庫存管理。物資供應商多樣性。電力物資供應商眾多，需要進行供應商管理和合作關系維護。

為了更好地管理電力物資供應鏈，本研究在分析電力物資供應鏈特點的基礎上，提出了以下管理模式：庫存管理模式。在保證物資供應的基礎上，控制庫存水平，提高庫存周轉率和利潤率。協同管理模式。建立供應鏈協同管理平臺，實現供應鏈各環節之間的協同和信息共享，提高供應鏈效率和運轉速度。

2.2 優化方案設計

為了優化電力物資供應鏈管理，本研究提出了以下優化方案：一是建立智能化物資管理系統，實現對電力物資的全生命周期管理，包括采購、庫存、流轉、報廢等環節[4]。二是采用信息化管理模式，建立電力物資信息平臺，實現對電力物資的實時監控和管理，提高物資管理效率和質量。三是建立供應商數據庫，對供應商進行評估和管理，選擇合適的供應商，確保物資供應的質量和效率。四是采用現代物流技術，建立高效的物流體系，提高物資的物流效率和運輸速度（見表2）。

表2 電力物資供應鏈管理優化方案所采用的技術和工具

通過以上優化方案的實施，可將電力物資供應鏈的管理效率和質量提高到一個新的水平，降低物資采購和管理的成本，提高企業的競爭力和盈利能力。

2.3 精度和效率測試

精度和效率測試主要是測試系統的數據處理和分析能力，包括數據采集、數據存儲、數據處理和數據分析等方面。本研究采用了數據質量測試、數據準確性測試等多種測試方法進行精度和效率測試[5]。數據質量測試：測試系統采集到的數據是否符合要求。通過對系統采集到的數據進行檢查和校驗，判斷數據質量是否達到要求。數據準確性測試：測試系統的數據處理和分析結果的準確性。通過對系統處理和分析后的數據進行驗證和比對，判斷數據準確性是否達到要求。經過精度和效率測試，本研究的智能化物資管理系統表現出較高的精度和效率，能夠滿足電力物資管理的需求（見表3）。

表3 展示了智能化物資管理系統的測試結果

通過測試結果可以看出，本研究的智能化物資管理系統具有較高的穩定性、精度和效率，能夠有效地實現電力物資的智能化管理。

3 研究結果分析

3.1 智能化物資管理系統的設計和實現

通過對系統需求分析、總體設計、數據庫設計、系統功能實現等環節的深入研究，完成了智能化物資管理系統的設計與實現[6]。系統采用了物聯網、云計算、大數據、人工智能等前沿技術，具有高度的智能化、數字化、網絡化和信息化特點[7]。

物資編碼管理：系統實現了標準化的物資編碼管理，物資入庫時需要掃碼或錄入物資編碼。編碼按分類規則自動生成，格式為“類型代號+序列號”，如“JC20210823001”。編碼存儲在物資信息數據庫表中（如圖1所示）。

圖1 物資編碼管理代碼示意圖

RFID 物資定位：在倉庫關鍵區域安裝RFID 讀寫設備，物資標簽進入其范圍即會上傳位置數據到系統。chloroplastAPI 解析上傳數據，調用定位算法計算標簽精確坐標（如圖2所示）。

圖2 RFID 物資定位代碼示意圖

物資出入庫管理：系統對物資出入庫進行全面管理，包含物資入庫登記、貨位確定；生成入庫單，進行確權；條形碼掃描出庫，生成出庫單；盤點時掃碼盤點，系統對賬確定庫存準確性等功能，實現了閉環式的物資流轉管理[8]。

3.2 電力物資智能管理與現代供應鏈技術融合應用的實現效果

RFID 技術實現物資精準追蹤：某電力公司從2015年開始，在電網運維車輛配件管理中進行RFID 應用探索[9]。通過在車輛備件上打上RFID標簽，設置電子圍欄，在配件出入庫時自動進行RFID 掃描識別，實現了車輛配件生命周期的精確跟蹤，使得特種車輛配件的庫存管理準確到件級，庫存準確率達到99.7%。提高了配件的使用效率，避免了因配件誤發或遺失造成的運維不及時。同時，車輛出入庫的錯誤大幅降低，門禁識別錯誤降低到0.2%以下。該項目經評估節約了物資管理費用約12萬元。

大數據分析支持智能決策：某電力公司從2019年啟動了配變壓器健康評估及故障預測項目。該公司運用大數據技術，收集電網運行數據、配變運行參數、氣象環境數據等海量數據。使用TensorFlow 等深度學習算法，建立了配變壓器狀態評估及故障風險預測模型。對二十余臺配變進行試點監測預測，實現了配變壓器的運行狀況實時監測和故障預測預警，為配變的智能備件訂購及定期維護提供了支持。初步結果顯示，配變故障率降低了約5%。該技術已在全省范圍內推廣應用。

4 結論和展望

本研究針對電力物資管理中存在的問題，探索了電力物資智能管理與現代供應鏈技術的融合應用。在管理模式和技術應用上，本研究吸收借鑒了現代供應鏈管理的理論方法，建立了適用于電力企業的供應鏈協同管理模式。后續研究可繼續擴大該系統的應用范圍，豐富數據分析應用，并加強與其他企業信息系統的對接集成。同時，供應鏈協同管理可深入探索更多創新模式和應用場景。本研究對電力企業的發展具有一定的推動作用。但也需要在實踐中不斷豐富和發展，以適應未來電力物資管理的新需求。