基于災損預測的電網應急物資保障風險評估方法

摘要：電網應急物資保障是確保在緊急情況下能夠及時、有效地提供必要的電力資源和物品的過程。針對傳統電力數據驅動的應急物資需求預測中存在的主觀性強、風險評估不夠量化等問題，文章基于大數據、人工智能技術，通過整合物資、庫存、氣象、設備等多源數據，構建了一套基于災損預測的電網應急物資保障風險評估模型，能夠精確預測應急事件所需的物資規模，還能結合物資運輸時效性及庫存狀況，科學劃分應急物資保障的風險等級，為電網應急物資管理提供更為客觀、精準的決策支持。

關鍵詞：電網應急物資；物資保障；需求預測；風險評估；大數據

中圖分類號：G642文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）15-0100-04

0引言

近年來極端天氣和異常氣候事件頻繁發生，對電網的安全穩定運行帶來了前所未有的挑戰。因此，對于電網應急物資保障，需要加強風險研判，合理調配各類資源，并迅速響應應急處置，以滿足更高的要求[1]。在數字化轉型的背景下，大數據、人工智能技術已成為物資管理改革的重要手段。目前國內外在應急物資領域研究方面已經有很多理論和方法，但大多是結合單一維度數據對物資需求的預測或對物資調配的分析[2]，缺少對多源數據的整合利用。本文通過充分發揮電網公司優勢，結合物資、庫存、氣象等多維度數據，提出一種基于災損預測的電網應急物資保障風險評估方法，為電網應急管理提供更為客觀、精準的決策支持。

1基于災損預測的電網應急物資保障風險評估方法

1.1數據獲取與處理

分析使用到的物資、庫存、設備等數據主要來源于國網公司內部的生產經營管理系統、企業資源管理系統、電子商務平臺等業務系統，氣象數據來源于國網公司接入氣象局的氣象數據。對于獲取到的數據，采用插值法填充其中的缺失值，并通過四分位距異常檢測法對數據集的異常值進行剔除，以確保數據的質量和完整性。

1.2模型架構

基于災損預測的電網應急物資保障風險評估模型包括應急物資災損預測、應急物資保供分析、應急事件風險量化評估三個子模型，模型架構如圖1所示。首先，基于歷史應急事件數據及相關的氣象、物資信息，運用機器學習、深度學習等方法構建應急物資災損預測模型，預測不同應急事件下不同地區的電網物資災損量。其次，基于應急物資災損預測模型結果，進一步綜合考慮物資庫存數據和倉庫位置數據，結合線性優化算法，構建應急物資保障供應分析模型，確定最優的物資運輸數量和時間。最后，通過整合應急物資損失預測和供應模型的輸出數據，實現對特定時段和地區的應急事件風險等級評估。

1.3應急物資災損預測

通過分析歷年應急物資調配臺賬數據，選取低壓電力電纜、電力電纜、架空絕緣導線、10kV變壓器、小型發電機等13類物資作為重點物資進行災損預測。針對電網運行影響較大的四類應急事件（臺風、地震、洪澇、雨雪冰凍），基于歷史應急事件及對應的氣象、物資數據，構建模型指標體系，運用神經網絡模型訓練應急物資災損預測模型，實現對不同應急事件下各地區物資災損量的預測[3]。

應急物資災損預測模型采用多層感知機（MLP，Multi-LayerPerceptron）[4-5]算法。MLP能夠對輸入信號進行非線性轉換，使其能夠模擬復雜的非線性關系，因而適用于處理復雜的應急物資災損預測問題。

1）特征選取

應急物資災損預測模型涉及物資、氣象、設備等多方面數據，依據四類氣象災害，通過相關性分析確定不同氣象災害下對電網物資災損影響最大的特征，模型訓練字典如表1所示。

為提升模型的預測精度和泛化能力，考慮進行特征工程操作，通過特征縮放、特征降維、特征冗余性檢查等方式變換原始數據來創建更有效的特征，更好地揭示數據的內在規律。

2）災損預測

①數據準備

首先進行數據準備工作，樣本集需整合歷年應急物資調配臺賬數據及相應的氣象數據等，記為：

其中Z一般為標量。

將樣本集隨機劃分為訓練集（80%）、驗證集（10%）和測試集（10%）。使用Python中的數據加載庫構建數據管道，高效地加載批量數據。同時設置批量大小，有助于加速訓練并提高模型泛化能力。

②模型訓練

對于物資災損的預測，需要歷史的應急事件災損情況以及與因素之間的關聯去判斷未來類似事件的物資災損情況，物資災損預測模型的依據主要包括以下兩種，首先是：氣象指標決定該類應急事件的破壞程度，是反映物資災損的關鍵指標。其次：在運設備密度的一定程度上影響該類設備在應急事件下的災損情況，設備密度越大，在面對相同規模的應急事件時，該類設備的災損規模也越大。

選擇數據標準化后的受災區域設備密度、最大風速、最低氣壓等指標作為協變量，歷史應急事件的設備災損數量作為因變量。通過創建兩個隱藏層，使用修正線性單元作為激活函數，通過Adam優化算法進行權重更新，設置權重衰減系數為0.01，不斷訓練更新權重和偏置參數，使得損失函數最小化，模型網絡結構如圖2所示。

在模型迭代過程中，通過繪制訓練集和驗證集的學習曲線，監控模型是否過擬合。通過“早停”的方式，在測試集上的性能開始下降時，停止訓練并保存模型參數，形成最佳模型。

③模型評估

訓練一定次數的定型周期（epoch）后，將測試集輸入到模型中進行前向傳播，獲取模型的預測物資災損規模。通過下述公式計算均方誤差（MSE），評估模型在測試集上的性能：

其中Y為真實值，Y為預測值，n是樣本數量。

1.4應急物資保供分析

基于應急物資災損預測模型的預測結果，確定物資需求類型和數量，進一步考慮物資的需求、倉庫的位置、運輸時間等因素，結合線性優化算法，構建應急物資保障供應分析模型，最終明確物資調配的具體倉庫、調配時間和成本等[6]，得到最優的物資運輸數量和時間，該模型能夠靈活適應各種應急需求，確保在滿足災區需求的同時，實現資源的高效利用。

1）特征選取

應急物資保供分析模型涉及基于應急物資災損預測結果，結合倉庫、庫存等數據設計數據指標，特征字典如表2所示。

1.5應急事件風險量化評估

1）特征選取

應急物資災損預測模型輸出數據包括物資類型、物資災損數量，應急物資保供分析模型輸出數據包括物資需求類型和數量、所需調配的物資類型和數量、調配物資的時間。通過整合應急物資災損預測和應急物資保供分析的輸出結果，綜合考慮物資需求預測、災損預測，以及保供能力分析等多個因素，通過設定合理的評估標準和權重，制定明確的風險等級劃分標準[9]，將物資保障風險等級分為低風險地區、中風險地區、高風險地區3個等級，實現對特定時段和地區的應急事件風險等級評估，特征字典如表3所示。

2）風險量化評估

通過量化需求風險、運輸時間風險評估災區的風險等級。

①風險量化

需求量風險反映災區物資需求的緊迫程度。需求量越大，風險越高。通過分析歷史應急物資調配數據和專家研討方式確定每類物資的物資高需求閾值，當需求量超過閾值時，需求風險大于1，表明需求量處于高壓狀態。

需求風險=需求量/物資高需求量閾值運輸時間風險反映物資運輸時效的緊迫性。運輸時間越長，風險越高。通過分析歷史應急物資調配數據和專家研討方式確定每類物資的合理運輸時間閾值，若運輸時間超過合理時間閾值，時間風險大于1，表明存在延誤風險。

運輸時間風險=實際運輸時間/合理運輸時間閾值

②綜合風險計算

綜合風險評分是根據需求量、運輸時間的風險評分，首先基于層次分析法，根據相對重要性的打分判斷矩陣，然后進行匯總計算得到各因素的權重，通過一致性校驗得到最終權重，最終通過加權平均的方式計算得出結果。

綜合風險評分=ω1?需求風險+ω2?運輸時間風險其中ω1和ω2為該指標的最終權重。

③風險等級劃分

根據綜合風險評分，將風險等級劃分為低風險（0-1分）、中風險（1-1.5分）、高風險（1.5分以上）三檔，劃分條件如表4所示。

2結論

本文提出了一種基于災損預測的電網應急物資保障風險評估方法，通過機器學習模型整合多源數據，能有效實現對應急物資需求的精確預測和風險等級的科學劃分，對全面提升電力系統面對自然災害和突發事件的應對能力具有積極意義。未來將持續優化模型算法，增強其對新災害類型的適應能力，并探索集成更多維度的數據，以提升預測的精準度。此外將關注模型的實時性能，確保在動態變化的環境中能夠及時調整物資保障策略，以及評估模型在不同電網結構下的適用性和可靠性，為電網應急響應提供更強的科學支撐。

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【通聯編輯：王力】