文献类型：期刊文章

作　　者：王竹君[1] 朱颖琪[2] 孙界平[3]

WANG Zhu-Jun;ZHU Ying-Qi;SUN Jie-Ping(Logistics Service Center of Guiyang Power Supply Bureau,Guizhou Power Grid Limited Liability Company,Guiyang 550001,China;The Information Center of Guizhou Power Grid Limited Liability Company,Guiyang 550000,China;College of Computer Science,Sichuan University,Chengdu 610065,China)

机构地区：[1]贵州电网有限责任公司贵阳供电局物流服务中心,贵阳550001 [2]贵州电网有限责任公司信息中心,贵阳550000 [3]四川大学计算机学院,成都610065

出　　处：《四川大学学报（自然科学版）》

基　　金：南方电网公司科技项目(GZKJXM20170162);2018四川省新一代人工智能重大专项(18ZDZX0137)

年　　份：2019

卷　　号：56

期　　号：4

起止页码：639-644

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、BIOSISPREVIEWS、CAS、CSCD、CSCD_E2019_2020、JST、MR、RCCSE、ZGKJHX、ZMATH、ZR、核心刊

摘　　要：准确预测变电站及配网工程的物资需求,对于节约工程成本,提高资金利用率,具有重要意义.尽管研究者在电力物资需求预测方面已经开展了一系列的研究,提出了很多预测模型和算法,例如基于神经网络的算法,然而,这些算法普遍存在输入数据过于简单和理想、仅对少数几种物资的需求量进行了预测实验、预测的准确率偏低等不足.因此,目前生产系统普遍采用人工方式进行电力物资需求预测,由有经验的领域专家根据工程初步设计方案预测各类物资的需求量.为了解决现有电力物资需求预测方法存在的不足,本文提出基于矩阵分解的预测方法,以电网建设项目物资需求历史数据和项目计划的部分物资作为输入,通过矩阵分解算法对项目其他物资需求用量进行预测.矩阵分解算法不需要大量的历史用量数据,只用部分项目的物资数据就能进行预测,且算法不需要提前进行训练.

关 键 词：电力物资 需求预测  矩阵分解

分 类 号：TP391]