基于多元回归分析法的电网应急物资需求预测方法

眭楷　王语涵　王少勇　陈长智　苏兴锐

摘 要

应急物资是应急救援工作的物资基础和基本保障，如何准确预测灾害应急物资需求量直接关系到突发事件应急救援工作顺利高效开展。本文主要讲述一种自然灾害后电网系统应急物资需求的预测方法，特别是一种基于多元回归法的电网系统应急物资需求预测方法。利用历史数据训练获得每个因素对应急资源预测的影响系数，最后采用上述预测模型，快速计算当某种灾害事件发生后对各种应急物资的需求量，确保储备物资满足应急需要。

【关键词】应急物资 多元回归分析 需求预测

中国沿海台风等灾害频繁，导致电网经常被破坏。为及时抢修电网，恢复用户正常供电，应急物资的保障至关重要。由于灾害的突发性以及破坏程度的不可预测性，造成灾区交通、通讯中断，灾区物资需求信息无法获取，对应急物资的筹集、供应造成重大影响。灾害应急物资需求预测的准确性直接关系到救灾实施效率。传统灾害物资需求预测仅以专家经验判断为主，尚没有成熟的预测方法，加上突发事件具有非例行性、不确定性等特点，更增加了对应急物资需求预测的难度。但是，当突发事件类型相同、发生环境相似、处理方式相同的前提条件下，应急物资的需求也具有相近性，因此可通过综合本地电网规模、灾害事件特征（灾害等级等）、响应等级等因素，并根据多元回归法建立数学模型，利用历史数据训练获得每个因素对应急资源预测的影响系数，采用上述预测模型，构建一种基于多元回归法的电网系统应急物资需求预测方法。

1 灾害应急物资需求内容

1.1 数量需求

灾害应急物资的数量需求是物资需求中最基本、最重要的，指突发事件发生后，为保障灾区正常供电所必需的最小的物资需求数量。

1.2 质量需求

应急物资的质量需求是指物资供应的及时性、物资供应数量的准确性、物资的安全性和成本等方面的要求。如事件中造成灾区交通中断，物资的及时供应受到阻碍；而信号中断则给物资需求数量的信息收集造成困难，这些都属于应急物资的质量需求。

1.3 结构需求

物资的结构需求主要是指各种类物资之间的结构比例关系，用一个相对的指标来刻画，通常用数量比来表示。突发事件的类型通常决定着物资的结构需求，不同类型的突发事件需要不同种类的物资需求组合。

2 多元回归分析法的原理及运用

回归分析是一种处理变量的统计相关关系的一种数理统计方法。回归分析的基本思想是：虽然自变量和因变量之间没有严格的、确定性的函数关系，但可以设法找出最能代表它们之间关系的数学表达形式。

具体地说，多元线性回归分析法主要解决以下几方面的问题。

（1）确定几个特定的变量之间是否存在相关关系，如果存在的话，找出它们之间合适的数学表达式。

（2）根据一个或几个变量的值，预测或控制另一个变量的取值，并且可以知道这种预测或控制能达到什么样的精确度。

（3）进行因素分析。例如在对于共同影响一个变量的许多变量（因素）之間，找出哪些是重要因素，哪些是次要因素，这些因素之间又有什么关系等等。

3 预测方法现状

关于预测的方法种类很多，但是目前为止还没有一个统一、完整和普遍的分类体现，我国目前较为通用的分类方法分为定性法、时间序列法和因果关系法三类。

（1）定性法是那些利用判断、直觉、调查或比较分析对未来做出定性估计的方法。其主要方法包括德尔菲法、主观概率法等。岑泳霆（1993）提出德尔菲法是一种应用广泛的专家意见定性预测法，可以比较真实地手机专家的预测意见，使得预测结果比较符合实际情况，周雄鹏（2005）采用主观概率法和数学模型的点值预测相结合确定预测空间，避免了用纯数理机械地确定置信区间的局限性。

（2）时间序列法是利用时间顺序排列的数据预测未来的方法，包括移动平均法、指数平滑法、剔除季节指数法、自回归法和时间函数拟合法等具体预测方法。JnkkaKorpela等人（1996）提出库存策略是物流策略的必要组成部分，用时间级数法和随机法进行物流库存预测。

（3）因果预测模型的基本前提是预测变量的水平取决于其他相关变量的水平。其主要方法包括回归分析法，以及计量经济模型、投入产出模型等因果模型的不同形式。应记人等人（2005）提出使用弹性系数法、线性回归分析法和逻辑曲线法对我国交通运输总的货运周转量进行组合预测，通过对三种不同的模型的预测值进行加权平均得出最终的预测模型和预测值。汪江洪河黄庆在（2005）提出采用多元线性回归、灰色预测和指数平滑法对四川省公路货运量进行组合预测，并验证了组合预测方法的有效性和实用性。

4 多元回归分析法的应急物资预测方法

基于多元回归法的应急物资预测方法，具体包括如下步骤：

4.1 从电网相关部门采集历史数据中各自然灾害事件发生后的各种物资的需求量，以及各种变量因素的值

拟定有n个因素与待预测量有关，每个因素代表一种影响应急物资需求量的类型，以Xmn表示第n个因素在己知的历史事件m中的归一化值，而An表示该第n个因素对预测值的影响系数，并获得以下数学模型：

A1X11+A2X12+……+An X1n=Y1；

A1X21+A2X22+……+ An X2n =Y2；

A1Xm1+A2Xm2+……+ An Xmn =Ym；

4.2 上述数学模型中，Ym表示事件（时间为m）中物资需求量，该值同样为历史数据中的己知值

根据实际情况，定义三个变量，X1表示该地区风力等级，X2表示降雨量，X3表示当地去年年度用电总量（跟电网规模直接相关）；根据上述数学模型，输入历史数据进行多元回归训练，解出每个因素的影响系数An的值，即A1、A2......An；

4.3 对训练好的模型输入测试数据检验预测效果，直到测试误差值满足要求

然后将当前设定的风力等级、降雨量、年度用电总量等归一化值代入上述多元回归模型，获得的数值Y即为待预测的物资需求量。

作为一个实施例，为提高预测的准确度以及减少计算的误差，需要对历史物资需求量、灾害事件特征（风力等级、降雨量等）、本地电网规模属性进行数据预处理，具体方法如下：

4.3.1 对历史应急物资需求数据统一进行极差变换法的归一化处理

处理方法：对每一种物资，历史需求中的最大值和最小值用符号MAX、MIN表示，采用公式（1）归一化处理：

（1）

公式中，Yn表示归一化后的需求量，通过上述预处理保证了各需求量之间的相对关系不变，而需求量的值转化为[0，1]区间的数值。采用该方法，所有物资的需求数量都归一化[0，1]之间，保证数据分布的统一性。

4.3.2 对灾害事件特征的定量归一化预处理

应急物资的需求量主要以灾害中被毁坏的数量为根据，而被毁坏的数量跟灾害的破坏力直接相关，因此，需要对这种灾害破坏力进行量化。台风灾害主要破坏力为本地风力等级以及降雨量。由于风力等级与风速度直接相关，基本成线性关系，不宜采用极差变化法处理。所以对历史数据中风力等级采用公式（2）这种直接量化法进行归一化处理，保证数据分布的统一性。

（2）

公式中，An为风力等级，MAX表示历史数据中的风力最大值，Bn表示归一化后的风力值。通过上述预处理保证了各需求量之间的相对关系不变，所有物资的需求数量都归一化的[0，1]之间，保证数据分布的统一性。

同理，对降雨量也采用相同方法处理得到降雨量归一化值Rn。

4.3.3 对电网规模的定量归一化预处理

应急物资的需求量主要以灾害中被毁坏的数量为根据，而被毁坏的数量还跟本地的电网规模有直接关系。通常情况下，电网规模越大的，被破坏的也越大，因此，需要定量表示这种电网规模。由于电网的复杂性，很难统计表示为一个确定的量，但对于预测问题，由于预测模型中系数能根据训练数据自动调节。只要各地的电网规模相对关系不变就可以，因此，可以用一些与电网规模直接相关的量来近似表示电网规模，如本地年度用电量，区域面积、人口等。但用这些单一的量都有一定误差，如相同电网规模下，不同产业机构，用电量就不一样，工业城市的年度用量，就比农业城市要大。以年度用电量为主，其它值为辅，来计算一个相对值，表示电网规模，如公式（3）。

（3）

公式中，Sk表示归一化后的各地电网规模相对值，Ek为各地区的年度用电量，MAX（E）表示所有城市中的用电量最大值，该值对电网规模起主导作用；PGDPk为各地区的人均GDP，MIN（PGDP）表示所有城市中人均GDP最小值，通常人均GDP较高的地区（如工业地区）意味着生产发达，电网利用率较高，相同用电量情况下电网规模就要小一些。所以用该值辅助修正电网规模。通过上述预处理保证了各地电网规模之间的相对关系不变，都归一化到[0，1]之间，保证数据分布的统一性。

应急物资需求量预测方案，可根据上述三个影响因素量化统计得到多元回归的训练样本。

作为一个实施例，如表1所示的多元回归训练样本输入矩阵，其中，属性X1为风力归一化值，属性X2为降雨量归一化值，属性X3为电网规模归一化值，目标值为对应物资的历史需求量归一化值。然后将数据输入多元回归机进行训练，根据均方误差最小化原则，得到回归估计函数，从而建立预测模型，接着对训练好的预测模型输入测试数据检验预测效果，最后利用该模型对未来需求量进行预测。

考虑多种因素对电网系统应急物资的影响，利用历史数据训练所构建的模型中的系數，求出待求量与各变化因素之间的关系，进而得到预测的待求量。在影响系数的求解中，每一次灾害的数据可以列一个方程，历史灾害次数越多，方程的个数越多，预测的就越准确。采用专业开发语言进行开发，快速准确的计算出多元回归结果。

应急物资储备优化策略和及时到达是有效应对突发性事件的重要保障。因此，电网企业必须科学规划，加快建立现代化应急物资储备优化的建设步伐。 这就要求电网企业具有强大的应急能力，完善的应急资源保障机制，提升应急物资管理水平是增强电网企业应急能力的关键环节。因此，各级电网企业必须从战略的高度去认识应急物资储备优化工作的重要性。

减少储备物资在品种、数量上或重复冗余或短缺。通过历史数据针对各地区仓库在灾情与日常物资使用情况及历史物资储备进行分析，充分利用现有仓库资源，调剂仓库容量余缺，合理利用有效的配置，对库存结构进行相应的分析，及时了解正常运转、欠储、呆滞积压等情况，提出保证生产正常运行所需物资储备的足够的而又是最低的合理的物资储备优化策略。

分析各地区仓库之间的配送时间、地里位置等情况，面对自然灾害发生后及时的方便与其他应急仓库间进行物资筹集、调拨配送，以能够最快捷的向自然灾害发生地供应物资。让物资的需求能在最短的时间内得到满足，发挥应急物资的效用和价值。

5 总结

针对传统预测方法的不科学性和计算结果有较大偏差，突发事件发生后无法准确预测应急需求物资的问题。本文运用多元回归分析法，寻求最佳相似源案例，并根据目标案例的实际情况确定关键因素，建立了一种基于多元回归法的电网系统应急物资需求预测模型。同时将模型运用于电网应急物资需求分析中，验证了模型的科学、有效性，对灾害应急物资的数量需求进行了预测。输出准确高效的应急物资储备方案，确保储备物资满足应急需要，避免应急物资储备中重复储备和储备不足，使应急物资储备水平得到显著提升。

参考文献

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[4]周楠.西安工程大学管理学院.基于多远线性回归模型预测分析的实例研究[J].企业导报，2013（09）.

[5]王晓，庄亚明.基于案例推理的非常规突发事件资源需求预测[J].西安电子科技大学学报（社会科学版），2010.

作者简介

眭楷（1963-），男，1984年毕业于广东工业大学，电气工程专业，主要从事电力物资管理工作。

王语涵（1982-），女，2005年毕业于河南理工大学，电气工程及其自动化专业，工学学士，主要从事电力物资管理工作。

王少勇（1970-），男，1992年6月毕业于株洲工学院，物资秘书专业，2007年昆明理工大学，电力系统及其自动化专业，主要从事电力物资物流管理工作。

陈长智（1968-），男，1989年6月毕业于海南大学，工商企业管理专业，主要从事电力物资物流管理工作。

苏兴锐（1983-），男，2006年毕业于东华理工学院，通信工程专业，工学学士，主要从事电力物资管理工作。

作者单位

海南电网有限责任公司 海南省海口市 570203