基于區間型數據離散化算法的電力應急物資供應質量可追溯模型研究

王民濤,陳立釗

(1.國網內蒙古東部電力有限公司,內蒙古 呼和浩特 010090)

(2.國網赤峰供電公司,內蒙古 赤峰 024099)

電力應急物資的供應由于受到技術與成本等因素的限制[1-2],導致物資的質量追溯較為困難,且每個環節中所使用的溯源技術有所不同,因此溯源技術的優勢未能體現出來,限制了此技術的發展與應用。

電力是保障人民生計的能源系統之一。電力應急物資的質量反映了一個國家對人民生計的重視程度。然而,電力應急物資供應鏈在應用過程中受到各種限制,且可追溯性較差[3]。針對此情況,本文提出一種基于區間型數據離散化算法的電力應急物資供應質量可追溯模型,應用此模型對所有物資信息進行詳細記錄,當供應質量發生問題時,能夠在最短的時間內找到問題的根源,對其進行改進。

1 應急物資質量可追溯模型構建思路

不同的對象其追溯模型具有不同的特征,一是應急物資儲備數量上的不足,二是對應急物資儲備的管理不到位,在使用數學模型進行應急物資質量可追溯性分析時,有一定的難度。為此,本文使用半定量、半定性技術[4]對其進行分析。在確定追溯主體與追溯客體后,將整體追溯模型的運行過程分為7個環節,如圖1所示。

圖1 供應質量追溯思路

部分物資標識并不具備唯一性,不同批次物資的標識均有所不同,為了獲取可靠性更高的追溯結果,本文采用區間型數據離散算法構建新型追溯模型。區間型數據離散算法的計算過程為:

(1)

式中:S*為離散處理后的數據,S為模型計算中采集的原始數據,Smax為模型計算中采集到的原始數據最大值,χ為離散計算系數,I為樣本數量,Si為第i個樣本的值。

2 電力應急物資供應質量可追溯模型構建

2.1 電力應急物資供應質量關系分析

在電力應急物資供應過程中,為了盡可能地捕捉到與質量相關的信息,需要建立一個制度,對各個供應環節的信息進行跟蹤和追溯。這個制度將以電力應急物資供應周期的形式呈現,以為后續追溯工作提供分析基礎和支持。電力應急物資供應周期如圖2所示。

圖2 電力應急物資供應周期

在質量因素中,一部分可以通過測量獲得,用具體數值表示,例如溫度、質量、尺寸等,將其稱為質量定量因素,用Ac表示;另一部分不能通過測量儀器測定,只能通過人的感官進行判定,例如外觀質量、氣味、口感等,在本文中將其稱為質量定性因素[5-6],用Ad表示。為了獲得更加真實的分析結果,對定量因素和定性因素進一步細分,在構建追溯函數時,考慮到偶然發生事件α和各指標的理論賦值β,可以更全面地考慮和評估各種因素對應急物資質量指標的影響。再通過將Ac、Ad與α和β進行組合,可以得到更準確和真實的應急物資質量指標取值結果。應急物資質量指標理論值由上述幾個因素共同決定,則有:

β=f(Ac,Ad,α)

(2)

式中:f(·)為追溯函數。

要保證物資供應質量,需要在物資生產后對其進行檢測,剔除不合格產品,但此種方式不能改變β的分布情況,且會增加追溯的工作量,因此需要構建多質量因素追蹤函數。為便于后續的計算,將其設定為線性正態函數。假設在供應鏈中存在n個影響供應質量的因素q1,q2,…,qn,在評估和控制物資質量時,需要關注的指標有o個,分別為α1,α2,…,αo,o1表示定量指標,o2表示定性指標:

o1+o2=o

(3)

則影響供應質量的因素與需要關注的指標之間的線性關系可表示為:

(4)

式中:x為物資所在供應環節序號,e、d分別為函數中的計算常數以及計算參數。由于此線性關系函數涵蓋了大量的數據,為了降低計算難度,將其整合為矩陣的形式,則有:

(5)

式中:Q為需要關注的指標向量,E為計算向量常數,D為影響供應質量因素與需要關注的指標之間的系數矩陣,X為影響供應質量因素的值矩陣,D1為定量因素的系數,D2為定性因素的系數。

根據式(5)確定電力應急物資供應質量指標之間的關系,并使用其對采集到的指標進行分析,以明確指標內容和其對應的影響因素,將其作為模型搭建的基礎。

2.2 應急物資供應鏈時間參數計算

需要對供應鏈周期進行計算,以此確定出現質量問題的環節。本文將時間參數的計算公式設定如下:

time=timei+timej+timek

(6)

式中:time為質量問題的輸出時間,timei為質量問題的輸入時間,timej為質量問題的等待處理時間,timek為質量問題的處理時間。由于應急物資供應環節存在并行行為,則式(6)應轉化為:

(7)

式中:m為供應環節中并行結構的數量。結合電力應急物資供應過程中的實際情況,在應急物資供應鏈的每個環節,包括質量問題的輸出、輸入、等待處理和處理時間,會受到一定程度的隨機性影響。假設供應鏈中的各個環節在時間處理上是均衡的,那么供應鏈中每項業務的總運行時間timeall可表示為:

(8)

根據式(8)計算供應鏈各環節的處理時間,并將其相加作為總運行時間的一部分。這些處理時間可以是確定性的值,也可以是以隨機變量的形式表示的值,并作為追溯過程中的時間系數。通過將時間參數設定為隨機變量,可以更準確地模擬供應鏈的運行情況,并考慮到潛在的風險和不確定因素,更好地理解和預測供應鏈的性能。則式(8)應轉化為:

(9)

將式(9)計算結果導入仿真軟件中,同時將應急物資供應鏈代入其中,得到供應鏈的總運行時間,為后續的計算奠定基礎。

2.3 構建區間型數據離散化物資質量可追溯模型

應用區間型數據離散算法中的計算公式(1)對原始數據進行處理和分析,以構建符合應急物資質量追溯要求的模型。在本文中,將模型設定為原始物資W1、運輸中物資W2以及應用中物資W3三部分,其中原始物資階段指應急物資供應鏈中的初始階段,即從物資的生產或采購開始,到進入運輸環節之前的階段。在該階段,涉及X批次的原始物資,即尚未進行運輸和應用的物資。運輸中物資階段指應急物資供應鏈中的運輸階段,即原始物資從供應商處運輸至應急物資儲備庫或者其他目的地的階段。在該階段,G批次的應急物資處于運輸過程中,會面臨一些因運輸而引起的質量問題。應用中物資階段指應急物資供應鏈中的最后階段,即運輸結束后物資進入實際應用環節的階段。在該階段,Z批次的應用中物資已經運輸到位,進行實際的應急使用或分發,會面臨一些與應用相關的質量問題。則此時供應過程可表示為:

W1={W1,1,…,W1,i,…,W1,X}

(10)

W2={W2,1,…,W2,i,…,W2,G}

(11)

W3={W3,1,…,W3,i,…,W3,Z}

(12)

式中:W1,X、W2,G、W3,Z分別為不同分布階段X批次的原始物資供應集、G批次的運輸中物資供應集、Z批次的應用中物資供應集。

不同階段的可應用率,即應急物資在供應鏈中各個階段中的合格或可用物資的比例,其計算公式為:

(13)

式中:h(a,b)為第a個問題物資與第b個正常物資之比,問題物資的數量為A,正常物資的數量為B。通過該比例可確定目標物資需要追溯的比例[7-8]。將式(13)結合時間參數對應急物資進行追溯,可得到異常質量區間以及物資區間屬性η。假設此屬性在區間中的不一致率閾值為?,將此區間等分為U簇。對于兩個相鄰的供應周期,其不一致率[9]分別為δi與δi+1,對應的簇分別為Ri與Ri+1,此時,兩簇之間的不一致率可表示為:

(14)

式中:QRi∪Ri+1為Ri簇與Ri+1簇并集的不一致率閾值。

不一致率可以評估應急物資供應鏈中不同階段的物資質量的差異或變化。當不一致率相對穩定地遞增時,即表示供應周期內的物資質量基本保持一致。但如果出現δi≤δi+1且δi+1≤δmax的情況,說明兩個相鄰的供應周期Ri與Ri+1之間發生了質量問題,存在一個斷點,此時的Ri與Ri+1的數值即為應急物資質量問題追溯點。因此,通過觀察不一致率的變化趨勢并檢測斷點,可以確定應急物資供應鏈中存在的質量問題,并追溯到問題的具體時間點(即斷點)。

至此,基于區間型數據離散化算法的電力應急物資供應質量可追溯模型構建完成。

3 仿真分析

3.1 仿真實驗準備

本文構建了仿真實驗平臺對文中構建模型的使用效果進行分析,采用ExSpect仿真軟件完成電力應急物資供應環節的仿真。在物資供應業務中,由于各種因素的影響,每個具體操作的完成時間往往是不確定的,具有一定的隨機性。為了使仿真結果更加貼近真實數據,假設各項業務完成的時間服從某種分布,具有均勻性。部分關鍵參數見表1。將參數導入ExSpect仿真軟件中,對電力應急物資供應環節進行仿真,完成了用于模擬電力應急物資供應環節的運作過程的仿真環境構建。

表1 電力應急物資供應環節部分關鍵參數

3.2 仿真場景設計

將變壓器作為進行電力應急物資供應質量驗證實驗對象產品,結合某城市電力應急處理環境,采用歷史數據構建溯源模型。模型驗證條件設定如下:

1)對供應鏈中的變壓器生產批次進行ID編號,每個批次號都對應著一組變壓器,而不同批次號的變壓器質量和性能均會有所差異。通過為每個變壓器批次分配唯一的ID,并進行批次號識別,可以幫助在供應鏈中的監管部門或用戶更好地追溯和記錄變壓器的質量信息。因此,將變壓器的批次號(XT-1、XT-2等)作為唯一標識用以辨別變壓器的質量。在模型驗證中,根據批次號和其他相關數據,對變壓器的質量進行評估和驗證。根據現行的產品追溯碼編碼規則進行設計,對供應鏈中的數據進行統計與計算,得到相應的數據整理成表2。

表2 變壓器批次ID列表

2)根據歷史數據總結得到供應過程中的實際數據與相關計算參數。歷史數據中應包含整個物資供應過程中的實際數據和相關計算參數,其中部分數據見表1。

3)根據上述兩部分數據,構建仿真環境。

將表中數據導入仿真軟件中,構建實驗數據庫,并將其作為模型驗證的數據來源。

3.3 仿真方案設計

本次仿真主要對模型的缺陷物資召回范圍確定能力以及缺陷物資傳播路徑預測能力進行分析。

1)缺陷物資召回范圍。

在確定缺陷物資召回范圍時,追溯模型從正向追溯與反向追溯兩方面進行分析。應用模型獲取變壓器批次以及相關的批次節點信息,通過正向追溯,可以確定與缺陷物資相關的起始批次。在確定起始批次后,對物資進行技術檢測,確定缺陷物資中存在的異常環節,根據異常環節的檢測結果,進行反向溯源,尋找缺陷批次的來源和確定召回范圍。

2)缺陷物資傳播路徑預測。

對電力應急物資供應質量進行溯源分析,預測可能發生質量問題的路徑,提升質量問題物資的召回率。路徑追溯示意圖如圖3所示。

圖3 路徑追溯示意圖

由圖3可知,在對電力應急物資供應質量進行溯源分析,并預測可能發生質量問題的路徑時,可以使用問題物資LK的召回率評估本文方法的使用效果,具體指標計算公式如下:

(15)

式中:V為異常物資召回率,LI為可追溯的物資量,LP為異常不可追溯物資量。

3.4 仿真結果分析

選取基于聯盟區塊鏈的追溯模型[10]與神經網絡追溯模型[11]與本文模型進行對比分析,所得實驗結果如圖4所示。

圖4 路徑追溯結果示意圖

在應急物資召回過程中,聯盟區塊鏈追溯模型與神經網絡追溯模型完成產品追溯效果較差,且造成大量的經濟損失。而本文模型在一定程度上可以節約物資的追溯時間成本以及召回成本。由圖4可知,本文模型可以在最短的路徑內完成物資的追溯工作,將追溯結果整合為表格的形式,見表3。

表3 追溯模型應用效果分析

由表3可知,應用不同模型進行分析后,在物資召回率以及異常物資的召回批次上存在著大量的差異,本文模型的異常物資召回范圍相對較大且異常物資召回批次量較多,同時異常物資召回率相對較高。

4 結束語

電力應急管理過程中,應急物資質量對于電力系統的重建具有重要影響。本文構建了新型質量追溯模型,并通過仿真實驗驗證了模型的有效性。仿真實驗結果表明,本文模型在物資追溯過程中能夠在更短的時間內完成追溯工作,提高了召回效率,并且能夠實現更高的異常物資召回率,為應急物資召回提供了一種更有效、更節約成本的解決方案。在日后的研究中應將人工智能技術結合到應急物資供應質量追溯過程中,以提升智能化管理水平,在保證供應質量的同時提升追溯模型的使用效果。