基于AI预测的国网协议库存智能补库研究

Research on Intelligent Replenishment of State Grid Agreement Inventory Based on AI Prediction

摘要: 围绕国家电网公司“绿色、数字、智能”现代供应链发展战略，上海电力公司积极响应加快数智供应链体系建设的要求，聚焦在实际运营中协议库存管理中存在的需求预测偏差大、库存周转效率低、数据协同能力弱等核心痛点，探索人工智能的协议库存智能补库研究。本文从多源数据融合、LSTM需求预测、动态库存优化等关键环节出发，构建集数据驱动、智能决策、业务适配为一体的协议库存智能补库模型，助力电网物资供应链敏捷性响应、运营效率与决策智能化水平有效提升。

Abstract: In alignment with State Grid Corporation’s “Green, Digital, Intelligent” modern supply chain development strategy, Shanghai Electric Power Company has actively responded to the call for accelerating digital and intelligent supply chain system construction. Focusing on core operational pain points in agreement inventory management—including significant demand forecasting deviations, low inventory turnover efficiency, and weak data collaboration capabilities—the company has explored AI-powered intelligent replenishment solutions for agreement inventory. This study develops an AI-driven model for intelligent replenishment of agreement inventory, integrating data-driven approaches, smart decision-making, and business adaptation. The model addresses key aspects such as multi-source data fusion, LSTM-based demand forecasting, and dynamic inventory optimization. These innovations enhance the agility of power grid material supply chains, improve operational efficiency, and elevate intelligent decision-making capabilities.

1. 引言

2022年9月，国家电网有限公司正式印发《绿色现代数智供应链发展行动方案》，明确提出围绕“绿色、数字、智能”现代化发展方向，聚焦供应链“效率、效益、效能”提升，打造行业级供应链3.0版，实现供应链全链条、产品全生命周期的商流、物流、资金流、碳流、信息流“五流合一”[1]。2025年5月，商务部等八部门联合印发的《加快数智供应链发展专项行动计划》进一步强调，要深化智慧仓储、共同配送等技术的应用，到2030年在重要产业和关键领域基本建立深度嵌入、智慧高效、自主可控的数智供应链体系[2]。在此背景下，协议库存管理的智能化已经成为必然趋势。

然而，随着电网建设规模持续扩大、物资需求复杂多变，传统的协议库存管理模式面临着严峻挑战。现有的需求预测主要依赖历史经验与人工研判，难以应对项目突发性和不确定性，导致库存周转率低、资金占用高、供需匹配不精准等问题频发，成为制约电网供应链效能提升的关键瓶颈。据此，本研究立足于电网物资协议库存管理中存在的实际痛点，构建基于LSTM算法的AI需求预测与补库模型，重点探讨如何高效整合多源数据，训练优化预测模型，以及如何将预测结果转化为动态的库存优化策略，以期助力电网物资供应链迈向高效、绿色、智慧运营的新台阶。

2. 研究背景

在国家电网物资集约化管理中，协议库存在保障物资稳定供应方面发挥了重要作用。当前上海电力公司在实际运营过程中发现，协议库存的需求预测很大程度上仍依赖于历史消耗数据的简单外推和业务人员的经验判断，难以有效捕捉和量化电网投资计划波动、突发性应急抢修需求等多源因素对物资需求的复杂影响，导致预测结果与实际需求存在较大偏差，常引发“牛鞭效应”。协议库存管理涉及项目、财务、履约、仓储等多份系统数据，分散在不同部门的不同系统中，标准不一，容易形成“数据孤岛”。业务人员面对复杂场景时，缺乏数据驱动且可横纵向对比的最优解决方案与业务路径的决策支撑。此外，现有的管理模式主要关注保供和成本，对“双碳”战略的响应更多体现在理念层面，未充分将低碳目标嵌入运营决策的有效机制。因此亟需借助人工智能、大数据等先进技术，构建一个数据驱动、智能决策、高效协同的智能化管理新范式，以进一步提升国家电网协议库存管理预测的科学性、数据的协同性、以及智能化流程和绿色化运营。

3. 相关理论研究

3.1. 协议库存管理理论

协议库存(Agreement Inventory)是一种通过预测未来物资需求，以框架协议将短期、分散的需求汇聚为长期、稳定采购批量的供应链协同模式。该模式旨在降低交易成本、稳定采购价格、缩短响应周期[3]，并强调核心企业与上游供应商通过信息共享、风险共担与流程整合，实现整体效益最大化[4]。然而，传统协议库存管理的有效性高度依赖于对未来需求的准确预测，面对电网物资需求的复杂性和不确定性，其静态或经验驱动的决策模式常显不足。因此，本研究旨在以采购敏捷响应为目标，深度融合AI技术，增强协议库存模式的动态适应性与决策科学性，推动其从“被动履约”向“主动智能”转型。

3.2. 需求预测理论

传统预测方法(如时间序列分析、回归模型)在处理线性、平稳序列时表现良好，但难以捕捉电网物资需求中复杂的非线性特征与长期依赖关系。

近年来，深度学习技术为时序预测带来了革命性突破。循环神经网络(RNN)及其变体，如长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)，通过其内部门控机制，能有效捕捉长期依赖关系，并克服传统RNN的梯度问题[5]。特别地，LSTM在供应链需求预测领域得到了广泛验证。王泽宇等(2021)的研究表明，LSTM在物流需求预测中的准确率显著优于传统统计方法[6]。在电力行业这一特定领域，相关研究也展示了深度学习的潜力。赵深(2022)利用LSTM对配电网设备故障率进行预测，为备件库存计划提供了重要依据[6] [7]。基于上述文献回顾，本研究采纳LSTM作为核心预测算法，正是鉴于其在处理复杂时序模式和捕捉长期依赖关系方面的公认优势。

3.3. 库存优化理论

库存优化的核心目标是在满足既定服务水平的前提下，综合平衡库存持有成本、订货成本与缺货成本。随着企业运营目标的多元化，库存优化已从单一成本目标，扩展为涵盖服务水平、供应链韧性与可持续性在内的多目标决策问题[8]。

多目标优化理论允许决策者同时处理这些相互冲突的目标，并通过求解Pareto最优解集提供一系列非支配方案。进化算法，特别是非支配排序遗传算法(NSGA-II)，因其强大的全局搜索能力和处理复杂问题的有效性，已成为该领域的主流算法之一。例如，李凯彬针对越库车辆调度问题，建立了以仓门利用率和叉车对接次数为目标的模型，并采用NSGA-Ⅱ进行求解[9]。

值得注意的是，当前的研究前沿正致力于将深度学习与优化算法深度融合。具体而言，深度学习模型(如LSTM)输出的概率性预测结果，可以作为多目标优化模型的输入参数，从而在不确定性环境下进行更鲁棒的库存决策。本研究将遵循这一思路，构建一个“智能预测–优化”的一体化决策框架。

4. 基于AI算法的协议库存智能优化模型构建

4.1. 总体架构设计

本文将探索以“AI预测驱动的智能补库”为核心的协议库存优化体系(图1)，将智能补库全流程拆解为数据融合与特征工程、AI需求预测、库存动态优化策略、执行反馈四个核心模块。收集多源异构数据，构建统一的数据中台，对供应链前端与后端数据进行全面整合与标准化处理。明确各业务环节的数据输入与输出节点，厘清数据流向与业务逻辑依赖关系，采用LSTM深度学习算法构建具备时序特征捕捉与多因子耦合分析能力的需求预测模型。在此基础上，设计以“库存周转率提升、资金占用降低、应急响应能力增强”为目标的动态补库策略优化模型，生成动态补库策略建议，借助可视化看板实时反馈至业务人员。业务人员通过可视化监控看板与多维分析报表实时掌握预测准确率、库存健康度、供需匹配率等关键指标，系统从宏观到微观逐层钻取分析，快速识别异常波动与瓶颈环节，为库存策略动态调整与供应链协同优化提供数据支撑与决策依据，实现协议库存管理的智能化、精益化与绿色化运营。

Figure 1. Overall framework design

图1. 总体框架设计

4.2. 多源数据融合与特征工程

协议库存管理的智能化转型高度依赖高质量、多维度、实时更新的数据资源。先明确协议库存需求预测的核心数据维度，再利用AI进行需求预测。预测的第一步——构建一个统一的数据中台架构，收集内外部多源数据，对数据进行处理：集成、清洗、转换与特征提取等。首先，集成与接入多源数据，整合内外部数据，统一接入多源数据并初步对齐。其次，开展数据清洗与预处理，对缺失值采用线性插值法与业务规则进行填补，对异常值采用3σ原则进行识别与修正，消除数据噪声。第三，对数据进行特征构造与变换，基于业务知识和技术方法，构造高价值特征，对连续特征进行Z-score标准化，对类别特征进行独热编码。最后，完成特征选择与数据集构建，借助随机森林算法进行特征重要性评估，筛选出与需求预测最相关的关键特征，减少冗余，降低模型复杂度，形成高质量、高可用的训练数据集，为后续基于AI需求构建预测模型提供可靠的数据基础。

4.3. 基于LSTM算法的需求预测模型构建

针对电网物资需求非线性和长周期依赖的特点，本研究采用长短期记忆网络(LSTM)进行需求预测。在完成数据预处理与特征工程后，将时序数据通过滑窗处理构建监督学习样本，其中时间步长(Time Step)设为12个月，以有效捕捉年度周期性规律。

在模型架构设计上，采用两层LSTM结构，每层包含128个神经元，以提取不同时间尺度上的特征，后接一个包含64个神经元的全连接层输出预测值。为提升模型泛化能力，在训练中引入Dropout机制(比率0.2)及L2正则化。模型使用Adam优化器，初始学习率设置为0.001，并以均方误差(MSE)作为损失函数。训练过程采用早停法(Early Stopping)，当验证集损失在连续20个轮次内不再下降时自动终止训练，以防止过拟合。

为实现技术模型与业务运营的深度融合，本研究设计了业务适配机制。该机制核心为动态阈值判断与人工校验流程：当预测值与实际需求的误差超过15%时，系统自动触发预警，业务人员可结合实时库存与采购周期在可视化界面进行人工校准。同时，系统建立特征反馈通道，将预测偏差归因于潜在的新特征(如突发应急任务)，并将其反馈至特征工程模块，驱动预测模型的季度迭代与持续优化。

4.4. 协议库存动态优化策略

在需求预测的基础上，协议库存动态优化策略旨在通过多目标优化模型生成科学补库方案，以平衡成本、服务水平和可持续性目标。具体而言，本文构建了一个以总成本最小化、服务水平最大化及碳足迹最小化为核心的多目标优化函数。总成本TC包括库存持有成本、订货成本与缺货成本，其数学表达式为：

$TC={\displaystyle \sum _{t=1}^T\left(h\cdot I_t+c\cdot O_t+p\cdot S_t\right)}$ (1)

其中，$h$ 为单位库存持有成本，$I_t$ 为第$t$ 期库存水平，$c$ 为单位订货成本，$O_t$ 为第$t$ 期订货量，$p$ 为单位缺货成本，$S_t$ 为第$t$ 期缺货量。服务水平通过缺货率约束体现，即要求缺货概率低于阈值$\alpha$ 。碳足迹$CF$ 定义为物资在采购、运输与仓储过程中产生的温室气体排放总量，以二氧化碳当量$\left({\text{CO}}_{2}e\right)$ 计算，其公式为

$CF={\displaystyle \sum _{i=1}^N\left(e_i\cdot Q_i\right)}$ (2)

其中，$e_i$ 为物资$i$ 的单位碳排放因子，$Q_i$ 为物资$i$ 的流通量。多目标优化问题可表述为：

$\min \left(TC,-\text{ServicelLevel},CF\right)$ (3)

为求解该问题，本文采用非支配排序遗传算法(NSGA-II)，通过种群进化与Pareto排序获得一组非支配解集，为决策者提供多种补库策略选择。输入特征包括LSTM预测的需求量、实时库存水平、在途物资量、协议剩余量及物资碳足迹因子，这些特征经过Z-score标准化与独热编码预处理，以确保模型收敛性与鲁棒性。

业务适配机制被定义为一种闭环反馈流程，通过设定预测误差阈值触发策略重评估，并结合人工校验与规则更新，实现系统决策与业务经验的动态融合。具体实现路径包括：系统定期比对预测需求与实际消耗，当误差超阈时自动启动NSGA-II重优化，并允许业务人员在可视化界面调整参数或覆盖策略，以应对突发需求或政策变化。碳足迹的实现路径则基于物资生命周期评估数据，将碳排放因子嵌入优化目标，并通过供应商选择与运输路线优化间接降低整体碳足迹。最终，优化结果以推荐订货量与安全库存系数的形式推送至业务界面，支持多维监控与敏捷调整，从而在复杂环境下保障供应链的稳定性与可持续性。

5. 研究结论

本研究针对国家电网协议库存管理中需求预测不准确、库存周转率低与数据协同能力弱等核心痛点，构建了一个集成多源数据融合、LSTM需求预测与NSGA-II多目标优化的智能补库模型框架。主要结论如下：

在数据层面，构建统一的数据中台并实施系统的特征工程，是实现智能补库的先决条件；在预测层面，LSTM算法适用于电网物资的需求预测，其所具备的非线性建模与长期依赖捕捉能力，为预测精度提升提供了技术基础；在决策层面，将AI预测结果嵌入多目标优化模型，能够生成兼顾经济性与绿色性的补库策略，增强决策的科学性与灵活性。

综上所述，本研究所提出的“智能预测–优化”一体化框架，在理论和方法上为提升电网物资供应链的敏捷性、精益化与绿色化运营水平提供了新思路。未来研究将集中于模型原型系统开发与历史数据回测，以量化评估其应用价值并推动实践落地。