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基于人工智能科学技术的电网物资标准化推荐系统构建论文
摘 要：标准是对重复性事物和概念所做的统一规定，标准化是指为在一定的范围内获得最佳秩序，对实际的或潜在的问题制定共同的和重复使用的规则的活动。自2005年以来，国家电网公司持续开展物资标准化建设工作，不断完善公司物资采购标准，解决了公司各单位物资分类及物料主数据不一致、物资采购技术要求不规范等问题，实现了物料主数据、物资采购标准的统一。本案提出基于人工智能技术的推荐系统应用在国网电网公司物资标准化工作的业务构想，进一步提高标准物料的选用集中度与选择效率，推进电网物资标准化。
关键词：人工智能；标准化；推荐系统
中图分类号：TM711 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2017）21-0136-02
1 研究背景与研究意义
标准是对重复性事物和概念所做的统一规定，标准化是指为在一定的范围内获得最佳秩序，对实际的或潜在的问题制定共同的和重复使用的规则的活动。自2005年以来，国家电网公司持续开展物资标准化建设工作，不断完善公司物资采购标准，解决了公司各单位物资分类及物料主数据不一致、物资采购技术要求不规范等问题，实现了物料主数据、物资采购标准的统一。在国家电网公司现行物料体系中共3569个小类，146269条物料主数据，其中标准物料16573条，固化技术规范书31069条。由于众多的物资型号、新设备新材料新标准的应用给设计人员造成理解上的差异与信息过载的问题。
本文通过基于人工智能技术的推荐系统应用，提升标准物料选型的效率与准确性，主要意义有以下几点：
（1）推荐系统将实现设计人员更加灵活的标准化物料选型，有利于典型设计、固化技术规范书的迅速推广。（2）实现工程物资通用调配。随着物资通用性的进一步提高，使得工程项目间的物资调配成为可能，在提高物资供应能力的同时，降低工程物资的供应风险。（3）支撑运行检修专业化。通过推荐系统的运用，标准物料集中度的提高能减少相同类型设备间的差异性，提升检修人员的工作效率，同时在设备抢修中，推荐系统可提供抢修人员提供替代型号，争取抢修时间，减少企业电量损失。（4）降低备品备件存量。设备通用性的提升使得在运设备的备品备件数量明显下降，节约流动资金，降低运行维护成本。
2 国内外研究水平及相关理论基础
推荐系统常用的算法在之前的一些文献中已有比较详尽的概述，常用的包括近邻推荐，基于隐变量模型推荐等。近邻算法是指通过计算用户与用户或者用户与商品間的某种距离，以这种计算出的距离为依据进行推荐。基于隐变量的方法则往往用于处理一些较为复杂的问题。它假设用户之所以喜爱或选择某种物品，是因为用户和物品之间有一些隐含的属性相匹配，这样隐含的属性往往是较为抽象，难以直观描述的，因而需要用一些方法去推测这些隐含的量，进而根据这些用户与物品的隐含量的匹配度，做出新的推荐。常用的方法包括矩阵分解，Bayes网络，概率图模型，神经网络等。
3 推荐系统构建
3.1 推荐系统业务应用场景设计
本文推荐系统业务流转步骤是：（1）通过挖掘基础数据、标准数据和业务数据，为设计人员提供不同用户、不同项目类型之间相似的标准物料，使设计人员可快速查找到通用的、标准物料信息。（2）项目管理人员在接收到设计人员提供的信息后，可通过推荐系统提供的推荐信息复核是否选用标准物料。（3）物资计划管理人员根据项目人员的复核结果，以及推荐系统提供的推荐信息复核标准物料选用情况。（4）对项目物资进行采购，采购信息计入历史采购数据库，如图1所示。
3.2 推荐引擎概要设计
推荐系统的核心是推荐引擎，本创意推荐引擎主要由业务数据层，算法逻辑层，业务规则层、应用层四部分组成。业务数据层主要负责不同数据来源和类型数据的收集、存储等，主要包括基础数据（物料主数据库、物料分类数据库）、标准数据（固化技术规范ID库、通用设计库）与业务数据（库存数据、历史采购数据）等。算法逻辑层主要利用协同过滤和关联规则等算法对数据进行预处理，得到推荐的中间结果。业务规则层由系统使用者进行配置，配置特定物料推荐时必要的条件和规则，从而对推荐结果进行进一步过滤和排序。应用层主要负责提供不同的推荐类型接口，如组合推荐、相似推荐、货源最近推荐等，如图2所示。
4 总结与展望
通过基于人工智能技术的推荐系统在国家电网公司标准物料选型工作中的应用，将提高电力企业物资选型的集中度，进一步发挥企业采购标准的导向性作用。随着采购标准集中度的进一步提高，对提高国产电力电气设备制造标准化、电力行业标准化，积极引导供应商生产制造，避免非标准物资设备的使用，降低资源消耗，创建节约型社会具有十分重要的意义。
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