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龙图腾网获悉深圳供电局有限公司申请的专利电力物资管控方法、装置、计算机设备、存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114926305B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210606725.X，技术领域涉及：G06Q50/06；该发明授权电力物资管控方法、装置、计算机设备、存储介质是由林东明;黎莫林;詹勤辉;宋鑫磊;杨雅茗;李慧设计研发完成，并于2022-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本电力物资管控方法、装置、计算机设备、存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种电力物资管控方法、装置、计算机设备、存储介质。所述方法包括：基于电力物资的价值相关数据和需求相关数据，从多个电力物资中确定出目标电力物资，从而可以优先选择最重要的电力物资制定库存管控策略。目标电力物资的历史需求数据输入需求预测模型中进行预测，可以准确地得到目标电力物资未来一段时间的预测需求数据。这样就能根据目标电力物资未来可能的需求量，准确地计算出再订货点和最大库存量。当目标电力物资的库存量低于再订货点时，可以根据最大库存量计算出补货量，对目标电力物资进行及时补货。无需人为进行实时监控和结算，就能对重要的电力物资进行有效的管控，能够有效降低电力物资的管控成本，并提高管控效率。

本发明授权电力物资管控方法、装置、计算机设备、存储介质在权利要求书中公布了：1.一种电力物资管控方法，其特征在于，所述方法包括： 基于电力物资的价值相关数据和需求相关数据，从多个电力物资中确定出目标电力物资，其中，所述价值相关数据是通过ABC分类法得到的各所述电力物资对应总电力物资的价值占比，所述需求相关数据是通过PRS分类法得到的各所述电力物资对应总电力物资的需求占比； 获取所述目标电力物资的历史需求数据，将所述历史需求数据输入需求预测模型中，得到所述目标电力物资的预测需求数据； 根据所述预测需求数据，确定所述目标电力物资对应的再订货点和最大库存量；所述再订货点用于表征所述目标电力物资需要补货时的物资数量； 根据由所述再订货点和所述最大库存量所确定的库存管理策略，对所述目标电力物资进行管控； 所述基于电力物资的价值相关数据和需求相关数据，从多个电力物资中确定出目标电力物资，包括： 基于多个电力物资各自分别对应的价值相关数据和需求相关数据，确定各电力物资对应的综合权重； 获取对应综合权重大小满足预设条件的电力物资，作为目标电力物资； 所述需求预测模型的获取方式，包括： 获取所述目标电力物资对应的需求基准值和设备特征； 基于所述需求基准值和所述设备特征构建神经网络模型； 基于所述目标电力物资的历史需求数据样本构建训练集，所述训练集包括训练样本和训练标签； 通过所述神经网络模型对所述训练样本进行处理，得到预测输出； 根据所述预测输出和所述训练标签间的差异构建代价函数，并根据所述代价函数和正则化项确定目标函数； 基于所述目标函数对所述神经网络模型进行训练，直至训练停止条件时停止，将训练后的神经网络模型作为所述需求预测模型； 所述根据所述预测需求数据，确定所述目标电力物资对应的再订货点和最大库存量，包括： 确定所述目标电力物资对应的订货提前期和需求变动安全系数，所述订货提前期为补货订单下达到补货物资入库的时间段； 根据所述预测需求数据计算得到所述目标电力物资对应的需求标准方差； 根据所述订货提前期、所述需求变动安全系数和所述需求标准方差计算所述目标电力物资对应的安全库存量； 根据所述预测需求数据确定所述订货提前期对应的提前期消耗量，并根据所述提前期消耗量和所述安全库存量计算得到所述目标电力物资对应的再订货点； 根据所述预测需求数据确定平均需求量，并根据所述平均需求量、所述订货提前期和所述安全库存量，计算得到所述目标电力物资对应的最大库存量； 所述根据由所述再订货点和所述最大库存量所确定的库存管理策略，对所述目标电力物资进行管控，包括： 当所述目标电力物资的库存量不大于所述再订货点时，获取所述目标电力物资的实际库存量； 根据所述最大库存量和所述实际库存量计算得到所述目标电力物资对应的补货量，根据所述补货量对所述目标电力物资进行补货。

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