摘要：国家经济发展已经逐渐打破传统体制的束缚，当代社会市场经济体制更加趋向于科学化、现代化的方向。相应各行业的发展模式也有所变动，其中电力行业招投标采购工作中，逐渐推广了电子化招标模式的发展。基于此，本文主要阐述了电力招标采购的特点、大数据分析基本方法、招标采购数据分析用例、应用实效，以供参考。
关键词：大数据；电力招标；采购；应用
一、电力招标采购的特点
电力行业作为我国能源产业的重要组成部分，是国家大量投入资金的领域之一，庞大的电网投资规模使得电力物资的招标环节也变得十分繁多。就目前来说，我国电力招标采购主要有采购金额巨大、需求物资多、技术要求高、价格不稳定、投标者众多以及投标种类繁杂等特点。鉴于电力系统本身的特殊性，所采购的物资直接影响到电网整体运行的效果和国民生命财产安全，因此电力物资首先必须保证其安全性。如果在采购的过程中由于一个小设备出现问题，也许会造成整个电网的安全运行出现严重后果，所以企业对于电力物资的采购应该持严谨的态度。另外，经济的不断发展要求电网开始向特高压电网发展，对于电力物资的技术要求又提上了一个新的台阶。在庞大的电力物资需求下，电力企业的招标工作吸引了很多投标者，市场竞争越来越激烈，这在很大程度上给招标单位提供了诸多可供选择的机会。同时，受原材料等因素的影响，电力物资的价格也随之变化，所以电力单位应该缩短采购电力物资的时间，以防止由于原材料波动较大而引起电力物资价格出现较大的变化；如果在采购的过程中，原材料超过了合同上约定的范围，需要适度进行相应的调整。另外，电力物资种类繁多，仅电网建设所需的主要设备就有上百种产品可供选择，因此由于需求不同，使得不同类别的物资招标环节也不尽相同，从而为招标工作带来了一定的困难。
二、大数据分析基本方法
2.1数据统计/分析
通过统计与分析实现满足大多数的用户需求，其中一些实时性要求较高的需求经常采用OracleExadata、EMCGreenPlum、以及基于MySQL的列式存储Infobright等工具方法。一些批处理操作或者基于半结构化数据的需求则可以使用Hadoop工具进行统计与分析，大数据的统计和分析的主要特点和挑战在于涉及的数据量大，进行计算分析时其对系统资源，尤其是I/O的并发要求非常高。本文使用的主要统计和分析地方法如下：（1）数据ETL：收集来自信息系统的历史和实时数据，转为特定格式后导入分析平台的存储模块。（2）分类统计：用简单的归纳和数学统计的方法整理历史上的既有数据生成报表等内容。（3）多维分析：维即分类统计的基本元素，一般为一条记录中的一个字段，多维分析是指组合多个维，并对他们进行分析操作，如缩放单位尺度，选取特定范围等。
2.2数据挖掘
与统计和分析最大的不同在于数据挖掘往往没有预先设定好的内容范围，其主要突出现在数据层面上进行的基于各种算法的计算和分析，从而实现预测的效果，并作为一些高级别数据分析的凭证和基础。数据挖掘的典型算法：用于聚类的K-Means、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes等。数据挖掘的主要分析工具：spark、HadoopMahout等。数据挖掘过程的主要特点和挑战在于挖掘的算法非常的复杂，且计算涉及的数据量以及计算总量都非常多且复杂。数据挖掘目的在于：通过数据利用算法找出潜在的关联性，预测一些将来的发展趋势。
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三、招标采购数据分析用例
3.1数据清洗和分类统计
分类统计旨在解决招标采购数据的杂乱性，需要将其进行清洗，清洗的主要工作在于字段格式和字段选项的统一，如将10kv电缆归纳为电力电缆，否则填报人员的不同用词将会导致统计困难。对于使用自然语言描述的招标内容则需进行分词后提取有用的信息再进行分类。分类统计需要建立多个维度综合统计，包括时间、物资类别、委托单位、中标单位、金额等，作为报表数据的来源和后续分析的基础，整理后的维度越多，数据质量越高，则分析结果越为准确。
3.2关联分析关联分析
旨在找到两个或多个统计项之间的联系，通常以关联度表示，正值表示两者相关性更高，负值则反之，数值越大关联性越强。经过此类分析，我们能找到原本在业务上就有关联的物资，如采购电缆的同时往往需要一些周边产品。还有一些关联物资并不存在实际工作上的相关性，造成他们具有相关性的可能性是季节，地域等其他方面的原因。委托公司可根据此项分析结果，在发布一类物资的招标信息时，可以同时考虑另一种相关性强的物资的采购，哪怕他们并不是真正有关，从而可以提高工作效率。
3.3流程分析流程分析
可以找到各招标类别在各环节上的耗时，如统计申报，立项，发标，开标，中标，结项等环节在物资框架，专项，超市化等招标类型下的耗时。最后的结果存在较大的差异性，因此必须与实际工作结合分析，有可能能找到可以优化的工作流程。
3.4项目优化此分析
需要与招标采购信息系统实时合作，旨在找到可以合并的招标项目，由于电力系统物资的特殊性，不可能有大范围的厂家进行生产投标，也不可能有大范围的委托单位，往往同类物资的委托方，厂家也都相同，通过解读分析数据，可以避免重复发布，提高工作效率。合并的方法是设计一套合并权重，针对不同的合并目标设置不同的数值，最后得出一个数值化的合并推荐度。项目合并有两个主要方向，一个是合并委托方的招标信息，此类合并的关键权重值有：委托方，物资类别，招标时间。委托方得知自己发布了相近的委托后，可以根据实际情况决定是否可以将其合并为同一份委托。另一个是合并厂家的投标信息，此类合并的关键权重值有：物资类别，招标时间。厂家设置好自己的情况后，即可合并投递类似的委托。这些推荐信息有可能可以帮助双方更快更好地进行合作。
3.5项目预测此分析
针对特定物资进行分析，绘制时间-金额的招投标信息散点图，随后对此数据做线性回归拟合，便可以预测下一个时间段可能的采购数量，此类预测对数据量有一定的要求，建议针对电缆等长时间采购的常规物资进行分析。
四、结束语
综上所述，目前在我国电力招标采购的过程中仍然存在一些管理以及制度等方面的问题，我们要合理、科学地解决这些问题，需从制度、规范等各个层面分别进行协调和处理，将整个采购过程的严格监督和管理作为一项长期坚持的工作进行，形成一个常态化的机制，确保整个招标采购过程的效率和质量得以提高，从而使电力招标采购过程更加有序、科学。
参考文献：
[1]黄庆花.电力物资招标采购的风险与防范[J].中国电力企业管理，2018（04）
[2]钟艺敏.电力工程项目招标管理工作探讨[J].科技风，2018（11）
[3]张明.电力物资采购项目招标风险及其预防[J].企业改革与管理，2018（08）
论文作者:王庆,刘美意
论文发表刊物:《电力设备》2018年第23期
论文发表时间:2018/12/12
标签：物资论文; 数据论文; 电力论文; 招标采购论文; 采购论文; 电网论文; 此类论文; 《电力设备》2018年第23期论文;