【摘 要】
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为提高库存资产管理水平,以某省级电网公司各县级库房为例,分析库房管理风险和资产管理风险.本文首先利用电能表资产档案数据,梳理识别特征,然后利用XGBoost算法构建异常资产识别模型,模型能准确识别出异常的电能表,异常电能表的查准率为90.8％,查全率为71.8％.通过分析发现正常和异常电能表在表龄、第一次运行时长、状态持续时长和合格在库持续时长这四个特征上有较大差别.最后,从电能表、周转柜和计量点三个维度入手,构建库房风险层次指标体系,使用组合赋权评价库房管理风险,风险评价结果与异常资产预测基本一致,相关
【机 构】
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国网北京市电力科学研究院,北京 100075
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为提高库存资产管理水平,以某省级电网公司各县级库房为例,分析库房管理风险和资产管理风险.本文首先利用电能表资产档案数据,梳理识别特征,然后利用XGBoost算法构建异常资产识别模型,模型能准确识别出异常的电能表,异常电能表的查准率为90.8％,查全率为71.8％.通过分析发现正常和异常电能表在表龄、第一次运行时长、状态持续时长和合格在库持续时长这四个特征上有较大差别.最后,从电能表、周转柜和计量点三个维度入手,构建库房风险层次指标体系,使用组合赋权评价库房管理风险,风险评价结果与异常资产预测基本一致,相关性达74.5％.本文研究可促进库房盘点的精准化,推进库房管理和绩效考核建设,提升库存管理的智能化水平.
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