2021年6月 供应链预测算法及应用 王桐 阿里巴巴-数字供应链事业部 Outline： • 预测场景及特性 • 预测算法研发路线及结果 • 预测应用案例 GMV预测 预测标的：GMV 提前期：未来1个月、一年 颗粒度： 行业*天*全国，行业 *月*全国 用途：支持整体经营计划（KPI制定，营销资源分配，供 应链资源分配） 评估口径：达成率 real/fcst （离线）商品销量预测：支持补货、调拨决策 ）、人肉计划（算法白盒化、可解释性、可调整性） 供应链不确定性的第一道防火墙！ （实时）GMV预测：支持实时前端调控 （实时）销量预测：支持临时补货 （实时）单量预测：支持实时产能调控 预测算法研发路线 第一代：传统时间序列统计方法 （指数平滑、ARIMA、Holt-Winters） 1. 准确性：低 2. 稳定性：高 3. 可调整性： 低（后处理） 4. 可解释性：高（逻辑易于理解） 可解释性：低（黑盒算法，只能解释输入输出） 5. 执行效率：低（模型较重，GPU训练成本较高） 应用局限：炼丹工作重，训练时间长，摸索成本高 技术局限：模型重，数据量要求高；时序针对性低 自研深度学习时序预测算法--Falcon Falcon是什么 算法： • 多block叠加的残差链接主干网络，类似n-beats （右图）结构，实现时序成份分解 • 丰富的block库捕捉时序的各种成份（趋势、周期

智慧物流园经济测算 一 、项目成本分 析 1 、技术参数确定 2 、开发总体成本构成 3 、开发成本估算分项说 明 4 、开发费用估算分项说 明 5 、开发总体成本预算 1.1 技术参数确定 口 规 划 用 地 情 况 ： 用地面积： 500000 m²; 其中：规划道路面积： 120000 m2; 规划停车用地面积： 30000 m2 规划净用地面积： 300000 m2; 土地成本 开发成本 开发费用 管 理 成 本 财 务 成 本 不 可 遇 见 费 配 套 工 程 费 建 安 工 程 费 前 期 工 程 费 □ 项目初步成本测算 土地成本 土地成本 总价 ( 万元 ) 5250.00 3.1 开发成本估算分项说 明 合计 5250.00 项 目 名 称 费 配 套 工 程 费 建 安 工 程 费 前 期 工 程 费 序 号 1 开发费用 用 开发总体成本 开发成本 3.2 开发成本估算分项说明 口 项目建安 、配 套 成本测算 ( 开发成本测算 ) 开发总体成本 开发成本 上咆 平 前 期 工程费 建安 工程费 ▶ 配 套 设施 费 不 可 遇 见 费 不 可 通 见 费 配 套 工 程 费 建 安 工 程 费

光伏面积（m2） 单位租金（Rmb/m2) 谷-尖-平-峰-谷 谷-峰-平-峰-谷 阳光工匠论坛（bbs.21spv.com） 光伏 / 储能 / 能源 / 电力资料下载 光储智能微网投资测算表 电价信息 ※ 时段 M7-8 非夏季 谷时段 ¥ 0.295 ¥ 0.295 平时段 ¥ M2-5余电上网 M2-5充电减少余电上网 其中：M7-8发电量 容量电价（Rmb/Kw) 资料下载 QQ群：940233279 微信：15961178146（微信同号） 项目测算 类别 项目名称 占比 运营收入 光伏发电 ¥ 14,347,218 97% 补贴收入 0% 削峰填谷 ¥ 476 3,433,955 回收期 7.65 IRR 10.83% 阳光工匠论坛（bbs.21spv.com） 光伏 / 储能 / 能源 / 电力资料下载 QQ群：940 光储站收益模型测算表 3 4 5 6 7 98.11% 97.67% 97.23% 96.79% 96.36% 14,076,199 14,012,856

新路径。BIM、能耗模拟、大数据等 数字工具能精准采集和分析建筑几何 形态、能耗特性，为碳排放管理提供 动态支持。基于深圳市坪山区的建筑 数据基础，本文提出了基于造价数据 的隐含碳排放测算和基于能耗模拟的 运行期碳排放测算方法，为低碳建筑 规划提供了科学参考。未来，随着数 字化技术的深化应用，建筑业的绿色 转型将更高效、更智能。 一、研究背景 （一）低碳规划是未来城区高 质量发展的新要求 据，这些数据的收集周期较长，且数 据更新滞后，难以全面反映实时排放 情况。此外，不同碳排放核算主体使 用的数据来源差异较大，部分地区简 单引用国外数据库中的温室气体排放 因子，这些因子未必适合当地实际情 况，导致测算结果偏差较大。企业层 面也存在对碳排放管理不足的现象， 部分企业未投入足够资源进行碳排放 数据的监测和核查，这进一步加剧了 数据不足问题，影响了准确的碳排放 目标的设定与评估。 （三）城区碳减排路径需要科 建设“好房子”对建筑全生命周期内的碳排放控制提出了更高要求。当前，全国各地相继提 出了减碳规划，但在碳排放测算、技术应用和政策落实等方面仍面临挑战。利用数字化和信 息化技术可为碳排放测算提供支撑。本文基于中建集团工程建设数据，以深圳市坪山区为例， 提出了创新的碳排放测算方法，不仅提高了测算效率，还为未来的碳减排规划提供了可靠的 数据支持。 基于数字技术的城区建筑群碳排放高效管控 ——以深圳市坪山区为例

................ 35 5.4 工程项目智慧成本测算.................................................................................................................. 37 5.4.1 智慧成本测算概述............................... .................. 37 5.4.2 智慧成本测算实现................................................................................................................ 37 5.5 工程图纸测算工程量................................ ................................................................................... 38 5.5.1 工程量测算概述.................................................................................................

规模等基础数据，按周期自动完成参数测算、定额测算、定额 设定、层级申报等工作，实现智能化业务委托流程高效流转。对业务委托费测算和执行，实现按不同类型灵活配置分配金 额、数据定时自动比对、纠错分析与追溯，提高供电所业务委托费数字化管理水平。 基础档案 数据填报 数据展现 测算定额 费用项目设定 支出计划 定额设定 区县公司 业务委托费支出 测算汇总表 业务委托费 执行表 业务委托费 业务委托费 汇总表 测算明细表 区县公司 测算数据补充 费用预算申请 业务委托费 进度表 业务委托费测算 测算业务 执行业务 测算参数 供电所 测算数据提报 供电所数据表 六、系统集成  应用场景： AI 智慧识别 基于供电所出入口具备热成像、 AI 人脸识别抓拍、车辆识别等功能视频监控，实现供电所进出便捷化通行、智能化考 勤。全面记录人员及车辆出入信息和访客来访信息

...........................29 6.2 储能系统成本测算...................................................................................................29 6.3 储能系统收益测算.......................................... 储能工程设计使用寿命为 10 年，储能系统采用每日两充两放运行方式，储能系 统按照每年 360 天的运行时间考虑。 按照合同能源管理合同签署 20 年，储能电池部分需要二次投入。 6.2 储能系统成本测算 （1）储能系统成本暂按：首次投入 1.65 元/Wh，二次投入 0.7 元/Wh 计算。 表 6-1 储能系统成本表 序号 工程名称 投资金额（万 元） 装机容量 备注 一 储能系统第一期投建 储能系统首次投入 1980 3MW/12MWh 2 储能系统二次投入 840 2MW/12MWh 41 3 现场施工 40 合计 2860 6.3 储能系统收益测算 （1）收益测算说明 1、为了方便工程储能收益测算，嘉定联东用电价格按照 10kV 大工业两部制计 费方式。 2、假设未来电网售电价格保持不变，若将来电网售电价格走低，则储能系统收 益降低，投资方给予园区或园区电力系统管理方储能收益分成重新协商。

素、竞争格局等基本情况，有效把握当前市场的最新动态和发展趋势，为报告奠定了理论基础。 4 资料来源：灼识咨询 报告研究背景与研究方法（2/2） 研究方法论 • 具体研究方法： 二、模型搭建与测算： • 供需模型搭建：从专业的行业视角出发，我们将一手调研获取的、具有代表性的需求及供给方信息，整合融入供需模型，以此反映当下市 场的实际供需格局。同时，我们吸纳专家访谈中的关键信息，如需求侧的产 发 展趋势等方面对模型进行校验与补充。 • 模型测算逻辑： ➢ 需求端：我们详细梳理了下游客户的自动化方案需求情况。基于各需求方的业务发展情况、机器人采购数量及未来相关预算投入、 采用机器人代替工人的比例等数据，对其未来的需求容量进行测算。在此基础上，结合各厂商的生产节拍、工序柔性化程度及用工 结构变化，我们构建了分行业的需求预测模型，测算其在不同时间周期内的潜在总容量。通过对各厂商过去的机器人采购记录、资 机械臂渗透率： 27 28 资料来源：灼识咨询 自适应机器人在该工厂的潜在市场规模约3,000台，在电视工厂的潜在渗透密度约15台/亿元产值。 电子电气场景自适应机器人潜在市场规模 电视工厂TAM测算，以上述工厂为例 代替 机械臂 代替 人工 代替 机器 生产环节机械 臂数量 可被自适应机 器人替代比例 自适应机器人 对机械臂的替 代比例 x x ~750 ~301% 1

需求侧资源潜力评估与开发利用路径 光伏出力迅速下降、负荷持续攀升，最大功率波动达每小时 3120 万千瓦，可能导致频率 异常偏低甚至引发切负荷风险；晚间时刻光伏出力为0、风电出力不稳定，存在保供风险 [9]。 综合测算结果表明，2030 年，在风光新能源、负荷侧资源不参与电力平衡条件下， 江苏电力供应用电晚高峰期可能存在的 1750 万千瓦左右的供电缺口；春秋季节及节假日 等时段新能源消纳尤其困难，填谷需求预计将大于削峰需求。 30%[12]。相关需求响应实践结果及参与快上快下可调负荷储备容量的校核情况 表明 [13]，钢铁、水泥、有色金属压延加工、纺织、造纸等行业是需求响应的主要参与主体 和响应资源来源。按照保守估计测算，2030 年江苏工业行业的需求响应潜力在 600 万千 瓦以上，约占工业用电负荷的 10%。 工业生产过程中需要消耗大量热能，利用“电制热 + 蓄热蓄冷”等形式可以实现在供 能稳定的同时提供 10 千瓦充电功率、参与率 5% 测算，预计 2030 年电动汽车 可提供 500 万千瓦的新能源消纳潜力。参照江苏电动汽车充电曲线及电动汽车增长趋势 综合测算，2030 年电动汽车将能提供 180 万千瓦的削峰潜力。参照无锡车网互动实践， 单车反送电功率约 40 千瓦，按照 2030 年江苏具备 V2G 功能的充电桩 1500 根、参与率 80% 测算，预计电动汽车可以为电网额外提供 4