3月5日，国网福建省电力有限公司应用大数据模型辅助完成2019年第一批农配网协议库存物资需求申报，预估总金额22.20亿元。与传统提报方式相比，应用大数据模型辅助物资需求申报金额减少了7.86亿元，提升物资需求预测准确率，物资需求结构也更加合理。
以往农配网协议库存物资需求计划申报，采用由下至上的工作模式，即从生产一线开始对物资需求进行统计、估算、上报，经由市公司、省公司层层人工统计汇总，形成全省物资采购计划。人工申报多凭经验进行预估，难度大、费时耗力，而且容易出差错，造成物资需求申报准确率低，导致物资结构性缺货、部分协议库存合同长期未执行等风险。
配网物资需求计划准确性一直是制约物资精益化管理水平提高的难题。为提升物力集约化管理水平，国网福建电力组织国网福建物资公司探索利用大数据模型构建农配网协议库存物资需求预测模型，通过关键词分类和随机森林预测算法，整合物资专业多源异构的内外部数据，从ERP系统获取大修、配网改造项目3万多个、出退库数据486万条，作为物资需求预测基础数据，研究数据间的内在联系，对项目名称进行关键词分类，再对项目类型、投资金额、台区数、电缆长度等进行相关性分析，选取关键影响因子，最后采用随机森林预测算法对综合计划下达项目、储备库项目进行物资需求预测，大大提升了农配网协议库存物资需求预测准确性，解决了人工预测不准的难题。
该公司应用农配网协议库存物资需求预测模型对2017年、2018年32种农配网物资需求进行预测，平均准确率分别为85.65%、87.59%，分别比传统提报方式准确率提高9.91%、11.48%。同时，该预测模型还进一步整合供应商寄售物资和剩余协议库存物资数据，消化历史农配网协议库存积压物资，解决协议长期未履行的难题。
根据千讯咨询发布的《电力市场发展研究及投资前景报告》显示，国网福建电力将通过关联更多项目数据以及针对不同物料使用特性采用不同预测模型来提高预测准确性。同时，随着数据的积累和模型的完善，该预测模型可结合项目里程碑计划进行月度物资需求预测，自动生成补库计划，提高物资供应保障能力，减少库存物资积压，提升物资管理效率和效益。