学术研究报告：基于生成对抗网络的电力物资供应链风险识别方法

第一作者及机构
本研究由柴利达（贵州电网有限责任公司）、史蕾（贵州电网有限责任公司）、李诗瑶（贵州电网有限责任公司安顺市郊供电局）、白鹤（南方电网供应链（贵州）有限公司）合作完成，发表于《电气技术与经济》2024年6月刊。

学术背景与研究目标
电力物资供应链是电力系统安全稳定运行的核心环节，但其涉及多环节、多主体，易受内外环境因素干扰，导致质量、库存、物流等风险频发。传统风险识别方法（如BP神经网络、区块链技术）存在误识率高（5%-10%）、识别率低（70%-80%）的缺陷。为此，本研究提出基于生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN）的智能识别方法，旨在通过构建动态对抗学习模型，实现风险指标的精准分类，目标为误识率低于1%、识别率高于95%。

研究流程与方法
1. 风险指标体系构建
- 研究对象：从内部环境（产品质量、库存、财务、物流风险）与外部环境（自然灾害、需求、外包、合作风险）共8类风险中提取指标，形成多元组表达式：
$$hth = {df, fg, we, hg, nb, ut, xc, yt}$$
其中，变量分别对应自然灾害风险（df）、需求风险（fg）等。
- 数据来源：某电力企业2.62GB供应链数据，含80个风险样本，覆盖全部8类风险。

1. 数据采集与预处理

   • 大数据技术：从供应链信息系统提取非结构化数据，通过均值插值处理缺失值，归一化处理公式为：
     $$x = \frac{x_{hth} - \min}{\max - \min}$$
     
   • 标签化处理：将文本数据（如供应商资质描述）转化为数值标签，适配GAN输入格式。
     

2. 生成对抗网络模型设计

   • 模型结构：
     
     • 生成网络（Generator）：多层隐含层生成模拟风险数据，输入为随机噪声向量。
       
     • 判别网络（Discriminator）：二分类器，区分真实数据与生成数据。
       
   • 对抗训练：通过最小最大化目标函数优化模型：
     $$\min_G \maxD V(D,G) = \mathbb{E}{x\sim p{data}}[\log D(x)] + \mathbb{E}{z\sim p_z}[\log(1-D(G(z)))]$$
     
   • 风险分类：判别网络输出标签（0=风险，1=正常），结合相似度匹配确定具体风险类别。
     

实验结果与逻辑链条
1. 性能对比：
- 误识率：本文方法（0.14%-0.36%）显著低于BP神经网络（5.24%-5.85%）和区块链技术（9.15%-9.84%）。
- 识别率：本文方法稳定高于95%（最高99.56%），而对比方法最高仅81.36%。
2. 结果解释：
- GAN通过动态对抗学习增强数据特征提取能力，解决了传统方法对非线性关系建模不足的问题。
- 高精度结果直接支撑了供应链风险预警系统的可行性，为后续风险管理策略制定提供数据基础。

研究结论与价值
1. 科学价值：
- 首次将GAN应用于电力物资供应链风险识别，拓展了生成对抗网络在工业管理领域的应用场景。
- 提出的指标体系与数据预处理流程为复杂供应链风险建模提供了标准化范式。
2. 应用价值：
- 可集成至电力企业供应链信息系统，实时监测风险，降低因供应商中断或物流延误导致的直接经济损失（如实验案例中因质量风险减少的订单量）。
- 通过环境风险识别（如废弃物处理不当）助力企业履行环保责任，提升社会形象。

研究亮点
1. 方法创新：
- 融合大数据技术与GAN，实现多源异构数据的端到端分析，无需人工特征工程。
- 设计归一化与标签化联合预处理流程，解决非结构化数据适配难题。
2. 性能突破：
- 误识率与识别率指标均达到行业最优水平，验证了GAN在风险识别中的优越性。

其他价值内容
- 实验部分详细对比了不同样本量下的识别率（10-80样本），证明模型在小样本场景下仍保持稳健性（96.35%-99.56%）。
- 作者指出未来可结合强化学习优化GAN的泛化能力，为后续研究指明方向。