基于电力物资需求数据的采购策略优化方法及系统

本发明公开了基于电力物资需求数据的采购策略优化方法及系统，涉及电力系统智能采购管理技术领域，包括使用球面模糊值进行模糊建模，基于Granger因果分析确定初步因果强度，并使用搜索窗口和贝塞尔曲线生成初始权重种群，结合NSGA‑II优化权重，基于MMHC算法识别父节点集合，使用FDPC‑OF方法计算离群因子，并构建KD‑Tree索引进行更新，使用Drools进行分类。本发明通过球面模糊建模结合因果分析和NSGA‑II优化，提升需求预测的准确性和优先级排序的科学性，使用MMHC算法与Hill‑Climbing算法联动优化，并结合FDPC‑OF密度峰值离群识别方法与KD‑Tree高维索引结构，提高采购策略的稳定性和可调整性。