一种基于架空线路工程造价数据分析评审分析方法与流程

1.本发明属于输变电工程技术领域，具体涉及一种基于架空线路工程造价数据分析评审分析方法。


背景技术：

2.输变电，是电厂向电网输电，它是将低电压升高(如50万伏)进行远离输电，同样的功率电压越高电流越小，电流小在线路上的损耗小，电力系统中各种电压的变电所及输配电线路组成的整体，称为电力网，它包含变电、输电、配电三个单元，电力网的任务是输送与分配电能，改变电压。
3.工程造价是指构成项目在建设期预计或实际支出的建设费用，综合运用管理学、经济学和工程技术等方面的知识与技能，对工程造价进行预测、计划、控制、核算、分析和评价等的工作过程被称为工程造价管理；按照法律法规和标准等规定的程序、方法和依据，对工程造价及其构成内容进行的预测或确定被称为工程计价，工程计价依据包括与计价内容、计价方法和价格标准相关的工程计量计价标准、工程计价定额及工程造价信息等。
4.架空线路主要指架空明线，架设在地面之上，是用绝缘子将输电导线固定在直立于地面的杆塔上以传输电能的输电线路，架设及维修比较方便，成本较低，但容易受到气象和环境(如大风、雷击、污秽、冰雪等)的影响而引起故障，同时整个输电走廊占用土地面积较多，易对周边环境造成电磁干扰，架空线路的主要部件有：导线和避雷线(架空地线)、杆塔、绝缘子、金具、杆塔基础、拉线和接地装置等。
5.输变电工程架空线路部分的工程造价是整个输变电工程造价的核心部分之一，因此，合理控制架空线路工程开支有利于控制整个输变电工程造价的成本，能够有效促进电网企业的发展，而目前，传统的架空线路工程造价的预估、分析和评审依靠工程造价人员的工作经验及通过查阅相关资料进行分析评估，劳动强度十分巨大，并且由于影响架空线路造价的因素较多，物料的市场价格也在频繁发生在变化，工程造价的分析人员很难根据经验以及相关资料对架空线路造价作出准确的判断。


技术实现要素：

6.为解决现有技术中存在的上述问题，本发明提供了一种基于架空线路工程造价数据分析评审分析方法，具有劳动强度低以及分析评估精度高的特点。
7.为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于架空线路工程造价数据分析评审分析方法，包括数据库模块、架空线路工程历史造价数据采集模块、目标区域环境气象历史数据采集模块、核心影响因素确定模块、数据处理模块、数据分析评审模块、训练模型建立子模块、架空线路工程造价预测子模块以及架空线路工程造价展示子模块，架空线路工程造价数据分析评审分析方法包含如下步骤：
8.步骤一：获取目标区域内已竣工投产的架空线路工程历史造价数据，并将获取的架空线路工程历史造价数据上传至数据库模块中；
9.步骤二：获取目标区域内的环境气象历史数据，并将获取的环境气象历史数据上传至数据库模块中；
10.步骤三：将架空线路工程历史造价数据进行分类，生成包含架空线路工程历史造价数据的单位节点数据，并将生成的单位节点数据上传至数据库模块中；
11.步骤四：将获取的环境气象历史数据进行分类，用于生成包含不同类型环境气象历史数据的数据列，并将数据列转化为包含不同类型环境气象历史数据的时间序列数据，并将时间序列数据上传至数据库模块中；
12.步骤五：对单位节点数据和时间序列数据进行单独分析评审，生成样本数据；
13.步骤六：构件bp神经网络模型，将步骤五生成的样本数据作为输入变量导入bp神经网络模型中进行训练，得到训练后的bp神经网络模型；
14.步骤七：根据训练后的bp神经网络模型预测架空线路工程造价；
15.步骤八：可视化展示预测的架空线路工程造价。
16.作为本发明的一种优选技术方案，步骤一中，目标区域内已竣工投产的架空线路工程历史造价数据为近五年内的目标区域内架空线路工程历史造价数据。
17.作为本发明的一种优选技术方案，步骤一中，目标区域内已竣工投产的架空线路工程历史造价数据包含架空线路高度信息、架空线路弧垂点高度信息、架空线路电缆规格信息、架空线路电缆价格信息、架空线路电缆耐拉强度信息、架空线路电缆单位长度线损信息以及架空线路支撑附件信息。
18.作为本发明的一种优选技术方案，步骤二中，目标区域内的环境气象历史数据包含当前目标区域的海拔高度、单位年平均温湿度、单位年平均降水量、单位年平均风力大小、单位年平均雷雨天气天数、地形以及土壤质量状况。
19.作为本发明的一种优选技术方案，步骤三中，将架空线路工程历史造价数据进行分类的规则为：将架空线路工程历史造价数据的一个最高值和一个最低值归类为异常值，剔除异常值后将剩余数据进行各自加权处理。
20.作为本发明的一种优选技术方案，步骤四中，将获取的环境气象历史数据进行分类的规则为：将单位年平均温湿度、单位年平均降水量、单位年平均风力大小、单位年平均雷雨天气天数的一个最高值和一个最低值归类为异常值，剔除异常值后将剩余数据进行各自加权处理。
21.作为本发明的一种优选技术方案，步骤五中，对单位节点数据和时间序列数据进行单独分析评审具体包括：根据数据分析影响架空线路工程造价的主要因素、将主要因素的一部分作为对比验证数据、另一部分主要因素作为训练样本数据。
22.作为本发明的一种优选技术方案，步骤六中，训练后的bp神经网络模型为与对比验证数据对比分析后的bp神经网络模型，若与对比验证数据的差距较大，则反复执行步骤六，直到训练后的bp神经网络模型数据与对比验证数据相吻合。
23.作为本发明的一种优选技术方案，步骤七中，根据训练后的bp神经网络模型预测的架空线路工程造价为架空线路工程的静态总投资。
24.作为本发明的一种优选技术方案，步骤八中，架空线路工程造价的可视化展示方式为扇形图格式、树状图格式或者鱼骨图格式。
25.与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明的架空线路工程造价数据分析评
审分析方法，能够根据目标区域内的历史造价数据以及环境气象历史数据训练bp神经网络模型，降低了外在因素对架空线路工程造价预测数据的影响，极大提高了架空线路工程造价数据分析评审的精确度，降低了劳动强度，同时为后续的架空线路工程造价数据分析提供方向，有利于电网企业的收益。
附图说明
26.附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
27.图1为本发明的分析方法流程示意图；
具体实施方式
28.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
29.实施例1
30.请参阅图1，本发明提供以下技术方案：一种基于架空线路工程造价数据分析评审分析方法，包括数据库模块、架空线路工程历史造价数据采集模块、目标区域环境气象历史数据采集模块、核心影响因素确定模块、数据处理模块、数据分析评审模块、训练模型建立子模块、架空线路工程造价预测子模块以及架空线路工程造价展示子模块，架空线路工程造价数据分析评审分析方法包含如下步骤：
31.步骤一：获取目标区域内已竣工投产的架空线路工程历史造价数据，并将获取的架空线路工程历史造价数据上传至数据库模块中，其中，目标区域内已竣工投产的架空线路工程历史造价数据为近五年内的目标区域内架空线路工程历史造价数据，此外，目标区域内已竣工投产的架空线路工程历史造价数据包含架空线路高度信息、架空线路弧垂点高度信息、架空线路电缆规格信息、架空线路电缆价格信息、架空线路电缆耐拉强度信息、架空线路电缆单位长度线损信息以及架空线路支撑附件信息；
32.步骤二：获取目标区域内的环境气象历史数据，并将获取的环境气象历史数据上传至数据库模块中，其中，目标区域内的环境气象历史数据包含当前目标区域的海拔高度、单位年平均温湿度、单位年平均降水量、单位年平均风力大小、单位年平均雷雨天气天数、地形以及土壤质量状况；
33.步骤三：将架空线路工程历史造价数据进行分类，生成包含架空线路工程历史造价数据的单位节点数据，并将生成的单位节点数据上传至数据库模块中；
34.步骤四：将获取的环境气象历史数据进行分类，用于生成包含不同类型环境气象历史数据的数据列，并将数据列转化为包含不同类型环境气象历史数据的时间序列数据，并将时间序列数据上传至数据库模块中；
35.步骤五：对单位节点数据和时间序列数据进行单独分析评审，生成样本数据，其中，步骤五中，对单位节点数据和时间序列数据进行单独分析评审具体包括：根据数据分析影响架空线路工程造价的主要因素、将主要因素的一部分作为对比验证数据、另一部分主
要因素作为训练样本数据；
36.步骤六：构件bp神经网络模型，将步骤五生成的样本数据作为输入变量导入bp神经网络模型中进行训练，得到训练后的bp神经网络模型；
37.步骤七：根据训练后的bp神经网络模型预测架空线路工程造价，其中，根据训练后的bp神经网络模型预测的架空线路工程造价为架空线路工程的静态总投资；
38.步骤八：可视化展示预测的架空线路工程造价。
39.具体的，本实施例中，步骤三中，将架空线路工程历史造价数据进行分类的规则为：将架空线路工程历史造价数据的一个最高值和一个最低值归类为异常值，剔除异常值后将剩余数据进行各自加权处理。
40.具体的，本实施例中，步骤四中，将获取的环境气象历史数据进行分类的规则为：将单位年平均温湿度、单位年平均降水量、单位年平均风力大小、单位年平均雷雨天气天数的一个最高值和一个最低值归类为异常值，剔除异常值后将剩余数据进行各自加权处理。
41.具体的，本实施例中，步骤六中，训练后的bp神经网络模型为与对比验证数据对比分析后的bp神经网络模型，若与对比验证数据的差距较大，则反复执行步骤六，直到训练后的bp神经网络模型数据与对比验证数据相吻合。
42.具体的，本实施例中，步骤八中，架空线路工程造价的可视化展示方式为扇形图格式。
43.实施例2
44.请参阅图1，本发明提供以下技术方案：一种基于架空线路工程造价数据分析评审分析方法，包括数据库模块、架空线路工程历史造价数据采集模块、目标区域环境气象历史数据采集模块、核心影响因素确定模块、数据处理模块、数据分析评审模块、训练模型建立子模块、架空线路工程造价预测子模块以及架空线路工程造价展示子模块，架空线路工程造价数据分析评审分析方法包含如下步骤：
45.步骤一：获取目标区域内已竣工投产的架空线路工程历史造价数据，并将获取的架空线路工程历史造价数据上传至数据库模块中，其中，目标区域内已竣工投产的架空线路工程历史造价数据为近五年内的目标区域内架空线路工程历史造价数据，此外，目标区域内已竣工投产的架空线路工程历史造价数据包含架空线路高度信息、架空线路弧垂点高度信息、架空线路电缆规格信息、架空线路电缆价格信息、架空线路电缆耐拉强度信息、架空线路电缆单位长度线损信息以及架空线路支撑附件信息；
46.步骤二：获取目标区域内的环境气象历史数据，并将获取的环境气象历史数据上传至数据库模块中，其中，目标区域内的环境气象历史数据包含当前目标区域的海拔高度、单位年平均温湿度、单位年平均降水量、单位年平均风力大小、单位年平均雷雨天气天数、地形以及土壤质量状况；
47.步骤三：将架空线路工程历史造价数据进行分类，生成包含架空线路工程历史造价数据的单位节点数据，并将生成的单位节点数据上传至数据库模块中；
48.步骤四：将获取的环境气象历史数据进行分类，用于生成包含不同类型环境气象历史数据的数据列，并将数据列转化为包含不同类型环境气象历史数据的时间序列数据，并将时间序列数据上传至数据库模块中；
49.步骤五：对单位节点数据和时间序列数据进行单独分析评审，生成样本数据，其
中，步骤五中，对单位节点数据和时间序列数据进行单独分析评审具体包括：根据数据分析影响架空线路工程造价的主要因素、将主要因素的一部分作为对比验证数据、另一部分主要因素作为训练样本数据；
50.步骤六：构件bp神经网络模型，将步骤五生成的样本数据作为输入变量导入bp神经网络模型中进行训练，得到训练后的bp神经网络模型；
51.步骤七：根据训练后的bp神经网络模型预测架空线路工程造价，其中，根据训练后的bp神经网络模型预测的架空线路工程造价为架空线路工程的静态总投资；
52.步骤八：可视化展示预测的架空线路工程造价。
53.具体的，本实施例中，步骤三中，将架空线路工程历史造价数据进行分类的规则为：将架空线路工程历史造价数据的一个最高值和一个最低值归类为异常值，剔除异常值后将剩余数据进行各自加权处理。
54.具体的，本实施例中，步骤四中，将获取的环境气象历史数据进行分类的规则为：将单位年平均温湿度、单位年平均降水量、单位年平均风力大小、单位年平均雷雨天气天数的一个最高值和一个最低值归类为异常值，剔除异常值后将剩余数据进行各自加权处理。
55.具体的，本实施例中，步骤六中，训练后的bp神经网络模型为与对比验证数据对比分析后的bp神经网络模型，若与对比验证数据的差距较大，则反复执行步骤六，直到训练后的bp神经网络模型数据与对比验证数据相吻合。
56.具体的，本实施例中，步骤八中，架空线路工程造价的可视化展示方式为树状图格式。
57.实施例3
58.请参阅图1，本发明提供以下技术方案：一种基于架空线路工程造价数据分析评审分析方法，包括数据库模块、架空线路工程历史造价数据采集模块、目标区域环境气象历史数据采集模块、核心影响因素确定模块、数据处理模块、数据分析评审模块、训练模型建立子模块、架空线路工程造价预测子模块以及架空线路工程造价展示子模块，架空线路工程造价数据分析评审分析方法包含如下步骤：
59.步骤一：获取目标区域内已竣工投产的架空线路工程历史造价数据，并将获取的架空线路工程历史造价数据上传至数据库模块中，其中，目标区域内已竣工投产的架空线路工程历史造价数据为近五年内的目标区域内架空线路工程历史造价数据，此外，目标区域内已竣工投产的架空线路工程历史造价数据包含架空线路高度信息、架空线路弧垂点高度信息、架空线路电缆规格信息、架空线路电缆价格信息、架空线路电缆耐拉强度信息、架空线路电缆单位长度线损信息以及架空线路支撑附件信息；
60.步骤二：获取目标区域内的环境气象历史数据，并将获取的环境气象历史数据上传至数据库模块中，其中，目标区域内的环境气象历史数据包含当前目标区域的海拔高度、单位年平均温湿度、单位年平均降水量、单位年平均风力大小、单位年平均雷雨天气天数、地形以及土壤质量状况；
61.步骤三：将架空线路工程历史造价数据进行分类，生成包含架空线路工程历史造价数据的单位节点数据，并将生成的单位节点数据上传至数据库模块中；
62.步骤四：将获取的环境气象历史数据进行分类，用于生成包含不同类型环境气象历史数据的数据列，并将数据列转化为包含不同类型环境气象历史数据的时间序列数据，
并将时间序列数据上传至数据库模块中；
63.步骤五：对单位节点数据和时间序列数据进行单独分析评审，生成样本数据，其中，步骤五中，对单位节点数据和时间序列数据进行单独分析评审具体包括：根据数据分析影响架空线路工程造价的主要因素、将主要因素的一部分作为对比验证数据、另一部分主要因素作为训练样本数据；
64.步骤六：构件bp神经网络模型，将步骤五生成的样本数据作为输入变量导入bp神经网络模型中进行训练，得到训练后的bp神经网络模型；
65.步骤七：根据训练后的bp神经网络模型预测架空线路工程造价，其中，根据训练后的bp神经网络模型预测的架空线路工程造价为架空线路工程的静态总投资；
66.步骤八：可视化展示预测的架空线路工程造价。
67.具体的，本实施例中，步骤三中，将架空线路工程历史造价数据进行分类的规则为：将架空线路工程历史造价数据的一个最高值和一个最低值归类为异常值，剔除异常值后将剩余数据进行各自加权处理。
68.具体的，本实施例中，步骤四中，将获取的环境气象历史数据进行分类的规则为：将单位年平均温湿度、单位年平均降水量、单位年平均风力大小、单位年平均雷雨天气天数的一个最高值和一个最低值归类为异常值，剔除异常值后将剩余数据进行各自加权处理。
69.具体的，本实施例中，步骤六中，训练后的bp神经网络模型为与对比验证数据对比分析后的bp神经网络模型，若与对比验证数据的差距较大，则反复执行步骤六，直到训练后的bp神经网络模型数据与对比验证数据相吻合。
70.具体的，本实施例中，步骤八中，架空线路工程造价的可视化展示方式为鱼骨图格式。
71.在这里示出和描述的所有示例中，任何具体值应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为限制，因此，示例性实施例的其他示例可以具有不同的值。
72.应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
73.另外，在本发明实施例的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“设置”、“设有”等应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通，对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
74.最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。