基于数据资源库的水电工程造价预测方法研究

陆业奇

（水电水利规划设计总院，北京市 100101）

0 引言

对于工程建设每个阶段而言，工程造价信息收集都是一项十分重要的工作，关系到工程产品的最终质量。从广义上说，所有对工程造价确定和控制过程起作用的资料都可以称作为工程造价信息。例如，各种定额资料、标准规范、政策文件等。其中最能体现信息动态性变化特征，并且在工程价格的市场机制中起重要作用的工程造价信息包括价格、工程造价指数、已完工程信息三类。在实际工作中，造价从业者通常通过网络、报刊杂志、电话交流咨询、展销会等方式获取此类信息[1]。随着计算机和网络技术的发展，利用数据资源库已成为获取、共享、传递工程造价信息的一条快捷有效途径。

1 工程造价数据资源库应用及存在的不足

早在2003年11月，建设部就出台了《2003～2008年全国建筑业信息化发展规划纲要通知》[2]，其中具体目标就有一条提到：要“建立建筑材料与设备信息库，工程造价信息库等资源数据库”。时至今日，除西藏以外，全国几乎所有的省市都已建立了工程造价信息网或者依托住房和城乡建设委员会等其他公共网站开通了造价信息专栏。可以说，工程造价数据资源库发展已具雏形，但也存在法规政策依据需建立完善，信息化标准体系需加强建设，信息平台建设质量有待提升等问题[3]。同时，对于工程造价数据库资源的利用以及发展，更多地关注人工、材料动态价格以及价格指数等价格信息[4]。与价格信息相比，已完工程信息往往被大家忽略。然而，已完工程信息对于工程造价专业建设和工程造价管理提升的作用确是不容忽视的。已完工程信息是工程造价宏观管理、决策的基础，是制定修订概预算定额、投资估算指标及其他技术经济指标以及研究工程投资变化规律的重要依据。所以从现状来看，对于工程造价数据资源库的利用，没能最大限度地发掘数据资源库的价值和潜能；同时，也没有发挥出计算机在数据整理和分析过程中的技术优势。本文借助水电水利规划设计总院牵头建立的工程项目造价基础数据库系统，在提出了一种预测水电工程枢纽工程投资方法的同时，提出了一种更加合理地应用工程造价数据资源库的思路。

2 工程项目造价基础数据库系统

本次利用的工程项目造价基础数据库系统由水电水利规划设计总院牵头，中国电建集团北京、华东、西北、中南、成都、贵阳、昆明勘测设计院有限公司共同参与研究建立。该数据库系统中包含了水电、风电、光伏发电等工程中的材料价格、设备价格、单位造价指标、主要技术经济指标四类工程造价信息。数据库系统针对以上四类工程造价信息为用户提供了精确查询和模糊查询两种数据查询方式，同时提供了针对查询结果进行筛选和排序等数据整理及导出功能。

3 水电项目枢纽工程投资预测模型

水电工程的复杂性和固定性决定了工程建设具有单件性的特点，其对应的水电工程计价也是如此。水电工程的投资与其工程特点及其建设条件密切相关，比如：两个水电站开发方式相同、装机容量一致、枢纽布置形式类似，但由于地质条件不同，投资就会相差很多；即便工程特点非常相似，也会因为建设条件（材料、人工、设备等基础价格）的差异使得投资相差甚远。所以，一个已完工程的投资成果不能生搬硬套到另一个类似的工程上去，但从大量已完工程信息中总结出来的规律却可以用于指导工程计价工作。

3.1 预测方法思路

虽然水电工程投资具有单件性的特点，但是水电工程各分部工程占枢纽工程中的比例受建设条件影响较小，其在类似建设特点的工程中会比较接近或者至少在一个范围内。当获得某一分部工程投资后，即可以利用该比例反推枢纽工程投资。在各分部工程中，机电设备及安装工程相对独立，在基本确立开发方式、装机容量、机组类型后，机电设备及安装工程投资可以提前开展编制，这为领先工程设计进度，开展枢纽工程投资预测创造了条件。

借助数据库系统提供的查询和导出功能，可以轻松整理出所查询电站各分部工程投资占枢纽工程比例及其电站主要设备投资等资料。本文拟利用数据库系统整理出有关资料，结合多元线性回归方法，估算水电项目机电设备及安装工程投资，并以此预测水电项目枢纽工程投资。

3.2 多元线性回归模型

设随机变量y与一组k个解释变量X1、X2，…，Xk满足线性函数关系。对于容量为 n 的样本考虑到随机因素的影响，建立线性回归模型：

按式（1）进行参数估计时，随机误差项以及观察值做一下假定[5]：① ε～N（0，σ2）（i=1，2，…，n），其中 σ2为未知参数 ；② Cov（εi，εj）=0（i≠ j；i，j=1，2，…，n）；③ Cov（Xi，εi）=0（i=1，2，…，n）；④rank（X）=k+1。

对于式（1）的参数估计，在 X（i）=（1，x1i，x2i，…，xki）处，因变量的观察值为 yi（i=1，2，…，n），因变量的拟合值为：

定义残差：

记 e=（e1，e2， …，en）T，则 e=Y-XB，令 Q（B） =按照最小二乘法，要求参数B使得Q（B）达到最小。令整理后可得XTXB=XTY，根据假定，可得式（1）的参数估计为：

3.3 机电设备及安装工程投资多元线性回归估算模型

水轮机、发电机、主变压器俗称水电站机电设备“三大件”。在“三大件”当中又以水轮机、发电机以及二者相关配套设备（调速器、油压装置、起重设备）的投资在机电设备及安装工程投资中所占的比重大。据此，本文在建立机电设备及安装工程投资估算模型时，将机电设备及安装工程投资划分成水轮机及配套设备投资、发电机及配套设备投资、其他设备投资三部分。其中，设备投资包含原价、运杂费、安装费等各类费用。

模型中假定水轮机及配套设备投资、发电机及配套设备设备投资分别与水轮机、发电价的原价呈线性关系，据此可建立式（5）所示的估算模型：

式中 Y——机电设备及安装工程投资；

X1——水轮机及配套设备投资；

X2——发电机及配套设备投资；

b0——其他设备投资。

Y、X1、X2可从样本中获得，b0、b1、b2为回归系数。

数据库系统导出的3个电站的机电设备及安装工程投资相关资料见表1，以其为样本，进行回归系数的参数估计。

表1 回归系数参数估计样本Table 1 The sample of regression coefficient parameter estimation

通过式（4）求得该样本下的回归系数为：b0=1844.307，b1=2.418，b2=2.087；由此可得该样本下的机电设备及安装工程投资估算模型为：

利用所得估算模型对一些已完成预可研阶段项目的机电设备及安装工程投资进行计算，以检验估算模型的适用性，结果表2所示。

表2 估算模型检验成果Table 2 Testing results of estimate model

由表2可见，通过多元线性回归方法得到的估算模型是有一定的适用性的，但从预测项目4、5的结果来看，相对误差较大，适用性较差。究其原因，本文认为模型中的回归参数，受所取样本的影响，当样本电站的装机容量、水轮机类型等条件与预测对象差别较大时，模型估算的相对误差则可能较大。所以，建模时应尽量根据所预测电站的特点从数据库系统中选取相似的电站作为样本。另外，本文建模时，对机电设备及安装工程投资只选取了3个解释变量；而在实际中，影响机电设备及安装工程投资的因素还有很多，比如装机容量、装机台数等，这些因素都可以作为一个解释变量加入模型中。含n+1个解释变量的机电设备及安装工程投资多元线性回归估算模型的一般形式为：

对模型式（6）进行参数估计时，需要从数据库系统中筛选n+1个样本。

3.4 枢纽工程投资预测

按照本节开始所述的思路，在获得机电设备及安装工程投资后，便可以利用机电设备及安装工程占枢纽工程的投资比例，预测枢纽工程投资。尽管数据库系统中包含了大量的已完工程信息，但通过数据库系统导出的各类数据仍然是离散的。如果以电站的某一特性为参考值对离散的数据进行拟合，则便于在预测枢纽工程投资过程中使用。本文以装机容量为参考值，对上述水电站机电设备及安装工程占枢纽工程投资比例进行拟合，拟合后的曲线图如图1所示。

图1 拟合曲线Figure 1 fitting curve

电站机电设备及安装工程占枢纽工程的投资比例与装机容量之间的连续函数：

式中 c ——电站的装机容量；

R—— 机电设备及安装工程占枢纽工程的投资比例。由此可得预测水电站枢纽工程投资Z为：

式中 Y——该电站机电设备及安装工程投资。

甲西水电站位于四川省甘孜州新龙县境内，为雅砻江上游最末一级水电站。电站采用坝式开发，装机容量36万kW。表2已给出利用线性回归模型估算的甲西水电站机电设备及安装工程投资及与预可研成果的相对误差。分别以预可成果和线性回归模型预测成果为基数，利用式（8）、式（9）计算枢纽工程及安装工程投资，并与甲西电站预可研阶段成果对比，见表3。

表3 甲西电站枢纽工程投资成果预测与预可阶段成果对比Table 3 Comparison of predicting investment and pre-stage investment of JiaXi Power Station

由表3可以看出，以不同计算基数预测出的结果相对误差都在5%之内，基本可以满足投资预测的精度要求。从而可以证明，本文提出的利用机电设备及安装工程与枢纽工程投资间的比例预测水电工程枢纽工程投资的方法是可行的。随着数据库系统不断增容，建立回归估算模型时，选取样本的代表性将增强，将有利于降低预测时的误差。

4 结束语

工程造价数据资源库，借助计算机和互联网实现了造价信息的高速传播与共享，在带来便利的同时，也往往忽视了工程造价数据资源库一些内在深层的使用价值。本文借助水电水利规划设计总院牵头建立的工程项目造价基础数据库系统，以预测水电项目枢纽工程投资为例，提出了一种创新应用类似工程造价数据资源库的方法。其本质上是一次从工程造数据资源库中发现规律，再利用规律指导实践的过程。每一个工程造价数据资源库都是一部工程造价工作的经验宝典，而蕴藏其中的各类规律，才是这些宝典中的精华。对工程造价数据资源库的利用，不能简单地局限于对某个或者某类信息的查询上，而应该深入挖掘工程造价数据资源库中蕴藏的规律。本文所举的例子，只是从一个方面说明了工程造价数据资源库可开发利用的一个部分，如何创新工程造价数据资源库的利用方式，值得深入研究和探索。