基于大数据分析的电力工程概预算策略及其 实践效果评估

曹照科

重庆元方实业（集团）有限公司，重庆，401420

0 引言

电力工程的预算关系到项目的整体投资决策、资源配置以及后续的实施，任何预算上的失误都可能导致重大的经济损失，甚至对整个项目的成功产生威胁。因此，如何提高电力工程概预算的准确性和效率，成为业界亟待解决的问题。

1 大数据分析技术概述

1.1 大数据分析的技术框架

大数据分析的技术框架是一个多层次、多维度的结构体系，针对数据从获取到分析的整个生命周期进行综合管理与操作，如图1所示。

图1 大数据分析的技术框架图

从数据源层面，现代大数据分析技术首先需要从各类数据库管理系统（DBMS）、数据仓库以及社交网络中获取原始数据。这些数据源提供了丰富多样的信息，为后续的分析创造了可能性。进入数据管理阶段，为保证数据的质量和准确性，需要进行一系列操作：数据预处理确保数据与分析目标的匹配性，数据集合是将不同来源的数据进行有效集成，数据清洗则用于识别并纠正（或移除）数据中的错误与不一致性，而数据转换则将数据从原始格式转化为更适合数据挖掘的格式。接下来，数据建模阶段通过模型估计对数据内部的规律进行探索和建模，模型检验保证了建模的正确性和可靠性，而模型评估则对模型的性能和适用性进行了全面的检验[1]。最后，数据分析阶段基于前述的模型，进行具体的数据探索和解读，包括行为描述、影响的量化评估，以及为决策者提供清晰、直观的数据可视化结果，帮助其更好地理解数据背后的信息与价值。

1.2 适用于电力工程的大数据分析工具和方法

在电力工程领域，大数据分析工具和方法的选取与应用是为了满足行业特定的需求和挑战。利用高性能的分布式计算框架，如Spark和Hadoop，电力行业可以高效处理大规模、高速生成的数据流，如智能电表的读数和变电站的实时数据。通过专业的时序数据库，例如InfluxDB，能够高效存储和查询电力系统中的时间敏感数据。另外，机器学习方法，如深度学习和支持向量机，在电力系统状态估计、设备故障预测和电网优化方面都有广泛应用。这些工具和方法共同为电力工程提供了一套完整、高效和实时的大数据解决方案，确保电力系统的稳定、安全和高效运行。

2 电力工程概预算策略研究

2.1 电力工程概预算的传统方法

传统的电力工程概预算策略主要依赖历史项目数据、经验估算以及定性的专家判断。这种方法强调历史成本数据的累积和专家的经验知识，在估算时通常利用类似项目的历史数据或模拟估算技术，结合电力工程的具体规模、工程难度和地域差异来进行预算。尽管这种方法相对简单，并在过去的多个项目中得到验证，但由于其重度依赖过去的数据和专家的主观判断，可能不足以应对复杂、变化快速的现代电力工程环境，尤其在面对技术进步和新材料应用时，其准确性和适应性可能会受到挑战。

2.2 基于大数据的电力工程概预算模型构建

2.2.1 数据采集和预处理

随着大数据技术的快速发展，基于大数据的预算模型能更精准地预测电力工程的成本，从而为决策者提供更为科学的决策依据。在基于大数据的电力工程概预算模型构建中，数据采集与预处理是关键的初始阶段。

数据采集首先涉及从各种来源，如数据库管理系统（DBMS）、数据仓库等，收集电力工程相关的历史和实时数据。对于采集到的原始数据，设其为数据集Doriginal。预处理包括四个主要步骤：首先，数据清洗，即通过识别和纠正数据中的错误和不一致性，使得Doriginal变为无噪声数据集Dcleaned；其次，数据集合，将来自不同数据源的数据整合到一个统一的数据视图中，得到Dintegrated；然后，数据清洁，通过填充丢失值、平滑噪声数据和检测并纠正数据中的异常值，使得Dintegrated进一步优化为Drefined；最后，数据转换，如规范化和聚类等，将Drefined转换为适合挖掘的形式Dtransformed。这一系列精细的处理确保后续模型构建在准确和高质量的数据基础上进行。

2.2.2 特征选择与工程成本估计模型

在构建基于大数据的电力工程概预算模型时，特征选择和工程成本估计是至关重要的两个环节。特征选择是为了找到最具有代表性和预测能力的变量，从而精简模型并提高其性能。考虑一个电力工程数据集有n个特征，即[F1,F2,…,Fn]，通过特征选择，只会选取其中的k个特征[Fi1,Fi2,…,Fik]，其中k

特征选择可以使用多种算法，主要包括递归特征消除、基于模型的特征选择和基于统计的方法[2]。这可以表达为：

其中，S是选定的特征集，Dtransformed是经过转换的数据集，而α是特征选择的参数或阈值。

工程成本估计模型旨在基于所选特征来预测工程的总成本。设C为工程的实际成本，希望建立一个模型M，当给定选定的特征S时，可以估计出C。这通常可以通过多种回归方法完成，例如线性回归、决策树回归或支持向量机回归。模型可以表示为：

其中，Cpredicted是模型预测的成本。

最终的目标是最小化Cpredicted和C之间的误差，即：

其中，m是数据集中的样本数量。

总之，基于大数据的电力工程概预算模型需要经过特征选择来筛选最有影响的变量，并依赖于这些变量来建立一个精确的工程成本估计模型。这不仅提高了模型的预测性能，而且使模型更加简洁、高效。

2.2.3 深度学习与预测优化

深度学习已经在多个领域展现出其卓越的预测和分类能力，其在电力工程概预算模型构建中的应用也日渐广泛。尤其在处理大量、高维度且可能存在非线性关系的数据时，深度学习模型的优势愈发明显。

考虑一个深度神经网络模型，它由多个隐藏层组成。给定一个输入特征向量：

模型的目标是预测电力工程的成本Y。网络的每一层都执行一个线性变换和一个非线性激活函数，如ReLU。这可以数学化地表示为：

其中，hi是第i层的输出，Wi和bi分别是第i层的权重和偏置。

为了优化预测性能，通常使用反向传播算法和梯度下降方法来最小化预测误差。误差函数可以选择均方误差（MSE）：

其中，m是样本数量，为第j个样本的预测值。

随着训练的进行，深度学习模型会调整其权重和偏置，以最小化该误差[3]。这种微调过程确保了模型能够从复杂、非线性的数据中捕获到潜在的关系，从而提高预测的准确性。

总体来说，深度学习为电力工程概预算提供了一个强大、灵活且能够自适应地从大数据中学习的方法。与传统的统计方法相比，它更适合处理现代电力工程中的复杂数据，从而为电力行业的决策者提供更准确的预算估计。

3 实践效果评估

3.1 实验设计和数据集描述

在实践效果评估中，本文精心设计了一系列实验来验证基于大数据的电力工程概预算模型的效果。首先，为了确保实验的公正性和可比性，选择了一个统一、代表性且多样化的数据集，涵盖了近五年的电力工程项目信息。这些数据来源于多个地区、不同规模和性质的电力工程，包括工程规模、地点、用途、所用材料、历史成本、施工方法和其他相关特征。同时，为了增强模型的泛化能力，数据集还加入了不同的外部因素，如气候条件、政策变动、经济指标等。

数据集被分为训练集和测试集。训练集用于模型的训练和参数调整，而测试集则用于验证模型在未知数据上的预测能力。为了防止过拟合并确保模型的鲁棒性，还实施了交叉验证策略，即将训练数据分成多个子集，然后交替使用其中的某些子集进行训练，其余的子集用于验证[4]。

此外，为了确保实验的完整性，还引入了一些基线模型和传统的电力工程概预算方法，以与我们基于大数据的方法进行对比。这样可以确保我们的评估是全面且公正的，并为实际应用提供更具决策意义的参考。

3.2 评估指标介绍

在实践效果的评估中，选择恰当的评估指标是至关重要的，因为这决定了模型的实际效果和应用价值。为了全面、客观地评估基于大数据的电力工程概预算模型，实验引入了以下核心评估指标。

均方误差（MSE）计算了模型预测值与实际值之间的平均平方差。MSE越小，表示模型的预测精度越高。公式为：

其中，yi是实际值，是预测值，n是样本数量。

绝对百分比误差（MAPE）计算了预测值与实际值的绝对百分比误差的均值。这是一个常用于评估预测模型效果的指标，特别是在预测值和实际值有显著差异时。公式为：

相关系数（R2）表示模型预测值与实际值之间相关性的指标，其值范围为0到1，值越接近1，表示模型的预测效果越好[5]。

在分类问题中，准确率计算了模型正确预测的样本数量占总样本的比例，它是评估模型整体性能的直观指标。这些指标综合反映了模型在电力工程概预算任务中的实际表现，提供了全面、深入的评估视角。

3.3 基于大数据分析的策略与传统方法对比分析

在评估基于大数据分析的电力工程概预算策略与传统方法的实践效果时，从表1可以明显看出基于大数据的策略具有更优的表现。

表1 基于大数据分析的策略与传统方法对比结果

数据结果表明，基于大数据的预算策略不仅在预测精度、拟合度上都有所提高，而且在整体的准确性和鲁棒性方面，也显著优于传统方法。大数据所提供的海量信息、深度学习技术的引入和先进的分析工具都为这种策略提供了强大的支撑，使其在电力工程概预算的实际应用中展现出了卓越的性能。

4 结语

随着数字化和大数据时代的崛起，电力工程的概预算策略正经历深刻的变革。本研究详细探究了大数据分析在这一领域的应用，并发现与传统方法相比，它提供了更高的预算精度和效率，从而促进了合理的资源分配和决策。虽然在实际应用中存在数据质量、计算需求和数据安全等挑战，但适当的策略可以有效应对。