数据挖掘技术在输变电工程造价管理中的应用

柳彪

【摘  要】在电力体制改革的大背景下，电网投资持续增加，电网骨架建设持续加强，电网企业面临着很大的投资压力，但电网工程投资回报率相对较低，严重影响着输变电工程的成本控制，并对造价管理体系提出了更多新要求，为输变电工程造价管理带来了很大挑战。电力企业需要引进数据挖掘技术，将其渗透到输变电工程造价管理中。论文主要针对数据挖掘技术在输变电工程造价管理中的应用进行了分析。

【Abstract】Under the background of power system reform， the investment of power grid continues to increase and the construction of power grid framework continues to strengthen. Power grid enterprises are facing great investment pressure. However， the return rate of investment of power grid project is relatively low， which seriously affects the cost control of power transmission and transformation project， and also puts forward more new requirements for the cost management system. It brings great challenges to the cost management of power transmission and transformation project. Power enterprises need to introduce data mining technology to infiltrate it into the cost management of power transmission and transformation project. This paper mainly analyzes the application of data mining technology in cost management of power transmission and transformation project.

【关键词】数据挖掘技术;输变电工程;造价管理;应用

【Keywords】data mining technology; power transmission and transformation project; cost management; application

【中图分类号】F407.61                               【文獻标志码】A                                   【文章编号】1673-1069（2020）11-0153-02

1 引言

在大数据时代，数据挖掘技术将海量数据、数据分析工具、数据挖掘过程进行了融合，现已在输变电工程造价控制中得到了有效应用，不仅是单纯的数据量，还是造价控制的重要方式。在输变电工程项目建设中，会涉及大量造价相关数据，管理人员需要注重数据挖掘技术的应用。基于此，文章阐述了数据挖掘技术的相关内容，分析了数据挖掘技术在输变电工程造价管理中的应用，总结了数据挖掘技术在输变电工程造价中应用的预测管理策略。

2 数据挖掘技术概述

2.1 含义

数据挖掘指的是从海量、不完善、模糊、随机数据中，提取隐含、潜在、有用的数据、信息和知识的过程，数据挖掘技术是一种新兴信息处理技术，这项技术可以针对数据库中的海量数据进行抽取、转换、分析、处理，从中获取辅助决策的关键数据。在数据库知识发现过程中，数据挖掘是其中的关键环节。

2.2 功能

2.2.1 分类

数据挖掘技术可以将采样数据作为训练分析技术，针对分析对象属性、特征建立相应的分类模型，明确数据库中数据对象的共同之处，并根据分类标准，合理地划分对象数据，常用的分类方式主要是决策树方法、统计学方法。

2.2.2 关联分析

关联指的是在数据挖掘过程中，明确项目集合间的各项关系，关联分析的目标是明确数据库中的隐藏关联网，一般需要引进相关参数，如可信度、相关性系数等，以此描述关联性大小。

2.2.3 偏差分析

通常情况下，数据库中会出现很多数据异常问题，而偏差分析能够反映出数据变化偏离常规的异常问题，明确观察结果、参照量之间的差异性。

2.2.4 预测

数据挖掘技术可以针对数据对象发展变化规律进行分析，建立相应的预测模型，准确计算、分析数据的未来变化情况，常用的预测方式是回归分析、神经网络等。

3 数据挖掘技术在输变电工程造价管理中的应用

3.1 原始数据预处理

在输变电工程造价管理过程中，管理人员需要充分利用数据挖掘技术，针对原始数据进行预处理，根据现有数据、研究目的，合理地选择计算方法、计算模型。原始数据预处理工作是其中的关键，直接影响着后续分析方法的选择、应用的合理性。因此，管理人员需要注重原始数据预处理工作，针对海量数据进行分类，明确其中的异常数据，确保数据挖掘工作的有效进行，以提高输变电工程造价管理的整体效率。

3.2 提供充足的数据源

在输变电工程造价管理过程中，数据挖掘对数据提出了多元化需求，研究目的的差异性，导致数据的真实性、完善性、干扰性、格式都有所不同。数据源直接影响着数据挖掘结果，数据源不够庞大，数据挖掘结果具有一定的局限性，无法适用于所有研究中。因此，数据源具有多样性特点，确保在数据挖掘过程中采集的各项数据满足实际需求。

3.3 提高非结构化数据分析、处理能力

管理人员在开展输变电工程造价控制工作中，需要引进先进的技术手段，将非结构化数据转变成结构化数据，不断拓展输变电工程造价分析数据体量，深入挖掘输变电工程造价的影响因素，相关管理人员必须予以重视，实现對数据挖掘技术的有效应用。

3.4 拓展数据分析方法

为了拓展数据分析方法，造价管理人员需要引进先进的技术，如人工神经网络、数据挖掘技术、蒙特卡洛模拟等，强化造价分析平台的预测、分析功能，进一步延伸平台功能，获取更多有价值的信息，实现造价分析平台的充分应用，为后期决策、综合预测工作的实施提供保障。

3.5 应用大数据成果

在大数据时代，造价分析平台应用范围在不断扩大，智能手机得到了很大普及，这就需要将平台、智能手机进行融合，为后续工作的有效进行提供支持，为输变电工程决策工作提供信息支持，确保设计、施工的有序进行，实现人机交互、资源共享的预期目标。

4 数据挖掘技术在输变电工程造价管理中应用的预测管理策略

现阶段，在输变电工程造价控制过程中，数据挖掘技术得到了有效应用，主要体现在造价预测管理工作中，通过开展造价数据准备、数据处理、数据分析管理工作，为后续工程项目建设提供了造价预测依据，确保造价评审工作的科学性。通常情况下，在输变电工程造价预测管理过程中，数据挖掘技术的应用思路具体如下：第一，管理人员需要深入分析输变电工程造价数据，挖掘造价水平变化规律，将造价数据作为研究对象，以时间序列分析明确数据变化的周期性、发展趋势，并利用神经网络预测技术、时间序列预测技术、回归预测技术，建立相应的预测模型，针对造价水平的变化情况进行预测;第二，管理人员应根据关联分析思想，针对造价影响因素进行分析，如市场因素、政策因素、经济因素等，并针对分类结果进行合理划分，可以从电压等级、项目类型的差异性进行划分，建立完善的情景预测数据库，通过情景预测法评估拟建工程造价水平，还要结合已完工工程造价分析数据、情景变化情况，做好预测工作。

5 结语

综上所述，在输变电工程造价控制过程中，管理人员需要树立现代化管理理念，引进先进的管理方法，进一步优化工程造价管理体系，加大对数据挖掘技术的应用力度，不断提升输变电工程造价管理水平。

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