基于大數(shù)據(jù)分析的電力工程概預(yù)算策略及其 實(shí)踐效果評(píng)估

曹照科

重慶元方實(shí)業(yè)（集團(tuán)）有限公司，重慶，401420

0 引言

電力工程的預(yù)算關(guān)系到項(xiàng)目的整體投資決策、資源配置以及后續(xù)的實(shí)施，任何預(yù)算上的失誤都可能導(dǎo)致重大的經(jīng)濟(jì)損失，甚至對(duì)整個(gè)項(xiàng)目的成功產(chǎn)生威脅。因此，如何提高電力工程概預(yù)算的準(zhǔn)確性和效率，成為業(yè)界亟待解決的問(wèn)題。

1 大數(shù)據(jù)分析技術(shù)概述

1.1 大數(shù)據(jù)分析的技術(shù)框架

大數(shù)據(jù)分析的技術(shù)框架是一個(gè)多層次、多維度的結(jié)構(gòu)體系，針對(duì)數(shù)據(jù)從獲取到分析的整個(gè)生命周期進(jìn)行綜合管理與操作，如圖1所示。

圖1 大數(shù)據(jù)分析的技術(shù)框架圖

從數(shù)據(jù)源層面，現(xiàn)代大數(shù)據(jù)分析技術(shù)首先需要從各類數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)（DBMS）、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)以及社交網(wǎng)絡(luò)中獲取原始數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)源提供了豐富多樣的信息，為后續(xù)的分析創(chuàng)造了可能性。進(jìn)入數(shù)據(jù)管理階段，為保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準(zhǔn)確性，需要進(jìn)行一系列操作：數(shù)據(jù)預(yù)處理確保數(shù)據(jù)與分析目標(biāo)的匹配性，數(shù)據(jù)集合是將不同來(lái)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效集成，數(shù)據(jù)清洗則用于識(shí)別并糾正（或移除）數(shù)據(jù)中的錯(cuò)誤與不一致性，而數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換則將數(shù)據(jù)從原始格式轉(zhuǎn)化為更適合數(shù)據(jù)挖掘的格式。接下來(lái)，數(shù)據(jù)建模階段通過(guò)模型估計(jì)對(duì)數(shù)據(jù)內(nèi)部的規(guī)律進(jìn)行探索和建模，模型檢驗(yàn)保證了建模的正確性和可靠性，而模型評(píng)估則對(duì)模型的性能和適用性進(jìn)行了全面的檢驗(yàn)[1]。最后，數(shù)據(jù)分析階段基于前述的模型，進(jìn)行具體的數(shù)據(jù)探索和解讀，包括行為描述、影響的量化評(píng)估，以及為決策者提供清晰、直觀的數(shù)據(jù)可視化結(jié)果，幫助其更好地理解數(shù)據(jù)背后的信息與價(jià)值。

1.2 適用于電力工程的大數(shù)據(jù)分析工具和方法

在電力工程領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)分析工具和方法的選取與應(yīng)用是為了滿足行業(yè)特定的需求和挑戰(zhàn)。利用高性能的分布式計(jì)算框架，如Spark和Hadoop，電力行業(yè)可以高效處理大規(guī)模、高速生成的數(shù)據(jù)流，如智能電表的讀數(shù)和變電站的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。通過(guò)專業(yè)的時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)，例如InfluxDB，能夠高效存儲(chǔ)和查詢電力系統(tǒng)中的時(shí)間敏感數(shù)據(jù)。另外，機(jī)器學(xué)習(xí)方法，如深度學(xué)習(xí)和支持向量機(jī)，在電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)、設(shè)備故障預(yù)測(cè)和電網(wǎng)優(yōu)化方面都有廣泛應(yīng)用。這些工具和方法共同為電力工程提供了一套完整、高效和實(shí)時(shí)的大數(shù)據(jù)解決方案，確保電力系統(tǒng)的穩(wěn)定、安全和高效運(yùn)行。

2 電力工程概預(yù)算策略研究

2.1 電力工程概預(yù)算的傳統(tǒng)方法

傳統(tǒng)的電力工程概預(yù)算策略主要依賴歷史項(xiàng)目數(shù)據(jù)、經(jīng)驗(yàn)估算以及定性的專家判斷。這種方法強(qiáng)調(diào)歷史成本數(shù)據(jù)的累積和專家的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)，在估算時(shí)通常利用類似項(xiàng)目的歷史數(shù)據(jù)或模擬估算技術(shù)，結(jié)合電力工程的具體規(guī)模、工程難度和地域差異來(lái)進(jìn)行預(yù)算。盡管這種方法相對(duì)簡(jiǎn)單，并在過(guò)去的多個(gè)項(xiàng)目中得到驗(yàn)證，但由于其重度依賴過(guò)去的數(shù)據(jù)和專家的主觀判斷，可能不足以應(yīng)對(duì)復(fù)雜、變化快速的現(xiàn)代電力工程環(huán)境，尤其在面對(duì)技術(shù)進(jìn)步和新材料應(yīng)用時(shí)，其準(zhǔn)確性和適應(yīng)性可能會(huì)受到挑戰(zhàn)。

2.2 基于大數(shù)據(jù)的電力工程概預(yù)算模型構(gòu)建

2.2.1 數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理

隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速發(fā)展，基于大數(shù)據(jù)的預(yù)算模型能更精準(zhǔn)地預(yù)測(cè)電力工程的成本，從而為決策者提供更為科學(xué)的決策依據(jù)。在基于大數(shù)據(jù)的電力工程概預(yù)算模型構(gòu)建中，數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理是關(guān)鍵的初始階段。

數(shù)據(jù)采集首先涉及從各種來(lái)源，如數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)（DBMS）、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)等，收集電力工程相關(guān)的歷史和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。對(duì)于采集到的原始數(shù)據(jù)，設(shè)其為數(shù)據(jù)集Doriginal。預(yù)處理包括四個(gè)主要步驟：首先，數(shù)據(jù)清洗，即通過(guò)識(shí)別和糾正數(shù)據(jù)中的錯(cuò)誤和不一致性，使得Doriginal變?yōu)闊o(wú)噪聲數(shù)據(jù)集Dcleaned；其次，數(shù)據(jù)集合，將來(lái)自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)整合到一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)視圖中，得到Dintegrated；然后，數(shù)據(jù)清潔，通過(guò)填充丟失值、平滑噪聲數(shù)據(jù)和檢測(cè)并糾正數(shù)據(jù)中的異常值，使得Dintegrated進(jìn)一步優(yōu)化為Drefined；最后，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，如規(guī)范化和聚類等，將Drefined轉(zhuǎn)換為適合挖掘的形式Dtransformed。這一系列精細(xì)的處理確保后續(xù)模型構(gòu)建在準(zhǔn)確和高質(zhì)量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上進(jìn)行。

2.2.2 特征選擇與工程成本估計(jì)模型

在構(gòu)建基于大數(shù)據(jù)的電力工程概預(yù)算模型時(shí)，特征選擇和工程成本估計(jì)是至關(guān)重要的兩個(gè)環(huán)節(jié)。特征選擇是為了找到最具有代表性和預(yù)測(cè)能力的變量，從而精簡(jiǎn)模型并提高其性能?？紤]一個(gè)電力工程數(shù)據(jù)集有n個(gè)特征，即[F1,F2,…,Fn]，通過(guò)特征選擇，只會(huì)選取其中的k個(gè)特征[Fi1,Fi2,…,Fik]，其中k

特征選擇可以使用多種算法，主要包括遞歸特征消除、基于模型的特征選擇和基于統(tǒng)計(jì)的方法[2]。這可以表達(dá)為：

其中，S是選定的特征集，Dtransformed是經(jīng)過(guò)轉(zhuǎn)換的數(shù)據(jù)集，而α是特征選擇的參數(shù)或閾值。

工程成本估計(jì)模型旨在基于所選特征來(lái)預(yù)測(cè)工程的總成本。設(shè)C為工程的實(shí)際成本，希望建立一個(gè)模型M，當(dāng)給定選定的特征S時(shí)，可以估計(jì)出C。這通常可以通過(guò)多種回歸方法完成，例如線性回歸、決策樹(shù)回歸或支持向量機(jī)回歸。模型可以表示為：

其中，Cpredicted是模型預(yù)測(cè)的成本。

最終的目標(biāo)是最小化Cpredicted和C之間的誤差，即：

其中，m是數(shù)據(jù)集中的樣本數(shù)量。

總之，基于大數(shù)據(jù)的電力工程概預(yù)算模型需要經(jīng)過(guò)特征選擇來(lái)篩選最有影響的變量，并依賴于這些變量來(lái)建立一個(gè)精確的工程成本估計(jì)模型。這不僅提高了模型的預(yù)測(cè)性能，而且使模型更加簡(jiǎn)潔、高效。

2.2.3 深度學(xué)習(xí)與預(yù)測(cè)優(yōu)化

深度學(xué)習(xí)已經(jīng)在多個(gè)領(lǐng)域展現(xiàn)出其卓越的預(yù)測(cè)和分類能力，其在電力工程概預(yù)算模型構(gòu)建中的應(yīng)用也日漸廣泛。尤其在處理大量、高維度且可能存在非線性關(guān)系的數(shù)據(jù)時(shí)，深度學(xué)習(xí)模型的優(yōu)勢(shì)愈發(fā)明顯。

考慮一個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，它由多個(gè)隱藏層組成。給定一個(gè)輸入特征向量：

模型的目標(biāo)是預(yù)測(cè)電力工程的成本Y。網(wǎng)絡(luò)的每一層都執(zhí)行一個(gè)線性變換和一個(gè)非線性激活函數(shù)，如ReLU。這可以數(shù)學(xué)化地表示為：

其中，hi是第i層的輸出，Wi和bi分別是第i層的權(quán)重和偏置。

為了優(yōu)化預(yù)測(cè)性能，通常使用反向傳播算法和梯度下降方法來(lái)最小化預(yù)測(cè)誤差。誤差函數(shù)可以選擇均方誤差（MSE）：

其中，m是樣本數(shù)量，為第j個(gè)樣本的預(yù)測(cè)值。

隨著訓(xùn)練的進(jìn)行，深度學(xué)習(xí)模型會(huì)調(diào)整其權(quán)重和偏置，以最小化該誤差[3]。這種微調(diào)過(guò)程確保了模型能夠從復(fù)雜、非線性的數(shù)據(jù)中捕獲到潛在的關(guān)系，從而提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。

總體來(lái)說(shuō)，深度學(xué)習(xí)為電力工程概預(yù)算提供了一個(gè)強(qiáng)大、靈活且能夠自適應(yīng)地從大數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的方法。與傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法相比，它更適合處理現(xiàn)代電力工程中的復(fù)雜數(shù)據(jù)，從而為電力行業(yè)的決策者提供更準(zhǔn)確的預(yù)算估計(jì)。

3 實(shí)踐效果評(píng)估

3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)集描述

在實(shí)踐效果評(píng)估中，本文精心設(shè)計(jì)了一系列實(shí)驗(yàn)來(lái)驗(yàn)證基于大數(shù)據(jù)的電力工程概預(yù)算模型的效果。首先，為了確保實(shí)驗(yàn)的公正性和可比性，選擇了一個(gè)統(tǒng)一、代表性且多樣化的數(shù)據(jù)集，涵蓋了近五年的電力工程項(xiàng)目信息。這些數(shù)據(jù)來(lái)源于多個(gè)地區(qū)、不同規(guī)模和性質(zhì)的電力工程，包括工程規(guī)模、地點(diǎn)、用途、所用材料、歷史成本、施工方法和其他相關(guān)特征。同時(shí)，為了增強(qiáng)模型的泛化能力，數(shù)據(jù)集還加入了不同的外部因素，如氣候條件、政策變動(dòng)、經(jīng)濟(jì)指標(biāo)等。

數(shù)據(jù)集被分為訓(xùn)練集和測(cè)試集。訓(xùn)練集用于模型的訓(xùn)練和參數(shù)調(diào)整，而測(cè)試集則用于驗(yàn)證模型在未知數(shù)據(jù)上的預(yù)測(cè)能力。為了防止過(guò)擬合并確保模型的魯棒性，還實(shí)施了交叉驗(yàn)證策略，即將訓(xùn)練數(shù)據(jù)分成多個(gè)子集，然后交替使用其中的某些子集進(jìn)行訓(xùn)練，其余的子集用于驗(yàn)證[4]。

此外，為了確保實(shí)驗(yàn)的完整性，還引入了一些基線模型和傳統(tǒng)的電力工程概預(yù)算方法，以與我們基于大數(shù)據(jù)的方法進(jìn)行對(duì)比。這樣可以確保我們的評(píng)估是全面且公正的，并為實(shí)際應(yīng)用提供更具決策意義的參考。

3.2 評(píng)估指標(biāo)介紹

在實(shí)踐效果的評(píng)估中，選擇恰當(dāng)?shù)脑u(píng)估指標(biāo)是至關(guān)重要的，因?yàn)檫@決定了模型的實(shí)際效果和應(yīng)用價(jià)值。為了全面、客觀地評(píng)估基于大數(shù)據(jù)的電力工程概預(yù)算模型，實(shí)驗(yàn)引入了以下核心評(píng)估指標(biāo)。

均方誤差（MSE）計(jì)算了模型預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之間的平均平方差。MSE越小，表示模型的預(yù)測(cè)精度越高。公式為：

其中，yi是實(shí)際值，是預(yù)測(cè)值，n是樣本數(shù)量。

絕對(duì)百分比誤差（MAPE）計(jì)算了預(yù)測(cè)值與實(shí)際值的絕對(duì)百分比誤差的均值。這是一個(gè)常用于評(píng)估預(yù)測(cè)模型效果的指標(biāo)，特別是在預(yù)測(cè)值和實(shí)際值有顯著差異時(shí)。公式為：

相關(guān)系數(shù)（R2）表示模型預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之間相關(guān)性的指標(biāo)，其值范圍為0到1，值越接近1，表示模型的預(yù)測(cè)效果越好[5]。

在分類問(wèn)題中，準(zhǔn)確率計(jì)算了模型正確預(yù)測(cè)的樣本數(shù)量占總樣本的比例，它是評(píng)估模型整體性能的直觀指標(biāo)。這些指標(biāo)綜合反映了模型在電力工程概預(yù)算任務(wù)中的實(shí)際表現(xiàn)，提供了全面、深入的評(píng)估視角。

3.3 基于大數(shù)據(jù)分析的策略與傳統(tǒng)方法對(duì)比分析

在評(píng)估基于大數(shù)據(jù)分析的電力工程概預(yù)算策略與傳統(tǒng)方法的實(shí)踐效果時(shí)，從表1可以明顯看出基于大數(shù)據(jù)的策略具有更優(yōu)的表現(xiàn)。

表1 基于大數(shù)據(jù)分析的策略與傳統(tǒng)方法對(duì)比結(jié)果

數(shù)據(jù)結(jié)果表明，基于大數(shù)據(jù)的預(yù)算策略不僅在預(yù)測(cè)精度、擬合度上都有所提高，而且在整體的準(zhǔn)確性和魯棒性方面，也顯著優(yōu)于傳統(tǒng)方法。大數(shù)據(jù)所提供的海量信息、深度學(xué)習(xí)技術(shù)的引入和先進(jìn)的分析工具都為這種策略提供了強(qiáng)大的支撐，使其在電力工程概預(yù)算的實(shí)際應(yīng)用中展現(xiàn)出了卓越的性能。

4 結(jié)語(yǔ)

隨著數(shù)字化和大數(shù)據(jù)時(shí)代的崛起，電力工程的概預(yù)算策略正經(jīng)歷深刻的變革。本研究詳細(xì)探究了大數(shù)據(jù)分析在這一領(lǐng)域的應(yīng)用，并發(fā)現(xiàn)與傳統(tǒng)方法相比，它提供了更高的預(yù)算精度和效率，從而促進(jìn)了合理的資源分配和決策。雖然在實(shí)際應(yīng)用中存在數(shù)據(jù)質(zhì)量、計(jì)算需求和數(shù)據(jù)安全等挑戰(zhàn)，但適當(dāng)?shù)牟呗钥梢杂行?yīng)對(duì)。