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基于分解集成的输变电工程造价预测技术

  通过对输变电工程造价的分析,将总造价分解为工程造价、设备购置费、安装费和其他费用。本文以某变电站工程为例,充分考虑成本特性,提出了分解集成成本预测模型。在分解模块中,将总成本分解为四个费用。在预测模块中,选择不同的预测模型对不同的费用进行预测。在集成模块中,选择不同的集成方法得到总成本的预测结果。

  输变电工程作为国民经济的基础设施建设,良好的建设和稳定的运行不仅直接影响到电力行业的发展,而且对其他相关产业也产生了巨大的涟漪效应。随着国民经济的高速发展和电力需求的快速增长,电力建设步伐加快[1]。然而,电力建设投资有限。如果工程造价控制不力,成本水平的上升将影响电网工程的经济效益和建设水平。因此,如何确定和控制输变电工程造价是电力工程造价管理中需要解决的主要问题。

  目前,电力工程造价预测的相关研究较多。常用的成本预测模型有多元回归、非线性回归、线性网络预测、BP网络预测、模糊神经网络等。为了提高成本预测的准确性,电力工程造价预测领域出现了一些混合模型,出了一种基于灰色关联分析和神经网络的成本估算方法。

  总的来说,国内外工程造价预测方法可归纳为以下几种:

  一是定额法,其缺点是文件预算时间过长,预算工作复杂。

  二是精度较差的工程类比法。

  第三种是模糊数学方法,用模糊数学方法确定工程造价。

  第四种是回归分析,缺点是不能考虑足够多的因素,尤其是不确定性因素。

  第五种是人工神经网络算法,它具有智能性和较强的规则发现能力,但在训练过程中可能会遇到不收敛、容易陷入局部极小点或无法得到全局最优解等问题。

  第六种是组合预测法,目前将该模型应用于电力工程造价的研究还不多见。