基于大数据的输变电工程造价模型构建方法、系统、设备及介质.pdf

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1、(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202310564169.9(22)申请日 2023.05.18(71)申请人 国网陕西省电力有限公司经济技术研究院地址 710075 陕西省西安市高新区科技六路15号(72)发明人 冯芫孙斌赵颖博徐文婷邓怡卿王晟杰李丹范西荣任欣王敏姚普及李锋涛靳宇阳王嵘婧(74)专利代理机构 西安智大知识产权代理事务所 61215专利代理师 任芳(51)Int.Cl.G06Q 10/10(2023.01)G06Q 30/0202(2023.01)G06Q 30/0201(2023.01)G06Q 50/06(2。

2、012.01)G06F 16/25(2019.01)(54)发明名称一种基于大数据的输变电工程造价模型构建方法、系统、设备及介质(57)摘要一种基于大数据的输变电工程造价模型构建方法、系统、设备及介质，方法：建立已完工程原始数据库表；对项目概况表和分部分项工程量清单原始数据表预处理；对预处理后的项目概况表中数据灰色关联度分析，对预处理后的分部分项工程量清单原始数据表中数据进ABC分析；在项目特征数据表基础上构建输变电工程造价预测指标数据表，在分部分项工程量变化表基础上构建输变电工程造价管控数据表；将输变电工程造价预测指标数据表和输变电工程造价管控数据表均存于SQLServer中；新建工程数据预。

3、处理；将预处理后的新建工程数据输入SQLServer；新建工程预测分析或管控评价；系统、设备及介质，用于实现该方法；本发明同时推动了大数据技术在输变电工程造价分析中的应用。权利要求书5页 说明书13页 附图1页CN 116611785 A2023.08.18CN 116611785 A1.一种基于大数据的输变电工程造价模型构建方法，其特征在于：包括以下步骤：S1，基于Excel创建已完工程原始数据库表，获得历史工程数据表，所述历史工程数据表包括项目概况表和分部分项工程量清单原始数据表；S2，对步骤S1获得的项目概况表和分部分项工程量清单原始数据表分别通过Excel进行预处理，获得预处理后的项目。

4、概况表和分部分项工程量清单原始数据表；S3，对步骤S2中预处理后的项目概况表中的数据通过Python进行灰色关联度分析，提取工程造价预测的指标特征，获得项目特征数据表；对步骤S2中预处理后的分部分项工程量清单原始数据表中的数据进行ABC分析，提取工程量变化内容，获得分部分项工程量变化表；S4，在步骤S3获得的项目特征数据表的基础上构建输变电工程造价预测指标数据表，在步骤S3中分部分项工程量变化表的基础上构建输变电工程造价管控数据表；S5，将步骤S4中的输变电工程造价预测指标数据表存储于SQL Server数据库管理系统，得到输变电工程造价预测基础数据库；将步骤S4中的输变电工程造价管控数据表存。

5、储于SQL Server数据库管理系统，得到输变电工程造价管控基础数据库；S6，建立新建工程数据项目概况表，包括新建变电工程项目概况表、新建架空线路工程项目概况表和新建电缆线路工程项目概况表；建立新建工程分部分项工程量清单原始数据表，包括新建变电工程分部分项工程量清单结算项目费用审定明细表、新建架空线路工程分部分项工程量清单结算项目费用审定明细表和新建电缆线路工程分部分项工程量清单结算项目费用审定明细表，分别录入Excel表格；对建立的新建工程数据项目概况表按照步骤S2的预处理，得到预处理后的新建工程数据项目概况表；对新建工程分部分项工程量清单原始数据表按照步骤S2的预处理，得到预处理后的新建。

6、工程分部分项工程量清单原始数据表；S7，将步骤S6中预处理后的新建工程数据项目概况表保存于SQL Server数据库管理系统；将预处理后的新建工程分部分项工程量清单原始数据表保存于SQL Server数据库管理系统；S8，将步骤S7预处理后的新建工程数据项目概况表中的数据与步骤S5的输变电工程造价预测基础数据库关联，进行造价预测，将步骤S7预处理后的新建工程分部分项工程量清单原始数据表中的数据与步骤S5的输变电工程造价管控基础数据库关联，进行造价分析或管控评价。2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的输变电工程造价模型构建方法，其特征在于：所述步骤S1中的项目概况表包括：变电工程概况表、架空线。

7、路工程概况表和电缆线路工程概况表；分部分项工程量清单原始数据表包括：变电工程分部分项工程量清单结算项目费用审定明细表、架空线路工程分部分项工程量清单结算项目费用审定明细表和电缆线路工程分部分项工程量清单结算项目费用审定明细表；所述步骤S1创建已完工程原始数据库表的具体步骤为：S11，打开Excel表格，对变电工程概况、架空线路工程概况和电缆线路工程概况创建新的工作表(Sheet)，分别得到变电工程概况表、架空线路工程概况表和电缆线路工程概况表；S12，在步骤S11创建的变电工程概况表中，对变电工程概况表进行变电工程的项目权利要求书1/5 页2CN 116611785 A2编辑；在架空线路工程概。

8、况表中，对架空线路工程概况表进行架空线路的项目编辑；在电缆线路工程概况表中，对电缆线路概况表进行电缆线路的项目编辑；S13，在步骤S12中的变电工程概况表、架空线路工程概况表和电缆线路工程概况表中，分别从第二行开始的每一行中填写相应的数据，根据需要插入多行数据，每行表示一个已完工工程的数据；S14，对单个变电工程概况表中的可研估算阶段到竣工决算阶段实时记录的数据搜集造价数据信息，整理为一个Excel表格文档，得到单个变电工程分部分项工程量清单结算项目费用审定明细表，一一对应于步骤S13中变电工程概况表中录入的已完工工程的数据，创建多个变电工程的分部分项工程量清单结算项目费用审定明细表，得到变电。

9、工程分部分项工程量清单结算项目费用审定明细表；对单个架空线路工程概况表中的可研估算阶段到竣工决算阶段实时记录的数据搜集造价数据信息，整理为一个Excel表格文档，得到单个架空线路工程分部分项工程量清单结算项目费用审定明细表，一一对应于步骤S13中架空线路工程概况表中录入的已完工工程的数据，创建多个架空线路工程的分部分项工程量清单结算项目费用审定明细表，得到架空线路工程分部分项工程量清单结算项目费用审定明细表；对单个电缆线路工程概况表中的可研估算阶段到竣工决算阶段实时记录的数据搜集造价数据信息，整理为一个Excel表格文档，得到单个电缆线路工程分部分项工程量清单结算项目费用审定明细表，一一对应于。

10、步骤S13中电缆线路工程概况表中录入的已完工工程的数据，创建多个电缆线路工程的分部分项工程量清单结算项目费用审定明细表，得到电缆线路工程分部分项工程量清单结算项目费用审定明细表。3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的输变电工程造价模型构建方法，其特征在于：所述步骤S14中，对单个变电工程概况表、单个架空线路工程概况表以及单个电缆线路工程概况表中的可研估算阶段到竣工决算阶段实时记录的数据分别按照 电网工程建设预算编制与计算规定(2018版)附录A(变电站工程项目划分表)、附录H(架空输电线路工程项目划分表)、附录I(陆上电缆输电线路工程项目划分表)和附录J(水下电缆输电线路工程项目划分表)的形。

11、式搜集造价数据信息，分别整理为Excel表格文档。4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的输变电工程造价模型构建方法，其特征在于：所述步骤S2的具体步骤为：S21，对步骤S13中获得的变电工程概况表、架空线路工程概况表和电缆线路工程概况表预处理，包括：缺失数据的工程剔除、定性数据的定量化处理、异常值处理根据GB/T187102002中规定的相关参数合理变化范围，即同一电压等级下，竣工决算费用中静态投资浮动不超过均值的10，进行异常数据剔除、无量纲化处理时使得数据标准化于0,1之间，处理后每一列构成一个指标；对步骤S14中获得的变电工程分部分项工程量清单结算项目费用审定明细表、架空线路工程分部分。

12、项工程量清单结算项目费用审定明细表、电缆线路工程分部分项工程量清单结算项目费用审定明细表中的数据进行数据预处理，包括：缺失数据的工程剔除、根据工程量和工程特征计算的数据补齐，无量纲化处理；所述步骤S3中，对步骤S2中预处理后的项目概况表中的数据进行灰色关联度分析，具体步骤为：权利要求书2/5 页3CN 116611785 A3S31，配置Python软件环境，调用pandas、numpy和matplotlib库，在Python软件环境下导入经步骤S21预处理后的变电工程概况表、架空线路工程概况表和电缆线路工程概况表，使用pd.read_csv(r变电工程站预处理后数据/架空线路工程预处理后数据。

13、/电缆线路工程预处理后数据.csv,encodinggbk,header0)；S32，提取变电工程站预处理后数据/架空线路工程预处理后数据/电缆线路工程预处理后数据表中指标名称及指标名称下的数据；S33，设置分辨系数值，计算绝对差和绝对值矩阵；S34，计算灰色关联矩阵，获得项目特征数据表；对步骤S2中预处理后的分部分项工程量清单表中的数据进行ABC分析，具体步骤为：S35，在步骤S21预处理后的变电工程分部分项工程量清单结算项目费用审定明细表、架空线路工程分部分项工程量清单结算项目费用审定明细表和电缆线路工程分部分项工程量清单结算项目费用审定明细表中的数据分别计算每一个工程中构成要素工程量变化。

14、和调整费用的绝对值，公式：|Zi|ABS(Z1),|Z2|ABS(Z2)；式中Z1表示工程量变化的值，Z1竣工结算工程量概算工程量，Z2表示调整费用的值，Z2竣工结算费用概算费用；S36，对绝对值化后的工程量清单中同一名称的要素进行工程量和费用的合并；S37，用各要素的工程量变化的绝对值除以该要素招标工程量作为工程量变化百分比，后归一化，用单个要素的调整费用的绝对值除以所有要素总变化的绝对值作为该项费用变化的百分比；S38，对求出的归一化后的工程量变化百分比和调整费用的百分比的两个数据列分别进行降序排序，分别选取两个数据列累计达到总变化量80的要素，并将两个数据列筛选出的要素进行合并，获得变电。

15、工程分部分项工程量变化表、架空线路工程分部分项工程量变化表和电缆线路工程分部分项工程量变化表。5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的输变电工程造价模型构建方法，其特征在于：所述步骤S4的具体步骤为：S41，将步骤S31中的变电工程站预处理后数据/架空线路工程预处理后数据/电缆线路工程预处理后数据计算灰色关联矩阵后，关联矩阵中灰色关联度阈值0.8的数据列保留，其余数据列进行删除处理，构成输变电工程造价预测指标数据表；S42，将步骤S38中变电工程分部分项工程量变化表、架空线路工程分部分项工程量变化表和电缆线路工程分部分项工程量变化表中的要素，累积出现频次超过50做保留，其余数据做删除处理，构成。

16、输变电工程造价管控数据表；所述步骤5的具体步骤为：将步骤S41建立的输变电工程造价预测指标数据表以Excel表格的形式上传于SQL Server数据库管理系统；将步骤S42建立的输变电工程造价管控数据表以Excel表格的形式上传于SQL Server数据库管理系统。6.根据权利要求1所述的一种基于大数据的输变电工程造价模型构建方法，其特征在于：所述步骤S6的具体步骤为：S61，将新建变电工程项目概况表、新建架空线路工程项目概况表和新建电缆线路工程项目概况表和建立分部分项工程量清单原始数据项目概况表分别录入Excel表格；对新建变电工程项目概况表、新建架空线路工程项目概况表和新建电缆线路工程项目。

17、权利要求书3/5 页4CN 116611785 A4概况表按照步骤S2的预处理，得到预处理后的新建变电工程项目概况表、新建架空线路工程项目概况表和新建电缆线路工程项目概况表；将新建变电工程分部分项工程量清单原始数据表、新建架空线路工程分部分项工程量清单原始数据表和新建电缆线路工程分部分项工程量清单原始数据表按照步骤S2的预处理，得到预处理后的新建变电工程分部分项工程量清单原始数据表、新建架空线路工程分部分项工程量清单原始数据表和新建电缆线路工程分部分项工程量清单原始数据表；所述的步骤S7的具体步骤为：S71，登录SQL Server数据库管理系统，并选择要添加数据的数据库；S72，打开“查询编。

18、辑器”窗口，输SQL语句，插入数据到相应的表中；所述步骤S8的具体步骤为：S81，安装和配置Python软件环境和tensorflow、pandas、numpy和matplotlib库，使Python软件环境与SQL Server数据库相互连接，并能够调用SQL Server数据库中数据，将步骤S5中上传的输变电工程造价预测指标数据表调出使用；S82，运用Python代码来建立改进狮群算法的BP神经网络模型；S83，将步骤S81中调出的输变电工程造价预测指标数据表中的概况信息数据划分为训练集和测试集；S84，使用训练集来训练BP神经网络模型；S85，使用测试集来对训练好的BP神经网络模型进行预。

19、测；S86，使用评估指标来评估BP神经网络模型的预测效果，评估指标为均方误差；S87，在Python软件环境中，使用模型的predict()方法对步骤S7预处理后的新建工程数据项目概况表中的数据与步骤S5的输变电工程造价预测基础数据库关联，进行新工程造价数据的BP神经网络模型预测，并将结果输出；S88，在SQL Server数据库中，打开步骤S5上传的输变电工程造价管控数据表，使用归一化矩阵计算出输变电工程造价管控数据表中在步骤S42保留的要素的权重矩阵；S89，使用权重矩阵计算出输变电工程造价管控数据表中在步骤S42保留的要素的熵值矩阵；S810，将熵值矩阵的各列相加并取平均值，得到最终权重。

20、；S811，使用最终权重对输变电工程造价管控数据表中在步骤S42保留的要素指标进行加权，从而得出综合评价结果。7.根据权利要求6所述的一种基于大数据的输变电工程造价模型构建方法，其特征在于：所述步骤S82中改进狮群算法的具体步骤为：S821，确定BP神经网络的结构；该过程包括神经网络输入层、隐藏层、输出层的节点数，根据神经网络的结构确定优化狮群算法个体的维度；S822，初始化种群；根据神经网络结构随机初始化狮子种群，每一个狮子个体都代表一组BP神经网络权值和偏置；S823，确定适应度函数；函数适应度作为狮群每次捕食或进化的评判标准，采用BP神经网络的训练误差作为适应度函数值；S824，将随机产。

21、生的种群个体带入BP网络中进行计算；根据适应度调整狮群个体的位置产生新的种群，新的种群个体再次带入BP神经网络中进行计算，依次迭代，直到满足终权利要求书4/5 页5CN 116611785 A5止条件；S825，狮群算法寻优产生的最优个体经过解码作为BP神经网络的权值和偏置；最终得到训练好的BP神经网络模型。8.一种基于大数据的输变电工程造价模型构建系统，其特征在于：包括：数据获取模块：用于获取电网工程的历史工程数据表；数据处理模块：用于对历史数据的异常值、转化、无量纲化处理；灰色关联度分析模块：用于提取工程造价预测的指标特征；ABC法分析模块：用于对数据清单的筛选，提取工程量变化内容；数据存。

22、储模块：用于对筛选出指标特征的样本数据进行存储；造价预测模块：用于对新建工程的造价进行预测；造价管控模块：用于对新建工程的造价进行管控；其中，所述数据处理模块，异常值处理根据GB/T187102002中规定的相关参数浮动范围进行异常数据剔除；无量纲化处理时使得数据标准化于0,1之间；其中，灰色关联度分析模块，对历史输变电工程造价数据做灰色关联度分析，以0.8为阈值进行特征筛选；其中，ABC分析法分析模块，单项工程中项目工程量累积变化阈值大于等于80。9.一种基于大数据的输变电工程造价模型构建设备，其特征在于：包括：存储器：存储上述一种基于大数据的输变电工程造价模型构建方法的计算机程序，为计算机。

23、可读取的设备；处理器：用于执行所述计算机程序时实现如权利要求17任一项所述的一种基于大数据的输变电工程造价模型构建方法。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于：所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时能够实现如权利要求17任一项所述的一种基于大数据的输变电工程造价模型构建方法。权利要求书5/5 页6CN 116611785 A6一种基于大数据的输变电工程造价模型构建方法、系统、设备及介质技术领域0001本发明属于输变电工程造价分析技术领域，具体涉及一种基于大数据的输变电工程造价模型构建方法、系统、设备及介质。背景技术0002输变电工程是国民经济发展的重要组成部分，。

24、其建设与运营涉及到大量的资金、时间和人力资源，因此输变电工程造价的准确估算和实际控制非常重要。目前，虽然存在一些关于输变电工程造价的数据库系统，但其存在着数据量不足、数据质量不高、数据管理不规范、数据处理效率低下、数据分析能力不足等问题。如何利用大数据技术来设计和开发一种能够更好地解决输变电工程造价预测和管控问题的指标分析系统，是当前亟待解决的问题。0003申请号为【CN202011348203.1】的专利申请中公开了一种电网工程造价数据管理方法、装置及终端设备，对工程数据分类、预处理后，运用聚类分析得到多种历史分类数据，而后对数据进行存储。为输变电工程造价数据存储提供了有效参考，但当需要运用。

25、数据做造价预测时，需要重新选取指标，在数据处理方面缺少针对性。0004申请号为【CN201810863513.3】的专利申请中公开了一种基于KPCALARBM的输变电工程造价预测方法，运用核主成分分析法KPCA提取数据，同时运用狮子算法优化的受限玻尔兹曼机对输变电工程造价预测；案例中KPCA提取数据的方法减少预测工作中数据处理量，但是造成了数据信息的损失；RBM可以用于降维，通过训练一个具有较少隐藏节点的RBM，可以将高维数据映射到低维空间。但RBM对于数据的分布假设较为简单，在输变电工程这类复杂的工程中运用中，可能无法捕捉到复杂的数据结构和高阶关系。同时，狮群算法寻优后期狮群个体的寻优范围变。

26、小，个体位置可能发生碰撞从而降低算法的多样性，使得算法易陷入局部极值。0005现有的输变电工程造价预测指标体系和管控指标体系的缺点和不足有以下几个方面：(1)预测指标体系缺乏准确性：传统的造价预测指标体系筛选过程过于粗略，无法准确预测工程造价的实际情况。有些指标没有考虑到实际工程的复杂性和多变性，导致预测误差较大。(2)管控指标体系缺乏细化：现有的管控指标体系虽然考虑到了工程技术条件、自然环境等多个方面，但指标过于笼统，提取指标的方法难以将原始数据直接输入，对于技经人员是一项挑战。(3)预测方法缺乏合理性：在传统算法中，数据分组比例采用随机化处理，影响算法的搜索能力，导致算法收敛速度降低，算法。

27、运行后期搜索区域无效。(4)预测系统缺乏数据的可存储性：在传统的造价预测和管控方法中，往往需要多次重复收集和整理数据，工作繁琐且费时。同时，历史数据更新后需要重新导入数据表进行新工程预测，无法实时存储历史数据。说明书1/13 页7CN 116611785 A7发明内容0006为了克服上述现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种基于大数据的输变电工程造价模型构建方法、系统、设备及介质，通过灰色关联度分析法筛选指标，然后通过改进狮群算法和BP神经网络实现快速准确地在数据库系统中完成对输变电工程的造价预测；通过ABC法实现指标的筛选，然后运用熵权法和专家评议法进行评价分析，为后期新建工程提供更好的决。

28、策支持，同时可以推动大数据技术在输变电工程造价分析中的应用。0007为了实现上述目的，本发明采取的技术方案是：0008一种基于大数据的输变电工程造价模型构建方法，包括以下步骤：0009S1，基于Excel创建已完工程原始数据库表，获得历史工程数据表，所述历史工程数据表包括项目概况表和分部分项工程量清单原始数据表；0010S2，对步骤S1获得的项目概况表和分部分项工程量清单原始数据表分别通过Excel进行预处理，获得预处理后的项目概况表和分部分项工程量清单原始数据表；0011S3，对步骤S2中预处理后的项目概况表中的数据通过Python进行灰色关联度分析，提取工程造价预测的指标特征，获得项目特征。

29、数据表；对步骤S2中预处理后的分部分项工程量清单原始数据表中的数据进行ABC分析，提取工程量变化内容，获得分部分项工程量变化表；0012S4，在步骤S3获得的项目特征数据表的基础上构建输变电工程造价预测指标数据表，在步骤S3中分部分项工程量变化表的基础上构建输变电工程造价管控数据表；0013S5，将步骤S4中的输变电工程造价预测指标数据表存储于SQL Server数据库管理系统，得到输变电工程造价预测基础数据库；将步骤S4中的输变电工程造价管控数据表存储于SQL Server数据库管理系统，得到输变电工程造价管控基础数据库；0014S6，建立新建工程数据项目概况表，包括新建变电工程项目概况表、。

30、新建架空线路工程项目概况表和新建电缆线路工程项目概况表；建立新建工程分部分项工程量清单原始数据表，包括新建变电工程分部分项工程量清单结算项目费用审定明细表、新建架空线路工程分部分项工程量清单结算项目费用审定明细表和新建电缆线路工程分部分项工程量清单结算项目费用审定明细表，分别录入Excel表格；对建立的新建工程数据项目概况表按照步骤S2的预处理，得到预处理后的新建工程数据项目概况表；对新建工程分部分项工程量清单原始数据表按照步骤S2的预处理，得到预处理后的新建工程分部分项工程量清单原始数据表；0015S7，将步骤S6中预处理后的新建工程数据项目概况表保存于SQL Server数据库管理系统；将。

31、预处理后的新建工程分部分项工程量清单原始数据表保存于SQL Server数据库管理系统；0016S8，将步骤S7预处理后的新建工程数据项目概况表中的数据与步骤S5的输变电工程造价预测基础数据库关联，进行造价预测，将步骤S7预处理后的新建工程分部分项工程量清单原始数据表中的数据与步骤S5的输变电工程造价管控基础数据库关联，进行造价分析或管控评价。0017所述步骤S1中的项目概况表包括：变电工程概况表、架空线路工程概况表和电缆线路工程概况表；分部分项工程量清单原始数据表包括：变电工程分部分项工程量清单结算项目费用审定明细表、架空线路工程分部分项工程量清单结算项目费用审定明细表和电说明书2/13 页。

32、8CN 116611785 A8缆线路工程分部分项工程量清单结算项目费用审定明细表；0018所述步骤S1创建已完工程原始数据库表的具体步骤为：0019S11，打开Excel表格，对变电工程概况、架空线路工程概况和电缆线路工程概况创建新的工作表(Sheet)，分别得到变电工程概况表、架空线路工程概况表和电缆线路工程概况表；0020S12，在步骤S11创建的变电工程概况表中，对变电工程概况表进行变电工程的项目编辑；在架空线路工程概况表中，对架空线路工程概况表进行架空线路的项目编辑；在电缆线路工程概况表中，对电缆线路概况表进行电缆线路的项目编辑；0021S13，在步骤S12中的变电工程概况表、架空线。

33、路工程概况表和电缆线路工程概况表中，分别从第二行开始的每一行中填写相应的数据，根据需要插入多行数据，每行表示一个已完工工程的数据；0022S14，对单个变电工程概况表中的可研估算阶段到竣工决算阶段实时记录的数据搜集造价数据信息，整理为一个Excel表格文档，得到单个变电工程分部分项工程量清单结算项目费用审定明细表，一一对应于步骤S13中变电工程概况表中录入的已完工工程的数据，创建多个变电工程的分部分项工程量清单结算项目费用审定明细表，得到变电工程分部分项工程量清单结算项目费用审定明细表；0023对单个架空线路工程概况表中的可研估算阶段到竣工决算阶段实时记录的数据搜集造价数据信息，整理为一个Ex。

34、cel表格文档，得到单个架空线路工程分部分项工程量清单结算项目费用审定明细表，一一对应于步骤S13中架空线路工程概况表中录入的已完工工程的数据，创建多个架空线路工程的分部分项工程量清单结算项目费用审定明细表，得到架空线路工程分部分项工程量清单结算项目费用审定明细表；0024对单个电缆线路工程概况表中的可研估算阶段到竣工决算阶段实时记录的数据搜集造价数据信息，整理为一个Excel表格文档，得到单个电缆线路工程分部分项工程量清单结算项目费用审定明细表，一一对应于步骤S13中电缆线路工程概况表中录入的已完工工程的数据，创建多个电缆线路工程的分部分项工程量清单结算项目费用审定明细表，得到电缆线路工程分。

35、部分项工程量清单结算项目费用审定明细表。0025所述步骤S14中，对单个变电工程概况表、单个架空线路工程概况表以及单个电缆线路工程概况表中的可研估算阶段到竣工决算阶段实时记录的数据分别按照 电网工程建设预算编制与计算规定(2018版)附录A(变电站工程项目划分表)、附录H(架空输电线路工程项目划分表)、附录I(陆上电缆输电线路工程项目划分表)和附录J(水下电缆输电线路工程项目划分表)的形式搜集造价数据信息，分别整理为Excel表格文档。0026所述步骤S2的具体步骤为：0027S21，对步骤S13中获得的变电工程概况表、架空线路工程概况表和电缆线路工程概况表预处理，包括：缺失数据的工程剔除、定。

36、性数据的定量化处理、异常值处理根据GB/T187102002中规定的相关参数合理变化范围(同一电压等级下，竣工决算费用中静态投资浮动不超过均值的10)进行异常数据剔除、无量纲化处理时使得数据标准化于0,1之间，处理后每一列构成一个指标；0028对步骤S14中获得的变电工程分部分项工程量清单结算项目费用审定明细表、架空线路工程分部分项工程量清单结算项目费用审定明细表、电缆线路工程分部分项工程量说明书3/13 页9CN 116611785 A9清单结算项目费用审定明细表中的数据进行数据预处理，包括：缺失数据的工程剔除、根据工程量和工程特征计算的数据补齐，无量纲化处理；0029所述步骤S3中，对步骤。

37、S2中预处理后的项目概况表中的数据进行灰色关联度分析，具体步骤为：0030S31，配置Python软件环境，调用pandas、numpy和matplotlib库，在Python软件环境下导入经步骤S21预处理后的变电工程概况表、架空线路工程概况表和电缆线路工程概况表，使用pd.read_csv(r变电工程站预处理后数据/架空线路工程预处理后数据/电缆线路工程预处理后数据.csv,encodinggbk,header0)；0031S32，提取变电工程站预处理后数据/架空线路工程预处理后数据/电缆线路工程预处理后数据表中指标名称及指标名称下的数据；0032S33，设置分辨系数值，计算绝对差和绝对值。

38、矩阵；0033S34，计算灰色关联矩阵，获得项目特征数据表；0034对步骤S2中预处理后的分部分项工程量清单表中的数据进行ABC分析，具体步骤为：0035S35，在步骤S21预处理后的变电工程分部分项工程量清单结算项目费用审定明细表、架空线路工程分部分项工程量清单结算项目费用审定明细表和电缆线路工程分部分项工程量清单结算项目费用审定明细表中的数据分别计算每一个工程中构成要素工程量变化和调整费用的绝对值，公式：|Z1|ABS(Z1)，|Z2|ABS(Z2)；式中Z1表示工程量变化的值，Z1竣工结算工程量概算工程量，Z2表示调整费用的值，Z2竣工结算费用概算费用；0036S36，对绝对值化后的工程。

39、量清单中同一名称的要素进行工程量和费用的合并；0037S37，用各要素的工程量变化的绝对值除以该要素招标工程量作为工程量变化百分比，后归一化，用单个要素的调整费用的绝对值除以所有要素总变化的绝对值作为该项费用变化的百分比；0038S38，对求出的归一化后的工程量变化百分比和调整费用的百分比的两个数据列分别进行降序排序，分别选取两个数据列累计达到总变化量80的要素，并将两个数据列筛选出的要素进行合并，获得变电工程分部分项工程量变化表、架空线路工程分部分项工程量变化表和电缆线路工程分部分项工程量变化表。0039所述步骤S4的具体步骤为：0040S41，将步骤S31中的变电工程站预处理后数据/架空线。

40、路工程预处理后数据/电缆线路工程预处理后数据计算灰色关联矩阵后，关联矩阵中灰色关联度阈值0.8的数据列保留，其余数据列进行删除处理，构成输变电工程造价预测指标数据表；0041S42，将步骤S38中变电工程分部分项工程量变化表、架空线路工程分部分项工程量变化表和电缆线路工程分部分项工程量变化表中的要素，累积出现频次超过50做保留，其余数据做删除处理，构成输变电工程造价管控数据表；0042所述步骤5的具体步骤为：0043将步骤S41建立的输变电工程造价预测指标数据表以Excel表格的形式上传于SQL Server数据库管理系统；将步骤S42建立的输变电工程造价管控数据表以Excel表格的形式上传于。

41、SQL Server数据库管理系统。0044所述步骤S6的具体步骤为：说明书4/13 页10CN 116611785 A100045S61，将新建变电工程项目概况表、新建架空线路工程项目概况表和新建电缆线路工程项目概况表和建立分部分项工程量清单原始数据项目概况表分别录入Excel表格；0046对新建变电工程项目概况表、新建架空线路工程项目概况表和新建电缆线路工程项目概况表按照步骤S2的预处理，得到预处理后的新建变电工程项目概况表、新建架空线路工程项目概况表和新建电缆线路工程项目概况表；0047将新建变电工程分部分项工程量清单原始数据表、新建架空线路工程分部分项工程量清单原始数据表和新建电缆线路。

42、工程分部分项工程量清单原始数据表按照步骤S2的预处理，得到预处理后的新建变电工程分部分项工程量清单原始数据表、新建架空线路工程分部分项工程量清单原始数据表和新建电缆线路工程分部分项工程量清单原始数据表；0048所述步骤S7的具体步骤为：0049S71，登录SQL Server数据库管理系统，并选择要添加数据的数据库；0050S72，打开“查询编辑器”窗口，输SQL语句，插入数据到相应的表中；0051所述步骤S8的具体步骤为：0052S81，安装和配置Python软件环境和tensorflow、pandas、numpy和matplotlib库，使Python软件环境与SQL Server数据库相。

43、互连接，并能够调用SQL Server数据库中数据，将步骤S5中上传的输变电工程造价预测指标数据表调出使用；0053S82，运用Python代码来建立改进狮群算法的BP神经网络模型；0054S83，将步骤S81中调出的输变电工程造价预测指标数据表中的概况信息数据划分为训练集和测试集；0055S84，使用训练集来训练BP神经网络模型；0056S85，使用测试集来对训练好的BP神经网络模型进行预测；0057S86，使用评估指标来评估BP神经网络模型的预测效果，评估指标为均方误差；0058S87，在Python软件环境中，使用模型的predict()方法对步骤S7预处理后的新建工程数据项目概况表中的。

44、数据与步骤S5的输变电工程造价预测基础数据库关联，进行新工程造价数据的BP神经网络模型预测，并将结果输出；0059S88，在SQL Server数据库中，打开步骤S5上传的输变电工程造价管控数据表，使用归一化矩阵计算出输变电工程造价管控数据表中在步骤S42保留的要素的权重矩阵；0060S89，使用权重矩阵计算出输变电工程造价管控数据表中在步骤S42保留的要素的熵值矩阵；0061S810，将熵值矩阵的各列相加并取平均值，得到最终权重；0062S811，使用最终权重对输变电工程造价管控数据表中在步骤S42保留的要素指标进行加权，从而得出综合评价结果。0063所述步骤S82中改进狮群算法的具体步骤为。

45、：0064S821，确定BP神经网络的结构；该过程包括神经网络输入层、隐藏层、输出层的节点数，根据神经网络的结构确定优化狮群算法个体的维度；0065S822，初始化种群；根据神经网络结构随机初始化狮子种群，每一个狮子个体都代表一组BP神经网络权值和偏置，；0066S823，确定适应度函数；函数适应度作为狮群每次捕食或进化的评判标准，采用BP神经网络的训练误差作为适应度函数值；说明书5/13 页11CN 116611785 A110067S824，将随机产生的种群个体带入BP网络中进行计算；根据适应度调整狮群个体的位置产生新的种群，新的种群个体再次带入BP神经网络中进行计算，依次迭代，直到满足终。

46、止条件；0068S825，狮群算法寻优产生的最优个体经过解码作为BP神经网络的权值和偏置；最终得到训练好的BP神经网络模型。0069本发明还提供了一种基于大数据的输变电工程造价模型构建系统，包括：0070数据获取模块：用于获取电网工程的历史工程数据表；0071数据处理模块：用于对历史数据的异常值、转化、无量纲化处理；0072灰色关联度分析模块：用于提取工程造价预测的指标特征；0073ABC法分析模块：用于对数据清单的筛选，提取工程量变化内容；0074数据存储模块：用于对筛选出指标特征的样本数据进行存储；0075造价预测模块：用于对新建工程的造价进行预测；0076造价管控模块：用于对新建工程的造。

47、价进行管控；0077其中，所述数据处理模块，异常值处理根据GB/T187102002中规定的相关参数浮动范围进行异常数据剔除；无量纲化处理时使得数据标准化于0,1之间；0078其中，灰色关联度分析模块，对历史输变电工程造价数据做灰色关联度分析，以0.8为阈值进行特征筛选；0079其中，ABC分析法分析模块，单项工程中项目工程量累积变化阈值大于等于80。0080本发明还提供了一种基于大数据的输变电工程造价模型构建设备，包括：0081存储器：存储上述一种基于大数据的输变电工程造价模型构建方法的计算机程序，为计算机可读取的设备；0082处理器：用于执行所述计算机程序时实现所述的一种基于大数据的输变电。

48、工程造价模型构建方法。0083本发明还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时能够实现所述的一种基于大数据的输变电工程造价模型构建方法。0084相较于现有技术，本发明具有以下有益效果：00851.本发明提供了一种造价预测指标体系筛选方法，即带阈值的灰色关联度法：对预处理后的项目概况表中的数据进行灰色关联度分析，提取工程造价预测指标的特征，经变化后组成输变电工程造价预测指标体系。运用该方法可以筛选工程技术概况表中的技术条件指标、自然环境指标以及价格指标。该方法还考虑了实际工程的复杂性和多变性，为技经人员提供了更全面和深入的数据分析和决策支。

49、持。同时，该方法计算时可以将原始数据直接输入，缩小了预测误差。00862.本发明提供了一种造价管控方法，即ABC分析法和熵值求权重：将预处理后的分部分项工程量清单原始数据表中的数据进行ABC分析，经变化后组成输变电工程造价管控基础数据库。将预处理后的新建工程分部分项工程量清单原始数据表中的数据与输变电工程造价管控基础数据库关联，进行造价分析或管控评价。该方法将造价管控指标体系细化，建立造价管控模型，在工程建设过程中可以直接将指标数据输入造价管控系统，对造价实时管控；说明书6/13 页12CN 116611785 A1200873.本发明提供了一种精确的造价预测方法，即改进狮群算法：该方法弥补了。

50、狮群算法出现局部最优的缺点，技术应用灵活，能够适应不同规模和需求的数据处理和分析任务，提高了预测效率和预测精度。00884.本发明提供了一种数据存储方法，即SQL Server数据库管理系统：该系统可以将已完成的历史输变电工程造价预测基础数据库和输变电工程造价管控基础数据库与新建工程数据联动，能够提供更准确和全面的数据支撑。可以用于新建工程造价预测和造价管控，更有助于对新建工程进行管理。附图说明0089图1是本发明的构建方法流程图。具体实施方式0090下面以实施例对本发明采取的技术方案进行详细说明。0091如图1所示，本发明提供的一种基于大数据的输变电工程造价模型构建方法，包括以下步骤：009。