基于ＫＪ分析法的電力工程造價分析系統

楊德州

摘 要：針對電力工程造價分析工作展開困難、影響因素多且各因素的重要性分布不均勻的問題，提出了一種基于ＫＪ分析法的電力工程造價分析系統．使用ＫＪ分析法來確定電力工程造價的主要影響因素，減少了不重要指標的數量．使用組合賦權法確定每個影響因素的權重，再使用逼近理想解的排序方法來降低指標的不確定性，并通過訓練支持向量機模型對電力工程造價進行分析與評價．１１０ｋＶ變電工程案例分析結果表明，所提出的方法能夠提升模型的智能性、簡化人為操作，得到更為合理的評價結果．

關 鍵 詞：電力工程；造價分析；ＫＪ分析法；組合賦權；理想解；支持向量機；不確定性

中圖分類號：ＴＭ７６ 文獻標志碼：Ａ 文章編號：１０００－１６４６（２０２３）０４－０３７６－０５

隨著我國電網工程發展速度不斷加快、投資規模迅速增長，電力工程的建設與管理也面臨著嚴峻的挑戰［１］．造價分析是電力工程項目管理與建設不可或缺的一部分，是分析電網工程投資效益的基礎，直接影響到電網企業的收益與管理水平［２－３］．目前，我國已建立了完善的電網大數據中心，通過構建電網數據共享平臺、電網數據服務平臺與電網數據創新平臺來實現電網數據的統一管理與運營，推進電網數據資源的高效應用［４－５］．如何在云計算、物聯網與互聯網技術發展的基礎上，充分利用電網數據資源發掘其價值，從而推進電網建設與電力工程造價的智能分析顯得尤為迫切［６－８］．

現有的電力工程造價分析方法主要分為傳統預測方法與現代預測方法兩類［９－１１］．傳統預測方法包括：專家會議法、德爾菲法、主觀概率法與定量預測法．其中，專家會議法、德爾菲法、主觀概率法使用定性評估的方法，結合調查與專家意見來評定不同指標的概率，從而計算出電力工程造價的期望值；而定量預測法則使用滑動平均法、回歸分析法與指數平滑法等定量計算方法來計算電力工程造價．現代預測方法結合定性與定量分析的優勢，使用智能分析算法（如人工神經網絡、支持向量機等）得到較高精度的預測結果．然而，在電力工程造價分析過程中，所設計的主體多、數量大而且分析環節多，難以展開系統化的造價分析．同時，電力工程造價分析評價方法的多樣性［１２－１４］（如專家打分法、兩兩比較法與定性評價法等）導致各影響因素的不確定性增加，也加大了造價管理評價的難度．