基于云計算技術的電網基建工程量清單智能編制與預算審核方法研究

【關鍵詞】云計算技術；電網基建工程；工程量清單；智能編制；預算審核

引言

隨著電網基建工程規模不斷擴大，工程量清單編制與預算審核方法也在持續更新。在以往的研究中，彭筱恩（2023）通過深入分析電網企業預算管理的現狀和問題，提出了基于業財融合的預算精益化管理框架和實施方案[1]；生麗英等（2023）致力于推動財政資源在業務全過程、全流程和管理層次上的優化和有效分配，為高質量發展提供更多的資金支持[2]。但是這些方法仍難以滿足現階段電網建設的需要。因此，提出一種基于云計算技術的電網基建工程量清單智能編制與預算審核方法迫在眉睫。云計算技術以其強大的數據處理能力和靈活的資源調配機制，為電網基建工程的預算編制與審核提供了強大的技術支持[3]。云計算平臺能實現對工程數據的快速收集、處理和分析，為預算編制提供準確的數據支撐，使預算審核工作更高效、準確；還能實現對工程數據的實時更新和動態管理，確保預算的及時性和準確性。應用智能算法和模型，能自動識別和優化預算成本，達到成本控制的效果。此外，云計算技術的應用還能夠實現預算管理的標準化和規范化，提升整個預算管理流程的效率和質量。

一、基于云計算技術的電網基建工程量清單智能編制方法

（一）收集電網基建工程數據

數據的收集涉及多個要素，包括工程量、材料消耗量、人工成本、機械設備等。這些數據不僅能反映工程的實際執行情況，還可以作為智能編制和預算審核的重要依據。

假設電網基建工程中的某一分項工程的工程量為Q，那么Q的表示方法如式（1）所示：

式中，qi表示第i個分項工程的工程量，n表示分項工程的總數。通過式（1），技術人員可以匯總各個分項工程的工程量，得到整個電網基建工程的總工程量。

除了工程量，材料消耗量也是電網基建工程數據收集的重要一環。材料消耗量C的計算方法如式（2）所示：

式中，cj表示第j種材料的單位消耗量，pj表示第j種材料的價格，m表示材料的種類數。通過這個公式，技術人員可以計算出電網基建工程所需材料的總成本。

人工成本和設備使用情況等數據的收集可以通過實際測量、記錄和分析歷史數據庫得到，這些數據的收集是保障工程順利進行、優化資源配置、降低風險的重要基礎。

（二）利用云計算技術智能編制電網基建工程量清單

技術人員可將大量的歷史電網基建工程數據上傳至云計算平臺，利用云計算的數據處理及分析功能，對上傳的數據進行深度挖掘；通過運用數據挖掘算法和機器學習技術，發現數據之間的潛在關聯和規律，揭示出電網基建工程的內在特性和趨勢。

本文假設有一組電網基建工程數據，包括工程量、材料消耗、人工成本等多個維度，表示為向量（）12，，，nxxx=???X，運用一種基于機器學習的關聯規則挖掘算法，計算各數據項目間的支持度與置信度[4]，找出其中的強相關性規律。支持度代表一個數據集中的規則發生的頻率，而置信度指當某一規則的前提成立時，后件也成立的概率。其支持度如式（3）所示，置信度如式（4）所示：

式中，Support表示支持度，Confidence表示置信度，Count表示規則發生的數量，A和B表示數據集中的項集，N表示數據集中的總項數。

技術人員通過設定合適的支持度和置信度閾值，可以篩選出強關聯規則的數據，進而發現數據之間的潛在關系；在挖掘出數據之間的關聯后，將處理好的標準數據保存在本地數據庫中，以便后續項目的參考、使用和歷史數據分析。進一步梳理出電網基建工程量清單編制依據的方法如圖1所示。

在明確了編制依據后，技術人員可以利用云計算平臺的自動化和智能化功能，根據提取出的關鍵信息，自動生成電網基建工程量清單；在生成過程中，可根據編制依據和實際情況，靈活調整清單的結構和內容。為了保證清單的實用性和可操作性，技術人員需利用云計算平臺的協同工作能力，與設計部門進行實時溝通和協作；通過不斷的討論和優化，對清單進行必要的調整和完善，確保清單能夠滿足電網基建工程項目的實際需求。

二、基于云計算技術的電網基建工程量清單預算審核方法

（一）核對電網基建工程量清單

在獲取了云計算技術智能編制電網基建工程量清單生成的電網基建工程量清單之后，技術人員需要仔細研讀其中的各項內容，確保清單的完整性、無遺漏、無重復項；對照工程項目的設計圖紙、技術規格及說明書等相關資料，逐一核對清單中的工程量，特別注意核對工程項目的范圍、規模、數量等關鍵信息，確保清單中的工程量與設計要求相一致。

在核對過程中，技術人員需關注材料消耗和人工成本的合理性，結合市場價格和行業標準，分析清單中材料的價格和用量是否合理，人工成本是否符合實際情況；對于不合理的部分，及時提出并進行調整。核對電網基建工程量清單，還需關注清單的規范性和準確性，檢查清單中的格式、單位、小數點位數等數據是否符合規范要求，確保清單的準確性和可讀性。

（二）利用云計算技術的電網基建工程量預算審核

技術人員應在預算審核的籌備階段構建預算數據庫，通過數據庫的高效管理，清晰掌握各項預算指標，提供便捷的數據查詢和統計分析功能，使預算明細的獲取變得更為直觀和量化[5]；在此基礎上，可利用云計算技術強大的大規模處理數據能力，進行全面而細致的審核。

本研究借助云計算技

術的強大算力，在遵循既定規則的前提下，深入分析了基建工程量預算特征量間的相似聯系：通過相似性關系的精準鑒別與自動歸并，科學分組特征量。在基建工程量預算集合Y中，對子集y賦予模糊屬性，此時子集如式（5）所示：

式中，k表示集合Y中的元素，μy（k）表示元素k屬于子集y的程度，是一個在［0，1］區間內的實數。當μy（k）=1時，表示k完全屬于y；當μy（k）=0時，表示k完全不屬于y；當0＜μy（k）＜1時，表示k一定程度屬于y。

基于已構建的預算數據庫，研究導入了待審核的電網基建工程量數據文件資料[6]。通過精準提取數據特征量，研究確定了相似特征量集合；并依托云計算技術的高效處理能力，順利開展了電網基建工程量的預算審核工作。具體流程如圖2所示。

由圖2可知，結合歷史經驗數據庫內容和專家經驗，云計算平臺可以自動計算出電網基建工程量的預算。在這一過程中，云計算平臺能夠充分考慮多種因素，如材料價格、人工成本、設備折舊、最新價格文件、政策變動引起的費率變動等，確保預算計算的準確性和合理性[7]。通過以上步驟，利用云計算技術計算電網基建工程量預算審核，不僅可以提高計算效率，還可以保證預算的準確性。

三、實驗案例

（一）實驗準備

本次研究以A電力公司為對象。該公司在其業務覆蓋的整個片區內，擁有220千伏以上的變電站共80座，這些變電站的總變電容量超過9，000，000 kVA。這些變電站的電壓等級涉及220 kV、330 kV、500 kV直至特高壓等級。為了全面掌握電網基建工程的資金使用情況，研究從這四個電壓等級入手，對A電力公司近年來電網基建工程的預算審核數據進行了詳細剖析，具體數據如表1所示。

通過對A電力公司近年來電網基建工程預算審核數據的詳細剖析，研究發現不同電壓等級的工程在預算總額、平均單項工程預算以及預算增長率等方面均存在一定的差異。為了進一步提升實驗分析的真實可依性，本研究采用對比分析的方法，將本文提出的基于云計算技術的電網基建工程量清單智能編制與預算審核方法，與彭筱恩（2023）和生麗英等（2023）提出的預算管理方法進行對比實驗，對比三種方法在預算審核結果上的表現。

實驗以電網基建工程的預算成本結余率為核心評價指標，全面審視基建工程的多項特征屬性，對預算進行嚴格審核，結果如表2所示。

（二）實驗結果分析

實驗將表2中的審核結果與實際的預算數據進行對比，得出三種方法的預算成本結余率，如圖3所示。

相較于彭筱恩（2023）和生麗英等（2023）所提出的方法，本文方法在成本控制方面表現出了更好的效果。在材料成本、人工成本、設備費用以及其他費用等多個特征屬性上，本文方法的成本結余率均達到28%以上。這一結果充分證明了基于云計算技術的智能編制與預算審核方法能夠精準地識別電網基建工程中的成本優化點，并通過智能化的算法和數據處理技術，實現對預算成本的有效控制。

結語

基于云計算技術的電網基建工程量清單智能編制與預算審核方法大幅提升了預算編制的效率和準確性，優化了成本控制，推動了電力行業的可持續發展。當然，任何技術的發展和應用都離不開持續深入的研究和實踐，拓展應用范圍，以提升其實際應用效果。筆者期望更多的研究者和技術人員加入這一領域中來，共同推動該方法的創新發展。