基于大數據分析的電力工程概預算策略及其 實踐效果評估

曹照科

重慶元方實業（集團）有限公司，重慶，401420

0 引言

電力工程的預算關系到項目的整體投資決策、資源配置以及后續的實施，任何預算上的失誤都可能導致重大的經濟損失，甚至對整個項目的成功產生威脅。因此，如何提高電力工程概預算的準確性和效率，成為業界亟待解決的問題。

1 大數據分析技術概述

1.1 大數據分析的技術框架

大數據分析的技術框架是一個多層次、多維度的結構體系，針對數據從獲取到分析的整個生命周期進行綜合管理與操作，如圖1所示。

圖1 大數據分析的技術框架圖

從數據源層面，現代大數據分析技術首先需要從各類數據庫管理系統（DBMS）、數據倉庫以及社交網絡中獲取原始數據。這些數據源提供了豐富多樣的信息，為后續的分析創造了可能性。進入數據管理階段，為保證數據的質量和準確性，需要進行一系列操作：數據預處理確保數據與分析目標的匹配性，數據集合是將不同來源的數據進行有效集成，數據清洗則用于識別并糾正（或移除）數據中的錯誤與不一致性，而數據轉換則將數據從原始格式轉化為更適合數據挖掘的格式。接下來，數據建模階段通過模型估計對數據內部的規律進行探索和建模，模型檢驗保證了建模的正確性和可靠性，而模型評估則對模型的性能和適用性進行了全面的檢驗[1]。最后，數據分析階段基于前述的模型，進行具體的數據探索和解讀，包括行為描述、影響的量化評估，以及為決策者提供清晰、直觀的數據可視化結果，幫助其更好地理解數據背后的信息與價值。

1.2 適用于電力工程的大數據分析工具和方法

在電力工程領域，大數據分析工具和方法的選取與應用是為了滿足行業特定的需求和挑戰。利用高性能的分布式計算框架，如Spark和Hadoop，電力行業可以高效處理大規模、高速生成的數據流，如智能電表的讀數和變電站的實時數據。通過專業的時序數據庫，例如InfluxDB，能夠高效存儲和查詢電力系統中的時間敏感數據。另外，機器學習方法，如深度學習和支持向量機，在電力系統狀態估計、設備故障預測和電網優化方面都有廣泛應用。這些工具和方法共同為電力工程提供了一套完整、高效和實時的大數據解決方案，確保電力系統的穩定、安全和高效運行。

2 電力工程概預算策略研究

2.1 電力工程概預算的傳統方法

傳統的電力工程概預算策略主要依賴歷史項目數據、經驗估算以及定性的專家判斷。這種方法強調歷史成本數據的累積和專家的經驗知識，在估算時通常利用類似項目的歷史數據或模擬估算技術，結合電力工程的具體規模、工程難度和地域差異來進行預算。盡管這種方法相對簡單，并在過去的多個項目中得到驗證，但由于其重度依賴過去的數據和專家的主觀判斷，可能不足以應對復雜、變化快速的現代電力工程環境，尤其在面對技術進步和新材料應用時，其準確性和適應性可能會受到挑戰。

2.2 基于大數據的電力工程概預算模型構建

2.2.1 數據采集和預處理

隨著大數據技術的快速發展，基于大數據的預算模型能更精準地預測電力工程的成本，從而為決策者提供更為科學的決策依據。在基于大數據的電力工程概預算模型構建中，數據采集與預處理是關鍵的初始階段。

數據采集首先涉及從各種來源，如數據庫管理系統（DBMS）、數據倉庫等，收集電力工程相關的歷史和實時數據。對于采集到的原始數據，設其為數據集Doriginal。預處理包括四個主要步驟：首先，數據清洗，即通過識別和糾正數據中的錯誤和不一致性，使得Doriginal變為無噪聲數據集Dcleaned；其次，數據集合，將來自不同數據源的數據整合到一個統一的數據視圖中，得到Dintegrated；然后，數據清潔，通過填充丟失值、平滑噪聲數據和檢測并糾正數據中的異常值，使得Dintegrated進一步優化為Drefined；最后，數據轉換，如規范化和聚類等，將Drefined轉換為適合挖掘的形式Dtransformed。這一系列精細的處理確保后續模型構建在準確和高質量的數據基礎上進行。

2.2.2 特征選擇與工程成本估計模型

在構建基于大數據的電力工程概預算模型時，特征選擇和工程成本估計是至關重要的兩個環節。特征選擇是為了找到最具有代表性和預測能力的變量，從而精簡模型并提高其性能。考慮一個電力工程數據集有n個特征，即[F1,F2,…,Fn]，通過特征選擇，只會選取其中的k個特征[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計的方法[2]。這可以表達為：

其中，S是選定的特征集，Dtransformed是經過轉換的數據集，而α是特征選擇的參數或閾值。

工程成本估計模型旨在基于所選特征來預測工程的總成本。設C為工程的實際成本，希望建立一個模型M，當給定選定的特征S時，可以估計出C。這通常可以通過多種回歸方法完成，例如線性回歸、決策樹回歸或支持向量機回歸。模型可以表示為：

其中，Cpredicted是模型預測的成本。

最終的目標是最小化Cpredicted和C之間的誤差，即：

其中，m是數據集中的樣本數量。

總之，基于大數據的電力工程概預算模型需要經過特征選擇來篩選最有影響的變量，并依賴于這些變量來建立一個精確的工程成本估計模型。這不僅提高了模型的預測性能，而且使模型更加簡潔、高效。

2.2.3 深度學習與預測優化

深度學習已經在多個領域展現出其卓越的預測和分類能力，其在電力工程概預算模型構建中的應用也日漸廣泛。尤其在處理大量、高維度且可能存在非線性關系的數據時，深度學習模型的優勢愈發明顯。

考慮一個深度神經網絡模型，它由多個隱藏層組成。給定一個輸入特征向量：

模型的目標是預測電力工程的成本Y。網絡的每一層都執行一個線性變換和一個非線性激活函數，如ReLU。這可以數學化地表示為：

其中，hi是第i層的輸出，Wi和bi分別是第i層的權重和偏置。

為了優化預測性能，通常使用反向傳播算法和梯度下降方法來最小化預測誤差。誤差函數可以選擇均方誤差（MSE）：

其中，m是樣本數量，為第j個樣本的預測值。

隨著訓練的進行，深度學習模型會調整其權重和偏置，以最小化該誤差[3]。這種微調過程確保了模型能夠從復雜、非線性的數據中捕獲到潛在的關系，從而提高預測的準確性。

總體來說，深度學習為電力工程概預算提供了一個強大、靈活且能夠自適應地從大數據中學習的方法。與傳統的統計方法相比，它更適合處理現代電力工程中的復雜數據，從而為電力行業的決策者提供更準確的預算估計。

3 實踐效果評估

3.1 實驗設計和數據集描述

在實踐效果評估中，本文精心設計了一系列實驗來驗證基于大數據的電力工程概預算模型的效果。首先，為了確保實驗的公正性和可比性，選擇了一個統一、代表性且多樣化的數據集，涵蓋了近五年的電力工程項目信息。這些數據來源于多個地區、不同規模和性質的電力工程，包括工程規模、地點、用途、所用材料、歷史成本、施工方法和其他相關特征。同時，為了增強模型的泛化能力，數據集還加入了不同的外部因素，如氣候條件、政策變動、經濟指標等。

數據集被分為訓練集和測試集。訓練集用于模型的訓練和參數調整，而測試集則用于驗證模型在未知數據上的預測能力。為了防止過擬合并確保模型的魯棒性，還實施了交叉驗證策略，即將訓練數據分成多個子集，然后交替使用其中的某些子集進行訓練，其余的子集用于驗證[4]。

此外，為了確保實驗的完整性，還引入了一些基線模型和傳統的電力工程概預算方法，以與我們基于大數據的方法進行對比。這樣可以確保我們的評估是全面且公正的，并為實際應用提供更具決策意義的參考。

3.2 評估指標介紹

在實踐效果的評估中，選擇恰當的評估指標是至關重要的，因為這決定了模型的實際效果和應用價值。為了全面、客觀地評估基于大數據的電力工程概預算模型，實驗引入了以下核心評估指標。

均方誤差（MSE）計算了模型預測值與實際值之間的平均平方差。MSE越小，表示模型的預測精度越高。公式為：

其中，yi是實際值，是預測值，n是樣本數量。

絕對百分比誤差（MAPE）計算了預測值與實際值的絕對百分比誤差的均值。這是一個常用于評估預測模型效果的指標，特別是在預測值和實際值有顯著差異時。公式為：

相關系數（R2）表示模型預測值與實際值之間相關性的指標，其值范圍為0到1，值越接近1，表示模型的預測效果越好[5]。

在分類問題中，準確率計算了模型正確預測的樣本數量占總樣本的比例，它是評估模型整體性能的直觀指標。這些指標綜合反映了模型在電力工程概預算任務中的實際表現，提供了全面、深入的評估視角。

3.3 基于大數據分析的策略與傳統方法對比分析

在評估基于大數據分析的電力工程概預算策略與傳統方法的實踐效果時，從表1可以明顯看出基于大數據的策略具有更優的表現。

表1 基于大數據分析的策略與傳統方法對比結果

數據結果表明，基于大數據的預算策略不僅在預測精度、擬合度上都有所提高，而且在整體的準確性和魯棒性方面，也顯著優于傳統方法。大數據所提供的海量信息、深度學習技術的引入和先進的分析工具都為這種策略提供了強大的支撐，使其在電力工程概預算的實際應用中展現出了卓越的性能。

4 結語

隨著數字化和大數據時代的崛起，電力工程的概預算策略正經歷深刻的變革。本研究詳細探究了大數據分析在這一領域的應用，并發現與傳統方法相比，它提供了更高的預算精度和效率，從而促進了合理的資源分配和決策。雖然在實際應用中存在數據質量、計算需求和數據安全等挑戰，但適當的策略可以有效應對。