摘 要

結(jié)算是根據(jù)清單招投標文件、圖紙和工程實際，在竣工驗收后結(jié)合變更、簽證等憑證，做出符合實際的審核結(jié)果。本文介紹了數(shù)據(jù)挖掘技的概念，探討了電網(wǎng)建設(shè)項目利用結(jié)算數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)挖掘，促進概算編制更加合理。

【關(guān)鍵詞】電網(wǎng)建設(shè) 竣工結(jié)算 數(shù)據(jù)挖掘 批準概算

合理編制概算能實現(xiàn)成本控制、達到結(jié)算較批復(fù)概算降低合理的目標。本文探討了對電網(wǎng)建設(shè)項目的竣工結(jié)算數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)挖掘，預(yù)測概算，促進概算編制合理化，達到結(jié)算較概算降低率在合理區(qū)間內(nèi)。

1 數(shù)據(jù)挖掘概念及方法

1.1 數(shù)據(jù)挖掘概述

數(shù)據(jù)挖掘由數(shù)據(jù)清理、集成、選擇、變換、挖掘、模式評估、知識表示等幾個步驟組成，通過對大量數(shù)據(jù)進行提煉、分析與轉(zhuǎn)換，最終獲取關(guān)鍵的目標值，其價值在于利用數(shù)據(jù)挖掘改善預(yù)測模型。

1.2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

1.2.1 數(shù)據(jù)分類

通過對樣本數(shù)據(jù)進行分析，確定數(shù)據(jù)對象的特征，建立合理的分類模型，找出數(shù)據(jù)對象的共同點，并按分類標準對數(shù)據(jù)進行分類，常用的分類方法有決策樹、統(tǒng)計分析等。

1.2.2 關(guān)聯(lián)分析

關(guān)聯(lián)是指在數(shù)據(jù)挖掘中找出目標數(shù)據(jù)的相關(guān)關(guān)系，其目的是找出每一組數(shù)據(jù)間隱藏的關(guān)聯(lián)規(guī)律，通過置信度、相關(guān)系數(shù)等參數(shù)描述關(guān)聯(lián)性強弱。

1.2.3 聚類分析

聚類分析是將離散、無明顯規(guī)律數(shù)據(jù)按一定的規(guī)則進行劃分，使屬于同一類別的數(shù)據(jù)間的相似性大，不同類別中的數(shù)據(jù)間的相似性小，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布模式及數(shù)據(jù)屬性之間的相互關(guān)系，增強了人們對數(shù)據(jù)的認識能力。

1.2.4 時間序列分析

分析具有時間變化特性的數(shù)據(jù)集合，挖掘數(shù)據(jù)變化的規(guī)律特征，研究數(shù)據(jù)序列的周期性、趨勢等。

1.2.5 偏差分析

偏差分析是檢測數(shù)據(jù)集中間顯著不同于其它數(shù)據(jù)的對象，尋找觀測結(jié)果與參照值之間有意義的差別，發(fā)現(xiàn)屬于背景噪聲的數(shù)據(jù)。偏差分析能發(fā)現(xiàn)不滿足規(guī)則的特例、分類中的反常實例等等。

1.2.6 預(yù)測

通過分析數(shù)據(jù)對象之間的變化規(guī)律，建立科學(xué)的預(yù)測模型，對數(shù)據(jù)未來變化進行計算分析。常用的預(yù)測方法有回歸分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯、遺傳算法等。

1.3 數(shù)據(jù)挖掘的一般步驟

數(shù)據(jù)挖掘的一般過程通常包括3個階段：數(shù)據(jù)準備、數(shù)據(jù)挖掘、結(jié)果評價與表達。

數(shù)據(jù)準備階段，提取目標數(shù)據(jù)集，完成數(shù)據(jù)選擇、噪音消除、缺失數(shù)據(jù)推算、無效數(shù)據(jù)刪除、數(shù)據(jù)值分類等準備工作，經(jīng)過預(yù)處理數(shù)據(jù)進行平滑、聚集、概化、規(guī)范化、特征構(gòu)造等方法形成適合數(shù)據(jù)挖掘的形式。數(shù)據(jù)挖掘階段，結(jié)合統(tǒng)計分析、決策樹、粗糙集、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等常用數(shù)據(jù)挖掘算法，挖掘數(shù)據(jù)之間潛在的規(guī)律和特征進行建模。結(jié)果評價與表達階段，對模型進行準確性、可理解性、實際性能等進行評估，確定有效模型，利用數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果。

1.4 常用的數(shù)據(jù)挖掘方法

數(shù)據(jù)挖掘與統(tǒng)計學(xué)、模式識別、數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫、算法、高性能計算等技術(shù)相結(jié)合形成不同的挖掘技術(shù)。常用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)包括統(tǒng)計分析方法、決策樹方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、模糊邏輯方法、遺傳算法、粗糙集方法。

2 基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的電網(wǎng)建設(shè)結(jié)算數(shù)據(jù)預(yù)處理

2.1 結(jié)算數(shù)據(jù)統(tǒng)計、分類

根據(jù)地市公司電網(wǎng)建設(shè)實際，目前地市供電公司主要負責35kV、110kV和220kV電網(wǎng)建設(shè)工程，工程涉及類型較多、數(shù)量大?；跊Q策樹方法的結(jié)算數(shù)據(jù)分類模型，能夠?qū)⒋罅康慕Y(jié)算數(shù)據(jù)先按照電壓等級排列到，然后根據(jù)工程類型、建設(shè)性質(zhì)實現(xiàn)逐層劃分。

結(jié)算數(shù)據(jù)通過決策樹的統(tǒng)計、分類處理，有助于進行有效的樣本篩選和分類，準確定位重點分析數(shù)據(jù)對象的效率，為結(jié)算數(shù)據(jù)分析工作提供全面的數(shù)據(jù)來源。

2.2 結(jié)算數(shù)據(jù)指標確立

通過對電網(wǎng)建設(shè)工程結(jié)算數(shù)據(jù)進行分析，找出對結(jié)算數(shù)據(jù)影響最大的部分指標，構(gòu)成指標集。

2.2.1 結(jié)算數(shù)據(jù)變化偏差分析

結(jié)算變化偏差分析是通過研究多項工程實際結(jié)算數(shù)據(jù)的變化情況，將整體結(jié)算費用變化分解為若干指標變化的集合，量化各項指標的變化情況及對整體變化的影響程度。輸變電工程結(jié)算數(shù)據(jù)由多個指標在不同程度上反映，各指標之間的相關(guān)性很難直觀確定，屬于高緯度數(shù)據(jù)，在進行統(tǒng)計分析時具有很大的復(fù)雜性。主成分分析法能在盡量減少信息丟失的情況下，對高維數(shù)據(jù)進行降維，將多項影響指標轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個關(guān)鍵指標。

2.2.2 數(shù)據(jù)屬性特征選擇

（1）變電站工程屬性：主變?nèi)萘?、主變臺數(shù)、各等級電壓出線回數(shù)、各等級電壓出線形式、無功容量、各等級電壓母線分段形式、中性點接地方式、短路電流水平、控制電纜長度、電力電纜長度、占地面積、建筑面積、構(gòu)架形式、各類型場地平整土方量、擋土墻體積、護坡面積、各類地基處理體積等。

（2）架空送電線路工程相屬性：單回長度、雙回長度、地形系數(shù)、導(dǎo)線型號、地線型號、平均檔距、各形式基礎(chǔ)體積、鐵塔數(shù)量、接地土石方、各類型跨越情況等。

（3）電纜送電線路工程屬性：電纜型號、電纜數(shù)量、電纜敷設(shè)形式、電纜終端型號、電纜終端數(shù)量等。

（4）通信工程屬性：光端機設(shè)備型號、光端機數(shù)量、PCM型號、PCM數(shù)量、各型號配線架數(shù)量、普通光纜型號、普通光纜數(shù)量等。

（5）光纜線路工程屬性：光纜型號、光纜長度、地形系數(shù)、張力場個數(shù)等。

由于大部分與數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)是不相關(guān)的，過多的屬性將導(dǎo)致數(shù)據(jù)挖掘過程花費時間長以及計算結(jié)果失真，因此首先需要對每種類型工程的屬性進行過濾，提高挖掘結(jié)果的合理性。對于原始屬性中屬于同一類性質(zhì)的屬性進行屬性轉(zhuǎn)換等方式進行壓縮，比如架空送電線路工程中地形屬性含有峻嶺、山地、丘陵、平地、沼澤、河網(wǎng)等，可以通過各自占比并加權(quán)平均來表示。對于屬性中非數(shù)量的數(shù)據(jù)需要進行量化處理，在原始數(shù)據(jù)中如導(dǎo)線型號、光纜型號、電壓等級等定性屬性，導(dǎo)、地線型號屬性以截面積計算，光纜型號屬性以芯數(shù)考慮。不同的工程類型，取決的屬性不存在相關(guān)性，不歸為一類數(shù)據(jù)集。電壓等級存在三種情況，可設(shè)定220kV為1，110kV為2，35kV為3。建設(shè)性質(zhì)存在三種情況，可設(shè)定新建為1，擴建為2，改造為3。

2.2.3 數(shù)據(jù)歸一化

采用標準數(shù)據(jù)格式才能夠保證算法的可執(zhí)行和準確性，因此需對原始數(shù)據(jù)進行歸一化處理，使不同屬性值之間具有可比性。

2.2.4 數(shù)據(jù)去噪

由于電網(wǎng)建設(shè)工程本身的特點，積累下來的結(jié)算數(shù)據(jù)記錄中存在某些異常，偏離期望值的孤立點，因此必須對這些異常噪聲數(shù)據(jù)進行剔除，一般采用聚類算法對異常數(shù)據(jù)進行去噪進行訓(xùn)練，否則提取結(jié)算數(shù)據(jù)間的規(guī)律將容易導(dǎo)致結(jié)果不收斂，模型偏離實際。

3 基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的電網(wǎng)建設(shè)概算預(yù)測

根據(jù)結(jié)算數(shù)據(jù)準備、分類、指標建立、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等工作，利用智能算法技術(shù)，建立預(yù)測模型，將初步設(shè)計的新工程的關(guān)鍵指標作為輸入量，得到輸出概算，為概算編制及評審工作提供參考，促進概算編制更加合理。

對結(jié)算數(shù)據(jù)應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，開展電網(wǎng)建設(shè)工程概算預(yù)測按如下順序。

結(jié)算數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)分類、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)處理、智能算法、模型建立、工程指標、概算預(yù)測。

通過分析大量電網(wǎng)建設(shè)工程結(jié)算數(shù)據(jù)，挖掘結(jié)算變化的內(nèi)在規(guī)律，以結(jié)算數(shù)據(jù)為研究對象，通過統(tǒng)計分析、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)去噪等數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)，結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、模糊數(shù)學(xué)、遺傳算法、支持向量機等預(yù)測等方法建立有效的預(yù)測模型，對概算進行有效的預(yù)測。

4 結(jié)論

在電網(wǎng)建設(shè)工程的概算預(yù)測研究中，由于工程指標多，指標間關(guān)系復(fù)雜，概算預(yù)測比較困難。通過對電網(wǎng)建設(shè)工程結(jié)算數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)挖掘，將原有指標進行合并降維，得到關(guān)鍵指標，去掉奇異噪聲數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進行清洗，利用智能算法建立預(yù)測模型，得出合理的概算，控制工程投資在合理范圍內(nèi)，最終達到結(jié)算較概算降低率控制在合理區(qū)間內(nèi)。

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作者簡介

艾濤（1985-），男，碩士研究生學(xué)歷。現(xiàn)為國網(wǎng)湖北省電力公司黃岡供電公司工程師，從事電網(wǎng)建設(shè)技術(shù)工作。

作者單位

國網(wǎng)湖北省電力公司黃岡供電公司 湖北省黃岡市 438000