电力工程造价研究论文

电力工程造价是一个多变量、非线性的复杂过程,以往的电力工程项目造价中经常需要分析研究人员通过经验分析和主观推测,对工程造价进行概预算定额测算。随着国家对电力行业的不断投入和支持,电力工程建设项目任务也越发繁重,市场对电力工程造价管理提出了更高的要求,传统的电力工程造价方法已经不适应实际工程需要,尤其体现在对新建工程的投资管理和审查批复方面。下面是小编整理的《电力工程造价研究论文(精选3篇)》，仅供参考，大家一起来看看吧。

电力工程造价研究论文 篇1：

物联网和大数据下的电力工程造价研究

摘要：在物联网和大数据的背景下，我国的电力工程领域发生了天翻地覆的变化。我国的工业生产工业、现代科技技术和电力工程开始进行高效的合作，从而繁衍出新时代的产物，为我国的高效发展打下坚实的基础。

关键词：物联网：大数据;电力工程;工程施工;施工技术

近年来，在大数据时代的背景下，我国的综合国力呈现出逐渐上升的趋势，但是在实际的运行市场当中仍然存在着许多弊端。虽然我国的电力工程已经逐渐向成熟化的方向转变，但是其运行时的标准和规则没有达到一致的统一，以至于在电力工程实际工作运行的过程中会承担一定程度的风险，所以相关管理人员要根据我国的实际情况，将电力工程的风险扼杀在摇篮当中。

一、根据我国的实际情况，分析互联网和大数据推动电力工程发展进程

1.1分析物联网在我国电力工程发展过程中的推动作用

在现代科技当中，物联网扮演着至关重要的作用，它可以在一定程度上促进我国现代网络技术的发展。另外一方面，物联网技术是在互联网的技术上加入了实际市场的元素，从而根据实际用户的体验去调整市场发展的重心，让消费者获取最大程度的消费体验。最后，在我国的电力工程当中合理的加入物联网的元素，从而为电力工程长远的发展奠定坚实的技术支持。在电力工程实际运行的过程中，需要高质量的网络援助才能高效的运行，而物联网技术的加入就可以很好的解决以上的问题，为电力工程注入新的活力，从而满足该领域的网络信息需求。

1.2分析大数据在我国电力工程发展过程中的促进作用

在经济全球化的大背景下，网络信息全球共享扮演着至关重要的角色，它不断的推动着我国的科學发展技术水平向一个新的台阶迈进。另外一方面，我国是一个地大物博的国家，所以对大数据的开发需求就相对比较大，尤其是我国那些规模比较大的电力工程。只有大数据环境稳定，我国的电力工程才能平稳的发展。而且大数据技术还可以在一定程度上解决传统电力工程存在的弊端，从而促进电力工程高效的发展。

二、在物联网和大数据下背景下，分析电力工程造价的历史意义

2.1根据我国的实际情况，对电力工程造价的弊端进行分析

相关管理人员想要最大程度的促进我国电力工程长远的发展，就要搞清楚现阶段电力企业发展的弊端，这样才能最大程度的保证电力工程克服重重困难，在未来的发展市场中走的更远、走的更久。我国电力工程存在的第一个弊端就是智能化电方还没有统一的标准和具体的规划。虽然电力工程在我国存在的时间相对较久，但是实际发展的时间并不长，而且缺乏很大程度的实践经验，所以导致在电力工程造价方面会产生一定程度的差异性，这也就在很大程度上加大了电力市场运行的负担。其次，在这个网络信息透明的时代背景下，电力工程想要实现高效的信息数据衔接成了难题，所以相关工作人员要加大科技力量的投入和创新，从而不断的满足市场客户的智能化要求。第二个弊端是电力工程功能交际的时间比较长，这就会在很大程度上增加电力工程造价的成本，并且难以控制这段时间的突发情况。所以，相关工作人员一定要发挥自己的主观能动性，通过智能化功能的作用去解决传统系统布线的弊端，这样才能有效的缩短工期，为电力工程带来更多的经济效益和生产效益。电力工程运行的第三个弊端就是信息数据闭合维修困难，在我国电力工程实际的施工过程中，所面临的工作环境都相对比较恶劣，所以导致在安装的过程中增加施工人员的工作量，从而加大了电力工程施工的实际成本，并且在后期维修的过程中，需要专业的技术人员进行施工。

2.2根据我国的实际情况，分析物联网和大数据的电力工程造价的优化

在电力工程领域当中，造价过高的问题都是由于智能化技术原因导致的，由于专业的技术人员需要挖掘大量有用的信息，所以传统的挖掘方式就需要大量的人力和物力，而网络集合共享功能的出现，就可以很好的帮助相关工作人员获取信息资源，从而减少电力工程造价成本。

三、根据我国的实际情况，分析电力工程的特性、成本造价和电力设计

在物联网和大数据的背景下，由于电力工程造价分析具有一定程度的特殊性，所以相关管理人员要利用独特的管理方式，从多个方面入手，从而满足新时代电力工程造价管理的需求。

第一，在这个信息化的大时代当中，物联网和大数据已经融入到各个领域当中，所以电力工程造价、大数据和物联网三方融合迫在眉睫。电力工程作为我国节能环保的代表，必须身先士卒的向节能环保的方向转变。早在2013年的SOHO中国节能中心当中，我国已经建立了让各个领域交流和学习节能的平台，让人们可以清晰的了解到我国日常消耗的数据，从而为人们长远发展提供信息支持。         第二，物联网和大数据的应用对我国的电力工程长远发展具有深远的意义，我国电力工程也逐渐形成了一套高效运行的模式，从而和消费者取得密切的联系。但是相关管理人员依然不能掉以轻心，在这个快速发展的时代当中，只有有一丝丝的松懈，都有可能被市场所淘汰，所以，管理人员要在原有的基础上不断地创新升级，将实际运行过程中出现的问题逐一解决，并且将后期的运行风险控制到最低化，这样才能保证电力工程健康的成长。另外一方面，相关管理人员要认真的去捕捉电力工程运行的问题，并且将那些出现问题比较多的技术进行记录，这样才能有效的减轻后期检查工作的福德。举个例子，电力工程中数据服务器利用率低的问题，管理人员就可以组织相关工作人员对该服务器进行不断的升级，虽然在短时间内增加了电力工程的造价，但是从长远的利益出发，可以减少大不必要的经济损失，从而有效的减少电力工程的资源浪费问题。

四、结束语：

综上所述，在物联网和大数据的大背景下，电力工程造价分析研究逐渐向智能化的方向转变，物联网和大数据技术为该工程领域奠定了坚实的技术支持，从而为电力工程领域长远的发展保驾护航。

参考文献：

[1]王笑楠﹒大数据环境下工程造价信息化建设与管理解析[J].住宅与房地产，2018（19）：211.

[2]吴攀昊，韩威.大数据环境下电力工程造价管理的探讨[J].科技经济导刊，2018，26（18）：205.

[3]孙柏林"大数据"技术及其在电力行业中的应用[J]。电气时代，2013（O8）：18—23

作者：吕敏婷

电力工程造价研究论文 篇2：

基于BP神经网络的电力工程造价模型研究

电力工程造价是一个多变量、非线性的复杂过程,以往的电力工程项目造价中经常需要分析研究人员通过经验分析和主观推测,对工程造价进行概预算定额测算。随着国家对电力行业的不断投入和支持,电力工程建设项目任务也越发繁重,市场对电力工程造价管理提出了更高的要求,传统的电力工程造价方法已经不适应实际工程需要,尤其体现在对新建工程的投资管理和审查批复方面。如何利用已建工程的历史造价资料,为新建电力工程项目造价管理提供较为科学的理论分析和较为合理的判断,需要运用新兴的数据挖掘知识。

本文基于“电力工程中诸多成本元素互相作用影响,最终表现于工程造价”这一特点,将BP神经网络应用于对电力工程造价问题的研究,构建了工程造价的快速预测模型,通过对实际数据的仿真研究,证明了该模型的有效性和可行性。

一、BP神经网络

前向三层BP网络是人工神经网络中最为重要的网络之一,也是迄今为止,应用最为广泛的网络算法,实践证明这种基于误差反传递算法的BP网络有很强的映射能力,最适合用于模拟输入、输出的近似关系,可以解决许多实际问题。因此在神经网络被引入工程项目研究起,BP神经网络工程估计模型就得到了广泛的关注。

BP网络是神经网络中一种反向传递并能修正误差的多层映射网络,其网络模型结构见图1所示,通常由输入层、输出层和隐含层构成,层与层之间的神经元采用全互连的模式,通过相应的网络权系数相互联系,每层内的神经元没有连接。当参数适当时,此网络能收敛到较小的均方差,是目前应用最广的网络之一。

BP算法通过误差函数最小化来完成输入到输出的一种高度非线性映射,映射中保持拓扑不变性,训练过程可分为两个过程:

(1)输入的信息流从输入层,经隐含层到输出层逐层处理并计算出各神经元节点的实际输出值,这一过程称为信息流的正向传递过程。在正向传播过程中样本信号经过Sigmoid函数作用逐层向前传播,每一层神经元的状态只影响到下一层神经元的状态。

(2)计算网络的实际输出与训练样本期望值的误差,若该误差未达到允许值,根据此误差确定权重的调整量,从后往前逐层修改各层神经元节点的连接权重,这一过程称为误差的逆向修改过程。

两个过程完成了一次学习迭代。这种信息的正向传递与根据误差的逆向修改网络权重的过程,是在不断迭代中重复进行的,直到网络的输出误差逐渐减小到允许的精度,或达到预定的学习次数。同时需要确定的参数有期望误差(Err-goal)、最大循环次数(Max-epoch)、学习速率、网络的层数、各层的神经元数以及其相应的激活函数等。

尽管BP算法的程序看起来复杂,在实际应用BP网络进行工程估价的过程中,却只需要做好以下两方面的工作:一方面,分析人员首先要进行输入变量的选择工作,具体对电力工程而言,“输入变量的选择”是指根据电力工程的自身特点,选取合适的“成本元素”,以全面的对工程的造价进行估计;另一方面,要对模型自身的传递函数、训练函数和系统参数加以确定,也就是财务预警模型的具体构建工作。

二、成本元素的选择

在电力工程的施工过程中,影响到电力工程成本的因素很多,在实际的估价过程中,不同的技术人员对因素的考虑也可能不尽相同,因此在估价模型的建立过程中,本文从以下三个方面考虑来选择“成本元素”:①该元素在以往工程造价研究中出现的频率;②该指标与电力工程建设的相关性;③该指标数据的可获得性。

以送电线路工程造价为例,通过对近年来该领域的造价研究成果进行梳理,结合前文所述电力自身工程的特点,考虑到“成本元素”对电力工程造价的代表性、超前性、灵敏性、全面性以及数据收集的及时性等基本原则,选取了以下8个不同的“成本元素”来描述送电线路工程的成本。

在输出方面指标的选择上,主要是参考模型使用者的应用目的,本文中估价模型的作用主要是为了快速、准确计算工程的总估价,因此本文以表1中的8个属性作为模型的输入,以总工程造价作为模型的输出。

三、BP神经网络的设计和实现

(1)隐层数的设计

理论分析已经证明,在不限制隐层节点的前提条件下,具有单隐层的前馈神经网络可以映像所有连续函数,因此在设计多层前馈网络时,一般来说先考虑设计一个隐层。虽然说增加隐层数可以降低网络误差,提高精度,但是也会使网络复杂化,从而增加了网络的训练时间,甚至会出现“过拟合”的现象。而在实际应用中,我们也可以通过增加隐层的节点设计来获取较高的精度、降低误差,而不需要多设置一个隐层。因此,本文在设计网络时,采取单隐层的神经网络结构,即网络结构为一个输入层,一个输出层和一个隐含层。

(2)输入层、输出层节点数的设计

一般来说,输入变量是选取对输出影响大而且能够检测或提取的变量。本文模型中的输入变量为截面面积、电压等级、全长、平均档距、人力运距、汽车运距、杆塔数以及绝缘子这8个成本元素,因此输入层节点数为8个。

如前所述,模型以总工程造价为输出,因此,输出层节点数为1个。

(3)隐含层节点数设计

隐含层节点数设计是模型设计的一个难点。隐含层节点的作用是从样本中提取并储存其内在的规律,每个节点有若干个权值,而每个权值都是增强网络映像能力的一个参数。一般来说,如果一个神经网络的隐含层包含有无数隐含层节点,那么该神经网络可以实现从输入到输出的任意精度的非线性映像。但是现实中我们无法实现无数个隐含层节点,我们必须根据需要确定隐含层节点数。

确定最佳隐含层节点数的一个常用的方法成为试凑法,即先设置较少的隐含节点训练网络,然后逐渐增加隐含层节点数,用同一样本集进行训练,从中确定网络误差最小时对应的隐含层节点数。我们通过公式

(m为隐含层节点数,n为输入层节点数, 为输出层节点数,a为1-10之间的常数)计算出的初始值为4,即隐层网络节点数的试验由4个开始。根据多次试验发现,当a=4的时候,即隐含层节点数为8个的时候,网络达到速度和稳定性的最佳状态,训练和检验的效果都最好。因此,在本文中隐含层节点数为8个。

(4)BP神经网络的实现

MATLAB6.5中的BP网络生成函数为newff,其格式为:

其中,PR为R×2维矩阵,表示R维输入向量中每维输入的最小值和最大值之间的范围;若神经网络有N层,则[Sl S2 … SN]中各元素分别表示各层神经元的数目;{TF1 TF2 …TFN}中各元素表示各层神经元采用的传递函数;BTF表示神经网络训练时所采用的训练函数。

根据前文对神经网络的设计可知,待建BP神经网络为包含8个输入节点、8个隐含层节点和1个输出节点的3层神经网络。三层网络的传递函数分别是trainrp、tansig和purelin函数,学习函数采用trainlm。

故神经网络的创建命令为:

四、BP神经网络的仿真及结论

为了检验模型的可靠性和计算精度,下面对某电网的89条送电线路工程进行分析。选取其中82条线路作为模型的学习样本,剩余7条线路作为模型的测试样本,进行数据采集。将82条线路的“成本元素”输入模型,对BP网络进行训练,模型在1186步时达到收敛。

从实验结果可以看出,该BP模型具有较好的收敛性。

表2对估价的实际值与预测值估算误差进行了比较,其中正值表示预测估价值大于实际估价值,负值表示预测值偏小。可见,运用BP神经网络对于电力造价的估算已经达到较高的精度。在电力工程总价上,最大误差为4.46%,最小误差绝对值为0.23 %,结果令人满意,说明该神经网络模型有比较高的泛化能力,运用此神经网络模型对于电力工程造价的估算有良好的效果。

本文从送电线路工程造价问题入手,建立相应的神经网络模型,理论分析和实验结果均证明了该模型的有效性和泛化能力。送电线路的工程造价问题只是电力工程估价众多问题中的一个,如何分析更多的电力工程估价问题的特点,建立并训练各自的网络模型,是下一步要研究的内容。相信经过一系列的研究工作,我们能运用神经网络这一数据挖掘工具,更好的帮助企业为电力工程估价提供科学可靠的依据。

参 考 文 献

【1】 韩力群.人工神经网络理论、设计及应用.北京:化学工业出版社,2002:3～7

【2】 胡伍生.神经网络理论及其工程应用.北京:测绘出版社,2006

【3】 沈荣球.我国工程造价管理中的存在问题及分析[J]四川建材,2007,(04)

【4】 颜彦.信息技术在工程造价管理中的应用及发展[J]有色冶金设计与研究, 2006,(03)

【5】 孙景飞.浅谈工程项目施工过程中成本管理的信息化[J]科技资讯, 2008,(32)■

作者：向 奇 吕学海

电力工程造价研究论文 篇3：

基于BIM技术的电力工程造价管理研究

[摘 要]工程造价作为工程建设的重点，对企业的经济效益有直接的影响，但是部分企业在经营管理中并没有将工程造价管理当作重点，这就导致企业不能用最合理的造价保证企业的经济效益。生产生活的发展使得人们对电力的需求不断提升，电力公司在注重基础建设的同时，也要重视工程造价的作用。BIM技术的出现提高了工程造价管理的质量和速度，保证了企业的利益。本文就基于BIM技术的电力工程造价管理进行研究，希望能够给予电力工程造价人员一些借鉴。

[关键词] BIM技术 电力 工程造价 管理 研究

信息时代的发展使得数据出现了爆炸式的增长，电力工程造价中同样也出现了海量的数据，如何对这些数据进行有效、高质量的管理是当前我们面临的重要问题。BIM技术的出现使得这些问题迎刃而解，云计算、大数据的出现缓解了数据处理的压力，促进了电力工程造价管理的合理化、高效化。为此，研究BIM技术在电力工程造价管理有重要的意义，有利于其更好地融入电力工程造价管理之中。

一、BIM技术概述

（一） BIM技术的定义

BIM技术全称为建筑信息模型技术，其最初是用来进行建筑行业的数据计算，但是凭借其强大的性能，近年来也被应用到了其他的领域。该技术可以将电力工程从设计到施工的信息进行数字化处理，进而对整个建筑项目的进行给予指导。

（二） BIM技术的特征

BIM技术的特征有以下几点：一是完备性，能够对设备各个阶段的信息进行细致的管理，施工材料、设备等要素都能利用该技术进行管理；二是关联性，该技术并不是孤立存在、只能针对某一模块进行管理的技术，而是能够实现信息的共享，将信息进行整合处理，生成具体的文档、图表，供人们参考；三是统一性，该技术中的数据可以在不同的模块进行反复使用，不需要进行二次输入，极大地方便了操作、提高了效率。

二、电力工程造价中存在的问题

（一）信息共享能力差

在传统的电力工程造价中，信息共享的能力并不高。工程建设的过程中，因为工程的复杂性要求有多方共同参与，但是这就导致数据分散，拥有不同数据的多方参与者之间的信息并不能实现互通。在造价的过程中要对庞大的数据进行汇总，并且部分参与者的数据管理并没有实现信息化，还是以纸质的形式保存，造价人员寻找数据的过程十分烦琐。传统的工程造价只能在工程完成后才能编制出完整的造价，可能会导致后期的索赔加重，增加企业的经济负担。

（二）造价数据更新慢

数据的更新速度慢也是传统电力工程造价中存在的较为严重的问题。数据是工程造价人员在造价过程中的主要参考依据，但是数据不能及时更新就意味着造价人员无法做出正确的造价。再加上市场信息的变化非常快，材料等要素的获取都是通过市场获得的，无法及时了解到市场信息也导致造价人员的造价与实际的造价出现偏差。信息更新速度慢以及信息无法进行大批量的储存，导致后期在应用的过程中影响了数据的追溯，不利于做出科学、及时、准确的造价[1]。

（三）设计管理不足

设计是工程造价的初始环节，但是往往也是造价人员容易忽视的一个环节。设计需要大量的数据作为支撑，以实现对工程合理、科学的设计。但实际情况是造价人员并不能对数据进行全面的搜集，导致后期的设计变更管理难度增加，进而影响工程造价。有些工程在设计之初要求限额设计，这虽然方便了工程造价管理，但是一定程度上也限制了设计人员，需要对设计方案进行频繁修改，延长了施工的前期准备时间。

（四）施工管理不到位

施工管理作为施工中的重要环节，没有受到相应的重视。施工中的花费最多，如果能够做好这部分的造价管理，就能有效地节约施工的成本。施工管理涉及很多方面，施工人员的分配、施工材料的选择、施工环节的安排等，一旦某一环节出现问题，就会延长施工的时间，增加施工成本。例如在材料的选择上，如果在合同上没有对材料的价格以及型号做出明确的规定，施工方可能为了减少成本采购不合适的材料，从而导致工程的质量得不到保证。

三、BIM技术的电力工程造价管理方法

（一）建立信息共享平台

针对目前工程在不同阶段应用不同管理软件，难以实现信息传输以及共享的问题，我们可以通过BIM技术进行解决。BIM技术在电力工程造价管理中应用的首要方法就是将该技术与软件相结合，建立信息共享平台，将电力工程中产生的海量数据传输到软件上，利用云计算等技术强大的数据存储能力进行高效的管理。将电力工程的规划、设计、施工等各个环节的数据进行有效整合，实现数据资源的连接，可以方便信息的查询以及共享[2]。

（二）建立BIM数据库

利用计算机建立BIM数据库，BIM数据库能够快速对各项目的数据进行搜索，利用数据的可计量特点为电力工程提供数据支撑，为造价人员提供更多的数据信息。而且数据库可以随时提供基础数据，使得造价人员可以对合同、施工的消耗量等数据进行计算对比。通过数据库对电力工程进行管理，可以有效减少企业不必要的支出，增加企业的利润。

（三）实现精细化管理

现在我国大部分的工程项目还不能实现项目的精细化管理，这导致企业在工程项目建设过程中总会有多余的支出，影响企业获得最大效益。BIM技术能够对信息数据进行集成化管理，并对需要的数据进行加工处理，例如将相关的造价数据录入工程信息模型，以此检验造价的精确性。精细化管理还能够帮助企业严格控制施工过程中的消耗，减少额外材料的使用，加强对环境的保护。

（四）建立健全管理体系

建立健全管理体系也是现阶段电力工程中BIM技术应用的重点，该技术在电力行业出现的时间较晚，发展历程短，并没有形成严格的管理体系。用严格的管理体系提高造价人员的工作责任心，能够应用该技术更好地为造价管理服务。电力工程在挑选设计、施工单位时也要注意单位的资质，确保单位有足够的能力对项目的数据进行细致、科学的分析，提高数据的准确性，为造价管理提供更精确的依据。借助建筑行业应用该技术的经验，结合电力工程的特点进行使用[3]。

四、对BIM技术的电力工程造价管理中应用的展望

社会的发展对基础设施的建设提出了更高的要求，不仅仅需要设施可以满足人们的基础需求，还要提高设施的管理能力，为此需要在设计、施工的过程中将更多的新技术应用到其中。BIM技术作为信息时代新技术的代表之一，提高了建筑行业的管理能力，而且其优势已被其他行业注意到。将该技术与其他行业进行融合，无疑有助于其他行业的发展，但是在使用的过程中要根据行业发展特点加以应用，保证新技术对该行业起到切实的推动作用，而不能照搬照抄，忽视行业发展的差异性，对本行业的发展产生阻碍作用。

工程造价管理能够提高工程的质量，减少工程不必要的花费，这不仅可以提升企业的经济效益，也有助于减少施工材料的浪费，这跟我们当前提倡的绿色施工理念相吻合，能够产生良好的社会以及经济效益。随着社会的发展，BIM技术还将融入更多的新技术，为电力工程造价管理提供更多的帮助，其在工程领域还有广阔的发展空间。

五、結语

BIM技术作为现代科技的催生物，能够实现市场信息的及时更新，为造价提供更准确的依据。但是在电力工程中的应用还不够全面，尤其是在电力工程的全过程造价管理的研究上还存在很大的不足，这就需要相关的人员加强对BIM技术的研究，使其能够更好地与电力工程相融合，发挥其最大的效益。而且随着信息技术的推进，还将有更多的新技术被应用到电力工程之中，协助电力工程向更高的层次发展。本文对基于BIM技术的电力工程造价管理的研究还存在很大的不足，日后还会继续进行研究、分析。

参考文献：

[1]魏志红. 基于BIM技术的市政工程造价全过程管理研究[J].科教导刊（电子版）， 2019（21）：243- 243.

[2]温艳芳. 基于BIM技术的工程造价管理策略——评《工程造价管理》[J]. 岩土工程学报， 2019， 41（8）：149- 150.

[3]汪荃， 张玉峰. 建筑信息模型（BIM）在电力工程造价中的应用浅析[J]. 武汉大学学报（工学版）， 2018（S1）.

作者：杜淑华