黃沈海HUANG Shen-hai;金顯JIN Xian;馬婷婷MA Ting-ting;張黛妮ZHANG Dai-ni;竇金月DOU Jin-yue
(國(guó)網(wǎng)浙江省電力公司嘉興供電公司,嘉興 314000)
傳統(tǒng)的變電工程計(jì)價(jià)方法一般有兩種:一種是定額計(jì)價(jià)法,該方法通過(guò)計(jì)算項(xiàng)目工程量,然后根據(jù)定額查詢基價(jià),與對(duì)應(yīng)的工程量相乘,計(jì)算得到直接工程費(fèi),再以此為依據(jù),得到措施費(fèi)、間接費(fèi)、利潤(rùn)、稅金,該方法經(jīng)過(guò)了幾十年的實(shí)踐,雖然有一定的科學(xué)性和實(shí)用性,但其“社會(huì)平均水平”的本質(zhì),導(dǎo)致其計(jì)算結(jié)果的滯后性,且計(jì)算繁瑣,無(wú)法快速報(bào)價(jià),降低投資效率;另一種是清單計(jì)價(jià)法,通過(guò)量?jī)r(jià)分離的方式,價(jià)格由市場(chǎng)確定,費(fèi)用由市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)決定,該計(jì)價(jià)方式雖提高了計(jì)價(jià)的準(zhǔn)確性,但是其流程復(fù)雜,管理成本較高,無(wú)法達(dá)到快速報(bào)價(jià)的目的。
為了能夠避免傳統(tǒng)變電工程計(jì)價(jià)方法的局限性,呂芳[1]利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在小樣本數(shù)據(jù)處理中的出色表現(xiàn),提出了基于此模型的電網(wǎng)工程造價(jià)的預(yù)測(cè)。宋宗耘等[2]通過(guò)螢火蟲算法,對(duì)支持向量及模型進(jìn)行優(yōu)化處理,通過(guò)優(yōu)化的SVM對(duì)變電工程造價(jià)水平進(jìn)行預(yù)測(cè)。張宇晨等[3]針對(duì)初設(shè)階段變電工程造價(jià)指標(biāo)不充分,信息不完全的特點(diǎn),提出了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型。丁艷等[4]通過(guò)對(duì)往期電網(wǎng)工程數(shù)據(jù)的收集整理,并選取影響電網(wǎng)工程造價(jià)的因素,采用回歸預(yù)測(cè)的方式,對(duì)電網(wǎng)工程造價(jià)進(jìn)行預(yù)測(cè)。
但變電工程往往具有投資周期長(zhǎng)、投資資金大等特點(diǎn),影響其整體造價(jià)的因素有很多,然而無(wú)法直接判斷各因素對(duì)變電工程造價(jià)的影響程度,進(jìn)而影響計(jì)價(jià)的準(zhǔn)確性,在實(shí)際的管理過(guò)程中,往往因決策導(dǎo)向不明造成超預(yù)支的情況,因此抓準(zhǔn)影響變電工程造價(jià)的主要因素,對(duì)其進(jìn)行著重的資金把控顯得尤為重要。趙維樹[5]通過(guò)灰色關(guān)聯(lián)分析,將定性的問(wèn)題定量處理,確定了施工圖預(yù)算價(jià)和工料機(jī)信息價(jià)是影響工程造價(jià)的主要因素;方向[6]等通過(guò)粗糙集理論將影響變電工程的因素分為內(nèi)部和外部?jī)煞矫?,并結(jié)合問(wèn)卷調(diào)查,除去冗余因素,得到了主要因素。邢曉霞等[7]將影響變電工程造價(jià)的因素總結(jié)為規(guī)模因素、市場(chǎng)因素、外部因素、設(shè)計(jì)技術(shù)與建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)因素。陳德等[8]通過(guò)分析變電工程整個(gè)建設(shè)周期,構(gòu)建了面向大數(shù)據(jù)的電網(wǎng)工程造價(jià)數(shù)據(jù)倉(cāng)儲(chǔ)架構(gòu),并從工程概況,技術(shù)參數(shù)和工程費(fèi)用三方面入手,提出加強(qiáng)造價(jià)管控的有效措施。而張芮郗等[9]更是從宏觀經(jīng)濟(jì)角度,結(jié)合影響變電工程的綜合造價(jià)指數(shù)、價(jià)格指數(shù)、物量指數(shù),以此尋求居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)、出廠價(jià)格指數(shù)與變電工程造價(jià)指數(shù)之間的關(guān)系。徐文慧等[10]則通過(guò)建立變電工程造價(jià)控制的評(píng)價(jià)體系,對(duì)影響變電工程造價(jià)的相關(guān)因素,采用粗糙集理論進(jìn)行權(quán)重賦值,以此得到各影響因素之間的重要性排序。
綜上所述,為了能夠提高變電工程在投資報(bào)價(jià)中的效率,同時(shí)又能抓住影響投資報(bào)價(jià)的主要因素,以此降低管理成本,簡(jiǎn)化流程,但又能加強(qiáng)管控,提高報(bào)價(jià)的準(zhǔn)確性,本文提出了基于灰色關(guān)聯(lián)模型的最小二乘支持向量機(jī)算法(LSSVM)在變電工程快速報(bào)價(jià)中的研究。
灰色關(guān)聯(lián)[11-12]模型是建立在完全確定和完全否定之間的系統(tǒng),即“某些信息能確定,某些信息不確定”,通過(guò)灰色關(guān)聯(lián)系數(shù),定量的確定因素之間的相關(guān)性程度,通過(guò)衡量各個(gè)比較序列對(duì)于同一目標(biāo)序列的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)大小,確定影響目標(biāo)序列的主次因素。
其中關(guān)聯(lián)系數(shù)可以表示為:
其中,x0j:目標(biāo)序列;
xij:比較序列;
ρ:分辨系數(shù),取值范圍為(0,1)。
在實(shí)際的操作過(guò)程中,同一比較序列對(duì)應(yīng)目標(biāo)序列會(huì)有N個(gè)關(guān)聯(lián)系數(shù),為了方便比較,取其平均值作為兩序列的關(guān)聯(lián)度:
最小二乘法支持向量機(jī)[13-14]是目前較為成熟的人工智能算法,該算法從支持向量機(jī)的基礎(chǔ)上演化而來(lái),該算法的特點(diǎn)在于利用核函數(shù)解決非線性問(wèn)題和決策依據(jù)少數(shù)支持向量,在一定的程度上能增加計(jì)算速度和預(yù)測(cè)精度,但仍然面臨著當(dāng)變量復(fù)雜、繁多的情況下的“維數(shù)災(zāi)難”問(wèn)題。
式(4)所示的規(guī)劃方程式,以此來(lái)解決最小二次支持向量機(jī)的求解:
通過(guò)對(duì)最小二次支持向量記得公式轉(zhuǎn)換可以得到以下公式:
其中,σ和c是核函數(shù)的核參數(shù),通過(guò)尋找適當(dāng)?shù)膮?shù)σ和c以解決最小二乘法支持向量機(jī)的規(guī)劃求解問(wèn)題。
變電工程造價(jià)制應(yīng)該是貫穿建設(shè)全過(guò)程的,但是在這個(gè)過(guò)程中,對(duì)變電工程的影響最大的階段是可行性研究階段,該階段投資決策過(guò)程將會(huì)影響工程造價(jià)的可能性在95%-100%,是否能快速且準(zhǔn)確的給出變電工程報(bào)價(jià),是至關(guān)重要的,因此本文中選取可行性研究階段的變電工程造價(jià)相關(guān)數(shù)據(jù)。
由于影響變電工程造價(jià)的因素具有復(fù)雜性、多樣性等特點(diǎn),如果考慮所有的影響因素不僅耗時(shí)耗力,也會(huì)降低變電工程造價(jià)的預(yù)測(cè)精度。因此,根據(jù)變電工程建設(shè)的實(shí)際情況和參考國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究,最終確定變電站容量、主接地網(wǎng)長(zhǎng)度、開(kāi)關(guān)柜數(shù)量、電纜長(zhǎng)度、圍墻內(nèi)占地面積、建筑面積、站址土石方量、征地費(fèi)用、工期等9個(gè)相關(guān)影響因素進(jìn)行著重分析。
整理2017-2018年浙江省某市110kV-220kV新建變電工程的相關(guān)資料,得到15個(gè)該地區(qū)的變電工程概況數(shù)據(jù),并選取其中的10組項(xiàng)目作為訓(xùn)練樣本,5組項(xiàng)目作為預(yù)測(cè)樣本。該灰色關(guān)聯(lián)度模型的數(shù)據(jù)可以表示為X=(x0,x1,…,x9)T,其中,x0為造價(jià)總費(fèi)用,x1為變電站容量,x2為主接地網(wǎng)長(zhǎng)度,x3為開(kāi)關(guān)柜數(shù)量,x4電纜長(zhǎng)度,x5為圍墻內(nèi)占地面積,x6為建筑面積,x7站址土石方量,x8為征地費(fèi)用,x9為工期。
由于在變電工程中,影響造價(jià)的因素相互之間的量級(jí)和單位取值不同,同時(shí)為了能避免個(gè)別指標(biāo)取值范圍大的情況,而使得整個(gè)預(yù)測(cè)過(guò)程中所占權(quán)重過(guò)大,直接導(dǎo)致預(yù)測(cè)結(jié)果的不可靠或片面性,本文需要對(duì)變電工程數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)量綱化處理,使得所有的指標(biāo)值都在[0,1]的范圍內(nèi),本文采用的是極大值標(biāo)準(zhǔn)化變換,如公式(7)所示:
其中,λij量鋼化之后的比較序列。
經(jīng)過(guò)無(wú)量綱化處理之后,如表1所示。
表1 經(jīng)過(guò)無(wú)量綱化處理的數(shù)據(jù)
將經(jīng)過(guò)無(wú)量綱化處理的數(shù)據(jù)帶入公式(1)和(2),可以得到各個(gè)影響因素與造價(jià)總費(fèi)用之間的關(guān)聯(lián)系數(shù)均值,如表2所示。
表2 各因素關(guān)聯(lián)系數(shù)均值及排序
由此可知變電站容量影響變電工程造價(jià)最主要的因素是變電站的容量,在實(shí)際的建設(shè)過(guò)程中也印證了這一點(diǎn),在可研階段確定變電站容量就能確定電壓等級(jí),進(jìn)出線回?cái)?shù)等各方面的參數(shù)也相繼確定,進(jìn)而對(duì)變電工程造價(jià)的影響也較大。建筑面積、電纜長(zhǎng)度、主接地網(wǎng)長(zhǎng)度分列2、3、4位,因此在考慮影響變電工程造價(jià)影響因素時(shí),也應(yīng)著重考慮。
表3 誤差比較
通過(guò)表3,我們能清楚的看到,通過(guò)基于灰色關(guān)聯(lián)模型處理的LSSVM預(yù)測(cè)結(jié)果中,預(yù)測(cè)結(jié)果與期望輸出結(jié)果的相對(duì)誤差控制在10%以內(nèi),即符合可行性研究階段對(duì)于投資估算的要求,同時(shí)值得注意的是有4組數(shù)據(jù)的相對(duì)誤差控制在5%以內(nèi),并且其平均絕對(duì)誤差只有3.44%。反觀直接采用LSSVM模型對(duì)變電工程造價(jià)費(fèi)用進(jìn)行預(yù)測(cè)的結(jié)果,可以明顯的發(fā)現(xiàn),其平均絕對(duì)誤差為11.75%,并且其中的兩組數(shù)據(jù)誤差遠(yuǎn)超可研投資估算誤差。
因此,不難看出基于灰色關(guān)聯(lián)模型的LSSVM在變電工程快速報(bào)價(jià)中的具有較高的預(yù)測(cè)精度,且基于灰色關(guān)聯(lián)模型的LSSVM模型,所預(yù)算的變電工程造價(jià)的結(jié)果平穩(wěn)性更好,相較于僅通過(guò)LSSVM模型,其預(yù)測(cè)結(jié)果的極差降低62%,故預(yù)測(cè)結(jié)果具有可靠的實(shí)用性。
本文通過(guò)大量的文獻(xiàn)資料研究和管理者的相關(guān)經(jīng)驗(yàn),確定了變電站容量、主接地網(wǎng)長(zhǎng)度、開(kāi)關(guān)柜數(shù)量、電纜長(zhǎng)度、圍墻內(nèi)占地面積、建筑面積、站址土石方量、征地費(fèi)用、工期為變電工程造價(jià)的影響因素,并提出了采用灰色管理模型定量的對(duì)影響因素進(jìn)行關(guān)聯(lián)程度大小確定,并選取了關(guān)聯(lián)程度較大的影響因素:變電站容量、主接地網(wǎng)長(zhǎng)度、電纜長(zhǎng)度、建筑面積作為L(zhǎng)SSVM模型輸入變量的維度進(jìn)行變電工程造價(jià)的預(yù)測(cè),結(jié)果表明該模型具有較高的預(yù)測(cè)精度,在實(shí)際的變電工程快速報(bào)價(jià)中有一定的實(shí)用性,具體表現(xiàn)在兩方面:①用戶工程方面,通過(guò)可靠、精確的電網(wǎng)變電工程快速報(bào)價(jià)模型,能夠減少傳統(tǒng)造價(jià)計(jì)算時(shí)間冗長(zhǎng),需要大量的設(shè)計(jì)文件資料,降低了用戶工程可研階段的電力獲得感,增強(qiáng)了電網(wǎng)公司服務(wù)效率,優(yōu)化電力營(yíng)商環(huán)境;②系統(tǒng)工程方面,該快速報(bào)價(jià)模型能夠?qū)ο到y(tǒng)工程編制完概預(yù)算文件后,進(jìn)行快速精準(zhǔn)的校核,對(duì)于傳統(tǒng)編制概預(yù)算結(jié)果和快速預(yù)測(cè)結(jié)果相差較大的文件,可以進(jìn)行深入的分部分項(xiàng)分析,針對(duì)性的提升傳統(tǒng)概算編制的校核效率。