[發明專利]輸變電工程材料量預測方法和裝置有效
| 申請號： | 202110447307.6 | 申請日： | 2021-04-23 |
| 公開（公告）號： | CN113128125B | 公開（公告）日： | 2023-04-07 |
| 發明（設計）人： | 陳錕;王彥峰;陳寶珍;王興華;許成昊;潘柏崇;車偉嫻;朱文衛;殷志強;雷翔勝;吳小蕙;梁愛武;郭金根;劉明;劉嘉文;董晗拓;鄧小玉;王向兵;李嘉杰 | 申請（專利權）人： | 廣東電網有限責任公司 |
| 主分類號： | G06F30/27 | 分類號： | G06F30/27;G06Q10/04;G06N3/045;G06N3/084;G06F16/2458;G06F16/28;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 廣州三環專利商標代理有限公司 44202 | 代理人： | 陳旭紅;呂金金 |
| 地址： | 510000 廣東*** | 國省代碼： | 廣東;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 變電 工程 材料 預測 方法 裝置 | ||
1.一種輸變電工程材料量預測方法，其特征在于，包括：
對歷史輸變電工程數據和國家限額文獻進行分析，確定影響工程材料量的限額指標，包括：
通過歷史輸變電工程數據和國家限額文獻，得到工程量指標；
構建如下目標函數進行解耦計算：
式中，GiA為實際項目數據的各個工程量指標，xiA為工程量指標i的實際項目數據，為各個工程量指標對應的限額指標，xi0為xiA的限額數據，其中i代表第i種指標，ΔGi為需要解耦的工程量指標關聯函數，Δxi為工程量指標i的相關系數；
通過所述解耦計算，得到所述工程量指標的相關系數，并將所述相關系數大于1％的所述工程量指標作為影響工程材料量的限額指標；
結合所述影響工程材料量的限額指標和大數據技術，對輸變電工程數據進行分析，構建材料預測模型，包括：
對所述指標影響參數進行分類和聚類找出共同特征，包括：
用D＝{o1，o2，…，on}表示n個對象的集合，oi表示第i個對象，Cx表示第x個簇；其中，i＝1，2，…，n；x＝1，2，…，k；n為對象的數目，k為簇的數目；
用sim(oi，oj)表示對象oi與對象oj之間的相似度；
若各簇Cx是剛性聚類結果，借助神經網絡進行非線性映射，結合大數據技術，構建所述材料預測模型；
利用所述輸變電工程數據對模型訓練，并利用實際項目數據對所述材料預測模型進行驗證，獲得目標材料量預測模型；
根據所述目標材料量預測模型預測輸變電工程材料量。
2.根據權利要求1所述的輸變電工程材料量預測方法，其特征在于，所述根據所述目標材料量預測模型預測輸變電工程材料量，包括：
將所述材料預測模型集成到B/S架構應用系統中，以實現可視化；
通過業務系統限額指標的錄入一鍵操作完成所述輸變電工程材料量的預測。
3.根據權利要求1所述的輸變電工程材料量預測方法，其特征在于，所述利用所述輸變電工程數據對模型訓練，并利用實際項目數據對所述材料預測模型進行驗證，獲得目標材料量預測模型，包括：
定義一個包含多個能夠更新參數的神經網絡，其中所述參數包括權重值；對輸入數據進行迭代計算；通過多層網絡結構來處理所述輸入數據；計算損失值，其中所述損失值為輸出值與目標值的差值；反向傳播梯度到所述神經網絡的參數中，根據更新規則更新所述神經網絡中的權重值，最后獲得所述目標材料量預測模型。
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