[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

本申請公開了輸變電工程材料量預測方法和裝置，其中，輸變電工程材料量預測方法，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；結合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；利用輸變電工程數據對模型訓練，并利用實際項目數據對材料預測模型進行驗證，獲得目標材料量預測模型；根據目標材料量預測模型預測輸變電工程材料量。本申請依托大數據技術，對大量的輸變電工程數據分析，建立數據分析模型，通過大量數據的訓練、測試、調優，形成了基于電力大數據的輸變電工程材料預測模型，實現對輸變電工程不同設計條件下的材料量預測，為輸變電工程的材料量測算提供重要依據。

技術領域

本申請涉及輸變電工程技術領域，尤其涉及輸變電工程材料量預測方法和裝置。

背景技術

對于輸變電工程材料量的預估，在整個工程評估中占相當大的比重。當前對于輸變電工程材料量的測算，通過大量的人力收集工程相關資料、研究工程方案、選型、選材，同時投入大量的時間進行測算。專家經驗不同在選型、選材過程中存在一定的主觀差異，同時人工計算存在一定的計算錯誤風險，且工作效率低下。

發明內容

本申請提供輸變電工程材料量預測方法和裝置，以解決現有技術中輸變電工程材料量的預估存在主觀性且預估效率低下的問題。

為解決上述技術問題，本申請提出一種輸變電工程材料量預測方法，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；結合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；利用輸變電工程數據對模型訓練，并利用實際項目數據對材料預測模型進行驗證，獲得目標材料量預測模型；根據目標材料量預測模型預測輸變電工程材料量。

可選地，根據目標材料量預測模型預測輸變電工程材料量，包括：將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輸變電工程材料量的預測。

可選地，利用輸變電工程數據對模型訓練，并利用實際項目數據對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輸入數據；計算損失值，其中損失值為輸出值與目標值的差值；反向傳播梯度到神經網絡的參數中，根據更新規則更新神經網絡中的權重值，最后獲得目標材料量預測模型。

可選地，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：構建如下目標函數進行解耦計算：式中，G_iA為實際項目數據的各個工程量指標、為對應的限額指標，其中i代表第i種指標，ΔG_i為需要解耦的工程量指標關聯函數，x₁,x₂,…,x_n為對工程量指標產生影響的指標影響參數。

可選地，對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，構建材料預測模型。

為解決上述技術問題，本申請提出一種輸變電工程材料量預測裝置，包括：限額指標獲取模塊，用于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；構建材料預測模型模塊，用于結合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；模型訓練模塊，用于利用輸變電工程數據對模型訓練，并利用實際項目數據對材料預測模型進行驗證，獲得目標材料量預測模型；預測模塊，用于根據目標材料量預測模型預測輸變電工程材料量。

可選地，預測模塊還用于：將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輸變電工程材料量的預測。