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摘要：基于大数据的电力项目监督机制的建设，从成本，质量，进度和安全四个方面，巧妙地整合了原项目监督和电力大数据，改变了人工监督的方式，建立了类似的项目数据库和项目历史数据库。在项目监督过程中，将实时收集项目的各种数据，并从数据库中分别提取有用的信息，以便与项目进行实时比较，以便及时发现问题并采取措施，纠正他们。大数据与电力工程监理的整合顺应了时代潮流，是解决现有工程监理问题的最佳选择。
关键词：大数据；互联网；电力工程；监理机制
一、前言
项目监理是电力建设项目的重要环节。只有通过平稳可靠的实施，才能加强对电力建设项目质量的检查和控制，确保电力企业的安全运行。随着《时代》的进步，大数据的发展以及“Internet+”技术的飞速发展，简单的原始监管方式不仅不全面，及时，而且不能满足当前海量数据采集，处理和处理的需求。分析速度很快，因此笔者根据当前电力项目监理的需求，探索了一种新的电力项目监理机制。
二、电力工程监理现状综述
纵观国内外学者对电力工程监理进行的研究，诸多学者在电力工程监理领域都做出重要成就，笔者将此类成果归纳为以下两个方面:
(1)工程监理
王雪青等研究工程监理保险业务的资产负债管理(ALM)，并用数据做出相关论证，提出适合中国国情的ALM模型。黄熙等研究工程监理存在的两方和三方博弈，并分别建立了模型，通过分析模型均衡解，提出了更加完善的工程监理制度和提高工程质量的对策。丁志坤等通过访谈、问卷调查和改良式群组层次分析法的方式，对深圳市监理行业进行调查，为监理行业发展构建决策模型，从而成功分析出有利于监理行业发展的策略及其重要程度。朱林美等通过引入监督成本和惩罚函数两个概念，建立关于工程监理的激励监督模型，经过求解，解决了业主与监理之间如何平衡并且能够有效激励监理的问题。李宝龙等对工程监理企业的知识管理模式进行研究，结合监理企业实际情况，构建其知识流模型。
(2)电力大数据
郑海东等对电力大数据四大关键技术及其在电力工业的具体应用进行了详细阐述，同时也指出存在的问题和不足之处。巨克真等对电力企业的数据治理体系进行重新定位，结合实际情况，设计出适合电力企业现状和发展的数据治理总体框架，从而推动电力企业业务的和谐发展。张自强通过分析电力大数据特点，研究数据质量管理等问题，完善原有的技术成果，开发面向电力大数据处理的原型系统并进行验证，提高公司数据处理能力和运营效率。叶利等通过分析国网物资消耗数据，构建安全库存预估模型，实现一定仓储安全水平下的仓储成本最小化。徐青山等从大量的电力数据和行业数据中筛选数据，构建行业电力经理指数EMI(Electricity Managers Index)指标体系并进行优化，提出基于行业电量经理指数指标体系进行行业用电趋势预测的方法。
三、大数据与电力工程监理融合机制
随着20世纪90年代“大数据”概念的提出，电力企业已经进入大数据时代。南瑞埃森哲信息技术中心技术总监张沛博士说:“电力大数据是指通过传感器、智能化设备、视频监控设备、音频通信设备和移动终端等各种数据采集渠道收集到的，结构化、半结构化和非结构化的海量业务数据的集合”。电力大数据的数据量在TB、PB以上，能持续实时产生数据，速度上要求即时处理。如调度部门的大部分数据及营销用数据都是实时数据流;在价值方面，通过数据挖掘等一系列手段，使电力工程企业实现业务趋势预测和分析决策。在“互联网+”和大数据时代下，利用网络手段进行电力工程监理显得尤为必要，所以笔者提出基于大数据的电力工程监理机制。
基于大数据的电力工程监理是以成本控制为目标，以保证质量为原则，以计算机网络为支持，以项目管理为龙头，以进度控制为主线，以投资管理为核心，以安全控制为保证，在实施工程监理的过程中，实时抽取横向数据(同类电力工程项目数据)和纵向数据(本项目各项数据)，不断提炼数据库中的有用数据，与在建项目各项数据信息进行实时对比，能够实时发现在建项目存在的问题并及时采取措施，避免产生更大的损失，从外部和内部双管齐下，有力保证项目成功实施与完成。
四、大数据下的电力工程监理机制构建
（一）大数据下的工程质量监理
大数据下的电力工程质量监理包括4个阶段:
(1)大数据下施工准备阶段的质量监理。依据同类项目历史质量相关数据和本项目实际需求选择施工队伍及管理人员，编制实施性施工组织设计，购买并检验原材料、预制构件、半成品，检测施工机具设备的质量、性能，同时依据同行业类似项目数据库中大量现场和环境数据对本项目的施工现场和环境进行控制。
(2)大数据下施工阶段的质量监理。首先将准备阶段的施工技术和质量保证措施进行交底，然后通过各种方式，比如巡视、旁站、检查等手段收集大量与项目质量有关的指标数据，然后纵向结合同类项目数据库中的质量相关数据的对比分析，横向结合本项目历史质量数据的对比分析，进行分部、分项、隐蔽工程以及中间产品的质量自检，工程交接检查和分部、分项工程质量验收，利用上述这些数据的对比分析，判断工程是否需要进行变更申请。
(3)大数据下验收阶段的质量监理。首先对单位工程和单项工程进行质量验收，对完成的整体项目进行联调联试、试运行，结合同行业同类项目数据库中项目试运行结果数据，初步评价项目质量情况;然后结合本项目历史数据完善验收资料、进行自检和初步验收，对照质量评定办法，对工程各子系统进行质量评定;最后，进行组织竣工验收。
(4)大数据下责任缺陷期内的质量监理。对验收发现的工程质量缺陷，结合同类项目的历史数据变更，进行修补或重建。
（二）大数据下的工程成本监理
大数据下的工程成本监理包含两方面内容:一是在预算时，在行业数据库中类似项目的成本和关键成本构成的网络报价的实时变动的跟踪;二是在工程进行过程中，依据行业数据库中同类项目的节点成本、本项目节点成本预算和实际节点成本的对比实现节点成本的实时控制。其主要工作包括:成本预算、成本实时监控和预警、成本核算三部分。其原理就是利用数据库采集大量与市场报价、合同交易、目标成本、第三方信息、施工质量、安全、地域气候等有关的指标数据。
（三）大数据下的工程安全监理
大数据下的工程安全监理包含两方面内容:一是结合行业数据库类似项目的安全监理数据，将职业健康安全与环境监理纳入规范之中，对施工地区不同季节特殊天气状况记录、地质状况、历年防护方案实施数据、地下管线分布、施工设备、施工机械安全质量标准和食堂餐饮情况各方面不同数据进行分析和工程调整;二是结合项目实时进度数据、实时成本数据、实时质量数据综合分析工程安全的实时状况。其工作主要包括安全标准约束的录入、事故预防、安全监管和应急预警与管理三大部分。
五、结论
电力工程监理是大数据应用的重要领域。电网运行智能化和信息管理智能化均在进行着日新月异的发展，将这种智能化应用于电力工程监理领域的基于大数据的电力工程监理机制无疑更好地实现了数据共享，为现有业务和技术的困难和瓶颈提供了新的解决途径。两大数据库，实时数据收集、处理分析和对比，不仅实现全方位监测，而且实现了实时有效监测，这终将会在电力工程领域引领起一场变革。
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