邹颖
国网福建省电力有限公司，福建省 福州市 350003
摘要：目前我国进入了数字化信息时代，传统的电网输变电工程造价管理信息管理体系已无法满足时代发展需求，不利于我国电力行业的健康发展。因此在电网输变电工程造价管理中利用大数据技术，不仅可以精准地分析工程数据，保障信息流通效果，还可以创新发展我国输变电工程造价管理。基于此，本文章对大数据技术在输变电工程造价指标预测中的应用进行研究探讨。
关键词：大数据技术；输变电工程；造价指标预测；应用
引言
科技的进步推动着各行各业不断地进行着发展，电网建设规模也随之持续扩大，造成输变电工程的投资规模不断攀升，此外影响输变电工程造价也有诸多的因素，包括社会环境、自然环境与经济发展等众多因素，因此对工程造价管理产生了越来越高的要求。为了满足对输变电工程造价管理新形势的要求，亟需构建一种合理高效的输变电工程造价指标预测模型，为输变电工程造价管理提供有力的支撑。
1大数据技术的涵义
大数据指的是一种在一定时间范围内采用常规软件进行捕捉、管理及处理的数据集合，在新的处理模式下才能发挥出更好作用的海量、高增长率的信息资产，也就是人们理解的海量数据。在信息数量快速增长的背景下，互联网等技术的发展也逐渐加快，这给大数据的普及建立了一定的基础，各个行业在运行中会产生大量的数据信息，这对行业的信息处理提出了更多的要求。在大数据背景下，数据搜集的问题逐渐得到了解决，但要想在海量数据中查找到对企业有价值的数据，应采用有效的技术方式。由于数据涵盖范围大、分类多，如果人们采用以往的人工方式或者单一的计算机设备进行搜集，难以实现对信息高效全面的搜集，而是需要对信息进行大范围整合，利用数据库来实现数据的搜集及处理，为企业的管理运行带来帮助，使企业能够有效利用信息，充分挖掘信息的价值。可见，大数据对行业发展有着重要的意义，能够促进企业各项工作的开展，借助信息来提升企业的管理水平，为管理提供相应的依据。企业需要改善传统的管理模式，将大数据技术融入到管理中，进而促进企业的快速发展。
2大数据技术的功能
2.1收集性功能
借助大数据技术，可以将网络中的各类信息进行有效分类与处理，并将不同信息应用在指定的社会部门中。由于社会发展速度不断加快，各类信息呈海量化趋势发展，仅采用单一收集手段无法满足数据管理要求，需要利用功能完善的大数据平台，消除数据与数据之间的隔阂属性。
2.2高速性功能
大数据对处理速度有非常严格的要求，服务器中大量的资源都用于处理和计算数据，很多平台都需要做到实时分析。数据无时无刻不在产生，谁的速度更快，谁就有优势。数据类型繁多也对数据的处理能力提出了更高的要求。
2.3分析性功能
大数据技术可以对整理后的数据内容进行深入分析。由于网络中产生出的数据体量较大，种类繁杂，需要采用科学有效途径提取数据信息，确保这些信息能够满足相关部门要求。
2.4价值性功能
现实世界所产生的数据中，有价值的数据所占比例很小。相比于传统的小数据，大数据最大的价值在于通过从大量不相关的各种类型的数据中，挖掘出对未来趋势与模式预测分析有价值的数据，并通过人工智能计算方法或数据挖掘方法深度分析，发现新规律和新知识。
2.5运用性功能
大数据时代下，数据应用会对相应群体与机构产生较大影响。借助大数据平台，可以对数据进行全面整理及提取，确保所获得的数据结果具有较强说服力。
3大数据技术在输变电工程造价指标预测中的应用
3.1构建统一的数据标准和管理标准
为了建设大数据环境下的输变电工程造价数据共享和协同分析系统，需要构建统一的数据标准和管理标准。可以由电力工程造价行业协会牵头，联合相关大数据分析企业，建设统一的工程造价数据字典，设定典型工程和数据标准，如标准设定、编码分类、工程资料、数据分类、数据格式等，保证数据收集质量，提高数据的可用度，明确数据分析软件导出的格式标准。对数据的访问、查询和修改等权限建立统一的管理标准，强化对工程造价从业人员资质和数据分析业务操作的标准化管理。
3.2大数据提高工程造价的准确度
对于大数据的应用，最基本的应用就是预测。我们可以利用大数据的技术能力，对以往数据进行分析，预测工程造价，预测工程价值。相较于以往的抽样研究，大数据是进行全量的分析，可以使预测的结果更可靠。利用大数据技术可以分析众多项目不同时间、不同空间维度的造价数据，从项目的前期到项目的结束进行全过程的数据分析，为项目的造价控制提供有利保证。
3.3大数据技术融合建筑信息模型技术
在建筑工程施工过程中，工程造价管理的核心内容为成本控制。建筑企业可以利用建筑信息模型技术（文中简称BIM）示范工程施工，合理预测工程施工中可能会发生的意外情况;发生意外情况之后,需要合理变更工程项目，工作人员还要核实技术真实性，避免影响到后期施工。工作人员需要利用大数据技术分析大量数据，明确市场价格波动，结合实际情况制定科学的材料采购计划，始终控制工程成本。利用大数据技术可以确定工程造价的影响因素，根据具体风险制定科学的预防措施。针对已经发生的风险，工作人员可以运用BIM模型合理调整，确定针对性的技术,避免影响到工程造价管理工作的实施。对于计算密集型计算机非常困难，因此无法保证计算的准确性。为了提高计算精度，本文提出了一种根据大数据技术极限参数和工程造价预测模型来提高智能建筑成本控制计划和工程造价预测精度的方法。
3.4优化信息资源数据库
信息资源数据库的建设对于提升工程造价管理信息化水平有着重要的意义，当前输变电工程建设管理单位的造价信息资源库内难以实现对各种信息的收集、存储和利用，使得工程造价在信息化建设方面存在诸多难题。因此，输变电工程建设管理单位在发展过程中，需要不断优化信息资源数据库，通过工程信息的整合，使所有的工程信息都能在数据库内实现共享，同时在工程造价管理的过程中可以进行工程造价信息的动态分析和提取，从根本上保障工程造价工作的有序推进。
3.5大数据有利于更好地预测输变电工程造价与市场价格之间的联动关系
随着信息技术的进一步发展和大数据在输变电工程的深入应用，我们可以有目的地研究相关政策与市场价格的相互作用、工程计划投资与市场价格的联动关系，制定合理的工程投资策略。此外，对工程造价进行深度数据挖掘，利用数据之间的内在联系和特征，可以促进工程造价分析技术的创新，有利于建设管理单位提高输变电工程造价精益化管理能力，为未来输变电工程造价投资计划提供可靠的数据支撑。
结束语
在输变电工程造价管理利用大数据技术具有较多的优势，因此电力企业需要重视大数据技术，根据输变电工程实际情况应用工程造价大数据管理，提升工程造价管理精益化水平，促进我国电力行业的持续健康发展。
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