基于大数据平台的电力工程造价智能分析与管控研究

1 电力工程造价智能分析与管控的意义

1.1 提升成本控制精准度

在电力工程建设中，成本控制至关重要。传统的造价分析方法往往依赖于人工经验和简单的数据统计，难以做到精确把控。而智能分析与管控借助先进的大数据技术和算法模型，能够对电力工程各个环节的成本进行细致入微的分析。它可以实时收集和处理各类成本数据，包括原材料采购价格、设备租赁费用、人工成本等，并通过建立精准的成本预测模型，提前预估工程成本的变化趋势。一旦发现成本偏差，系统能够及时发出预警，为项目管理者提供决策依据，从而有效避免成本超支，确保项目在预算范围内顺利进行。

1.2 优化资源配置效率

电力工程涉及众多的资源投入，如人力、物力和财力等。合理配置这些资源对于提高工程效益至关重要。智能分析与管控系统可以对工程所需的各类资源进行全面评估和分析。通过对工程进度、施工工艺和资源需求的精准匹配，系统能够合理安排人力和设备的调配，避免资源的闲置和浪费。例如，在不同施工阶段，根据实际需求动态调整施工人员的数量和工种，确保人力资源得到充分利用。同时，对于原材料的采购和使用，系统可以根据工程进度和库存情况进行智能管理，实现资源的最优配置，提高工程建设的整体效率。

1.3 保障工程质量与安全

电力工程的质量和安全直接关系到人民群众的生命财产安全和社会的稳定运行。智能分析与管控在保障工程质量和安全方面发挥着重要作用。通过对工程建设过程中的各项数据进行实时监测和分析，系统可以及时发现潜在的质量和安全隐患。例如，对施工设备的运行状态、原材料的质量指标等进行实时监控，一旦发现异常情况，系统能够迅速发出警报，并提供相应的解决方案。此外，智能分析与管控还可以对施工人员的操作行为进行规范和监督，通过视频监控和智能识别技术，及时纠正不规范的操作，确保工程建设符合相关标准和规范，从源头上保障工程质量和安全。

1.4 增强决策的科学性与及时性

在电力工程建设过程中，项目管理者需要做出众多决策，如工程进度安排、资金投入计划、技术方案选择等。这些决策的科学性和及时性直接影响到工程的成败。智能分析与管控系统通过对大量历史数据和实时数据的分析和挖掘，能够为项目管理者提供全面、准确的信息支持。它可以模拟不同决策方案的实施效果，为管理者提供决策参考。同时，系统能够实时反馈工程建设的进展情况和存在的问题，使管理者能够及时调整决策，应对各种突发情况。这种基于数据驱动的决策方式，大大提高了决策的科学性和及时性，降低了决策风险，为电力工程的顺利推进提供了有力保障。

2 基于大数据平台的电力工程造价智能分析与管控的要点

2.1 数据整合与清洗

大数据平台下的电力工程造价智能分析，首要任务是对海量的相关数据进行整合与清洗。电力工程建设过程中会产生各种各样的数据，如设备采购价格、施工人员薪酬、场地租赁费用等，这些数据来源广泛且格式不一。通过建立统一的数据标准和接口，将来自不同系统、不同部门的数据进行整合，形成一个完整的数据集。同时，对数据进行清洗，去除重复、错误、不完整的数据，以提高数据质量，为后续的精准分析奠定基础。

2.2 智能分析模型构建

借助大数据技术和先进的算法，构建适用于电力工程造价的智能分析模型。可以运用机器学习算法，如神经网络、决策树等，对历史造价数据进行深度挖掘和分析，找出影响造价的关键因素和潜在规律。例如，通过分析不同地区、不同规模、不同类型电力工程的造价数据，建立造价预测模型，能够在项目规划阶段快速准确地预测工程造价，为项目决策提供有力支持。

2.3 实时监控与预警

在电力工程造价管理中，实时监控与预警是确保造价合理性的重要环节。通过运用大数据平台的强大实时数据处理能力，可以对电力工程造价实施精确监控。具体来说，就是将项目建设过程中涉及的所有费用支出数据实时地、准确地录入大数据平台。这些数据包括但不限于设计费用、设备采购费用、施工费用、人工费用等。然后，将这些实时数据与预先设定的预算数据进行细致的对比分析，以便能够迅速地发现造价中可能出现的偏差。当这些偏差超过设定的阈值时，系统会自动发出预警信号。这些预警信号旨在提醒相关管理人员，让他们能够及时采取措施，对造价进行必要的调整，防止造价失控。此外，通过对这些实时数据的深入分析，还可以对造价的未来走势进行预测，从而提前制定出相应的应对策略，确保电力工程造价的合理性和可控性。

2.4 多维度管控策略制定

在电力工程造价管理中，制定科学合理的管控策略是关键。基于智能分析的结果，可以制定出多维度的电力工程造价管控策略。这些策略的制定，需要从项目的全生命周期角度出发，综合考虑设计、采购、施工、运维等各个阶段的造价影响因素。在设计阶段，可以通过优化设计方案，降低工程造价。例如，通过采用更经济的设计方案，或者通过优化设计流程，减少设计变更，都可以有效地降低工程造价。在采购阶段，可以通过招标、谈判等方式，降低设备和材料的采购成本。例如，通过公开招标，引入竞争机制，或者通过谈判，争取更优惠的价格，都可以有效地降低采购成本。在施工阶段，需要加强现场管理，控制工程变更，避免不必要的费用支出。例如，通过加强施工现场的监督和管理，防止施工过程中的浪费和损失，或者通过严格控制工程变更，防止因变更导致的额外费用支出，都可以有效地控制施工阶段的造价。通过这种全方位、多层次的管控，可以实现电力工程造价的有效控制，确保电力工程项目的顺利实施。

2.5 数据安全与隐私保护

在电力工程造价管理中，大数据平台的应用带来了极大的便利和效率提升。然而，与此同时，也必须高度重视数据安全与隐私保护问题。电力工程造价数据包含了大量的敏感信息，如企业的商业机密、个人的隐私等。因此，需要建立完善的数据安全防护体系，采用加密技术、访问控制技术等手段，确保数据的安全性和完整性。同时，还需要遵守相关的法律法规，规范数据的使用和共享，保护数据所有者的合法权益。例如，需要制定严格的数据访问和使用制度，确保只有授权人员才能访问和使用数据。还需要对数据进行定期的备份和恢复，以防止数据丢失或损坏。

3 结语

综上所述，基于大数据平台的电力工程造价智能分析与管控优势显著，可提升成本控制精准度、优化资源配置效率、保障工程质量与安全、增强决策科学性与及时性。数据整合与清洗、智能分析模型构建、实时监控与预警、多维度管控策略制定以及数据安全与隐私保护等要点构成其核心框架。随着大数据技术发展完善和电力行业精细化管理需求增长，该智能分析与管控体系未来将发挥更重要作用。电力企业应积极采用大数据技术，探索创新，提升造价管理水平，在竞争中获优势，为电力行业可持续发展贡献力量。

参考文献：

[1] 李艳，张黛丽 . 基于大数据平台的电力工程造价智能分析与管控研究[J]. 办公自动化，2025，30（06）：88-90.

[2] 耿世平 . 数字化赋能新型电力工程全过程造价管理研究 [J]. 工程造价管理，2024，35（06）：51-58.