基于大数据的智能技经评审方法

技术领域

本发明涉及技术评审技术领域，尤其涉及一种基于大数据的智能技经评审方法。

背景技术

随着我国电力行业的蓬勃发展，造价审查正在向智能高效、精益化方向转变，但历史技经数据孤立分散、评审专家人才短缺、业务量饱和、未形成体系化评审机制等问题影响着技经评审的发展。

现电力行业仍是采用传统人工方式审核，不仅工作负荷大且还存在评审不全面等缺点，虽针对传统人工审核进行了改进，但仅侧重在评审流程流转、资料归集等线上管理方式，如：评审人员在线信息化、评审流程线上化、评审意见线上填报等，只能满足规范评审流程、存储评审资料的管理作用，无法从本质上减轻技经评审人员的现状问题；不能合理利用庞大的历史技经数据作为下一次评审的数据支撑，也不能实现对造价文件进行智能化分析、智能生成分析成果和大数据分析等的功能。

为推进电网工程投资造价分析、造价审查更加科学、更加全面、更加深入的发展，急需构建基于大数据采集及智能匹配的技经智能评审，以提升评审质效。

发明内容

本发明所解决的技术问题在于提供一种基于大数据的智能技经评审方法，以解决上述背景技术中的问题。

本发明所解决的技术问题采用以下技术方案来实现：

基于大数据的智能技经评审方法，具体步骤如下：

步骤1)搭建技经数据库

采集近五年典型工程数据，并对数据进行预处理后导入搭建的技经数据库，而后通过结构化解析，从技经数据库的工程数据中抽取工程关键特征技术指标，以作为识别标识码，对技经数据进行报表可视化展现；

步骤2)建立技经评审数据池

从技经评审实际业务场景出发，提炼出用于进行技经评审的数据，而后搭建技经评审数据池，用于智能匹配分析；

步骤3)提取数据

对步骤1)搭建的技经数据库中数据进行提取，构建数据提取模型，并通过大数据分析方法，将待评审数据区分为结构化数据和非结构数据，结构化数据作为后期匹配的关键因素，非结构化数据作为扫描的内容；

步骤4)建立数据匹配模型

将步骤2)建立的技经评审数据池与步骤3)中提取的数据，通过结构化数据形成一一对应，再结合人为调整，以完成数据匹配建立数据匹配模型，同时将技经评审数据池与待审非结构数据进行数据匹配对比；

步骤5)建立智能评审模型

通过对步骤1)～步骤4)持续积累的数据提炼升级后，设计评审模式，进而建立智能评审模型，而后从评审数据库获取待分析数据，并分析完整评审流程与内容，以完成智能评审后实现可视化展现。

在本发明中，步骤1)所述预处理包括对数据进行清洗、统计/分析、归类。

在本发明中，步骤2)所述用于进行技经评审的数据包括合规性审查数据与行业规范性数据，并对行业规范性数据进行拆分，为每个拆分子项设定识别标识码进行分类存储。

在本发明中，步骤3)所述结构化数据通过关键字模糊识别查询，非结构化数据进行解析抽取关键字段识别查询。

在本发明中，步骤4)所述数据匹配模型通过关键字识别、类别匹配、字段拆分重组匹配实现数据匹配。

在本发明中，步骤5)所述从评审数据库获取待分析数据后，通过工程关键特征技术指标获取待分析数据，智能评审模型采用字段重组并形成字节拼接完成对比后输出拼接结果，同时根据拼接结果完成数据成果高亮可视化展现。

有益效果：本发明通过对数据价值提炼，构建智能技经评审模式，在全新的智能评审模式下辅助专家完成技经评审工作，可大幅度提升专家的评审效率，更好地支撑专家完成评审分析工作；同时提供技经数据分析、造价控制指标测算更新、定额调整系数测算等辅助性工作，以充分发掘历史大数据分析的潜力。

附图说明

图1为本发明的较佳实施例的流程图。

具体实施方式

为了使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体图示，进一步阐述本发明。

参见图1的基于大数据的智能技经评审方法，具体步骤如下：

步骤1)搭建技经数据库

采集近五年典型工程数据，并对数据进行清洗、统计/分析、归类后导入搭建的技经数据库，而后通过结构化解析，从技经数据库的工程数据中抽取工程关键特征技术指标(比如：变电工程需要抽取‘主变容量、本期台数、远期台数、220kV/110kV/20kV/10kV出线侧回路数、配电装置、布置方式’；线路工程需要抽取‘电压等级、导线截面、回路数、路径长度、导线名称、规格、敷设方式’)，以作为识别标识码，对技经数据进行报表可视化展现；

步骤2)建立技经评审数据池

智能评审可实现合规性审查、规范性审查，如：将行业规范性的南网典型造价数据进行拆分，为每个拆分子项设定识别标识码进行分类存储，由此，搭建材料数据池、典型造价数据池、取费数据池等；

以南网典型造价为例：

表1南网典型造价数据建筑部分表建筑部分

表2南网典型造价数据其他费用组合表

将南网典型造价数据进行模块化拆分，再将各部分数据归属至不同的分部分项中，最终进行模块匹配，并完成模块化拼接计算，如：典型造价A合计(静态投资)＝基本方案(CSG-110B-G2a)-1*(110B-G1-1GIS2A)+1* (110B-G1-1GIS2B)+18*(G2-1GIS-MX1)+2*(G2-1GIS-BY)-40* (G2-1BYQ-MX2) -1*(G2-4KYN-FD2)+1*(G2-4KYN-FD1)-8*(G2-4KYN-MX2)-2*(G2-4ZXD-002 B)+2*(G2-4ZXD-001)+编制年价差+其他费用调整+基本预备费；

步骤3)提取数据

对步骤1)搭建的技经数据库中数据进行提取，结构化数据通过关键字模糊识别查询，非结构化数据进行解析抽取关键字段，构建数据提取模型，通过大数据分析方法，将待评审数据区分为结构化数据和非结构数据，结构化数据作为后期匹配的关键因素，非结构化数据作为扫描的内容，故需按照特定的分类进行数据提取、归类，如：变电工程和线路工程的造价文件组成不同，获取数据表格需要单独存储；

步骤4)建立数据匹配模型

将步骤2)建立的技经评审数据池与步骤3)中提取的数据，通过结构化数据形成一一对应，再结合人为调整，以完成数据匹配建立数据匹配模型，同时将技经评审数据池与待审非结构数据进行匹配对比，数据匹配模型主要通过关键字识别、类别匹配、字段拆分重组匹配实现数据匹配；

步骤5)建立智能评审模型

通过对步骤1)～步骤4)持续积累的数据提炼升级后，设计评审模式，进而建立智能评审模型，分析完整评审流程与内容，以完成造价分析、投资决策相关功能，如：搭建工程投资额分析模型，以工程类型、电压等级为维度，从评审数据库获取待分析数据；同时，通过工程关键特征技术指标获取待分析数据，智能评审模型采用字段重组并形成字节拼接完成对比后输出拼接结果，同时根据拼接结果完成数据成果高亮可视化展现；

步骤6)应用分析

通过智能评审模型完成指标对比、典型技经数据对比、规范性文件内容对比、关键设备材料价格对比、关键技术指标对比、历史数据对比、不同阶段对比、不同版本对比、指标分析统计图、技经评审智能化报告等功能，如：历史工程对比表3：

表3历史工程对比表

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本领域技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为包含在本发明的保护范围内。