張俊健

中國電力工程顧問集團(tuán)中南電力設(shè)計(jì)院有限公司

0 引言

由于電網(wǎng)基建項(xiàng)目具有投資大、建設(shè)周期長等特點(diǎn)，變電站和電力線路在建設(shè)過程中的投資控制不夠理想，項(xiàng)目投資超過前期估算和概算的情況時(shí)有發(fā)生［1］。項(xiàng)目投資控制情況差導(dǎo)致項(xiàng)目的資金不能及時(shí)到位，影響了項(xiàng)目的建設(shè)進(jìn)度和電網(wǎng)發(fā)展。

目前在電網(wǎng)項(xiàng)目投資的研究主要集中于對(duì)項(xiàng)目單一投資的預(yù)測。張旺等采用XGBoost 算法實(shí)現(xiàn)變電站工程投資的預(yù)測［2］。朱茳等建立了電網(wǎng)靜態(tài)投資與單位工程造價(jià)間的關(guān)聯(lián)分析模型，實(shí)現(xiàn)了變電站技改項(xiàng)目的投資管控［3］。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以其較高的穩(wěn)定性、靈活性和高可靠性，逐漸在預(yù)測領(lǐng)域得到應(yīng)用。Wang 等提出應(yīng)用徑向基核函數(shù)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上映射碳交易價(jià)格在時(shí)間尺度上的演變規(guī)律［4］。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在滑坡變形研究和洪災(zāi)期間的應(yīng)急物資管理中也得到了應(yīng)用［5］，結(jié)果表明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在工程實(shí)踐和應(yīng)急管理中具有現(xiàn)實(shí)意義［6］。

隨著智慧工地和電網(wǎng)項(xiàng)目信息化管理建設(shè)的加快，構(gòu)建科學(xué)的電網(wǎng)基建項(xiàng)目結(jié)余控制模型符合當(dāng)前電網(wǎng)發(fā)展的現(xiàn)實(shí)需要［7］。PSO以其較高的穩(wěn)定性在智能預(yù)測領(lǐng)域被實(shí)踐［8］。因此，本文探索了基于PSO和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)上的PSO-BP電網(wǎng)基建項(xiàng)目投資預(yù)測模型，并以此實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)基建項(xiàng)目的投資結(jié)余水平預(yù)測和控制。

1 模型構(gòu)建

電網(wǎng)基建項(xiàng)目眾多，不同類型不同電壓等級(jí)的項(xiàng)目造價(jià)千差萬別，實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)基建項(xiàng)目的有效投資結(jié)余控制，能夠節(jié)省電網(wǎng)投資，提高資金效率，促進(jìn)電網(wǎng)高質(zhì)量發(fā)展。研究了一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)下的電網(wǎng)基建投資結(jié)余預(yù)測模型（PSO-BP）。

影響因素的輸入模塊即BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層包括：

1）電壓等級(jí)

不同電壓等級(jí)的項(xiàng)目造價(jià)差異較大，投資結(jié)余控制的重點(diǎn)和難點(diǎn)也不盡相同。

2）變電容量/線路長度

變電項(xiàng)目的變電容量和線路工程的線路長度是影響項(xiàng)目造價(jià)的兩個(gè)重要指標(biāo)，不同的容量和長度影響投資的大小。

3）地形

地形影響項(xiàng)目施工的難易程度，山地地形往往需要更復(fù)雜的設(shè)計(jì)方案和水土保持措施。同時(shí)，地形影響到項(xiàng)目的征地費(fèi)用的投資，征地費(fèi)往往對(duì)項(xiàng)目的投資影響較大。

4）通用設(shè)計(jì)

通過分析項(xiàng)目的通用設(shè)計(jì)方案的應(yīng)用情況，能夠?qū)﹄娋W(wǎng)基建項(xiàng)目的通用設(shè)計(jì)部分的造價(jià)進(jìn)行估算，從而降低項(xiàng)目造價(jià)和結(jié)余水平預(yù)測的誤差。

5）建設(shè)性質(zhì)

新建、改擴(kuò)建還是增容改造，影響電網(wǎng)基建項(xiàng)目的規(guī)模，同時(shí)不同性質(zhì)的電網(wǎng)基建項(xiàng)目的投資關(guān)鍵指標(biāo)也不盡相同，將建設(shè)性質(zhì)納入PSO-BP模型的輸入層是必要的。

構(gòu)建PSO-BP 投資結(jié)余模型的關(guān)鍵是搭建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。建立由5 個(gè)輸入節(jié)點(diǎn)、6 個(gè)隱藏節(jié)點(diǎn)和1 個(gè)投資結(jié)余輸入節(jié)點(diǎn)構(gòu)成的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)（見圖1）。

在圖1 中，投資結(jié)余率是由“五算”數(shù)據(jù)，即估、概、預(yù)、結(jié)、決算“五算”數(shù)據(jù)計(jì)算得出的，因此只需要對(duì)“五算”數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測即可，以下所述模型結(jié)果不包括投資結(jié)余預(yù)測值節(jié)點(diǎn)。

圖1 電網(wǎng)基建項(xiàng)目投資結(jié)余率預(yù)測神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

設(shè)第L 層的前一層節(jié)點(diǎn)為L-1 層，定義k 個(gè)訓(xùn)練樣本的誤差函數(shù)為：

以S 函數(shù)（sigmod）為電網(wǎng)基建項(xiàng)目PSO-BP模型的激活函數(shù)：

在得到k 個(gè)樣本的誤差E 后，BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將E返回各級(jí)神經(jīng)元并更新權(quán)值P和閾值Q：

其中，δ是學(xué)習(xí)速率，在0到1范圍內(nèi)取值。

2 特征提取與模型優(yōu)化

由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在特征提取和優(yōu)化上的局限性，單一BP 難以實(shí)現(xiàn)五種電網(wǎng)基建因素與投資結(jié)余水平間的模型構(gòu)建。電壓等級(jí)、容量和性質(zhì)等項(xiàng)目因素，地形等環(huán)境因素和設(shè)計(jì)方案等人為因素對(duì)電網(wǎng)基建項(xiàng)目影響的路徑和方式不盡相同。要實(shí)現(xiàn)三類五種因素與電網(wǎng)基建項(xiàng)目的關(guān)聯(lián)模型構(gòu)建，并實(shí)現(xiàn)對(duì)項(xiàng)目結(jié)余水平的預(yù)測和控制，需要構(gòu)建穩(wěn)定且高效的理論模型。

為實(shí)現(xiàn)對(duì)項(xiàng)目特征的進(jìn)一步提取，并且更加客觀地描述因素與電網(wǎng)基建項(xiàng)目投資結(jié)余之間地客觀關(guān)系，提高預(yù)測模型的魯棒性，保證電網(wǎng)投資結(jié)余預(yù)測模型能夠擴(kuò)展到其他類似項(xiàng)目的投資結(jié)余預(yù)測和管控中，提高模型的可擴(kuò)展性。提出應(yīng)用PSO 實(shí)現(xiàn)BP 模型輸入層與隱藏層連接參數(shù)的優(yōu)選，并構(gòu)建了PSO-BP電網(wǎng)基建項(xiàng)目投資結(jié)余預(yù)測模型。

如表1 所示，5 個(gè)輸入節(jié)點(diǎn)、6 個(gè)隱藏節(jié)點(diǎn)和1個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)構(gòu)成的結(jié)構(gòu)是PSO-BP 模型的基礎(chǔ)。其中，輸入層與隱藏層之間的參數(shù)由PSO 算法獲得，將模型的訓(xùn)練誤差賦值給PSO算法的適應(yīng)度函數(shù)，并讓PSO利用自身的優(yōu)化機(jī)制對(duì)模型的對(duì)應(yīng)參數(shù)進(jìn)行更新優(yōu)化。而隱藏層閾值、隱藏層與輸出層間的連接權(quán)值由BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自身的負(fù)反饋優(yōu)化機(jī)制得出，從而結(jié)合了PSO 與BP 兩個(gè)的優(yōu)化方法，PSO的應(yīng)用保證了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過度擬合并提高了全局優(yōu)化能力，而BP 的應(yīng)用客觀上又提高了PSO 的優(yōu)化速率，能夠?qū)⒂?xùn)練誤差及時(shí)反饋到PSO-BP模型并及時(shí)對(duì)模型的參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，從而建立了更高效的PSO-BP 電網(wǎng)基建項(xiàng)目投資結(jié)余預(yù)測模型。

表1 PSO-BP投資結(jié)余預(yù)測模型主要參數(shù)

表2 基于PSO-BP模型的投資預(yù)測結(jié)果

在表1 中，BP 的學(xué)習(xí)速率為0.76，一方面是考慮到BP 與PSO 優(yōu)化的結(jié)合，PSO 的學(xué)習(xí)因子被設(shè)置為1.52，為避免PSO-BP的學(xué)習(xí)速度過快而丟失部分最優(yōu)解，搜索深度不夠等問題，將BP的學(xué)習(xí)速率調(diào)低至0.76，既提高了PSO-BP模型的優(yōu)化效率，又保證了PSO-BP投資結(jié)余模型有足夠搜索密度和深度，從而為PSO-BP模型匹配更優(yōu)的模型參數(shù)。

PSO 學(xué)習(xí)因子和慣性權(quán)重是PSO 算法的兩個(gè)重要參數(shù)，將PSO學(xué)習(xí)因子設(shè)置為1.52以保持算法在不同方向上有較為穩(wěn)定的優(yōu)化速率，而慣性權(quán)重設(shè)置為2.55，是考慮到慣性因子過大會(huì)削弱局部尋優(yōu)能力，而過小又會(huì)降低全局尋優(yōu)能力。

3 實(shí)證研究

以五個(gè)變電和五個(gè)線路工程，對(duì)PSO-BP模型的投資結(jié)余預(yù)測效果進(jìn)行驗(yàn)證。變電的電壓等級(jí)包括550 kV，220 kV 兩種，而線路工程的電壓等級(jí)包括220 kV和110 kV兩種。基于PSO-BP模型的投資預(yù)測結(jié)果見表2。由預(yù)測結(jié)果看，首先利用PSO-BP預(yù)測工程的概算和決算值，從而計(jì)算得出項(xiàng)目的投資結(jié)余水平。從表2中的概預(yù)算的預(yù)測效果對(duì)比可見，PSO-BP對(duì)變電和線路工程的樣本數(shù)據(jù)的預(yù)測效果較好。綜合分析概預(yù)算預(yù)測誤差可以得出，變電最大誤差為4.94%，線路最大誤差為6.48%，概算最大誤差為6.48%，決算最大誤差為6.27%，預(yù)測誤差均小于7%，表明PSO-BP 對(duì)概預(yù)算的預(yù)測結(jié)果可以支撐對(duì)項(xiàng)目投資結(jié)余水平的預(yù)測?？紤]到線路工程5 穿越山區(qū)，冬季受到線路覆冰問題的影響較大，因此造價(jià)的水平控制難度大，造成了PSO-BP 對(duì)線路工程5 的預(yù)測誤差較大。而除線路工程5的其他9項(xiàng)電網(wǎng)基建項(xiàng)目的預(yù)測誤差均控制再5%以下，表明PSO對(duì)BP的優(yōu)化效果明顯，PSO-BP模型對(duì)變電和線路工程的預(yù)測精度達(dá)到了實(shí)際工程管理和質(zhì)量控制的需要。

分析單個(gè)變電工程，變電項(xiàng)目2 在4 個(gè)500 kV電壓等級(jí)項(xiàng)目中的預(yù)測誤差較大，概算誤差4.94%，決算誤差4.19%。深入分析可知，變電項(xiàng)目2 的周邊電網(wǎng)結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜，同時(shí)該項(xiàng)目配套建設(shè)的科學(xué)試驗(yàn)基地，導(dǎo)致變電項(xiàng)目2 的造價(jià)高于常規(guī)同類項(xiàng)目造價(jià)，給預(yù)測工作帶來了一定的挑戰(zhàn)。在線路工程中，線路工程2的概算誤差控制在0.23%，決算誤差控制在0.90%，兩項(xiàng)造價(jià)的預(yù)測偏差均小于1%，能夠有效支撐該項(xiàng)目的投資結(jié)余預(yù)測工作。一方面由于220 kV常規(guī)項(xiàng)目的數(shù)據(jù)來源充足，能夠?qū)SO-BP進(jìn)行反復(fù)訓(xùn)練和迭代優(yōu)化，提高模型對(duì)220 kV 線路工程特征學(xué)習(xí)的能力，構(gòu)建了220 kV 項(xiàng)目特征與造價(jià)以及投資結(jié)余水平之間的有效關(guān)聯(lián)模型。

從投資結(jié)余率整體預(yù)測結(jié)果來看，項(xiàng)目的投資結(jié)余率明顯偏大，其中以變電項(xiàng)目的投資結(jié)余問題更為突出。變電項(xiàng)目4 的預(yù)測投資結(jié)余率超過了30%，達(dá)到了31.91%。而變電項(xiàng)目1 和變電項(xiàng)目2的投資結(jié)余也超過了27%，分別為27.87%和27.75%。相比線路工程，變電項(xiàng)目的設(shè)備種類多，單體設(shè)備投資大，不同型號(hào)不同品牌的設(shè)備的價(jià)格也千差萬別，導(dǎo)致對(duì)變電工程實(shí)際的投資控制較為困難，投資結(jié)余水平也始終偏高。變壓器廠家、母線型號(hào)、斷路器材質(zhì)等都會(huì)對(duì)變電項(xiàng)目的造價(jià)產(chǎn)生較大的影響，因此，為了進(jìn)一步提高變電項(xiàng)目投資的精準(zhǔn)性和合規(guī)性，必須有效降低變電項(xiàng)目的投資結(jié)余率，將有限的投資投到急需建設(shè)的重點(diǎn)項(xiàng)目上，推進(jìn)電網(wǎng)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化和轉(zhuǎn)型升級(jí)。當(dāng)某一變電項(xiàng)目的投資結(jié)余水平過高，就會(huì)占有其他項(xiàng)目的投資計(jì)劃額度，影響其他變電和線路工程的規(guī)劃和建設(shè)，從而造成資金利用效率的低下，浪費(fèi)投資額度。因此首先要對(duì)項(xiàng)目的概算和決算兩個(gè)關(guān)鍵性的造價(jià)指標(biāo)進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測和控制，對(duì)可能預(yù)測到的投資結(jié)余較高的項(xiàng)目及時(shí)進(jìn)行項(xiàng)目設(shè)計(jì)方案核實(shí)和完善，并對(duì)部分深度不夠的內(nèi)容進(jìn)行細(xì)化，從而將概算做細(xì)做深，確保能夠用概算指標(biāo)對(duì)變電項(xiàng)目的投資進(jìn)行精準(zhǔn)控制。相比之下，線路工程的投資結(jié)余水平控制較好，其中線路工程3 的投資結(jié)余率為17.22%，這是由于線路工程3 包含兩個(gè)單體項(xiàng)目，兩個(gè)項(xiàng)目的預(yù)測誤差在空間被疊加，從而造成PSO-BP 模型對(duì)線路工程3 的整體預(yù)測誤差偏大，同時(shí)由于PSO-BP 同時(shí)對(duì)兩個(gè)單體項(xiàng)目進(jìn)行特征學(xué)習(xí)，并對(duì)兩個(gè)項(xiàng)目整體的概算和決算進(jìn)行了預(yù)測，造成了兩個(gè)項(xiàng)目特征映射過程中的干擾，另一個(gè)項(xiàng)目干擾了當(dāng)前項(xiàng)目的特征學(xué)習(xí)過程和造價(jià)結(jié)余預(yù)測，因此造成最終線路工程3 的結(jié)余水平偏大。相比變電工程，線路工程使用的通用設(shè)備更多，桿塔的材質(zhì)相差不大，線路的整體造價(jià)也更容易控制，不同線路工程的造價(jià)水平能夠相互參考，技術(shù)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)變化平穩(wěn)。因此，線路工程的投資結(jié)余控制難度比變電工程要小。為建立電網(wǎng)基建PSO-BP統(tǒng)一投資結(jié)余預(yù)測方法，需要同時(shí)對(duì)變電和線路兩類不同特征的投資項(xiàng)目進(jìn)行模型訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)PSO-BP 模型能夠同時(shí)對(duì)變電項(xiàng)目結(jié)余和線路工程投資結(jié)余的精準(zhǔn)預(yù)測，最大程度降低預(yù)測結(jié)余率與項(xiàng)目實(shí)際結(jié)余率的最終偏差，為變電項(xiàng)目和線路工程的投資控制提供支撐。

變電工程的最大結(jié)余誤差出現(xiàn)在變電項(xiàng)目5中（10.50%），線路工程的最大結(jié)余誤差出現(xiàn)在線路工程2中（-13.13%）。表明雖然變電工程的投資結(jié)余水平較高，但結(jié)余水平的預(yù)測誤差較小，因此PSO-BP 在對(duì)變電項(xiàng)目的投資結(jié)余管理方面也具有現(xiàn)實(shí)意義。銅鼓PSO-BP 模型實(shí)現(xiàn)變電項(xiàng)目投資結(jié)余率的精準(zhǔn)預(yù)測，從而能夠在項(xiàng)目的前期以及執(zhí)行過程中對(duì)資金計(jì)劃進(jìn)行調(diào)整并對(duì)項(xiàng)目的設(shè)計(jì)方案和設(shè)備選型等進(jìn)行優(yōu)化，從而極大地提高電網(wǎng)基建資金的使用效率，嚴(yán)控變電工程各部分和各重點(diǎn)單項(xiàng)工程的投資水平，從而為變電項(xiàng)目的投資結(jié)余管理提供新的思路和方法。

整體來看投資結(jié)余的預(yù)測誤差相對(duì)較大，明顯高于概算和決算的誤差指標(biāo)。但由于投資結(jié)余率是一個(gè)相對(duì)性指標(biāo)，而變電和線路工程的五算數(shù)據(jù)是絕對(duì)指標(biāo)，單純對(duì)預(yù)測誤差進(jìn)行對(duì)比并不能反映PSO-BP 模型的有效性和科學(xué)性。由于投資結(jié)余率指標(biāo)的特殊性，我們計(jì)算PSO-BP模型可能造成的最大預(yù)測偏差，即采用最大預(yù)測結(jié)余率31.91%與最大預(yù)測結(jié)余誤差13.01%的乘積代表。因此，基于現(xiàn)有的變電和電網(wǎng)工程項(xiàng)目信息樣本數(shù)據(jù)，PSO-BP 模型可能帶來的電網(wǎng)基建結(jié)余率的最大預(yù)測誤差為4.15%，該數(shù)據(jù)比13.01%更具有代表性。同時(shí)，4.15%只是基于現(xiàn)有的結(jié)余數(shù)據(jù)計(jì)算的最大可能預(yù)測誤差，實(shí)際上由于31.91%和13.01%分別是變電項(xiàng)目4 和線路工程2 的項(xiàng)目特征，PSO-BP 模型的實(shí)際可能造成的投資結(jié)余率預(yù)測誤差低于4.15%，因此現(xiàn)有的精度水平證明PSO-BP投資結(jié)余預(yù)測模型是有效且合理的。

在圖2中，決算預(yù)測誤差、預(yù)測結(jié)余率和預(yù)測結(jié)余誤差分別被繪制在同一張圖上。根據(jù)預(yù)測結(jié)余誤差的線性擬合曲線，可以發(fā)現(xiàn)PSO-BP模型的預(yù)測結(jié)余誤差大致分布在10%的條形區(qū)域內(nèi)，證明該模型的投資結(jié)余預(yù)測誤差是可控的。同時(shí)，決算預(yù)測誤差大致分布在該擬合曲線的兩側(cè)，且分布范圍比預(yù)測結(jié)余誤差的分布范圍更窄。由于決算過程的項(xiàng)目的大部分信息已經(jīng)被確定，因此投資的預(yù)測結(jié)果更精確，投資控制效果更好。變電項(xiàng)目和線路工程的預(yù)算與結(jié)算的相關(guān)性也為更好地預(yù)測項(xiàng)目的投資結(jié)余率建立了基礎(chǔ)，通過PSO 對(duì)BP 的前置參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，不斷對(duì)項(xiàng)目的特征與投資之間的相關(guān)性進(jìn)行挖掘，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)PSO-BP電網(wǎng)基建項(xiàng)目投資結(jié)余預(yù)測模型的構(gòu)建和迭代優(yōu)化?？梢钥吹剑顿Y結(jié)余預(yù)測誤差較大的點(diǎn)對(duì)應(yīng)更小的概算和預(yù)算，因此較大的結(jié)余預(yù)測誤差并不代表模型的效果較差，相反較大的結(jié)余預(yù)測誤差對(duì)應(yīng)了一個(gè)很小的結(jié)余預(yù)測絕對(duì)偏差值。綜上，PSO-BP能夠有效實(shí)現(xiàn)變電工程和線路工程投資結(jié)余率的精準(zhǔn)預(yù)測。

圖2 PSO-BP模型預(yù)測結(jié)果分布

4 結(jié)論

本文基于對(duì)電網(wǎng)工程的特征，分變電工程和線路工程兩類對(duì)電網(wǎng)工程項(xiàng)目的特征進(jìn)行研究，并基于PSO優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)建立了電網(wǎng)工程特征與投資結(jié)余率之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，通過PSO-BP模型和項(xiàng)目的特征信息輸入，對(duì)項(xiàng)目未來可能達(dá)到的投資結(jié)余率和結(jié)余水平進(jìn)行預(yù)測，取得了理想的預(yù)測精度并證明了PSO 電網(wǎng)基建項(xiàng)目投資結(jié)余預(yù)測模型的有效性和科學(xué)性，為電網(wǎng)工程的投資管理提供了參考，為電網(wǎng)基建項(xiàng)目投資結(jié)余控制和資金優(yōu)化配置建立了可行的模型?；谕陚涞捻?xiàng)目信息庫，通過對(duì)PSO-BP模型的不斷優(yōu)化，基于大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)PSO-BP模型結(jié)構(gòu)的調(diào)整和參數(shù)優(yōu)選，從而能不斷提高PSO-BP模型對(duì)電網(wǎng)基建項(xiàng)目投資結(jié)余預(yù)測的精確度，有效支撐電網(wǎng)的精準(zhǔn)投資建設(shè)。