一种电力工程EPC的总承包项目成本控制方法与流程

本发明涉及电力工程项目管理领域，尤其涉及一种电力工程epc的总承包项目成本控制方法。

背景技术：

1、一种电力工程epc的总承包项目成本控制方法的现有技术，主要依托于集成化的信息平台与数据分析模型来实现。该类技术通常构建一个中心化的数据管理系统，通过连接设计、采购、施工等环节的软件接口或部署物联网传感器，实时采集项目的进度百分比、资源消耗量、成本发生额等关键数据。系统将采集到的数据存储于关系型数据库或数据湖中，并利用预设的分析模型进行处理。这些模型包括基于历史数据基准对比的预警模型、模拟项目进程趋势的曲线外推模型、或是刻画各阶段成本相互影响的系统动力学模型。其核心目的在于通过数据的集中管理与模型化分析，实现对成本超支和进度偏差的实时监测、异常报警与事后归因，从而辅助管理人员进行决策。

2、上述现有技术存在的核心问题在于，其依赖的预定义审计与分析模型是静态且固化的，无法有效识别与适应项目实施中涌现的未知偏差模式，亦难以从实时数据流中动态发现未被预设的隐性因果链条。当项目遭遇历史数据中未曾记录的新问题或采用创新技术时，系统的预测、预警与因果分析能力将显著退化甚至失效。

3、公开号cn117893075 a公开了基于大数据管理的电力工程云平台智慧审计系统。其通过建立项目分析进度模型，量化评估已完成阶段的综合状态，并依据历史进度曲线的导数趋势构建后续曲线趋向模拟模型，以此预测未来进度并完成审计。但该方法高度依赖于历史曲线形态，并未解决当项目出现前所未见的偏差模式时，模型无法自主识别、学习与适应，从而导致预测失准的根本问题。

4、公开号cn110119879 a公开了一种基于系统动力学的电力工程全寿命成本研究方法。其通过构建包含前期准备、施工建造、运营维护及废弃处置四个阶段的系统动力学模型，刻画各阶段成本间的动态反馈关系，从而计算更准确的全寿命周期成本。但该模型中变量间的相互作用关系与影响系数均为预先设定，并未解决如何从项目实时运行的多源数据中，动态发现并修正那些未被专家预先定义的、深层次的隐性因果关联问题。

技术实现思路

1、本发明要解决的技术问题是：现有技术中依赖滞后的报表数据与固定经验规则进行被动式、静态化的成本管控，导致对未知风险不敏感、预测决策偏差累积，难以应对电力工程epc项目的动态复杂性问题，为此我们提出一种电力工程epc的总承包项目成本控制方法。

2、为了实现上述目的，本技术采用了如下技术方案：一种电力工程epc的总承包项目成本控制方法，包括以下步骤：

3、s1，通过部署于设计平台、供应链系统及施工现场的传感网络与数据接口，实时采集项目的多维运行数据，所述多维运行数据包括设计变更指令、物料消耗日志、设备工况时序与人工效能指标。

4、s2，将采集的多维运行数据同步至基于建筑信息模型的数字孪生体，并输入至生成式对抗网络模块进行主动侦察，通过生成器构造潜在异常模式特征，通过判别器将其与历史模式库比对并计算异常置信度，从而辨识出未知偏差模式的初始候选集。

5、s3，将所述未知偏差模式的初始候选集注入数字孪生体，驱动孪生体在虚拟空间中以超实时仿真的方式进行多场景推演与验证，评估各候选集对成本与进度的潜在影响路径与风险等级。

6、s4，基于推演验证结果，采用因果发现算法对关联数据流进行分析，挖掘并结构化新的局部因果关联规则，并将其更新至动态知识图谱。

7、s5，利用经验证的未知偏差模式特征及其对应的新因果关联规则，通过在线学习算法对项目分析进度模型与成本预测模型的参数及结构进行增量式调整，实现核心算法的自适应进化。

8、s6，针对所述已验证的高风险未知偏差模式，基于其对应的新因果关联规则及进化后的项目分析与成本预测模型，生成并仿真验证针对性成本控制策略，经优化后输出执行。

9、优选的，所述步骤s1，包括以下步骤：

10、s11，在工程设计软件平台、物资供应链管理平台及项目施工现场，部署数据采集传感节点与标准化应用程序接口。

11、s12，通过所述传感节点与应用程序接口，周期性捕获设计变更指令文档、物料出入库消耗日志、设备运行工况时序信号及人员定位与工效统计指标。

12、s13，对捕获的多维运行数据进行清洗、对齐时间戳与格式化处理，并实时传输至中央数据存储池。

13、优选的，所述步骤s2，包括以下步骤：

14、s21，初始化生成式对抗网络模块，并加载存储在关系型数据库中的已知历史模式特征向量库。

15、s22，生成器网络基于当前项目运行状态分布，随机构造一批潜在异常模式的特征向量。

16、s23，判别器网络将生成器构造的特征向量与已知历史模式特征向量库进行比对，计算其异常置信度。

17、s24，筛选出异常置信度高于预设阈值的特征向量，将其归类为未知偏差模式的初始候选集。

18、进一步的，所述步骤s2中实现对未知偏差模式辨识对抗性训练，具体执行以下操作：

19、通过判别器网络，将生成器网络基于当前项目多维运行状态分布动态构造的潜在异常模式特征向量，与存储在关系型数据库中的已知历史模式特征向量库进行实时深度比对，该判别器网络采用基于距离度量与模式拓扑结构相似性分析的双重评估机制，计算每个潜在异常模式相对于已知模式集的异常置信度，并同步生成该置信度的不确定性量化指标。

20、根据预设的动态置信度阈值与不确定性容忍区间，对全部潜在异常模式进行联合筛选，将同时满足异常置信度高于动态阈值且不确定性量化指标低于容忍区间的特征向量，自动归类为高可信度未知偏差模式的初始候选集。

21、将筛选过程中产生的比对结果、置信度计算过程及不确定性评估数据，实时反馈至生成器网络的训练循环中，形成一种针对本项目特定风险分布的自适应对抗性训练闭环，使生成器能够动态调整其模式构造策略，从而持续提升对潜在新型、复杂偏差模式的仿真与侦察能力。

22、优选的，所述步骤s3，包括以下步骤：

23、s31，将未知偏差模式的初始候选集，映射并加载至建筑信息模型数字孪生体的对应实体属性与逻辑关系中。

24、s32，驱动数字孪生体基于其内置的物理与业务规则，在虚拟空间中以超实时速度进行多轮次、多分支的场景演化仿真。

25、s33，分析仿真输出日志，量化评估各候选集对关键路径工期、资源负荷曲线及分项成本预算的潜在影响路径与偏离程度。

26、s34，依据偏离程度与发生概率的综合计算，为每个验证后的未知偏差模式标注风险等级标签。

27、优选的，所述步骤s4，包括以下步骤：

28、s41，提取与高风险等级未知偏差模式强关联的设计、采购、施工多源异构数据流片段。

29、s42，采用基于条件独立性检验的因果发现算法，对所述多源异构数据流片段进行因果结构学习，识别变量间的因果依赖方向与强度。

30、s43，将识别出的因果依赖关系，转化为包含条件、事件以及结果的结构化因果关联规则。

31、s44，将所述结构化因果关联规则，作为新的节点与边，增量式更新至图形数据库存储的动态知识图谱中。

32、进一步的，所述步骤s42中的因果结构学习与依赖关系识别，具体执行以下操作：

33、提取与高风险等级未知偏差模式强关联的、跨设计、采购与施工领域的多源异构数据流片段，并对所述数据流片段进行时间窗口对齐与缺失值插补的预处理，采用基于约束的因果发现算法，以条件独立性检验为核心，对预处理后的数据流片段中所有变量对在给定分离集下的独立关系进行大规模统计检验，逐步构建一个刻画变量间因果依赖关系的无环有向图模型，采用扩展贝叶斯信息准则评分函数对构建过程中的图结构进行评分与剪枝，所述评分函数的参数包括变量总数、正则化系数、参数维度和图结构复杂度，其中正则化系数由超参数和变量缺失值比例计算得到，从最终确定的无环有向图模型中，解析并输出具有明确方向的因果依赖边，并基于条件转移熵与回归残差的影响强度系数计算公式，计算每条边对应的统计影响强度系数，该公式整合了转移熵、随机化基准与以及偏回归系数及其标准误差，其中，图结构评分与剪枝公式为：

34、，

35、其中，为数据集为，样本量为下因果图模型的评分函数，为变量总数，为第个变量，如设计变更频次、材料单价等，为变量在图中的父节点集合，为描述概率分布的参数向量，为参数的维度，由变量类型和父节点数决定，为第个变量的正则化系数，，其中是超参数，是变量的缺失值比例，为图结构复杂度，，其中为边数，为环状惩罚系数，为图中所有有向环的数量与平均环长的乘积，为图结构复杂度惩罚权重。

36、进一步的，所述采用扩展贝叶斯信息准则评分函数对构建过程中的图结构进行评分与剪枝，具体执行以下操作：

37、对于在条件独立性检验过程中生成的每一个候选有向无环图，计算其评分值：针对图中的每一个变量节点，计算其在该图结构下的条件概率对数似然度，该似然度基于变量节点与其在图中的所有父节点以及对应的分布参数确定，基于所述变量节点在数据流片段中的实际缺失值比例与设定的超参数，计算其正则化系数，累加所有变量节点的对数似然度与对应的正则化惩罚项，并进一步减去由图中边的数量、环状惩罚系数及环路结构评分共同决定的图复杂度惩罚项。

38、完成所有候选图的评分后，执行剪枝操作：依据评分值对所有候选图进行排序，保留评分值处于前序预设百分位范围内的候选图，并将其余候选图移除，将保留的候选图集合作为下一轮条件独立性检验与图结构优化的基础，进行迭代优化，直至图结构收敛。

39、进一步的，所述步骤s44中的结构化因果关联规则生成与知识图谱更新，具体执行以下操作：

40、将因果发现算法输出的因果依赖边与影响强度系数，转化为包含条件、事件、结果的结构化因果关联规则，将每条规则中的实体映射为图形数据库中的节点，将因果依赖关系映射为有向边，并为边附加影响强度与置信度属性，采用增量式图更新算法，将新生成的节点与有向边合并至动态知识图谱中，同时执行图结构一致性校验与冗余消除。

41、优选的，所述步骤s5，包括以下步骤：

42、s51，将附有风险等级标签的未知偏差模式特征向量及其对应的结构化因果关联规则，共同作为模型增量训练输入集。

43、s52，采用在线学习算法，基于所述增量训练输入集，调整项目分析进度模型中的积分权重参数与常态调整函数系数。

44、s53，依据新的因果关联规则，对成本预测模型中的系统动力学反馈回路结构进行选择性强化或增补。

45、s54，完成调整后，使用最新时段的项目运行数据对进化后的模型进行验证，并根据验证结果迭代优化。

46、进一步的，所述步骤s52中的模型参数增量式在线调整，具体执行以下操作：

47、将来自动态知识图谱的结构化因果关联规则及已验证的未知偏差模式特征向量，共同构建为增量训练输入集，并为每个输入样本分配基于时间衰减或置信度的自适应权重，采用随机梯度下降的在线学习算法，以最小化加权新输入集上的预测误差为目标，实时计算项目分析进度模型中积分权重参数与常态调整函数系数的梯度，依据该梯度与动态学习率调整公式计算的参数特定学习率，以此对模型参数进行微幅迭代更新，所述动态学习率调整公式的参数包括初始学习率、历史梯度、梯度方差以及迭代周期，将更新后的参数即时载入模型运行环境，并基于过拟合监测指标公式在独立验证集上监控模型性能，所述过拟合监测指标公式的计算涉及验证集与训练集损失值变化比以及海森矩阵迹比，当指标超过预设阈值时，触发过拟合防止机制，其中，动态学习率调整公式为：

48、，

49、其中，为第次迭代时参数的学习率，为当前迭代周期数，为初始学习率，为第次迭代时参数的梯度，为防止除零的小常数，为从第1次到第次迭代的梯度方差，为梯度方差缩放因子。

50、进一步的，所述触发过拟合防止机制，具体执行以下操作：

51、在每次模型参数迭代更新后，基于独立验证集与当前训练集，实时计算过拟合监测指标公式定义的过拟合指数，当其连续超过预设阈值达到指定次数时，判定模型进入过拟合风险状态并立即触发干预机制，所述干预机制暂停当前参数的迭代更新，并将动态学习率调整公式中的初始学习率与梯度方差缩放因子下调一个衰减系数，将当前模型参数回滚至此前记录的性能稳定的参数版本，在增量训练输入集中引入额外的随机噪声数据批次，并基于调整后的学习率与回滚后的参数重新启动迭代更新过程。

52、进一步的，所述步骤s53中的系统动力学模型结构动态优化，具体执行以下操作：

53、解析结构化因果关联规则，识别其中所隐含的、在现有系统动力学模型的反馈回路中未被建模或弱化的因果路径，根据规则中的影响强度，对现有反馈回路的影响函数进行选择性强化，或设计并增补全新的反馈回路模块，以其对应的数学表达式形式，将其集成到成本预测模型的系统动力学结构之中，完成模型认知框架的进化。

54、优选的，所述步骤s6，具体包括：

55、s61，当系统通过步骤s4与s5，完成对某一高风险未知偏差模式的因果分析与模型进化后，随即提取与该模式绑定的新因果关联规则，以及进化后模型中的相关敏感参数。

56、s62，基于所提取的规则与参数，生成旨在直接缓解或消除该高风险模式影响的候选控制策略集。

57、s63，将候选控制策略集注入数字孪生体，模拟策略执行后的项目状态，评估策略的有效性及潜在副作用。

58、s64，依据仿真评估结果，输出最优策略执行指令至项目执行系统，或推送策略建议至管理终端。

59、本发明的技术效果和优点：

60、本发明中，通过集成传感网络实时采集多维运行数据并构建建筑信息模型数字孪生体进行同步映射与超实时仿真，实现了对项目全要素状态的动态可视化监控与多场景风险推演，解决了传统成本控制依赖滞后报表、难以实时感知现场变化并进行量化预测的问题。

61、本发明中，通过生成式对抗网络模块主动侦察未知偏差模式，并结合因果发现算法挖掘结构化关联规则以持续更新动态知识图谱，实现了对新型复杂风险的前瞻性辨识与系统性因果认知积累，解决了传统方法依赖固定规则和历史经验、对未知风险不敏感且经验难以沉淀复用的问题。

62、本发明中，通过在线学习算法融合已验证风险特征与因果规则，对进度和成本预测模型进行参数与结构的增量式自适应调整，实现了核心模型伴随项目进程的自主进化与持续优化，解决了静态预测模型因项目独特性和环境动态性导致的偏差累积与时效性不足的问题。

63、本发明中，通过构建数据采集-异常侦察-因果分析-知识更新-模型进化的闭环智能系统，实现了从被动响应、静态管控到主动预防、动态优化的成本控制模式根本转变，解决了传统人工管理闭环周期长、反馈慢、难以应对复杂工程系统不确定性的核心难题。