一种输电项目修理成本测算方法、装置、设备及存储介质与流程

1.本发明涉及成本测算技术领域，尤其涉及一种输电项目修理成本测算方法、装置、设备及存储介质。


背景技术：

2.对于电网公司而言，从经济运行角度来说，公司需要科学的管理，整合资源，有效利用，以低成本创造最大的项目收益，杜绝低效率经营；从安全稳定角度来说，公司需要科学管理，保障生产项目中的设备安全，支撑公司稳步经营。
3.现有的输电生产日常修理标准成本测算主观性强、精准性低，采用的测算方法有简单移动平均法、加权移动平均法和改进加权移动平均法。但以上方法建模较为复杂且计算成本大，容易受到实际工程环境的影响。为了解决这个问题，可以采用人工智能算法来反映输电生产日常修理标准成本与项目间的复杂的非线性关系。然而人工智能算法会受到数据的影响，模型收敛速度和泛化能力有待加强。


技术实现要素：

4.本发明提供了一种输电项目修理成本测算方法、装置、设备及存储介质，用于解决现有的成本测算方法算模型收敛速度和泛化能力影响，主观性强、精确性低的技术问题。
5.本发明提供了一种输电项目修理成本测算方法，包括：
6.采集预设输电项目的历史维修预算数据；
7.对所述历史维修预算数据进行预处理，得到线缆维修长度、线缆年限、维修结算金额以及环境数据；
8.采用所述线缆维修长度、所述线缆年限、所述维修结算金额以及所述环境数据生成特征向量；
9.基于所述特征向量生成训练样本，并基于所述训练样本构建初始测算模型；
10.获取所述初始测算模型的初始参数，并对所述初始参数进行优化，得到优化参数；
11.采用所述优化参数替换所述初始参数，得到优化测算模型；
12.采用所述训练样本训练所述优化测算模型，得到已训练的测算模型；
13.从所述输电项目提取维修预算数据；
14.将所述维修预算数据输入所述已训练的测算模型，得到修理成本。
15.可选地，所述获取所述初始测算模型的初始参数，并对所述初始参数进行优化，得到优化参数的步骤，包括：
16.获取所述初始测算模型的初始参数，并以所述初始参数的平均绝对误差、均方误差以及平均绝对百分比误差的和最小为优化目标建立目标函数；
17.确定所述初始参数的上下限区间，并在所述上下限区间中获取初始种群；
18.对所述初始种群进行交叉运算，得到更新种群；
19.获取当前迭代次数，并判断所述当前迭代次数是否等于预设迭代次数；
20.若是，将所述更新种群对应的参数作为优化参数。
21.可选地，还包括：
22.若当前迭代次数不等于预设迭代次数，则采用所述更新种群作为初始种群，并返回对所述初始种群进行交叉运算，得到更新种群的步骤。
23.可选地，所述对所述初始种群进行交叉运算，得到更新种群的步骤，包括：
24.对所述初始种群进行横向交叉运算，得到横向子种群；
25.采用所述横向子种群更新所述初始种群，得到横向更新种群；
26.对所述横向更新种群进行纵向交叉运算，得到纵向子种群；
27.采用所述纵向子种群更新所述横向更新种群，得到更新种群。
28.本发明还提供了一种输电项目修理成本测算装置，包括：
29.历史维修预算数据采集模块，用于采集预设输电项目的历史维修预算数据；
30.预处理模块，用于对所述历史维修预算数据进行预处理，得到线缆维修长度、线缆年限、维修结算金额以及环境数据；
31.特征向量生成模块，用于采用所述线缆维修长度、所述线缆年限、所述维修结算金额以及所述环境数据生成特征向量；
32.初始测算模型构建模块，用于基于所述特征向量生成训练样本，并基于所述训练样本构建初始测算模型；
33.优化参数获取模块，用于获取所述初始测算模型的初始参数，并对所述初始参数进行优化，得到优化参数；
34.优化测算模型生成模块，用于采用所述优化参数替换所述初始参数，得到优化测算模型；
35.训练模块，用于采用所述训练样本训练所述优化测算模型，得到已训练的测算模型；
36.维修预算数据提取模块，用于从所述输电项目提取维修预算数据；
37.修理成本计算模块，用于将所述维修预算数据输入所述已训练的测算模型，得到修理成本。
38.可选地，所述优化参数获取模块，包括：
39.目标函数建立子模块，用于获取所述初始测算模型的初始参数，并以所述初始参数的平均绝对误差、均方误差以及平均绝对百分比误差的和最小为优化目标建立目标函数；
40.初始种群获取子模块，用于确定所述初始参数的上下限区间，并在所述上下限区间中获取初始种群；
41.交叉运算子模块，用于对所述初始种群进行交叉运算，得到更新种群；
42.判断子模块，用于获取当前迭代次数，并判断所述当前迭代次数是否等于预设迭代次数；
43.优化参数确定子模块，用于若是，将所述更新种群对应的参数作为优化参数。
44.可选地，还包括：
45.迭代子模块，用于若当前迭代次数不等于预设迭代次数，则采用所述更新种群作为初始种群，并返回对所述初始种群进行交叉运算，得到更新种群的步骤。
46.可选地，所述交叉运算子模块，包括：
47.横向交叉运算单元，用于对所述初始种群进行横向交叉运算，得到横向子种群；
48.更新更新种群生成单元，用于采用所述横向子种群更新所述初始种群，得到横向更新种群；
49.纵向交叉运算单元，用于对所述横向更新种群进行纵向交叉运算，得到纵向子种群；
50.更新种群生成单元，用于采用所述纵向子种群更新所述横向更新种群，得到更新种群。
51.本发明还提供了一种电子设备，所述设备包括处理器以及存储器：
52.所述存储器用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器；
53.所述处理器用于根据所述程序代码中的指令执行如上任一项所述的输电项目修理成本测算方法。
54.本发明还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质用于存储程序代码，所述程序代码用于执行如上任一项所述的输电项目修理成本测算方法。
55.从以上技术方案可以看出，本发明具有以下优点：本发明提供了一种输电项目修理成本测算方法，并具体公开了：采集预设输电项目的历史维修预算数据；对历史维修预算数据进行预处理，得到线缆维修长度、线缆年限、维修结算金额以及环境数据；采用线缆维修长度、线缆年限、维修结算金额以及环境数据生成特征向量；基于特征向量生成训练样本，并基于训练样本构建初始测算模型；获取初始测算模型的初始参数，并对初始参数进行优化，得到优化参数；采用优化参数替换初始参数，得到优化测算模型；采用训练样本训练优化测算模型，得到已训练的测算模型；从输电项目提取当前特征向量；将当前特征向量输入已训练的测算模型，得到修理成本。本发明通过对测算模型的优化，提高了模型的收敛速度和泛化能力，从而提高了成本测算的精确性。
附图说明
56.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
57.图1为本发明实施例提供的一种输电项目修理成本测算方法的步骤流程图；
58.图2为本发明实施例提供的一种输电项目修理成本测算装置的结构框图。
具体实施方式
59.本发明实施例提供了一种输电项目修理成本测算方法、装置、设备及存储介质，用于解决现有的成本测算方法算模型收敛速度和泛化能力影响，主观性强、精确性低的技术问题。
60.为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，下面所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而非全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域
普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
61.请参阅图1，图1为本发明实施例提供的一种输电项目修理成本测算方法的步骤流程图。
62.本发明提供的一种输电项目修理成本测算方法，具体可以包括以下步骤：
63.步骤101，采集预设输电项目的历史维修预算数据；
64.步骤102，对历史维修预算数据进行预处理，得到线缆维修长度、线缆年限、维修结算金额以及环境数据；
65.在本发明实施例中，可以采集预设输电项目的历史维修预算数据，并对其进行预处理，以得到输电生产日常修理的线缆维修长度、线缆使用年限、维修结算金额以及不同位置线缆的环境数据。
66.步骤103，采用线缆维修长度、线缆年限、维修结算金额以及环境数据生成特征向量；
67.在获取得到不同时间阶段线缆维修长度、线缆年限、维修结算金额以及不同位置线缆的环境数据后，可以对其进行拼接，以构造特征向量x＝[x1,x2,
…
,xn]。
[0068]
步骤104，基于特征向量生成训练样本，并基于训练样本构建初始测算模型；
[0069]
在生成特征向量后，可以基于特征向量生成训练样本，并建立bp(back propagation，反向传播)神经网络的初始测算模型。
[0070]
bp神经网络是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是应用最广泛的神经网络模型之一。bp神经网络具有任意复杂的模式分类能力和优良的多维函数映射能力，可以解决简单感知器不能解决的异或问题。
[0071]
在本发明实施例中，bp神经网络的初始测算模型可以有1个输入层，2个隐含层和1个输出层，每层神经元的数目可以分别设置为4、4、2、1。
[0072]
步骤105，获取初始测算模型的初始参数，并对初始参数进行优化，得到优化参数；
[0073]
在构建完成初始测算模型之后，可以对初始测算模型的初始参数进行优化。
[0074]
在一个示例中，获取初始测算模型的初始参数，并对初始参数进行优化，得到优化参数的步骤，可以包括以下子步骤：
[0075]
s51，获取初始测算模型的初始参数，并以初始参数的平均绝对误差、均方误差以及平均绝对百分比误差的和最小为优化目标建立目标函数；
[0076]
在本发明实施例中，初始参数可以包括模型的初始权值和阈值，所述初始权值和阈值包括初始采集的线缆维修长度、线缆年限、维修结算金额以及环境数据等的权值和阈值。
[0077]
在本发明实施例中，可以获取初始测算模型的初始参数，并以初始参数的平均绝对误差、均方误差以及平均绝对百分比误差的和最小为优化目标，建立目标函数，具体为：
[0078][0079]
其中，f
obj
为优化目标；n为训练样本数量；y为训练样本对应的实际测量值；y*为根据算法寻优后的模型的测算值；α、β和γ为指标融合系数，三者之和为1。
[0080]
s52，确定初始参数的上下限区间，并在上下限区间中获取初始种群；
[0081]
在建立目标函数后，可以确定初始参数的上下限区间，并在上下限区间中获取初始种群p＝[p(1),p(2),
…
,p(n)]，其中n为种群粒子数量。
[0082]
在具体实现中，可以通过以下公式确定初始参数的上下限区间：
[0083][0084]
其中，l表示初始测算模型的的l层；c
lw
和c
lb
分别表示第l层的权值和阈值的上下限区间；v
lin
和v
lout
分别表示第l层的输入和输出神经元数量；ε为常数；θj指代模型的权值或阈值；d为bp神经网络初始测算模型所需训练的整体参数数量，也是种群粒子的维度大小。
[0085]
初始种群p中的单个个体p(n)可以表示为：
[0086]
p(n)＝{θj}
j＝1,2,...,d
[0087]
s53，对初始种群进行交叉运算，得到更新种群；
[0088]
接着可以对初始种群进行交叉运算，以更新初始种群，得到更新种群。
[0089]
在一个示例中，所采用的交叉算法可以为纵横交叉算法(crisscross optimization algorithm，cso)，cso是一种基于种群的随机搜索算法，有两种不同的交叉方式，能较好地解决一般智能算法存在的局部最优问题。
[0090]
在本发明实施例中，对初始种群进行交叉运算，得到更新种群的步骤，可以包括：
[0091]
s531，对初始种群进行横向交叉运算，得到横向子种群；
[0092]
s532，采用横向子种群更新初始种群，得到横向更新种群；
[0093]
在本发明实施例中，可以根据当前种群做横向交叉运算，得到横向子种群，具体如下：
[0094]
在横向交叉概率q
hc
条件下，对初始种群p中每个粒子的不同维度作两两不重复交叉配对运算，共执行d/2次，具体运算过程如下：
[0095][0096]
其中，r1和r2是0到1之间的随机数；c1和c2是-1到1之间的随机数；s
vc
(i,d)和s
vc
(j,d)是粒子s
vc
(i)和s
vc
(j)的第d维；s
hc
(i,d)和s
hc
(j,d)是s
vc
(i,d)和s
vc
(j,d)在第d维作横向交叉运算的结果。
[0097]
在得到横向子种群后，可以通过横向子种群对初始种群p进行更新，得到横向更新种群，具体可通过以下公式实现：
[0098]
p1(i)＝l
best
←
min(f
obj
(p(i)),f
obj
(s
hc
(i))),i∈[1,n]
[0099]
其中，p1(i)为横向更新种群，l
best
是粒子p(i)和s
hc
(i)根据式目标函数计算出最小目标值对应的粒子种群。
[0100]
s533，对横向更新种群进行纵向交叉运算，得到纵向子种群；
[0101]
s534，采用纵向子种群更新横向更新种群，得到更新种群。
[0102]
在计算得到横向更新种群后，可以对其进行纵向交叉运算，以得到纵向子种群，具体过程如下：
[0103]
在纵向交叉概率q
vc
下，对横向更新种群中每个例子的不同维作两两不重复交叉配对运算，共执行d/2，具体运算过程如下：
[0104]svc
(i,d1)＝r
×
z(i,d1) (1-r)
×
z(i,d2),i∈[1,m],d1,d2∈[1,d]
[0105]
其中，r为0到1之间的正态随机分布数，s
vc
(i,d1)是粒子z(i)第d1维和第d2维纵向交叉得到的结果。
[0106]
接着可以采用纵向子种群更新横向更新种群p1(i)，得到更新种群，更新方式如下：
[0107]
p2(i)＝l
best
←
min(f
obj
(p1(i)),f
obj
(s
vc
(i))),i∈[1,n]
[0108]
其中，p2(i)为更新种群。
[0109]
s54，获取当前迭代次数，并判断当前迭代次数是否等于预设迭代次数；
[0110]
s55，若是，将更新种群对应的参数作为优化参数；
[0111]
s56，若当前迭代次数不等于预设迭代次数，则采用更新种群作为初始种群，并返回对初始种群进行交叉运算，得到更新种群的步骤。
[0112]
在通过纵横交叉运算完成一次种群更新操作后，可以重复种群更新操作，直至当前迭代次数等于预设迭代次数。当迭代更新完成后，可以采用此时的更新种群的参数作为优化参数，以优化初始测算模型。
[0113]
步骤106，采用优化参数替换初始参数，得到优化测算模型；
[0114]
步骤107，采用训练样本训练优化测算模型，得到已训练的测算模型；
[0115]
在完成初始测算模型的优化后，可以通过训练样本对优化测算模型进行训练。具体训练方法本发明不作具体限制。
[0116]
步骤108，从输电项目提取当前特征向量；
[0117]
步骤109，将当前特征向量输入已训练的测算模型，得到修理成本。
[0118]
在完成优化测算模型的训练后，可以通过输入输电项目当前的维修预算数据，来得到修理成本。
[0119]
本发明提供了一种输电项目修理成本测算方法，并具体公开了：采集预设输电项目的历史维修预算数据；对历史维修预算数据进行预处理，得到线缆维修长度、线缆年限、维修结算金额以及环境数据；采用线缆维修长度、线缆年限、维修结算金额以及环境数据生成特征向量；基于特征向量生成训练样本，并基于训练样本构建初始测算模型；获取初始测算模型的初始参数，并对初始参数进行优化，得到优化参数；采用优化参数替换初始参数，得到优化测算模型；采用训练样本训练优化测算模型，得到已训练的测算模型；从输电项目提取当前特征向量；将当前特征向量输入已训练的测算模型，得到修理成本。本发明通过对测算模型的优化，提高了模型的收敛速度和泛化能力，从而提高了成本测算的精确性。
[0120]
请参阅图2，图2为本发明实施例提供的一种输电项目修理成本测算装置的结构框图。
[0121]
本发明实施例提供了一种输电项目修理成本测算装置，包括：
[0122]
历史维修预算数据采集模块201，用于采集预设输电项目的历史维修预算数据；
[0123]
预处理模块202，用于对历史维修预算数据进行预处理，得到线缆维修长度、线缆年限、维修结算金额以及环境数据；
[0124]
特征向量生成模块203，用于采用线缆维修长度、线缆年限、维修结算金额以及环
境数据生成特征向量；
[0125]
初始测算模型构建模块204，用于基于特征向量生成训练样本，并基于训练样本构建初始测算模型；
[0126]
优化参数获取模块205，用于获取初始测算模型的初始参数，并对初始参数进行优化，得到优化参数；
[0127]
优化测算模型生成模块206，用于采用优化参数替换初始参数，得到优化测算模型；
[0128]
训练模块207，用于采用训练样本训练优化测算模型，得到已训练的测算模型；
[0129]
维修预算数据提取模块208，用于从输电项目提取维修预算数据；
[0130]
修理成本计算模块209，用于将维修预算数据输入已训练的测算模型，得到修理成本。
[0131]
在本发明实施例中，优化参数获取模块205，包括：
[0132]
目标函数建立子模块，用于获取初始测算模型的初始参数，并以初始参数的平均绝对误差、均方误差以及平均绝对百分比误差的和最小为优化目标建立目标函数；
[0133]
初始种群获取子模块，用于确定初始参数的上下限区间，并在上下限区间中获取初始种群；
[0134]
交叉运算子模块，用于对初始种群进行交叉运算，得到更新种群；
[0135]
判断子模块，用于获取当前迭代次数，并判断当前迭代次数是否等于预设迭代次数；
[0136]
优化参数确定子模块，用于若是，将更新种群对应的参数作为优化参数。
[0137]
在本发明实施例中，优化参数获取模块205，还包括：
[0138]
迭代子模块，用于若当前迭代次数不等于预设迭代次数，则采用更新种群作为初始种群，并返回对初始种群进行交叉运算，得到更新种群的步骤。
[0139]
在本发明实施例中，交叉运算子模块，包括：
[0140]
横向交叉运算单元，用于对初始种群进行横向交叉运算，得到横向子种群；
[0141]
更新更新种群生成单元，用于采用横向子种群更新初始种群，得到横向更新种群；
[0142]
纵向交叉运算单元，用于对横向更新种群进行纵向交叉运算，得到纵向子种群；
[0143]
更新种群生成单元，用于采用纵向子种群更新横向更新种群，得到更新种群。
[0144]
本发明实施例还提供了一种电子设备，设备包括处理器以及存储器：
[0145]
存储器用于存储程序代码，并将程序代码传输给处理器；
[0146]
处理器用于根据程序代码中的指令执行本发明实施例的输电项目修理成本测算方法。
[0147]
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质用于存储程序代码，程序代码用于执行本发明实施例的输电项目修理成本测算方法。
[0148]
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
[0149]
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
[0150]
本领域内的技术人员应明白，本发明实施例的实施例可提供为方法、装置、或计算
机程序产品。因此，本发明实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0151]
本发明实施例是参照根据本发明实施例的方法、终端设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0152]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0153]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上，使得在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0154]
尽管已描述了本发明实施例的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明实施例范围的所有变更和修改。
[0155]
最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。
[0156]
以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。