CN112766735A - 一种基于云计算和大数据分析的智慧电网工程造价智能评估方法及云造价管理平台 - Google Patents

一种基于云计算和大数据分析的智慧电网工程造价智能评估方法及云造价管理平台 Download PDF

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CN112766735A CN202110082528.8A CN202110082528A CN112766735A CN 112766735 A CN112766735 A CN 112766735A CN 202110082528 A CN202110082528 A CN 202110082528A CN 112766735 A CN112766735 A CN 112766735A
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Abstract

本发明公开提供的一种基于云计算和大数据分析的智慧电网工程造价智能评估方法及云造价管理平台，该基于云计算和大数据分析的智慧电网工程造价智能评估方法包括：将该待实施的电网工程单位电网铺设距离所需要的人工成本进行录入；获取电网工程所在区域历史天气环境；对电网工程所在区域天气环境进行分析；获取电网工程对应的电线参数；获取电网工程对应的单位铺设距离；统计电网工程对应的电杆数量；对该待实施的智慧电网工程对应的电线型号、电线杆型号和配件型号进行选取；对材料型号和材料数量进行数据处理与分析；将处理得出的数据进行后台显示；通过该方法大大的提高了电网工程造价评估的准确性和参考性。

Description

一种基于云计算和大数据分析的智慧电网工程造价智能评估 方法及云造价管理平台
技术领域
本发明属于电网工程造价评估技术领域，涉及到一种基于云计算和大数据分析的智慧电网工程造价智能评估方法及云造价管理平台。
背景技术
随着社会经济的快速发展，社会用电量显著提高，为了满足社会用电需求，国家电网也逐步加大对电网建设的力度和建设范围，在这种背景下，电网工程造价的问题也日益突出，因此，对电网工程造价的评估显得尤为重要。
传统的电网工程造价评估方式主要基于电网工程的材料单价和人工成本单价等进行粗略造价评估，而且传统的电网工程造价评估方式都是基于历史数据进行造价评估，很显然，传统的电网工程造价评估方式存在很多弊端，一方面，由于传统的电网工程造价评估方式是基于历史数据进行评估的，评估的结果存在很大的误差，一方面，在传统的电网工程造价评估方式中没有对待实施电网工程所在区域的天气环境进行详细的分析，忽略了天气对电网工程造价的影响，另一方面，传统的传统的电网工程造价评估方式缺乏大数据基础，无法提高评估的结果的准确性和参考性。
发明内容
鉴于此，为解决上述背景技术中提到的问题，现提出一种基于云计算和大数据分析的智慧电网工程造价智能评估方法及云造价管理平台，实现了对智慧电网工程造价的智能评估；
本发明的目的可过以下技术方案实现：
第一方面，本发明提供了一种基于云计算和大数据分析的智慧电网工程造价智能评估方法，该方法包括以下步骤：
S1、人工录入：将该待实施的智慧电网工程单位电网铺设距离所需要的人工成本进行录入；
S2、历史天气环境获取：所述历史天气环境获取用于获取该待实施的智慧电网工程所在区域对应的历史天气环境，其中历史天气包括历史刮风、历史降雨和历史降雪，获取该待实施的智慧电网工程所在区域的近五年内每年的刮风次数、每次刮风对应的风力等级和该风力等级持续的时长，将该区域五年内每年的刮风按照刮风时间的先后顺序进行编号，依次标记为1,2,...i,...n，进而构建该区域历史风力信息集合Ft w(Ft w1，Ft w2，...，Ft wi,...Ft wn)，t表示历史年限，t＝1,2,3,4,5，Ft wi表示第t年内第i次刮风对应的第w个历史风力信息，w表示历史风力信息，w＝a1,a2,a1和a2分别表示历史风力等级和该风力等级持续的时长，获取该待实施的智慧电网工程所在区域的近五年内每年的降雨次数、每次降雨对应的降雨等级和该降雨等级持续的时长，将该区域五年内每年的降雨按照降雨时间的先后顺序进行编号，依次标记为1，2，...j,...m,进而构建该区域历史降雨信息集合Yt e(Yt e1，Yt e2，...，Yt ej,...Yt em)，Yt ej表示第t年内第j次降雨对应的第e个历史降雨信息，e表示历史降雨信息，e＝b1,b2,b1和b2分别表示历史降雨等级和该降雨等级持续的时长，同时获取该待实施的智慧电网工程所在区域的近五年内每年的降雪次数、每次降雪对应的降雪等级和该降雪等级持续的时长，将该区域五年内每年的降雪按照降雪时间先后顺序进行编号，依次标记为1,2，...v,...k,进而构建该区域历史降雪信息集合Xt r(Xt r1，Xt r2，...，Xt rv,...Xt rk)，Xt rv表示第t年内第v次降雪对应的第r个历史降雪信息，r表示历史降雪信息，r＝c1,c2,c1和c2分别表示历史降雪等级和该降雪等级持续的时长；
S3、历史天气环境分析：历史天气环境分析包括对历史刮风信息、历史降雨信息和历史降雪信息的分析，根据该区域历史刮风信息集合，进而将该区域历史刮风等级与标准降雨等级进行对比，进而获取该区域五年内每次刮风对应的风力等级与标准风力等级的差值，若某一年中某次刮风对应的风力等级大于标准风力等级，则将该风力等级记为强风，统计该区域刮强风的年份、刮强风的次数和刮强风持续的时长，进而从数据库中调取该区域对应的历史风力影响系数，根据该区域历史降雨信息集合，将该区域五年内每次降雨对应的降雨等级与标准降雨等级进行对比，若某一年中某次降雨对应的降雨等级大于标准降雨等级，则将该降雨等级记为强降雨，统计该区域存在强降雨的年份、强降雨的次数和强降雨持续的时长，进而从数据库中调取该区域对应的历史降雨影响系数，同时根据该区域历史降雪信息集合，将该区域五年内每次降雪对应的降雪等级与标准降雪等级进行对比，若某一年中某次降雪对应的降雪等级大于标准降雪等级，则将该降雪等级记为强降雪，统计该区域存在强降雪的年份、强降雪的次数和强降雪持续的时长，进而从数据库中调取该区域对应的历史降雪影响系数，根据该区域历史风力影响系数、历史降雨影响系数和历史降雪影响系数进而统计该区域历史恶劣天气影响系数；
S4、电线参数获取：所述电线参数包括电线长度、电线条数和电线对应的配件数量，根据待实施的智慧电网工程区域对应的区域环境和该区域对应的配电电压，进而获取该区域对应的电线长度、电线条数和每根电线对应的配件数量；
S5、铺设距离获取：获取该待实施的智慧电网工程区域的起始点和终点，进而获取该待实施的智慧电网工程区域起始点与终点之间的距离，将该距离记为D，根据该区域历史恶劣天气影响系数、该区域对应的电线条数和各条电线对应的长度，进而统计该区域电网铺设距离影响系数，根据该区域对应的铺设距离影响系数进而从数据库中调取该区域对应的铺设距离，将该铺设距离作为该区域的单位铺设距离，并将该区域按照单位铺设距离进行等间距的电网铺设，并将该单位电网铺设的距离记为L；
S6、电杆数量统计：根据该待实施的智慧电网工程区域起始点与终点之间的距离和该区域的单位铺设距离，进而进行电线杆数量统计；
S7、材料型号选取：根据待实施的智慧电网工程区域对应的区域环境和该区域对应的配电电压，进而对该待实施的智慧电网工程所需的电线型号、电线杆型号和配件型号进行选取；
S8、数据处理与分析：数据处理与分析包括对电网工程所需的材料型号和材料数量进行处理和分析，根据该待实施的智慧电网工程区域对应的电线条数、配件数量和电杆数量，进而分别从数据库中调取对应的电线条数造价评估影响系数、配件数量造价评估影响系数和电杆数量造价评估影响系数，将电线条数造价评估影响系数、配件数量造价评估影响系数和电杆数量造价评估影响系数分别记为α、β和δ，进而统计该智慧电网工程对应的综合材料数量造价评估影响系数，同时根据选取的该待实施的智慧电网工程区域对应的电线型号、电线杆型号和配件型号，分别从数据库中调取对应的电线型号造价评估影响系数、电线杆型号造价评估影响系数和配件型号造价评估影响系数，将电线型号造价评估影响系数、电线杆型号造价评估影响系数和配件型号造价评估影响系数分别记为α′、β′和δ′，进而统计该智慧电网工程对应的综合材料型号造价评估影响系数，根据该智慧电网工程对应的综合材料数量造价评估影响系数和该智慧电网工程对应的综合材料型号造价评估影响系数统计该智慧电网工程对应的材料成本造价评估影响系数，根据该智慧电网工程对应的材料成本造价评估影响系数，进而从数据库中提取智慧电网工程单位电网铺设距离对应的材料预估造价，根据该待实施的智慧电网工程单位电网铺设距离对应的人工成本和该智慧电网工程单位电网铺设距离对应的材料预估造价，进而统计该智慧电网工程综合预估造价；
S9、数据显示：将统计的该智慧电网工程对应的材料成本造价评估影响系数和该智智慧电网工程综合预估造价进行实时显示。
进一步地，所述刮风等级包括微风、清风和强风，降雨等级包括小雨、中雨和强降雨，降雪等级包括小雪、中雪和强降雪。
进一步地，所述电杆数量计算公式为
Figure BDA0002909589510000051
G表示电杆的数量。
进一步地，所述该区域历史恶劣天气影响系数计算公式为
Figure BDA0002909589510000052
λ表示该区域对应的历史恶劣天气影响系数，Q1表示该区域历史风力影响系数，Q2表示该区域历史降雨影响系数，Q3表示该区域历史降雪影响系数。
进一步地，所述该区域电网铺设距离影响系数计算公式为
Figure BDA0002909589510000053
P表示该区域对应的电网铺设距离影响系数，T表示该区域电线的条数,H表示各条电线对应的长度。
进一步地，所述综合材料数量造价评估影响系数计算公式为
Figure BDA0002909589510000054
φ表示该智慧电网工程对应的综合材料数量造价评估影响系数。
进一步地，所述综合材料型号造价评估影响系数计算公式为
Figure BDA0002909589510000055
φ′表示该智慧电网工程对应的综合材料型号造价评估影响系数。
进一步地，所述材料成本造价评估影响系数计算公式为
Figure BDA0002909589510000056
C表示该智慧电网工程对应的材料成本造价评估影响系数。
进一步地，所述该智慧电网工程综合预估造价计算公式为
Figure BDA0002909589510000061
J表示该智慧电网工程对应的综合预估造价，R表示该待实施的智慧电网工程所在区域单位电网铺设距离所需要的人工成本，B表示该待实施的智慧电网工程所在区域单位铺设距离所需要的材料预估造价。
第二方面，本发明提供了一种一种云造价管理平台，所述云造价管理平台包括处理器、机器可读存储介质和网络接口，所述机器可读存储介质、所述网络接口以及所述处理器之间通过总线系统相连，所述网络接口用于与至少一个智慧电网工程造价智能评估终端通信连接，所述机器可读存储介质用于存储程序、指令或代码，所述处理器用于执行所述机器可读存储介质中的程序、指令或代码，以执行本发明中任意一项的基于云计算和大数据分析的智慧电网工程造价智能评估方法。
本发明的有益效果：
(1)本发明提供的基于云计算和大数据分析的智慧电网工程造价智能评估方法，通过对该电网铺设距离选取、智慧电网工程材料数量统计以及智慧电网工程材料型号的选取，分析该智慧电网工程材料成本造价评估影响系数，进而统计该智慧电网工程的预估造价，同时对该智慧电网工程所在区域的历史天气进行了详细的分析，有效的降低了评估结果的误差，大大的提高了评估结果的准确性和参考性。
(2)本发明提供的基于云计算和大数据分析的智慧电网工程造价智能评估方法，通过对该智慧电网工程所需的材料进行了详细的分析和处理，有效的提升了该电网工程造价评估的效率。
(3)本发明提供的基于云计算和大数据分析的智慧电网工程造价智能评估方法，通过将统计的该智慧电网工程对应的材料成本造价评估影响系数和该智智慧电网工程综合预估造价进行实时显示，将复杂的数据进行简单化的展示，便于预估人员对当前电网工程造价评估信息的获取和对当前电网工程造价评估信息的了解。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明方法实施步骤流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施以上内容仅仅是对本发明的构思所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的构思或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。
请参阅图1所示，第一方面，本发明提供了一种基于云计算和大数据分析的智慧电网工程造价智能评估方法，该方法包括以下步骤：
S1、人工录入：将该待实施的智慧电网工程单位电网铺设距离所需要的人工成本进行录入；
S2、历史天气环境获取：所述历史天气环境获取用于获取该待实施的智慧电网工程所在区域对应的历史天气环境，其中历史天气包括历史刮风、历史降雨和历史降雪，获取该待实施的智慧电网工程所在区域的近五年内每年的刮风次数、每次刮风对应的风力等级和该风力等级持续的时长，将该区域五年内每年的刮风按照刮风时间的先后顺序进行编号，依次标记为1,2,...i,...n，进而构建该区域历史风力信息集合Ft w(Ft w1，Ft w2，...，Ft wi,...Ft wn)，t表示历史年限，t＝1,2,3,4,5，Ft wi表示第t年内第i次刮风对应的第w个历史风力信息，w表示历史风力信息，w＝a1,a2,a1和a2分别表示历史风力等级和该风力等级持续的时长，获取该待实施的智慧电网工程所在区域的近五年内每年的降雨次数、每次降雨对应的降雨等级和该降雨等级持续的时长，将该区域五年内每年的降雨按照降雨时间的先后顺序进行编号，依次标记为1，2，...j,...m,进而构建该区域历史降雨信息集合Yt e(Yt e1，Yt e2，...，Yt ej,...Yt em)，Yt ej表示第t年内第j次降雨对应的第e个历史降雨信息，e表示历史降雨信息，e＝b1,b2,b1和b2分别表示历史降雨等级和该降雨等级持续的时长，同时获取该待实施的智慧电网工程所在区域的近五年内每年的降雪次数、每次降雪对应的降雪等级和该降雪等级持续的时长，将该区域五年内每年的降雪按照降雪时间先后顺序进行编号，依次标记为1,2，...v,...k,进而构建该区域历史降雪信息集合Xt r(Xt r1，Xt r2，...，Xt rv,...Xt rk)，Xt rv表示第t年内第v次降雪对应的第r个历史降雪信息，r表示历史降雪信息，r＝c1,c2,c1和c2分别表示历史降雪等级和该降雪等级持续的时长，其中刮风等级包括微风、清风和强风，降雨等级包括小雨、中雨和强降雨，降雪等级包括小雪、中雪和强降雪；
S3、历史天气环境分析：历史天气环境分析包括对历史刮风信息、历史降雨信息和历史降雪信息的分析，根据该区域历史刮风信息集合，进而将该区域历史刮风等级与标准降雨等级进行对比，进而获取该区域五年内每次刮风对应的风力等级与标准风力等级的差值，若某一年中某次刮风对应的风力等级大于标准风力等级，则将该风力等级记为强风，统计该区域刮强风的年份、刮强风的次数和刮强风持续的时长，进而从数据库中调取该区域对应的历史风力影响系数，根据该区域历史降雨信息集合，将该区域五年内每次降雨对应的降雨等级与标准降雨等级进行对比，若某一年中某次降雨对应的降雨等级大于标准降雨等级，则将该降雨等级记为强降雨，统计该区域存在强降雨的年份、强降雨的次数和强降雨持续的时长，进而从数据库中调取该区域对应的历史降雨影响系数，同时根据该区域历史降雪信息集合，将该区域五年内每次降雪对应的降雪等级与标准降雪等级进行对比，若某一年中某次降雪对应的降雪等级大于标准降雪等级，则将该降雪等级记为强降雪，统计该区域存在强降雪的年份、强降雪的次数和强降雪持续的时长，进而从数据库中调取该区域对应的历史降雪影响系数，根据该区域历史风力影响系数、历史降雨影响系数和历史降雪影响系数进而统计该区域历史恶劣天气影响系数，该区域历史恶劣天气影响系数计算公式为
Figure BDA0002909589510000091
λ表示该区域对应的历史恶劣天气影响系数，Q1表示该区域历史风力影响系数，Q2表示该区域历史降雨影响系数，Q3表示该区域历史降雪影响系数；
本发明实施例，通过对该智慧电网工程所在区域的历史天气环境进行获取和并且对该智慧电网工程所在区域的历史天气环境进行了详细的分析，大大的提高了智慧电网工程造价评估的准确性，同时为该区域电网铺设距离的选取提供了数据参考。
S4、电线参数获取：所述电线参数包括电线长度、电线条数和电线对应的配件数量，根据待实施的智慧电网工程区域对应的区域环境和该区域对应的配电电压，进而获取该区域对应的电线长度、电线条数和每根电线对应的配件数量；
本发明实施例，通过对电线参数的获取，为该区域电网铺设距离的选取提供了数据参考。
S5、铺设距离获取：获取该待实施的智慧电网工程区域的起始点和终点，进而获取该待实施的智慧电网工程区域起始点与终点之间的距离，将该距离记为D，根据该区域历史恶劣天气影响系数、该区域对应的电线条数和各条电线对应的长度，进而统计该区域电网铺设距离影响系数，其中，该区域电网铺设距离影响系数计算公式为
Figure BDA0002909589510000101
P表示该区域对应的电网铺设距离影响系数，T表示该区域电线的条数,H表示各条电线对应的长度，根据该区域对应的铺设距离影响系数进而从数据库中调取该区域对应的铺设距离，将该铺设距离作为该区域的单位铺设距离，并将该区域按照单位铺设距离进行等间距的电网铺设，并将该单位电网铺设的距离记为L；
本发明实施例，通过对铺设距离的选取，为该智慧电网工程所需材料的数量提供了依据。
S6、电杆数量统计：根据该待实施的智慧电网工程区域起始点与终点之间的距离和该区域的单位铺设距离，进而进行电线杆数量统计，其中，电杆数量计算公式为
Figure BDA0002909589510000102
G表示电杆的数量；
S7、材料型号选取：根据待实施的智慧电网工程区域对应的区域环境和该区域对应的配电电压，进而对该待实施的智慧电网工程所需的电线型号、电线杆型号和配件型号进行选取；
S8、数据处理与分析：数据处理与分析包括对电网工程所需的材料型号和材料数量进行处理和分析，根据该待实施的智慧电网工程区域对应的电线条数、配件数量和电杆数量，进而分别从数据库中调取对应的电线条数造价评估影响系数、配件数量造价评估影响系数和电杆数量造价评估影响系数，将电线条数造价评估影响系数、配件数量造价评估影响系数和电杆数量造价评估影响系数分别记为α、β和δ，进而统计该智慧电网工程对应的综合材料数量造价评估影响系数，其中，综合材料数量造价评估影响系数计算公式为
Figure BDA0002909589510000111
φ表示该智慧电网工程对应的综合材料数量造价评估影响系数，同时根据选取的该待实施的智慧电网工程区域对应的电线型号、电线杆型号和配件型号，分别从数据库中调取对应的电线型号造价评估影响系数、电线杆型号造价评估影响系数和配件型号造价评估影响系数，将电线型号造价评估影响系数、电线杆型号造价评估影响系数和配件型号造价评估影响系数分别记为α′、β′和δ′，进而统计该智慧电网工程对应的综合材料型号造价评估影响系数，其中，综合材料型号造价评估影响系数计算公式为
Figure BDA0002909589510000112
φ′表示该智慧电网工程对应的综合材料型号造价评估影响系数，根据该智慧电网工程对应的综合材料数量造价评估影响系数和该智慧电网工程对应的综合材料型号造价评估影响系数统计该智慧电网工程对应的材料成本造价评估影响系数，其中，材料成本造价评估影响系数计算公式为
Figure BDA0002909589510000113
C表示该智慧电网工程对应的材料成本造价评估影响系数，根据该智慧电网工程对应的材料成本造价评估影响系数，进而从数据库中提取智慧电网工程单位电网铺设距离对应的材料预估造价，根据该待实施的智慧电网工程单位电网铺设距离对应的人工成本和该智慧电网工程单位电网铺设距离对应的材料预估造价，进而统计该智慧电网工程综合预估造价，该智慧电网工程综合预估造价计算公式为
Figure BDA0002909589510000114
J表示该智慧电网工程对应的综合预估造价，R表示该待实施的智慧电网工程所在区域单位电网铺设距离所需要的人工成本，B表示该待实施的智慧电网工程所在区域单位铺设距离所需要的材料预估造价；
本发明实施例，通过对电网工程所需的材料型号和材料数量进行处理和分析，统计了该智慧电网工程对应的材料成本造价评估影响系数和该智智慧电网工程综合预估造价，有效的降低了评估结果的误差，大大的提高了评估结果的准确性和参考性。
S9、数据显示：将统计的该智慧电网工程对应的材料成本造价评估影响系数和该智智慧电网工程综合预估造价进行实时显示。
本发明实施例，通过将统计的该智慧电网工程对应的材料成本造价评估影响系数和该智智慧电网工程综合预估造价进行实时显示，将复杂的数据进行简单化的展示，便于预估人员对当前电网工程造价评估信息的获取和对当前电网工程造价评估信息的了解。
第二方面，本发明提供了一种一种云造价管理平台，所述云造价管理平台包括处理器、机器可读存储介质和网络接口，所述机器可读存储介质、所述网络接口以及所述处理器之间通过总线系统相连，所述网络接口用于与至少一个智慧电网工程造价智能评估终端通信连接，所述机器可读存储介质用于存储程序、指令或代码，所述处理器用于执行所述机器可读存储介质中的程序、指令或代码，以执行本发明中任意一项的基于云计算和大数据分析的智慧电网工程造价智能评估方法。
以上内容仅仅是对本发明的构思所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的构思或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于云计算和大数据分析的智慧电网工程造价智能评估方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
S1、人工录入：将该待实施的智慧电网工程单位电网铺设距离所需要的人工成本进行录入；
S2、历史天气环境获取：所述历史天气环境获取用于获取该待实施的智慧电网工程所在区域对应的历史天气环境，其中历史天气包括历史刮风、历史降雨和历史降雪，获取该待实施的智慧电网工程所在区域的近五年内每年的刮风次数、每次刮风对应的风力等级和该风力等级持续的时长，将该区域五年内每年的刮风按照刮风时间的先后顺序进行编号，依次标记为1,2,...i,...n，进而构建该区域历史风力信息集合Ft w(Ft w1，Ft w2，...，Ft wi,...Ft wn)，t表示历史年限，t＝1,2,3,4,5，Ft wi表示第t年内第i次刮风对应的第w个历史风力信息，w表示历史风力信息，w＝a1,a2,a1和a2分别表示历史风力等级和该风力等级持续的时长，获取该待实施的智慧电网工程所在区域的近五年内每年的降雨次数、每次降雨对应的降雨等级和该降雨等级持续的时长，将该区域五年内每年的降雨按照降雨时间的先后顺序进行编号，依次标记为1，2，...j,...m,进而构建该区域历史降雨信息集合Yt e(Yt e1，Yt e2，...，Yt ej,...Yt em)，Yt ej表示第t年内第j次降雨对应的第e个历史降雨信息，e表示历史降雨信息，e＝b1,b2,b1和b2分别表示历史降雨等级和该降雨等级持续的时长，同时获取该待实施的智慧电网工程所在区域的近五年内每年的降雪次数、每次降雪对应的降雪等级和该降雪等级持续的时长，将该区域五年内每年的降雪按照降雪时间先后顺序进行编号，依次标记为1,2，...v,...k,进而构建该区域历史降雪信息集合Xt r(Xt r1，Xt r2，...，Xt rv,...Xt rk)，Xt rv表示第t年内第v次降雪对应的第r个历史降雪信息，r表示历史降雪信息，r＝c1,c2,c1和c2分别表示历史降雪等级和该降雪等级持续的时长；
S3、历史天气环境分析：历史天气环境分析包括对历史刮风信息、历史降雨信息和历史降雪信息的分析，根据该区域历史刮风信息集合，进而将该区域历史刮风等级与标准降雨等级进行对比，进而获取该区域五年内每次刮风对应的风力等级与标准风力等级的差值，若某一年中某次刮风对应的风力等级大于标准风力等级，则将该风力等级记为强风，统计该区域刮强风的年份、刮强风的次数和刮强风持续的时长，进而从数据库中调取该区域对应的历史风力影响系数，根据该区域历史降雨信息集合，将该区域五年内每次降雨对应的降雨等级与标准降雨等级进行对比，若某一年中某次降雨对应的降雨等级大于标准降雨等级，则将该降雨等级记为强降雨，统计该区域存在强降雨的年份、强降雨的次数和强降雨持续的时长，进而从数据库中调取该区域对应的历史降雨影响系数，同时根据该区域历史降雪信息集合，将该区域五年内每次降雪对应的降雪等级与标准降雪等级进行对比，若某一年中某次降雪对应的降雪等级大于标准降雪等级，则将该降雪等级记为强降雪，统计该区域存在强降雪的年份、强降雪的次数和强降雪持续的时长，进而从数据库中调取该区域对应的历史降雪影响系数，根据该区域历史风力影响系数、历史降雨影响系数和历史降雪影响系数进而统计该区域历史恶劣天气影响系数；
S4、电线参数获取：所述电线参数包括电线长度、电线条数和电线对应的配件数量，根据待实施的智慧电网工程区域对应的区域环境和该区域对应的配电电压，进而获取该区域对应的电线长度、电线条数和每根电线对应的配件数量；
S5、铺设距离获取：获取该待实施的智慧电网工程区域的起始点和终点，进而获取该待实施的智慧电网工程区域起始点与终点之间的距离，将该距离记为D，根据该区域历史恶劣天气影响系数、该区域对应的电线条数和各条电线对应的长度，进而统计该区域电网铺设距离影响系数，根据该区域对应的铺设距离影响系数进而从数据库中调取该区域对应的铺设距离，将该铺设距离作为该区域的单位铺设距离，并将该区域按照单位铺设距离进行等间距的电网铺设，并将该单位电网铺设的距离记为L；
S6、电杆数量统计：根据该待实施的智慧电网工程区域起始点与终点之间的距离和该区域的单位铺设距离，进而进行电线杆数量统计；
S7、材料型号选取：根据待实施的智慧电网工程区域对应的区域环境和该区域对应的配电电压，进而对该待实施的智慧电网工程所需的电线型号、电线杆型号和配件型号进行选取；
S8、数据处理与分析：数据处理与分析包括对电网工程所需的材料型号和材料数量进行处理和分析，根据该待实施的智慧电网工程区域对应的电线条数、配件数量和电杆数量，进而分别从数据库中调取对应的电线条数造价评估影响系数、配件数量造价评估影响系数和电杆数量造价评估影响系数，将电线条数造价评估影响系数、配件数量造价评估影响系数和电杆数量造价评估影响系数分别记为α、β和δ，进而统计该智慧电网工程对应的综合材料数量造价评估影响系数，同时根据选取的该待实施的智慧电网工程区域对应的电线型号、电线杆型号和配件型号，分别从数据库中调取对应的电线型号造价评估影响系数、电线杆型号造价评估影响系数和配件型号造价评估影响系数，将电线型号造价评估影响系数、电线杆型号造价评估影响系数和配件型号造价评估影响系数分别记为α′、β′和δ′，进而统计该智慧电网工程对应的综合材料型号造价评估影响系数，根据该智慧电网工程对应的综合材料数量造价评估影响系数和该智慧电网工程对应的综合材料型号造价评估影响系数统计该智慧电网工程对应的材料成本造价评估影响系数，根据该智慧电网工程对应的材料成本造价评估影响系数，进而从数据库中提取智慧电网工程单位电网铺设距离对应的材料预估造价，根据该待实施的智慧电网工程单位电网铺设距离对应的人工成本和该智慧电网工程单位电网铺设距离对应的材料预估造价，进而统计该智慧电网工程综合预估造价；
S9、数据显示：将统计的该智慧电网工程对应的材料成本造价评估影响系数和该智智慧电网工程综合预估造价进行实时显示。
2.根据根据权利要求1所述的一种基于云计算和大数据分析的智慧电网工程造价智能评估方法，其特征在于：所述刮风等级包括微风、清风和强风，降雨等级包括小雨、中雨和强降雨，降雪等级包括小雪、中雪和强降雪。
3.根据根据权利要求1所述的一种基于云计算和大数据分析的智慧电网工程造价智能评估方法，其特征在于：所述电杆数量计算公式为
Figure FDA0002909589500000041
G表示电杆的数量。
4.根据根据权利要求1所述的一种基于云计算和大数据分析的智慧电网工程造价智能评估方法，其特征在于：所述该区域历史恶劣天气影响系数计算公式为
Figure FDA0002909589500000042
λ表示该区域对应的历史恶劣天气影响系数，Q1表示该区域历史风力影响系数，Q2表示该区域历史降雨影响系数，Q3表示该区域历史降雪影响系数。
5.根据根据权利要求1所述的一种基于云计算和大数据分析的智慧电网工程造价智能评估方法，其特征在于：所述该区域电网铺设距离影响系数计算公式为
Figure FDA0002909589500000043
P表示该区域对应的电网铺设距离影响系数，T表示该区域电线的条数,H表示各条电线对应的长度。
6.根据根据权利要求1所述的一种基于云计算和大数据分析的智慧电网工程造价智能评估方法，其特征在于：所述综合材料数量造价评估影响系数计算公式为
Figure FDA0002909589500000051
φ表示该智慧电网工程对应的综合材料数量造价评估影响系数。
7.根据根据权利要求1所述的一种基于云计算和大数据分析的智慧电网工程造价智能评估方法，其特征在于：所述综合材料型号造价评估影响系数计算公式为
Figure FDA0002909589500000052
φ′表示该智慧电网工程对应的综合材料型号造价评估影响系数。
8.根据根据权利要求1所述的一种基于云计算和大数据分析的智慧电网工程造价智能评估方法，其特征在于：所述材料成本造价评估影响系数计算公式为
Figure FDA0002909589500000053
C表示该智慧电网工程对应的材料成本造价评估影响系数。
9.根据根据权利要求1所述的一种基于云计算和大数据分析的智慧电网工程造价智能评估方法，其特征在于：所述该智慧电网工程综合预估造价计算公式为
Figure FDA0002909589500000054
J表示该智慧电网工程对应的综合预估造价，R表示该待实施的智慧电网工程所在区域单位电网铺设距离所需要的人工成本，B表示该待实施的智慧电网工程所在区域单位铺设距离所需要的材料预估造价。
10.一种云造价管理平台，其特征在于：所述云造价管理平台包括处理器、机器可读存储介质和网络接口，所述机器可读存储介质、所述网络接口以及所述处理器之间通过总线系统相连，所述网络接口用于与至少一个智慧电网工程造价智能评估终端通信连接，所述机器可读存储介质用于存储程序、指令或代码，所述处理器用于执行所述机器可读存储介质中的程序、指令或代码，以执行权利要求1-9中任意一项的基于云计算和大数据分析的智慧电网工程造价智能评估方法。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN113298567A (zh) * 2021-05-31 2021-08-24 重庆创新工程咨询有限公司 基于大数据的工程造价智能评估系统及方法
CN113327067A (zh) * 2021-07-01 2021-08-31 武汉源铭盛网络科技有限公司 一种基于人工智能的工业智能制造产品品质全流程分析控制方法及控制云平台

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CN113298567A (zh) * 2021-05-31 2021-08-24 重庆创新工程咨询有限公司 基于大数据的工程造价智能评估系统及方法
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