本發明涉及電力工程技術經濟評審，尤其涉及一種基于深度學習的電力工程技經評審方法。
背景技術：
1、隨著電力工程項目的快速發展，電力工程的技經評審工作愈加重要。技經評審涉及工程量校驗、預算編制、費用分析和項目進度控制等多個環節，其目的是確保工程項目的經濟合理性和資源利用的有效性。然而，現有技經評審方法主要依賴人工分析和傳統數據處理工具，這種方式在面對復雜的數據結構和大規模工程項目時顯得效率低下且準確性不足，難以適應現代電力工程的需求。
2、傳統的電力工程技經評審方法通常采用規則庫和經驗公式進行數據校驗和分析。這些方法在數據量較少、工程結構簡單的情況下能夠起到一定效果，但在處理復雜的工程量、材料清單及動態市場信息時，現有方法暴露出明顯不足：
3、第一是數據處理復雜度高，難以快速分析大規模數據；傳統技經評審方法在數據量小的情況下能發揮作用，但在面對電力工程中的大規模數據時，其效率不足。工程項目的數據包括工程量、設備清單和費用信息等多種類型，且數量龐大，數據結構復雜。現有方法依賴人工進行數據抓取和處理，難以適應快速評審的需求，導致數據校驗過程耗時長且易出錯。
4、第二是缺乏智能化的費用校驗和比對機制；技經評審中需要對工程項目中的各類費用(如建筑工程費、安裝工程費和材料費用)進行精確校驗。但現有方法通常依賴人工經驗和固定規則對比，缺少動態市場價格的實時更新機制，難以準確反映當前市場波動，影響成本控制的準確性。費用校驗流程的低效和不確定性容易導致預算偏差。
5、第三是決策支持不足，缺乏預警和風險提示功能；在技經評審中，現有方法難以進行智能分析和自動預警，缺乏歷史數據和實時數據的整合分析機制。傳統方法無法提供智能化的風險提示和評審意見，決策者對預算和資源分配的判斷依賴人工分析，增加了管理風險。現有技經評審方法在風險控制和決策支持方面的不足，使得項目管理的有效性受到限制。
6、因此，如何提供一種基于深度學習的電力工程技經評審方法是本領域技術人員亟需解決的問題。
技術實現思路
1、本發明的一個目的在于提出一種基于深度學習的電力工程技經評審方法。該發明充分利用深度學習和數據挖掘技術，詳細描述了從數據抓取、費用校驗到智能化評審的全過程，具備數據處理效率高、費用校驗精確、風險預警及時的優點。
2、根據本發明實施例的一種基于深度學習的電力工程技經評審方法，包括如下步驟：
3、s1、從電力工程技經文件中自動抓取項目數據，包括工程量、設備清單和材料費用數據，并對抓取的數據進行初步檢測；
4、s2、基于深度學習模型，分析和處理抓取的數據，通過自然語言處理算法對文本信息進行解析，識別數據項并進行分類歸檔；
5、s3、建立計費標桿規則庫，采用預設規則和行業標準對技經文件中的費用數據進行自動校驗，包括建筑工程費、安裝工程費及工程檢測費，并輸出規范性檢測結果；
6、s4、應用自適應物料語義精析匹配算法，對技經文件中的設備和材料數據進行審查，并與市場信息價進行自動匹配，輸出校驗報告；
7、s5、構建工程量與典型造價及控制線指標的映射關系，通過調用數據庫中的歷史項目數據進行典型造價對比分析，生成差異報告，標識偏差并提供審核建議；
8、s6、建立企業級數據中心，整合技經數據，支持多維度的統計分析與造價管理指標的提煉，動態調整數據模型，生成實時的造價分析報告；
9、s7、結合歷史數據和實時監測數據，通過深度學習算法進行數據分析與預警，生成智能化評審意見，并輸出包含預測和風險提示的技經評審報告。
10、可選的，所述s2具體包括：
11、s21、對抓取的項目數據進行預處理，基于深度學習模型，將不同數據項映射到多維特征空間，形成初始數據向量集d＝{d1,d2,...,dn}，其中di表示數據項的特征向量，包含工程量、設備清單、材料費用；
12、s22、應用自然語言處理算法對技經文件中的文本數據進行解析，使用詞嵌入模型將文本信息映射到語義向量空間t＝{t1,t2,...,tm}，其中tj表示每條文本信息的語義向量；
13、s23、基于語義相似度算法，計算文本數據向量tj與預處理后的初始數據向量di之間的相似度s(di,tj)，通過設定相似度閾值篩選出高相關性數據項；
14、s24、將篩選出的數據項按照預設分類標準進行分類歸檔，構建分層數據結構，形成數據分類集合c＝{c1,c2...,,ck}，其中ck表示按工程類別、材料類別歸檔的數據子集。
15、可選的，所述s23具體包括：
16、s231、基于預處理后的初始數據向量集d＝{d1,d2,...,dn}和文本語義向量集t＝{t1,t2,...,tm}，計算每一文本向量tj與每一數據向量di的語義相似度s(di,tj)；
17、s232、應用帶有動態權重因子的改進余弦相似度公式計算語義相似度值s(di,tj)：
18、
19、其中，di·tj表示向量di和tj的點積，∥di∥和∥tj∥分別表示向量di和tj的范數，wdi為根據數據項di的特性動態調整的權重因子；
20、s233、對于每一計算出的相似度值s(di,tj)，設定相似度閾值θ，當s(di,tj)≥θ時，將文本數據tj識別為與數據項di高度相關的數據，并將其標記為候選數據項；
21、s234、將篩選出的候選數據項按照相似度值從高到低進行排序，生成高相關性數據集合r＝{(di,tj)|s(di,tj)≥θ}，其中r中的每一對(di,tj0表示一個高相關性匹配對。
22、可選的，所述s3具體包括：
23、s31、根據電力工程預算和成本管理的行業標準，構建計費標桿規則庫b＝{b1,b2,,bk}，其中每一規則bk包含建筑工程費、安裝工程費和工程檢測費的標準值和閾值范圍；
24、s32、提取技經文件中的費用數據，形成費用向量集f＝{f1,f2,...,fn}，其中fi表示費用項的實際值，包括建筑工程費、安裝工程費和工程檢測費；
25、s33、對每一費用項fi與計費標桿規則庫中的對應標準值bk進行偏差計算，定義偏差值為：
26、δfi＝fi-bk；
27、其中，δfi表示費用項fi與標桿規則bk的差值；
28、s34、判斷偏差值δfi是否在閾值范圍內，若滿足|δfi|≤∈k，則將費用項fi標記為符合規范，若|δfi|>∈k，則將費用項fi標記為異常，并記錄異常類型；
29、s35、輸出規范性檢測結果，包括符合規范的費用項列表f合規和標記為異常的費用項列表f異常，其中f合規＝{fi||δfi|≤∈k}，(f異常＝{fi||δfi|>∈k}。
30、可選的，所述s4具體包括：
31、s41、從技經文件中提取設備和材料的清單數據，生成物料數據向量集m＝m1,m2,...,mp}，其中mi表示第i個物料的數據向量，包含物料的名稱、數量、規格和單位費用信息；
32、s42、通過物料語義精析匹配算法，對物料數據向量mi與設計圖紙中的相應物料信息進行匹配，物料匹配的相似度計算為：
33、
34、其中，di表示設計圖紙中第i個物料的參考向量，為自適應權重因子，mi·di表示物料數據與設計圖紙數據的點積，∥mi∥和∥di∥分別表示物料和設計圖紙向量的范數；
35、s43、計算相似度值s(mi,di)后，將其與預設的相似度閾值θm進行對比，若s(mi,di)≥θm，則將物料項mi標記為匹配成功，若s9mi,di)<θm，則將該物料項標記為匹配失敗并記錄為待校驗項；
36、s44、對匹配成功的物料項mi，從市場數據庫中獲取相應的市場參考價格pi，生成市場價格向量集p＝{p1,p2,...,pp}；
37、s45、對物料項mi的實際費用fi和市場價格pi，引入動態調整因子用于價格偏差計算，根據物料類別和采購批次的特性適應性地調整價格偏差公式為：
38、
39、其中，為動態調整因子，fi為物料項mi實際費用值，pi為市場參考價格，δpi表示經調整后的價格偏差值；
40、s46、將價格偏差δpi與偏差閾值∈p進行對比，若|δpi|≤∈p，則將物料項mi標記為價格合規，若|δpi|>∈p，則標記為價格異常，并生成校驗報告，校驗報告包括物料匹配狀態和價格偏差分析結果。
41、可選的，所述s45具體包括：
42、s451、從市場數據庫中提取每一物料項mi的市場價格pi，并根據物料項的類別、采購批次和市場波動情況，設定動態調整因子的初始值，形成動態調整因子集合其中反映了物料項mi在當前市場環境下的適應性系數；
43、s452、針對不同的物料類型，將調整因子根據物料的稀缺性、使用頻率和采購周期進行分類設定，對常用物料設置低的值，對稀缺物料和定制物料設置高的值；
44、s453、根據采購批次，調整值，對于大批量采購的物料項，減小的數值，對于小批量和緊急采購的物料項，增大的數值；
45、s454、最終價格偏差計算表示為
46、可選的，所述7具體包括：
47、s71、從歷史數據庫和實時監測系統中獲取技經文件相關數據，構建歷史數據向量集h＝{h1,h2,...,hq}和實時監測數據向量集r＝{r1,r2,...,rs}，其中每一向量hi表示歷史項目數據項，包括工程量、設備清單和材料費用,每一向量rj表示當前監測系統中的實時數據項，包含當前費用狀態和進度信息；
48、s72、通過深度學習模型，將歷史數據向量集h與實時數據向量集r進行關聯分析，應用時間序列預測算法生成預測向量p＝{p1,p2,...,ps]，其中pj表示在特定時間段內對實時數據rj的預測值，用于識別潛在的費用偏差和風險趨勢；
49、s73、定義風險評估指標λrisk，計算每一實時數據項rj與其對應預測值pj的偏差δrj，引入動態調整系數γj用于增強偏差靈活性：
50、δrj＝γj·(rj-pj)；
51、其中，γj為實時數據項rj的動態調整系數，根據項目的關鍵性、實時數據的波動性和歷史偏差趨勢動態設定；
52、s74、若|δrj|>λrisk，則將該數據項標記為高風險數據，并分配風險等級lrisk；根據偏差值δrj的大小，分配相應的風險等級，將高風險數據項rj按風險等級分類，形成風險等級集合rl＝{rl1,rl2,...,rln}；
53、s75、結合風險等級集合rl和實際偏差值δrj，生成智能化技經評審報告，報告內容包括風險等級分類、潛在偏差趨勢、和預測的費用變動信息；
54、s76、輸出包含預測和風險提示的技經評審報告，報告可用于支持實時監控和自適應調整，通過整合歷史數據和實時監測信息，實現技經評審過程的動態管理與智能化預警。
55、可選的，所述s73具體包括：
56、s731、從歷史數據庫中提取項目相關的偏差數據和波動信息，生成偏差趨勢向量v＝{v1,v2,...,vq}，其中每個向量vi表示特定項目數據在歷史周期內的偏差均值、波動幅度和關鍵性等級；
57、s732、針對每一實時數據項rj，根據其所屬項目的關鍵性等級和波動幅度，從偏差趨勢向量v中選擇對應的偏差模式，設定初始動態調整系數γj,init；
58、s733、基于當前數據項rj的實時監測情況，對初始調整系數γj,init進行進一步微調，計算出最終動態調整系數γj，其值依賴于項目的關鍵性和數據波動率：
59、γj＝γj,init·(1+δj)；
60、其中，δj為實時波動修正因子，依據當前監測數據的波動性和風險預警狀況進行設定；
61、s734、將最終動態調整系數γj應用于實時數據偏差的計算，偏差值表示為δrj＝γj·(rj-pj)；
62、s735、比較偏差值δrj與預設的風險評估指標λrisk，若|δrj|>λrisk，則標記rj為高風險數據項，并生成高風險預警信息，記錄此數據項的偏差大小和調整系數γj的應用情況。
63、本發明的有益效果是：
64、(1)本發明結合深度學習模型和自然語言處理技術，實現了從電力工程技經文件中自動抓取和解析項目數據的全過程，通過語義分析和數據映射，快速完成數據的初步檢測和分類歸檔。該方法在多維數據處理上具備高效性和自動化特點，極大降低了人工干預的必要性，提高了大規模數據處理的效率，適應了復雜工程項目的技經評審需求。
65、(2)本發明采用自適應物料語義匹配算法和動態調整因子，對技經文件中的設備和材料費用數據進行精確的校驗和比對。通過構建計費標桿規則庫并結合市場參考價格，本發明實現了費用項的自動化校驗和市場價格的實時對比，有效保障了工程預算的合理性和市場適應性。費用校驗結果通過偏差分析進一步優化，顯著提升了費用數據的準確性和評審的可靠性。
66、(3)本發明通過建立企業級數據中心，整合歷史數據和實時監測信息，并利用深度學習算法對評審數據進行多維度分析，生成智能化評審意見和風險提示。基于歷史數據的動態調整和實時數據的風險預警機制使得項目評審更加智能化，及時識別潛在風險，提高了技經評審的決策支持能力，為電力工程項目的經濟控制提供了科學的依據。