在信息化时代的大环境中，大数据技术已经成为了促进各行业发展的主要动力。电力工程造价管理是电力行业中的一个重要环节，它的管理效率与准确性直接关系着整个电力工程经济效益的高低。传统的造价管理方法已经很难适应现代电力工程对于数据处理与分析提出的更高要求。

大数据技术的概念

大数据技术具有了海量、多样化的特性，以及高速增长数据的采集、存储、分析、加工等技术体系。核心是通过在海量数据集中抽取出有价值信息来为决策与优化操作提供支持。大数据技术既包含了对数据的获取与储存，又涉及了对数据的加工与分析，它通过利用先进的算法与计算工具把原始数据变成具有实际意义的见解。它可以处理从传感器、网络日志、社交媒体以及交易记录等各种来源获得的信息。

大数据技术对电力工程造价管理的重要作用

提高决策、策略的准确性和效率

大数据技术借助实时监测和分析电力工程的各个环节数据，提供全面、准确的信息基础。这种数据的高度可视化和实时性，让使决策者更好地理解电力工程的运行状态、资源利用情况和成本结构，从而为决策提供更为准确的依据。大数据技术的高效处理和分析能力为电力工程提供更迅速、更精准的决策支持。借助对庞大数据集的深度挖掘和分析，可识别出潜在的成本优化点、资源浪费处及运行风险，为决策者提供更多的选择和优化方案。这有助于在瞬息万变的电力工程环境中及时调整策略，提高决策的敏捷性和灵活性。同时，大数据技术在预测和模拟方面的应用，使电力工程决策更具备科学性和前瞻性。

降低成本和提高效益

大数据技术借助全面采集、分析电力工程的各环节数据，揭示成本分布和资源利用的细节。借助深度挖掘数据，决策者能准确识别出潜在的成本优化点、资源浪费处，从而制定更为科学、合理的成本控制策略，实现成本的降低。大数据技术提供更为精准的数据分析和预测能力，使电力工程在规划和决策阶段能更好地预见未来的变化。借助对历史数据和实时数据的深入分析，可建立更为准确的预测模型，帮助决策者更好地规划资源、调整计划，从而降低未来的成本风险，提高工程的效益。另外，大数据技术经过实时监测设备运行数据、人工成本等多方面信息，可更加智能地调整设备运行状态、优化人力资源配置，最大限度地提高生产效率，降低能源消耗，从而在保障质量的前提下提高整体效益。

大数据技术在电力工程造价管理中的应用

利用大数据技术整合历史造价数据

就电力工程造价管理而言，借助大数据技术能够把分散于不同体系与平台的历史造价信息集中于数据库。这一过程既涉及不同数据源之间的融合，也涉及数据质量之间的核查与校正。系统化的集成能消除数据孤岛问题，让管理者站在全局角度对项目成本趋势进行分析。通过对数据进行清洗、标准化提高其准确性、一致性，并为之后的造价分析打下坚实基础。运用历史造价数据与现代分析工具及算法相结合，可确定造价波动规律，从而为新建工程预算编制及造价预测提供数据支撑。对该历史数据进行集成，既有利于增强造价管理准确性，又可为工程决策提供历史参考并有效降低预算偏差、成本超支等风险。同时将历史造价数据融合在一起也可以对不同类型的电力工程项目提供造价估算基准，有利于管理者更准确地控制造价。这些数据驱动下的洞察可以帮助决策者在工程执行期间制定更合理的造价控制策略以及对预算进行实时调节。

实时采集工程现场数据

通过布放多种传感器、监控设备及数据采集系统等设备，能够在工程开展期间实时采集到多种现场数据。这些资料涉及施工进度、材料使用、工人工作时间及设备运转状态等多方面。运用大数据技术能够即时分析这些实时数据，并对项目中的每一个环节实施监控，保证所有工作都能够按照计划开展。采集实时数据的好处是能及时发现问题并整改，如发现材料短缺、施工拖延等情况，能快速采取措施，降低对工程进度、预算等方面的影响。通过分析实时数据，既能提高项目管理响应速度，又能实现成本动态调整与优化，以提高工程造价管理的精确性与效率。另外，实时收集到的数据可以用来对潜在问题进行预测与防范，并借助数据驱动预警机制来帮助管理者采取防范措施，直至问题扩展。该系统能基于历史数据进行实时输入，产生趋势预测及风险评估报告，从而实现项目决策的最优化。

加强设备管理和维护

在设备管理方面，大数据技术能借助实时监测和远程传感器等手段，对电力工程设备进行全面监控。借助大数据分析，可预测设备的使用寿命和性能下降趋势，进行提前维修或更换，避免因设备故障而导致的停工和额外成本。

在维护方面，大数据分析可应用于制定更科学的维护计划。借助收集设备运行数据和维护记录，大数据算法能分析设备的工作状态和故障模式，为维护人员提供定制化的维护方案。充分考虑设备类型、工作环境、使用寿命等多方面因素，借助大数据技术实现对设备的精准管理。

同时，结合实际情况，建立设备管理和维护的标准化流程，确保大数据分析结果能被有效地转化为实际操作。此外，注重大数据技术与传统设备管理方法的结合，使其更好地适应电力工程特殊性和复杂性。

加强能源管理和节能减排

借助实时监测和数据分析，对电力工程中的能源消耗进行精准监控，深入了解能源使用模式、高峰期和低谷期的能耗情况。这为制定合理的能源管理策略提供科学依据，有助于最大限度地降低能源成本。在节能减排方面，大数据分析成为识别潜在能效改进点的强有力工具。借助收集和分析设备运行数据、生产流程等信息，可找到能源浪费和效率低下的环节。大数据技术支持智能调控系统的建设，借助优化电力系统运行，降低能源消耗和排放，实现更为环保和可持续的电力工程管理。同时，要充分考虑电力工程的特殊性，结合不同阶段的项目需求，科学、合理地制定能源管理和节能减排策略。大数据技术的应用应基于对电力工程系统的深入理解，确保能提供可行的解决方案。此外，为更好地推动能源管理和节能减排策略的实施，应建立完善的监测和评估机制，以确保效果的可持续性和长期性。

造价信息的深度挖掘

对造价信息进行深度挖掘，运用大数据技术，揭示海量数据的潜在价值。对项目造价数据进行多维度分析，可找出不容易被感知的造价构成及费用流向。利用关联规则分析、聚类分析等数据挖掘技术，能够发现成本异常及潜在优化机会。如通过分析工程各阶段费用变动情况，就能揭示成本控制在哪一个环节上是最关键的。进一步与行业标准及最佳实践相比较可对该工程的造价合理性进行评价。深度挖掘也涉及造价数据趋势分析和长期造价变化规律。这种分析既有利于对已有工程进行成本控制优化，又可以对今后工程提供有价值的参考依据并提高决策科学性与精准度。项目管理者通过深入挖掘造价信息，也能发现成本节约的隐藏空间，实现资源的最优配置。比如利用大数据技术全面分析供应链、材料采购及人力资源成本等，可以发现供应链效率不高或者存在资源浪费等现象。

结束语

运用大数据技术，对造价信息进行深度挖掘，可揭示海量数据的潜在价值。对项目造价数据进行多维度分析可找出不容易被感知的造价构成及费用流向。利用关联规则分析、聚类分析等数据挖掘技术能够发现成本异常及潜在优化机会。如通过对工程各阶段费用变动情况的分析，就能揭示成本控制在哪一个环节上是最关键的。进一步与行业标准及最佳实践相比较可对该工程的造价合理性进行评价。项目管理者通过深入挖掘造价信息，也能发现成本节约的隐藏空间，实现资源的最优配置。

(张江涛  江西赣能工程咨询有限公司)