网络工程概预算范文1
关键字：输变电工程；贝叶斯网络；蒙特卡洛模拟；概率推理
0 引言
随着我国社会经济持续快速发展，用电需求高速增长，电网发展不断提速，对输变电工程建设提出了更高的要求[1]。电力行业作为国民经济的基础性产业，供应紧张，国民经济要求加快电力建设，而投入的资金有限，工程造价又呈上升趋势，在这种情况下，如何有效和合理地预测输变电工程的造价已成为电力企业面临的一个重要问题。
输变电工程静态投资预测的关键是找到一个能生成最佳预测结果的模型，能结合现有工程对未来的可能发生的工程给予指导性意见，而不是最适合历史数据、最能解释历史数据的模型[2-4]。最适合历史数据的模型不一定是最好的预测模型，预测模型可能很适合模拟历史数据，但预测结果仍然欠佳，这说明模型的内在和外在的正确性之间存在着很大的差异。
本文结合2013年1月1日-2013年12月31日期间国网某电力有限公司年度范围内竣工投产的110kV变电工程的决算数据，运用蒙特卡洛模拟，测算各分项费用及静态投资的先验概率密度，并利用典型技术方案，指导测算之间的联合条件概率分布，通过建立贝叶斯网络模型进行了预测，为今后类似输变电工程投资决策提供参考。
1 某地区110kV输变电工程概况
2013年期间，国网某电力有限公司范围内竣工投产的110千伏交流输变电工程共收集单项工程样本28项，其中，新建变电工程14项，变电容量为1510MVA，静态投资55143.62万元，扩建主变工程4项，变电容量为276MVA，静态投资为3608.69万元，扩建间隔工程10项，静态投资为1643.42万元[5]。由于新建变电工程往往规模较大、建设周期较长、投资占比较多，因此，选取110kV新建变电工程作为分析预测的对象。
通过统计本期主变台数、单台主变容量和配电装置型式可以得出2013年国网某电力有限公司110kV新建变电工程主要有如下6种技术方案，如表1所示：
2 贝叶斯网络模型
贝叶斯网络（Bayesian network）是一个有向无环图（Directed Acyclic Graph，DAG），由代表变量节点及连接这些节点有向边构成。节点代表随机变量，节点间的有向边代表了节点间的互相关系，用条件概率表达关系强度，没有父节点的用先验概率进行信息表达[6]。
贝叶斯网络具有形象直观的表达形式，不仅可以结合概率统计，对已有的信息要求低，可以进行信息不完全、不确定情况下的推理预测，具有良好的可理解性和逻辑性；而且可使现有典型工程技术方案与计算机实验模拟相结合，在预测的过程中就加入已有工程数据的经验情况作为主观指导信息，对预测结果更具有实际的指导意义[7]。
由于输变电工程静态投资与其各分项费用本身具有一定的逻辑关系，即各分项费用的投资多少受工程建设投资规模的影响，而各分项费用的投资波动，又往往对最终的造价水平产生一定的浮动，因此，本文将各分项费用的投资花费作为父节点，最终建设工程静态投资总额作为子节点，则用于预测的贝叶斯网络构建如图1所示：
图中每个节点表示一个变量，节点之间的有向弧线表示各变量之间的因果关系，没有弧线连接的则表示条件独立。
3 实证分析
在建立完贝叶斯网络模型后，对各分项费用的概率分布拟合，并根据统计样本数据，得出各自的先验概率表；然后再分析现有测量不确定性的研究方法，选用合适的静态投资测算方法，对其进行估算，得出其先验概率表；最后根据已有的新建变电工程及相应典型工程的历史数据，测算联合条件概率，为最终的静态投资预测做好基础。
3.1 各分项费用的先验概率测算
根据统计2013年110kV输变电工程建筑工程费、设备购置费、安装工程费及其他费用数据（共计14组），采用水晶球软件进行各分项费用数据的拟合，结果如图2所示：
根据柯尔莫哥罗夫-斯米尔诺夫检验可知，当柯尔莫哥罗夫-斯米尔诺夫值小于0.03时表明紧密拟合，故选取最佳K-S值的分布作为各分项费用的分布函数，由图可知，建筑工程费服从Min=533.39/Max=2375.23的BetaPERT分布，设备购置费服从shape=6.06/σ=1971.04的Weibull分布，安装工程费服从Scale=48.33/Shape=6.42的Gamma分布，其他费用服从Min=411.08/Max =1505.73的Beta分布，则各分项费用先验概率分布情况如表2-表5所示：
3.2 静态投资的先验概率测算
由于各分项费用对最终静态投资的影响不是简单的对应确定关系，总是在一定范围内，成一定概率性的相关关系，因此，为了更好的得到静态投资的概率分布情况，选用蒙特卡罗模拟方法，以随机抽样作为理论基础，模拟之间的随机性。
根据历史数据、蒙特卡罗模拟和前面的拟合结果，可以得出静态投资测算模型如下：
其中，按照前面的拟合结果，S1为建筑工程费，服从BetaPERT分布；S2为设备购置费，服从Weibull分布；S3为安装工程费，服从Gamma分布；S4为其他费用，服从Beta分布，各分布具体参数如前，在置信水平为95%情况下，模拟结果数据如图3所示：
则110kV新建输变电工程静态投资先验概率分布表如表6所示：
3.3 各分项对静态投资的联合条件概率测算
受建设规模的影响，一定的静态投资和一定的各分项费用总是相关的，故首先考察2013年110kV新建变电工程中14项工程的静态投资与建筑工程费、设备购置费、安装工程费及其他费用的散点关系，并利用MATLAB软件CFTOOL工具箱进行散点拟合，选择最优拟合曲线，如图4所示：
而拟合曲线总与实际情况存在着一定的误差，以建筑工程费为例，通过将14个工程的静态投资代入拟合函数，求得与实际建筑工程费之间的误差情况，并运用SPSS进行配对P-P检验，发现误差水平符合Gamma分布，如图5所示：
上述检验意味着，当静态投资为一定值时，通过拟合曲线的估算，得出的建筑工程费估算值总会与实际情况有一定出入，但对于该拟合函数的估算，具体误差值的多少符合Gamma分布，并结合典型技术方案的情况，通过蒙特卡洛进行500次的随机模拟，证明了误差分布的可靠性，如图6所示：
因此，结合2013年14项110kV新建变电工程静态投资与建筑工程费关系，并通过蒙特卡洛模拟情况的统计，得出拟合曲线测算时不同大小的误差发生的概率，即在一定的区间下，其实际情况在这个区间内发生的可能性，如表7所示：
x
同理可得静态投资对设备购置费、安装工程费及其他费用的联合条件概率表，此处不再赘述。
3.4 对新建变电工程静态投资的预测
从之前分析可以看出，每个变量的状态都会对最终静态投资产生一定的影响。根据先前历史资料可得到各分项费用的先验概率，即P（x1）、P（x2）、P（x3）、P（x4），以及通过蒙特卡洛模拟的静态投资的先验概率P（y）。并且，通过静态投资对各分项费用之间的联合概率密度分布的测算，得到了在已知一定静态投资的条件下，各分项费用投资多少的概率分布，由此，通过贝叶斯学习的过程，即贝叶斯公式：
可获得在概率条件下的各项费用与静态投资之间的对应参考关系以及对未来工程建设的费用预测。以当各分项费用发生区间划分，以其所对应静态投资最大可能区间统计（表中概率均为其所有情况中最大可能发生的情况所占概率），结果如下所示：
以设备购置费为例，如表9所示，当设备购置费为1000-1400万元时，静态投资在3000- 3400万元的可能性最大，为78.33%；当设备购置费为1400-1700万元时，静态投资有23.08%的可能性在3400-3600万元；而当设备购置费在1700-2000万元时，静态投资有52.22%的可能性在3500-3800万元；当设备购置费在2000-2400万元时，由于此时随着静态投资的增加，设备购置费处于下降低谷，即此时设备购置费的增加不是静态投资增加的主要原因，故此时静态投资的增加幅度出现断点，跳至4800万元开始，故测算有18.80%的概率在4800-5200万元。
4 结论
贝叶斯网络预测不同于传统预测方法。传统预测方法在预测过程中只利用过去的数据信息，建立统计预测模型，产生常规预测结果，以纯粹的机械形式将输入信息转化为输出信息，因此，经典的统计预测方法不能处理异常情况的发生。
而本文建立的基于贝叶斯网络的输变电工程静态投资预测模型，在预测过程中不仅利用模型信息和样本数据信息，还利用了典型技术方案信息，不仅在预测过程中可以处理不确定性问题的发生，而且概率化预测结果，保证预测结果的可靠性以及具有实际的指导意义，因此采用贝叶斯理论进行新建变电工程静态投资预测更具有实际的意义。
参考文献
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[2]胡六星.基于时间序列的建筑工程造价预测研究[J].太原理工大学学报，2012，43（6）：706-710.
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[6] 陆宁云，何克磊，姜斌，等.一种基于贝叶斯网络的故障预测方法[J].东南大学学报（自然科学版），2012，42：87-92.
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基于PBL的土木工程概预算实验教学改革探索
(一)试验设计
本研究以黄淮学院建筑工程系土木工程专业07级1班学生为研究对象。在男女生比例相当的前提下,按以往的学习成绩从高到低将该班学生分为PBL组和LBL组,PBL组男生24人,女生7人;LBL组男生24人,女生6人。LBL组采用传统的教学模式,即“教师讲解实验指导书―每个学生独立实验―教师检查实验结果”模式,教师、教学大纲均与PBL组相同。PBL组实验教学以实际工程概预算为背景进行设计,以广联达工程造价软件为手段,以工程概预算网络论坛为平台组织实施,着力加强实验小组间的互动交流,激发学生实验的主动性和创造性,提升学生工程概预算的实践能力和创新能力。具体教学方案[34]如下:(1)学生分组。依照PBL的教学理念将其细分为4个小组,每小组7~8人,选定组长1名,负责组织讨论和记录。(2)问题构建。根据土木工程概预算实验教学大纲设计了二个实验,一个是某工程施工图预算的编制,另一个是施工企业投标报价的确定。实验要求学生综合土木工程概预算、施工组织与技术、钢筋混凝土结构、工程经济学、工程项目管理等相关专业知识给出解决问题的方案,施工图预算的误差要限制在±5%以内,报标报价的策略则要体现出竞争性。(3)小组自主学习和交流。要求每小组通过多种途径收集相关资料,自主学习,自主试验,并通过工程概预算论坛、QQ群等网络平台与小组内的同学和指导教师互动交流。每小组要进行2~3次集中讨论,讨论时小组成员要逐一陈述遇到的问题和解决问题的思路,然后小组成员共同研究,并在教师的引导帮助下找到解决疑难问题的方案。(4)课堂讨论。在指导教师组织下,小组长汇报各组遇到的问题和解决方案,指导教师逐一进行点评,并就学生争论的焦点和分歧较大的疑难问题给予指导,最后使问题得以圆满解决。(5)总结与实验考核。实验结束后,学生要认真填写实验报告,实验报告要反映实验中遇到的问题及其解决方案。指导教师要对学生的实验情况做出评价,在肯定成绩的同时指出不足,提出改进意见,并根据学生在实验过程中的表现和实验报告给出实验成绩。在实验成绩中,施工图预算成果占50%,实施方案文件占35%,口头报告占15%。
(二)试验结果及分析
1.实验成绩对比
PBL实验组和LBL对比组的实验成绩统计结果如下:PBL实验组31名学生全部及格,其中成绩优秀者3名,良好者10名,中等者16名,及格者2名;LBL对比组30名学生中,成绩优秀者2名,良好者4名,中等者19名,及格者4名,不及格者1名。可见,PBL组考核成绩的优良率高于LBL组,表明将PBL引入土木工程概预算实验教学的效果显着。
2.PBL平台的交流互动情况
PBL教学法更有利于学生与学生、学生与教师之间的交流,有利于各成员协同工作,共同探讨解决问题的方法。按照工程概预算论坛提出的PBL网络平台互动信息质量类别[58]进行统计,结果表明:在PBL网络平台交流互动中,PBL组的交流互动共计390次,其中属于一般解释和反馈(注意力集中在一般讨论,对话内容不体现“组织、分析、反应、解决问题、思考”的全过程)的占42.6%,属于提出和澄清问题的占16.4%,属于组织意见(由书籍、网站查到的方案或小组成员的意见)的占15.1%,属于解决问题(提出解决问题的办法等)的占8.5%,反思小组成员合作的占6.7%,属于提出或分析方案的占5.9%,属于复杂问题的阐述和分析的占2.8%,属于提出独特见解的占2.1%。可见,PBL网络交流互动平台充分调动了小组成员的主动性,增强了他们的团队协作精神和责任感。
3.教学效果调查分析
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土木工程概预算实验教育探究 土木工程概预算实验教育探究 土木工程概预算实验教育探究 试验结果及分析1.实验成绩对比PBL实验组和LBL对比组的实验成绩统计结果如下:PBL实验组31名学生全部及格,其中成绩优秀者3名,良好者10名,中等者16名,及格者2名;LBL对比组30名学生中,成绩优秀者2名,良好者4名,中等者19名,及格者4名,不及格者1名。可见,PBL组考核成绩的优良率高于LBL组,表明将PBL引入土木工程概预算实验教学的效果显着。2.PBL平台的交流互动情况PBL教学法更有利于学生与学生、学生与教师之间的交流,有利于各成员协同工作,共同探讨解决问题的方法。按照工程概预算论坛提出的PBL网络平台互动信息质量类别[58]进行统计,结果表明:在PBL网络平台交流互动中,PBL组的交流互动共计390次,其中属于一般解释和反馈(注意力集中在一般讨论,对话内容不体现“组织、分析、反应、解决问题、思考”的全过程)的占42.6%,属于提出和澄清问题的占16.4%,属于组织意见(由书籍、网站查到的方案或小组成员的意见)的占15.1%,属于解决问题(提出解决问题的办法等)的占8.5%,反思小组成员合作的占6.7%,属于提出或分析方案的占5.9%,属于复杂问题的阐述和分析的占2.8%,属于提出独特见解的占2.1%。可见,PBL网络交流互动平台充分调动了小组成员的主动性,增强了他们的团队协作精神和责任感。3.教学效果调查分析在对比试验教学结束后,我们对PBL组的31名学生进行了座谈和问卷调查,内容涉及基于PBL的土木工程概预算实验教学的效果、互动性等方面。
调查统计结果表明,90%以上的学生认为:基于PBL的土木工程概预算实验教学,不仅教会了他们自主学习,培养提高了他们的信息检索能力和逻辑分析能力,也锻炼了他们与人交往的能力,其语言表达能力有了很大提高;基于PBL的土木工程概预算实验教学密切地联系到了以往所学过的知识,使他们加深了对知识的掌握和理解,提高了利用已有知识解决实际问题的能力;小组讨论,老师辅导,最终在团队合作下完成工程预算的经历,增强了他们的团队合作意识,提高了他们做好土木工程概预算工作的能力和信心。综上所述,将PBL引入土木工程概预算实验教学,有利于增强学生的自我责任意识和团队合作意识,激发学生实验的主动性和创造性,提升学生工程概预算的实践能力和创新能力,有效地提高教学效果。
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【关键词】施工进度风险分析 、控制和管理 、故障树方法
中图分类号： TU74 文献标识码： A
1引言
水利水电工程施工的关键之一是施工进度的控制和管理. 传统的施工进度依靠网络计划技术来编制, 由于施工中受诸多内在、外在风险因素的影响, 各项活动时间的确定往往精度不高, 势必造成实际进度与计划进度有偏差. 运用故障树风险分析方法对影响水利水电工程施工进度的各种风险进行评价, 并且将工程风险技术与PERT网络技术、计算机仿真技术结合起来,建立PERT风险网络仿真模型, 用于水利水电工程施工进度风险分析. 同时笔者用Visual C++自行开发网络计划PERT软件, 对某水电站前期公路工程施工进度计划进行了实例验证, 并取得了较为满意的结果.
2工程施工进度风险的分析
施工进度受其规模、复杂性、管理的难度和技术含量等风险因素的影响, 且受资金、资源的制约. 这就需要通过科学的方法来定量研究不确定性和随机现象,以降低风险程度, 为决策提供可靠的依据. 因此, 采用故障树分析方法对水利水电工程施工进度风险进行分析较为合适.
211故障树方法原理
故障树分析( Fault TreeAnalysis, 简称FTA)是大型复杂系统可靠性、安全性分析和风险评价的一种方法[ 1], 把所关心的结果事件作为顶事件, 用规定逻辑符号表示, 找出导致这一结果事件所有发生的直接因素和原因, 并处于过渡的中间事件, 由此深入分析, 直至找出事故基本事件为止. 其步骤如下: ( 1)选择合理的顶事件, 这是成功与否的关键; ( 2)收集技术资料,建造故障树; ( 3) 对故障树进行简化; ( 4)对故障树进行定性或定量分析.
212故障树方法在工程施工进度风险分析中的应用施工中资金风险、技术风险、项目行为主体产生的风险为可以预见的, 社会环境风险对于大型水利水电工程, 可以通过仔细研究政策、法律法规避免, 而自然环境风险不可预见因素较多, 是影响施工进度的主要
因素. 本文主要讨论影响施工进度的自然环境、资金、技术、项目行为主体产生的风险因素.
( 1)故障树概念的建立. 施工中资金风险、技术风险、项目行为主体产生的风险、自然环境风险这四部分任何一部分发生, 则施工进度风险就会发生. 其故障树
如图1所示.
图1水电站施工进度风险中的故障树
( 2)故障树的简化. 故障树分析的最终目的是得到由基本事件的发生概率所计算出的顶事件的发生概率, 这就要求对原始故障树进行化简. 针对图1的各个文件可以假定它们的编码如下: {T=施工进度风险};{A=资金风险, B=项目行为主体产生的风险, C=技术风险, D=自然环境风险}; {A1=自有资金风险,A2=筹资风险, B1=项目管理者风险, B2=承包商风险, C1=设计风险, C2=施工技术风险, D1=地质风险, D2=自然条件风险, D3=气候风险, D4=现场条件风险}; {A11=企业资金周转风险, A12=企业效益风险, A21=银行借款风险, A22=租赁筹资风险, A23=股票筹资风险, B11=宏观管理不利, B12=项目决策风险, B21=管理风险, B22=履约不利风险, C11=设计失误风险, C12=设计延误风险, C21=施工风险,C22=技术方案风险}.各门的等效布尔表达如下:
T=A+B+C;
A=A1+A2, B=B1+B2, C=C1+C2, D=D1+
D2+D3+D4;
A1=A11+A12, A2=A21+A22+A23;
B1=B11+B12, B2=B21+B22;
C1=C11+C12, C23=C21+C22.
用下行置换法, 从顶事件布尔表达式进行置换和
展开, 直到得到顶事件最小割集的表达式如下:
T=A+B+C+D=A1+A2+B1+B2+C1+C2=
A11+A12+A21+A22+A23+ B11+ B12+ B21+
B22+C11+C12+C21+C22+D1+D2+D3+D4.
对于图1顶事件的最小割集为: A11, A12, A21,
A22, A23, B11, B12, B21, B22, C11, C12, C21,
C22, D1, D2, D3, D4. 在得到顶事件的最小割集后,即可以进行顶事件施工进度风险概率计算.
3PERT网络蒙特卡洛仿真
3.1计划评审技术(PERT)
PERT是利用概率论统计理论, 对那些不能确定其持续时间的工作先估计出三种互不相同的时间, 求出它们的加权平均持续时间或期望持续时间, 然后按CPM法的方法进行时间参数的计算和分析, 同时根据概率论分布规律确定各种时间参数所出现的概率, 从而对计划实现的可能性做出客观预测.PERT计算机仿真, 是由计算机产生各工序作业时间服从确定分布的随机作业时间, 每产生一次各工序的随机作业时间相当于施工一次, 即仿真一次. 每次工期和关键线路可能不同. 经多次仿真计算, 最后得出工期的概率分布、每条线路成为关键线路的概率(概率最大的即为关键线路)、各工序处于关键线路上的概率(关键度)以及可能引起关键线路转移的主要工序等. PERT计算机仿真, 较好地反映了工序作业时间的统计规律性. 所确定的关键线路可信度高, 从而提高了计划实施的可靠度, 并扩大了PERT的功能.
3.2蒙特卡洛模拟计算分析
蒙特卡洛方法是一种计算机模拟方法, 它的基本思想是构造各个随机变量的概率模型, 然后对概率模型进行抽样试验, 并用试验结果作为问题的解. 其步骤如下: ( 1)确定模拟计算次数N; ( 2)根据研究兑现和目的, 确定每一项活动的持续时间或施工费用; ( 3)确定每一个风险变量的分布特征, 计算分布函数的参数;( 4)根据工作间逻辑关系, 绘制网络图; ( 5)产生随机数, 计算各活动的随机历时或费用, 并计算完工日期或工程费用; ( 6)统计完工日期大于计划完工日期的次数, 并记为M, 计算工程项目的风险度Pr.
4网络计划PERT实现及实例分析
用Visual C++自行开发了网络计划PERT软件系统, . 同时为了验证本程序的有效性, 采用该程序对某水电站前期公路工程施工进度进行了仿真计算和分析实现右岸高线交通洞工程计划工期风险最大, 次之是右岸低线, 最小风险是左岸过坝交通洞. 为了保证计划工期实现, 针对不同工程要采取具体防范措施, 考虑已存在的风险因素, 对于可预见风险, 严格落实防范措施; 对于人为因素的风险, 加强管理, 调动人的主观能动性; 对于影响施工进度的主要因素地质风险, 加强地质观测及预报, 地质数据认真分析, 施工上加大投入, 对技术方案可行性要充分论证.
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为了提高光伏发电预测的精度，在传统BP神经网络预测模型的基础上，利用相似日算法和马尔科夫链理论对预测模型进行改进。其方法以得到的相似日数据作为预测模型的输入量，通过BP神经网络进行训练，得到初步的预测值，然后根据马尔科夫链模型得到的误差状态转移概率矩阵对预测误差进行修正，根据修正后的误差得到新的预测值。最后通过与传统算法得到的预测结果进行误差对比分析，结果表明，改进算法的预测精度高于传统算法，验证了该模型的有效性。
关键词:
光伏发电;相似日算法;BP神经网络;马尔科夫链
随着能源和环境问题的日益突显，光伏太阳能作为一种重要的清洁可再生能源发电形式，越来越受到世界各国的关注［1-2］。由于受到环境和气象因素的影响，光伏发电功率具有一定的波动性和随机性，因此，影响电力系统的安全、稳定运行。对光伏发电系统发电量进行预测研究，可以预先得到发电量曲线，协调调度部门安排常规机组出力，并可以根据预测结果进行光伏出力平滑控制，从而减小大规模光伏系统的接入对电网造成的影响［3-5］。光伏发电量预测分为直接预测和间接预测两种［6-7］。目前多采用历史气象和发电数据进行预测的直接法(统计法)，其中基于神经网络的光伏预测方法研究较为普遍［8-9］。其中文献［8］提出了一种结合历史数据和天气预报信息的BP神经网络预测模型。文献［9］对不同的天气状况做出了划分，利用不同的天气状况子模型进行预测。由于相同的天气类型条件下光伏发电功率有着很好的相似性，文献［10］提出了相似日的选取方法。在传统BP神经网络的基础上，采用相似日算法筛选出与预测日特征更为相似的历史数据作为模型输入，提高了预测结果的精度。考虑到光伏发电受到环境因素的影响会产生较大波动，为了进一步减小预测误差，在文献［10］的基础上，本文提出一种基于马尔科夫链修正的预测模型，利用本模型适应性强的特点，通过其状态转移概率矩阵对基于相似日算法的BP神经网络的误差修正，得到新的预测值，从而提高预测的准确性。
1相似日算法
1．1不同日类型的光伏出力影响光伏发电的因素有很多，其中最主要的是太阳辐照度和温度。太阳辐照度越大，光伏发电功率也越大。温度对光伏发电的影响体现在随着温度的变化太阳能电池的性能也跟着变化，从而影响光伏发电功率的变化。日类型可以分为晴天、多云、雨天三类。同一季节的不同日类型某光伏电站的发电量如图1～3所示。从图1～3可以看出，不同的天气类型对光伏电站效率有很大影响。
1．2相似度计算日相似度是指两日中各个气象因素的相似程度。其中气象差异主要体现在太阳辐照度、最高温度、平均温度、最低温度、降雨量等气象因素。在日相似度高的两天光伏电站的输出功率曲线有很好的相似性［11］。因此，根据相似日的历史气象和发电数据，通过BP神经网络预测模型可以比传统的方法更好预测出待预测日的光伏功率输出。由于气象部门提供的信息中缺乏太阳辐照强度，可以采用天气类型反映太阳辐照度，并根据Chen提出的方法对天气类型进行分级量化［12］。通过分析选取太阳辐照度(天气类型量化值)、最高温度、最低温度作为光伏阵列输出功率的主要气象因素。然后通过灰色关联分析法利用气象因素构成日特征向量计算相似度因子，选取相似度高的历史日作为BP神经网络预测模型的输入样本。
2基于相似日算法的BP神经网络
2．1BP神经网络BP神经网络是一种单向传播的多层前向网络，由于其具有很强的非线性映射能力、自适应能力和实用性而被广泛应用。BP神经网络包含输入、隐含和输出三层网络结构如图4所示。网络的上、下层之间是全连接，而各层的神经元之间彼此没有连接。wij是输入层与隐含层节点与节点间连接的权值，wjk是隐含层和输出层神经元节点与节点间连接的权值，隐含层和输出层的输入分别为输入层和隐含层节点的输出的加权和。一般选取常用的S型函数作为传递函数来限制各个节点的输出。若采用某一固定样本的输入XP和输出dPk对网络进行训练。
2．2基于相似日的BP神经网络预测模型文献［8］所采用的BP神经网络模型的输入量采用的是预测日前一天的发电数据，本文在相似日算法基础上，使用相似日数据和预测日气象特征量作为输入层节点的输入量从而提高训练的效果。输入层节点对应输入变量，选取相似日6:00到19:00的14个时间序列的发电量，以及相似日和预测日的气温和日类型共18个量。
3马尔科夫链误差修正模型
3．1马尔科夫模型马尔科夫链预测是通过初始状态概率向量和状态概率转移矩阵预测变量在将来某时刻所处状态的预测方法，马尔科夫过程是其理论基础。马尔科夫过程是随机时间序列动态变化的一个过程。
3．2基于马尔科夫链修正的预测算法流程通过相似日算法选取的相似日作为BP神经网络的输入量，从而优化了传统BP神经模型训练样本，然后通过神经网络训练得到基于相似日的BP神经网络预测值。根据此预测值利用马尔科夫链模型对预测误差进行修正，通过状态转移矩阵得到修正误差，然后利用修正误差得到修正后的光伏发电预测量。改进预测模型算法流程如图6所示。
4实例分析
根据上述改进预测模型，以某地光伏发电站的历史气象数据和发电数据进行仿真计算。为了验证算法的可行性，以2013年7月11日的预测数据和实际数据为例分析。采用传统BP神经网络，基于相似日算法的BP神经网络和本文改进模型的实测和相对误差结果对比如表1和图7所示。
5结论
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1当前工程造价软件应用中的问题分析
(1)从当前应用层面上讲，由于缺乏国家强有力的政策支持与机制保障，特别是缺乏学科发展的政策扶持与资金投人，工程造价管理信息系统建设还没有可依据的全国统一的标准，大大降低其应具有的权威性。现已采集和积累的部门或地方工程造价信息，包括工程分类、材料分类、材料编码以及指标和价格的内容都是按照部门或地方习惯来划分，只适用于部门或地方，欠缺全国统一的标准依据。
(2)从开发技术层面上讲，现有的工程造价管理信息系统重复开发严重，层次低，水平不高。目前常用的造价管理软件，一般都只提供当地工程造价定额、指标、指数，还有政策法规、材料价格等方面的信息；而行业所需的集成性、综合性数据无法从许多分散的系统中提取，更谈不上信息共享，有的只限于网页上数据的使用，没有做到与智能化数据库建设的有机结合，网页的维护和更新慢，信息时效性不强，服务的空间非常有限。
(3)当前得到主流应用的工程造价管理软件，在规划管理上普遍暴露出以下几个问题：软件重复开发，造成软件产品多而杂，档次参差不齐；软件功能单一，或是服务于投资估算，或是应用于初步设计概算，开发与应用最多的是现行的预算软件、工程量计算软件，也只能用于计算工程量、预结算和快速投标报价使用，而不能很好地涵盖和服务于工程造价管理全过程、全方位的决策之用，在整体集成化上还有待于深化；接口性能差，商品软件之间数据交换困难；智能化程序不多，还不能够对工程造价信息进行分析、判断和科学预测、为决策提供准确的依据，实现对造价的动态管理。
2软件技术在工程造价管理中的应用探讨
2.1现代软件技术在工程造价管理系统中的应用
(1)工程量计算软件应用
工程量计算软件，国内软件最常采用的是图形法。其优点包括一下几个方面：(1)不仅可以编制工程概预算,并且可以对概预算定额、单位估价表和材料价进行即时、动态的管理,提高对工程造价的管理水平;(2)数据完整、齐全,为工程项目概预算创造了有利条件;(3)计算结果准确,概预算的质量得到提高;(4)简化了概预算的审核过程。概预算的审核可不审核计算过程与输出结果,只审核输入的原始数据。(5)使用简便,加快了概预算的编制速度,极大的提高了工作效率。
工程量计算软件有以下几种方法：第一种方法是要求专业人员在识图的基础上，用该软件重新输入图纸中各种构件及其尺寸，然后由系统自动计算工程量，得到工程量清单。第二种方法是直接将工程图纸扫描形成光栅文件，由软件处理矢量化后，抽取特征，用模式识别的技术识别构件的类型及其几何参数，进而计算工程量。第三种则是在设计单位形成本论文由整理提供的CAD文件基础上，在CAD环境下做模式识别。但这种方法要求在图纸的特征表示和建模上做大量的研究工作，依靠汉字识别技术，对图纸的特征进行深入的分析研究，抽取各种构件的特征参数，采用人工智能技术，最终代替人完成识图。第四种方法是在建筑设计所使用的CAD软件中直接加入构件参数的属性，定义各种构件对象，在进行结构和建筑设计时使用这些对象设计建筑物，而不是直接使用线条作图。
(2)造价计算软件应用
工程造价计算软件也就是平常所说的套价软件，软件的功能主要用于套定额计算工程造价，是造价领域最早开发投入的应用软件之一，经过多年的改进已比较成熟并广泛应用，取得了显著的效益。早期编制工程造价预算时，完全靠纸笔、定额册，编制一个工程的造价预算，仅从工程量清单入手套定额、工料分析、调材价，计算费用到出概预算书，要花费好长时间，计算过程繁琐枯燥，工作量大，概预算结果误差性大。到目前，造价软件已得到长足的发展，通过工程量计算软件得到工程量清单，再使用工程造价计算软件，找出定额子目输入造价软件，选择已预设好的取费表模板，计算汇总，马上就生成用户需要的报表。计价、汇总、分析、显示，打印一气呵成，前后只需要很少时间，效率大大提高，使概预算人员能把精力投入到更关键地方去，提高概预算的质量。
2.2基于计算机技术的工程造价软件的应用展望
(1)互联网技术的推广与应用
在Internet时代，企业的生存空间和行为空间及企业的工程造价管理都不能脱离网络而发展，做好工程造价信息的网络建设，实现企业内部和外部信息的网络化。包括数据处理，基础资料的收集整理，效果评估，数据包的传递，技术经济信息咨询等网络服务。同时，基于客户机/服务器(C/S)和浏览器/服务器(B/S)体系结构的数据库开发技术的完善与推广，大大加快了工程造价管理应用软件网络化进程。网络经济条件下运用互联网技术进行工程造价管理，本论文由整理提供将会在投资项目评价软件、设计概算软件、建筑辅助设计软件、施工图预算软件、建筑业的价格信息网和企业内部信息资料库之间建立无缝连接的通道，在项目评估、工程设计、造价管理等各部分工作间实现数据信息的低成本转移。
(2)信息处理集成化、智能化
工程造价工作应该将信息处理的范围扩展到相关系统，如企业定额编制系统、投标报价系统、施工管理系统、材机数据收集系统、工程造价数据收集系统、造价指标系统、工程设计的其他设计过程。例如，可以和CAD系统融为一体，凡是使用CAD系统绘图的工程，可以直接利用CAD软件计算出工程量，然后，借助局域网传输到工程造价应用软件上，再根据结构部位及尺寸等方面的要求，自动在价格信息资源库中提取数据进行计算。企业定额直接传给投标报价系统，企业管理系统中的数据又可进入造价信息收集系统，指标系统又可对整个报价工作进行检验和指导。这样不仅确保了设计数据一致性、准确性，而且还大大地提高了招标投标工作的自动化水平，从而实现计算机技术应用的集成化与系统性。超级秘书网
（3）产品专业化、接口标准化
目前国内做工程造价软件的公司很多，软件水平参差不齐，功能也不一致，国内目前的造价软件水平与国外还是有一定的差距的，因此，对于国内的软件开发商而言，每个公司应当优先发展自己的强势软件，在某一个具体的造价功能上的做大做强，而不是涉及造价工程的各个方面，这是不现实的，工程造价的涉及面十分广泛，面面俱到的软件往往无法将造价功能做的深入和专业化，而这样的软件也因为缺乏专业性不强而受到市场的淘汰；另一方面，不同的造价软件彼此之间的数据借口应当标准化，这样能够大大提升不同的工程造价软件的兼容性，因此每一个公司的本论文由整理提供同类型产品应当在数据接口方面采用标准化设置，使不同公司的同一类产品能够相互转化、使用，这样才能够最终实现整个国内造价软件的标准化、通用化，提升国内造价软件的应用面和应用水平。
3结语
工程造价管理与软件技术的整合，主要是依靠计算机和互联网这两种现代信息技术，实现两方面的目标：一是建立在计算机技术上的数据处理，节省人力，加快数据处理速度；二是建立在网络平台上的数据和资源共享。相信在不久的将来，依靠计算机和互联网这两种现代信息技术，配合工程造价的改革与发展，工程造价管理与信息技术将进一步整合，为造价行业各方提供更大和支持。
参考文献
[1]李霞.信息技术在工程造价行业中的应用[J].科技创新导报,2008,(12):72-73.
