新能源风电项目造价控制与成本管理的关键因素分析

新能源风电项目本身属于快捷项目,但在建设施工过程中难免面临许多影响要素。为了保证新能源风电项目顺利展开,并保证经济效益,管理人员需要通过造价控制与成本管理的手段对新能源风电项目进行管理,发挥出成本管理的作用。基于此,对新能源风电项目造价控制与成本管理的关键因素进行了分析,首先论述了项目的重要性,随后分析了关键因素,并讨论了优化路径,最后进行了系统性总结。

电力工程项目成本控制与优化的关键因素分析

在电力工程项目成本控制与优化关键因素的研究中,深入分析电力工程项目中成本控制主要采取的方法措施,以期了解在社会经济的不断发展和能源结构调整的形势下,如何高效利用有限的资源,降低项目成本,并提高项目绩效。通过对成本控制要点、成本优化战略和控制方法创新的深入分析,为电力工程项目成本控制提供参考建议。

基于BIM技术的电力工程造价精细管控研究

伴随信息化技术在电力工程建设中应用的不断深入,BIM技术为电力工程造价的精细管控提供了新方法。本文探究BIM技术在电力工程造价管控中的应用价值,并以此为基础,梳理BIM模型的应用流程,从投资、设计、招投标、施工、竣工5个阶段分析BIM技术的具体应用功能,旨在为电力工程造价管控研究提供一定参考。

电力安装项目施工过程造价控制方法研究

由于现有的控制方法平均综合得分较低,总造价超出预期,为此研究电力安装项目施工过程造价控制方法。建立数学模型通过神经网络的学习,找到一个优化的映射过程逼近真实的造价估算关系。确定所需资源清单和价格清单。通过不同价格清单结果进行汇总计算工程总造价。建立预测模型,对估算整体结果进行相关性分析,采用最小拟合方法对电力安装项目施工造价控制进行了自适应控制。实验结果表明,在工程造价控制的各个方面平均综合得分均在4分以上;该工程的总造价为483500万元,在预期范围内。能够有效控制设计概算造价,在预算阶段对各个具体指标的划分更为精细。

光伏电站EPC总承包项目工程造价控制思考

为了有效提升光伏电站EPC总承包模式在控制工程造价方面的有效性和可行性,论文对影响光伏电站EPC总承包模式工程造价控制的因素进行分析,对总承包模式在项目设计、招投标、合同管理以及工程管理等不同阶段的造价控制措施进行了探究。

基于过程管理的输变电工程造价管控系统设计

以实现输变电工程造价全过程管控为目的,设计基于过程管理的输变电工程造价管控系统。将输变电工程相关数据导入到数据存储器中,数据由Web应用服务传输到过程管控模块中,利用工程造价模块对输变电工程实施分阶段结算计划制定、工程量分析与对比,采用工程造价估算优化模型实现全过程输变电工程造价管控。结果表明:该系统可靠性高,可移植性好,可有效呈现输变电工程项目结构和造价,具备较好输变电工程造价管控效果。

风电建设项目全过程造价管理探究

随着国家的不断发展,电力资源得到了大范围的应用,有效推动了我国经济的快速发展。在电力资源应用过程中,风力发电技术发挥着重要作用。因此,本文主要针对风电建设项目全过程造价管理进行了分析和研究,在总结风电建设项目全过程造价管理的基础上提出了一系列相关建议,以期为相关工作人员提供一定参考。

海上风电施工技术创新与成本管理研究

海上风电施工项目面临着复杂的环境和高昂的成本压力,如何通过创新技术的应用优化成本管理成为行业关注的重点。研究了智能化施工设备、自动化监测系统、新型材料等创新技术在海上风电施工中的应用,并分析了这些技术对施工效率、资源利用和成本控制的影响。研究表明,创新技术的合理应用能够显著提高施工效率、降低人工和材料成本,同时有效减少施工风险和间接成本。通过实际案例的验证,总结了创新技术在成本管理中的成功经验,并提出了针对未来技术发展和成本管理优化的建议,为海上风电施工项目的高效实施提供了理论依据和实践指导。

分布式光伏发电项目的效益评价案例分析

阐述分布式光伏项目成本模型的经济特征、效益指数的校正,得出发电净现值模型,并应用此模型对分布式光伏项目的经济性进行测量与比较。

电力工程土建造价与成本控制管理探究

为了加强对电力工程土建项目的造价成本管理与控制,显著提高电力工程的施工效益,结合工作实际,在参考大量文献的基础上围绕电力工程土建造价与成本控制管理展开了论述。梳理了土建前期规划、土建设计阶段、土建施工阶段的造价与成本控制要点。指出加强对电力工程土建项目的造价成本管理与控制路径:在土建前期规划阶段明确项目规模;确定建设标准;完成可行性研究及投资估算;在土建设计阶段优化设计方案,落实限额设计,强化设计审查力度,精细化开展招投标工作;在土建施工阶段加强合同成本分析,加强对人工、材料、机械、技术与质量等成本的控制,加强结算控制与管理。

海外光伏发电项目模块化EPC成本估算

随着“一带一路”倡议的实施,中国深度参与国际工程项目建设。光伏发电项目在全球可再生能源领域中扮演着重要角色。在光伏发电项目的投资估算阶段,为了快速甄别项目的经济可行性,合理进行EPC成本估算,笔者根据海外光伏发电项目特点,基于已有项目成本数据的分析,提出采用成本模块化分解组合的估算方法。通过实际项目案例进行验证,可较为准确测算出合理的EPC价格水平,对项目投资前期EPC成本估算有一定的借鉴意义。

数字电网非基建项目工程造价辅助评审系统的研究与应用

传统的工程造价评审效率低,为此,需分析我国电网非基建项目工程审核业务的实际需求,构建一套数字电网非基建项目工程造价辅助评审系统。该系统能实现数据采集、分析、存储和数据可视化等功能,同时具有工程造价评审管理功能,其能利用电网智能系统技术实时监测数据,实现最优化的造价审核流程,辅助评审人员高效、高质量地完成评审工作。

基于微观分析数学模型的光伏电站建设工程成本控制

建筑工程项目在实际施工过程中受多种因素的影响导致工程造价评估不精确。为此,提出了一种以数字化方式创建光伏电站设备虚拟数学模型的方法,这种方法能够进行设备成本数据的反馈,具有融合微观数据分析和优化决策的功能。电站建设过程中,实现传统设备与数字化成本的转换能够大大增强了工程建设成本的数字化和可视化,满足光伏电站建设的有效经济成本控制。此外,基于灰色关联分析和案例推理构建了工程成本估算模型。通过试验,所提出的方法大大提高了建筑工程造价评估能力。

新型电力系统下充盈系数对工程造价影响及管控研究

“双碳”目标愿景下,构建新型电力系统是国家能源战略的重要发展方向,而基建工程是系统构建的基石和有效载体。本文旨在从人员、机械、材料、施工方法、施工环境等方面分析施工过程影响充盈系数的因素,从工程造价全过程管控入手,对电网基建工程混凝土充盈系数管控提出新的方法与途径,确保工程质量达标的同时有效确定工程造价。

基于Power On项目管理系统房地产项目成本控制探究

利用项目管理软件集成系统进行企业级项目管理得到了许多尝试和推广,是企业提高管理效率、有效控制成本的工具,为企业带来了很好的管理效果。运用项目管理软件,建立项目管理模型,在项目管理的各个环节中进行成本控制研究。房地产企业通过在Power On平台上做项目管理与成本控制的尝试,主要从企业的组织管理机构、项目前期策划、设计、招投标、施工、竣工验收维修等阶段,探究开发过程中成本控制效果。

基于巴歇尔槽的输变电工程施工降水检测系统设计

为解决输变电工程施工降水费用结算误差较大的问题,研制了一套基于巴歇尔槽的输变电工程施工降水的检测与分析系统。该系统可检测水泵的排水量与排水时长,分析检测数据,并统计排水总量,准确计算水泵的降水台班,合理控制降水费用,并广泛应用于不同工程中。

基于BP神经网络优化算法的输变电工程造价预测模型

针对现有的输变电工程造价预测方法在复杂工况下精度低的问题,提出了一种基于BP神经网络优化算法的输变电工程造价预测模型.利用因子分析方法确定输变电工程造价数据预测的输入指标,并在传统BP神经网络模型的基础上,引入思维进化算法对BP神经网络中的权值和阈值进行优化.利用构建的预测模型预测某省级电网公司2016年度的输变电工程造价.结果表明,预测误差低于10%,平均误差低于5%.与传统的BP神经网络相比,所提预测模型具有更高的预测精度,可以较好地应用于输变电工程造价估算.

基于区块链的电网工程全寿命周期造价数据管理

电网施工地理位置复杂、跨越距离远、周期长等,涉及土建、电气、通信等不同领域,受外界环境、市场及人为等因素影响,造价变化频繁。为有效管理电网工程造价数据,提出基于区块链的造价数据管理方式。区块链的公开透明、不可篡改特点可实现造价数据的安全、真实、可靠管理,去中心化特点可实现造价数据灵活高效、共享使用管理,追溯特点可随时发现造价数据中存在的问题并及时处理。给出造价数据管理平台的节点组成、区块数据组成及施工过程中数据的交互性,设计了区块链数据平台架构。基于智能合约,实现造价数据全寿命周期的高效灵活管理方式,加密技术提高数据真实可靠性,不同数据分类存储方式提高共享使用灵活性,追溯方式提高数据质量。根据典型电网工程造价数据应用,验证所提区块链数据管理方式的有效性,节省了工程造价管理成本,加快了工程进度,提高了整个电网工程的经济性。

云边协同环境下基于区块链的电网数据安全管理方法

针对目前电网数据存在的保密性弱、风险识别能力不佳等问题,提出了一种云边协同环境下基于区块链的电网数据安全管理方法.在所构建的云边协同数据管控系统中,边缘层利用均值漂移聚类算法对数据进行初步分析,获取数据的所属类型,而云层基于均值漂移聚类算法对数据进行深入剖析,以得到风险分析结果.整个系统的数据交互均采用融入环签名的区块链技术进行数据加密,通过生成聚合链强化数据安全.基于电网工程造价数据的实验结果表明,当数据量为1 024 kB时,其风险分析准确率约为87.5%,且安全性不低于80%,能够满足实际应用的需求.