摘要：在全球能源转型的大背景下，陆上风电行业作为清洁能源的重要组成部分，迎来了快速发展期，各地区纷纷大力推进陆上风电工程的建设。然而，陆上风电工程的投资规模大、建设周期长，若要把工程的经济效益、社会效益充分发挥出来，必须要高度重视造价管理，主动拥抱数据、善用数据，积极构建一套科学合理的工程造价指标体系，以此来打造精细化、规范化的造价管理模式，助力风电行业的高质量、可持续发展。

关键词：大数据；陆上风电工程；造价指标体系

陆上风电项目具有投资规模大、建设周期长的特点，为了实现项目经济效益最大化，必须要扎实做好造价管理工作。以往，企业在开展造价管理工作的过程中，通常是凭借经验进行估算，不仅数据存在滞后性，而且数据的维度较为单一，缺乏可比性。基于大数据下构建造价指标体系，则可以从根源处解决上述问题，让造价数据的动态监测、精准预测成为可能，为各项决策提供强有力数据支持，确保决策的科学性、明智性，为行业的高质量、可持续发展保驾护航。

一、大数据下的陆上风电工程造价指标体系的构建策略

在全球范围内，能源体系正经历一场深刻变革，朝着更加清洁、低碳的方向迈进。在这种趋势下，陆上风电凭借成熟的技术体系，一跃成为了可再生能源领域的中坚力量，其在电力系统中的占比逐年递增。然而，有关部门和施工单位必须深刻认识到，陆上风险工程的规模庞大、建设周期长、资金投入高，其造价极其容易受到资源条件、技术选型、政策环境、市场价格等多方面因素的影响。为了精准捕捉造价动态变化的内在规律，有必要聚集海量的历史数据和实时信息，构建科学合理的造价指标体系。

（一）数据整合与优化

构建陆上风电工程造价指标体系，首要环节就是广泛收集多源数据。具体包括以下几项：第一，历史项目数据。依托企业现有的数据共享平台，收集历史项目的基本信息（规模、装机容量、地形条件等）、工程造价明细（设备购置费、安装工程费、建筑工程费等）、施工周期、环境因素等。积极与行业协会、研究机构进行合作，聚焦风险项目全生命周期，从中获取风资源评估数据、设备选型参数、供应商报价信息等更广泛的行业数据。第二，市场行情数据。线上，利用大数据分析技术，实时监测大宗商品交易平台、行业论坛舆情，从中获取原材料的价格数据【1】。把平台上获取的价格数据与供应商官网价格、行业报告数据进行关联，从而生成价格矩阵；线下，定期与供应商进行价格会晤，了解原材料期货的价格走势，联合预判未来6～12个月成本变化。第三，政策法规数据。利用自动化监控工具，设置关键词组合，自动化从国家发改委、能源局、财政部等核心部门的官方网站提取政策法规，包括价格政策、项目审批、行业规划、技术标准、补贴政策、税收优惠等。利用自然语言处理技术，对分散的政策文件进行结构化处理，使之形成知识图谱，把政策法规可能对陆上风电工程造价带来的影响直观地呈现出来。针对上述多源数据，工作人员需要利用专业工具，对其进行清洗处理，去除重复、错误、异常的数据，并将其转化为统一的格式，突出数据的可比性、一致性。

（二）数据分析与挖掘

数据分析与挖掘是构建造价指标体系的重要环节，工作人员需要充分利用聚类分析、关联规则挖掘、回归分析等先进数据挖掘算法，深刻揭示陆上风电工程造价数据中的潜在价值、关联规则。以聚类分析为例，工作人员需要以不同规模、不同地形条件的陆上风电项目为核心，依托海量数据，从中提取装机容量、海拔高度、地形坡度、运输距离等特征变量。接着，把特征相似的项目归为一类，选择适宜聚类算法，逐一对每一个项目造价进行分析，从而准确掌握各类项目的平均造价，以及设备购置费、安装工程费、建筑工程费、其他费用等各类造价的构成比例。通过对比不同类别的造价数据，有助于工作人员精准识别各类项目的造价特点以及影响项目造价的关键因素。就拿高海拔、地形复杂的地区来说，其交通不够便利，在运输材料的过程中，往往需要使用大型拖车、直升机塔吊等特殊运行工具，所以运输费用相对较高；为了适应地形，在工程建设过程中，需要搭建特殊安装平台、增加安全防护措施、加固基础结构，进而增加了安全工程费用。

（三）体系建立与维护

基于大数据下构建陆上风电工程的造价体系，本质上是推动造价管理工作走出“经验估算”的桎梏，真正实现“数据驱动”，为行业降本增效奠定坚实基础。落实到实践中，工作人员应当始终坚持多维度覆盖、可操作性、可比性为基本原则，分别从宏观、中观、微观三个层次入手，初步建立造价指标体系的架构。其中，宏观层造价指标以全国/区域平均造价指数、造价波动率为主，以便于直观反映行业整体造价趋势、科学评估市场造价波动；中观层造价指标需要分别从装机规模、地形条件、机组类型三个维度入手，根据单位工程分类设置对应的造价指标，以便于精准预测单位造价；微观层造价指标需覆盖设备采购成本、基础建设成本、安装调试成本、其他费用（土地征用、接入系统、项目管理等费用），依托这些指标客观反映设备的市场价格波动，综合评估地质条件、施工难度对成本的影响。当然，造价指标体系并非固定不变，工作人员需要密切关注原材料价格（钢材、混凝土）、设备价格指数（风机、塔筒）等外部变量，定期对造价基础、造价指标进行更新，以突出指标体系的适用性。

二、大数据下的陆上风电工程造价指标体系的应用场景

在大数据视域下，陆上风电工程施工单位在开展造价管理工作的过程中，积极应用造价指标体系，有助于构建精准化、规范化管理模式，不断地提升造价管理水平，促进工程经济效益、社会效益的最大化，助力风电行业的可持续发展。

造价指标体系的应用具体包括以下场景：第一，成本控制。在陆上风电工程的规划、设计、采购、施工等环节，工作人员利用大数据技术，常态化地监测宏观层、中观层、微观层的各项造价指标，并与预算数据进行逐项对比。当出现成本偏差时，系统会自动触发预警，提醒工作人员及时查找原因，坚持问题导向原则，针对性地采取纠偏措施，把项目成本控制在预算范围内【2】。第二，决策支持。在陆上风电工程中，决策的科学性、合理性，在很大程度上决定了项目的战略价值、经济可行性。利用大数据技术，搭建决策支持系统，在系统内增设成本效益分析、风险评估、技术选型等若干功能模块。在决策的过程中，工作人员可以在系统中输入项目参数，获取包括推荐机型、建设方案、融资策略的决策报告，确保投资者决策的前瞻性、准确性；也可以通过改变关键参数，观察项目各项指标的变化，进而准确定位项目的风险点、识别项目的敏感因素，为采取风险应对、处置策略提供决策依据。第三，项目竞标。在项目竞标环节，竞标方可以利用大数据分析技术，广泛收集历史投标数据，以及竞争对手项目业绩、技术实力等信息，进而建立竞争对手报价模型。依托该模型，对竞争对手可能的报价策略进行模拟，从而科学预测竞争对手的报价范围，并以预测结果为依据，从自身的技术实力、管理水平出发，针对性地制定报价策略，通过精准报价进一步提升自身的竞争力。

结束语：

综上所述，在陆上风电工程造价管理的过程中，深度应用大数据技术建立造价指标体系，彻底改变了造价管理模式。在数据驱动下，既有助于动态化、智能化监控工程全生命周期的成本，以便于精准捕捉成本偏差，通过及时纠偏，把项目成本控制在预算范围内；同时也促进了技术与业务的深度融合，为项目竞标、成本控制、决策支持提供了强有力依据，大幅提升了工程整体的管理水平，为项目经济效益、社会效益双赢奠定了良好基础。

参考文献：

[1]陈晓睿.海外陆上风电场项目造价指标体系研究及应用[J].电气技术与经济，2024，（11）：97-100.

[2]王好雷，徐天瑶，闫应，安姣姣.基于大数据的陆上风电工程造价指标体系及应用研究[J].工程造价管理，2020，（06）：72-78.