前言：寻找写作灵感？中文期刊网用心挑选的电力工程管理数据挖掘模型设计研究，希望能为您的阅读和创作带来灵感，欢迎大家阅读并分享。
一、提高设计工作的科学性
不同的工程管理的特点不相同，所以，在每一个业务工作系统中产生的业务数据也具有不同的特点，相关数据具有不同的颗粒大小，对于业务的流转工作也不能完全统一，对于这样特点复杂的基础数据，一定要保证设计工作按照科学的指导方法来进行。要想保证挖掘结构化数据工作的顺利进行，就要建立以项目、物资、设备以及合同数据为主要核心的数据仓库整体。在进行数据挖掘时，要在实际数量的基础之上进行相关的模型训练和数据分析，才能保证所得数据结果的科学性，数据仓库的建立，在一定程度上能够提高分析工作的精准度，促进分析工作的顺利进行。要想提高非结构化相关数据挖掘工作的有效性，可以通过检索工具和检索手段来实现分类管理，对于一些设计变更报告和工程延期报告等相对重要的数据，要通过规则筛选和关联算法对信息颗粒进行整理，从而实现颗粒的结构化水平，然后再纳入到相关的数据库中，通过一定的手段和方法来进行分析。
二、对于工程工期延误原因的关联性分析
电力工程项目管理工作中有一个相对难以控制的问题，就是项目工期的延误工作，造成工期延误的原因也不是单一的，主要表现有设计偏差、前期准备工作不能顺利进行、相关施工设备没有按期运送、对于施工的管理力度不够等。工作人员在进行工程管理过程中，比较关注这些主要原因，但是一些其他状况也可能引起项目延期，不少管理者认为天气状况会影响到项目工期，但在实际的工程项目中，并不是所有工期的延误都是由于天气状况造成的，要想对那些不确定的因素进行分析和总结，就要对管理工作中产生的种种数据进行挖掘和分析，并结合这些挖掘工作的结果为后期的工程项目提供一定的指导作用。具体的挖掘工作可以使用关联规则的方法来逐步进行。不同的数据之间存在着一种相对重要、又可以被发现的知识，这样的知识被称为数据关联，分析这些数据中的两个或者两个以上的变量取值，若发现它们之间存在一定的规律，就可以将其视作存在一定的关联性，进行关联分析工作的主要目的就是为了找到不同数据背后所隐藏的关联性。关联数据分析的方法就是把所有工期延误的项目组建成一个较大的集合，把下雨、事故、资金不够、管理问题或者地质环境等可能造成工期延误的一系列因素组成另外一个集合，对于这些数据中可能引起工期延误的相关描述不需要统一要求，因为这些众多影响因素中涵盖一部分的隐性因素，这需要在进行数据准备工作和数据仓库工作的建立过程中来完成。利用关联规则方法所得到的相关结果必然是出现次数较高的项目集合，用这个项目几何的置信度和支持度来对某一个规则进行描述，这样就能提高整个分析工作的科学性和有效性。
三、如何处理各项任务在进度汇总过程中的权重
电力工程中的输变电工程项目是一个任务较多的管理工作，所以，在进行项目管理时，要对于各个子项目逐一展开管理，例如，可以把整个输变电工程分为前期工程、土建工程和线路工程等不同的子项目。要保证所有分析工作都能够从管理层的方向来进行，他们希望看到的工程进度描述结果是一个比较规范的数据。若实际工程真的涵盖较多的子项目时，整个工程项目所完成的百分比并不能依靠各个子项目工程的百分比进行简单的累加来完成，保证用工时法来计算工程项目的完成比率。对于子工程完成时间和工作量的分析工作并不能完全说明整个工程在实际施工过程中所花费的时间，若在工程项目描述过程中采用规范化的百分比，则很难对进度进行科学地描述，因此，在实际的项目工程分析过程中，工作人员所采用的大都是土建完工、地基完工等一些形象的文字描述，这样的描述方法虽然比较直观，但是，对于项目工程量的评估工作并不具备多少实际的作用。在挖掘工程项目进度权重的相关参考值过程中可以使用面向属性的相关归纳方法来对整个施工工程的项目进度有关数据进行概化工作，从而得到所完成的一系列项目工程中各个子项目的平均总权重。通过分析工程进度汇总不难得出一些结论，如果整个项目中的某一个子项目所用的时间超过了计划工作时间，这就会导致整个工程的项目进度汇总结果存在一定的不科学性，电力工程中的输变电工程的前期工作、物资采购以及设计任务所消耗的时间都可能超过科学计算的时间，若能够通过一定的数据挖掘得到子项目的相关参考值，再按照不同的参考值进行进度汇总，就能够在一定程度上提高项目进度分析工作的准确性。
在实际挖掘过程中要先确定关系数据集合，从数据仓库内选定完整、未延误工期的子项目来进行分析。然后再对这一系列关系数据中相对集中的项目属性进行收集，删除这些属性值，可以删除部分的项目编码。与子项目在总体汇总中的权重息息相关的因素包括项目工期、施工季节、施工队伍的资质、电压等级、投资规模以及施工地点等。其次进行的就是对整个项目的数据进行概化，它要求需要在概化关系中插入所有的概化记录，若有的概化记录不存在，就需要重复累及计算权重的相关重聚集值和数目，若不执行该项步骤，就会让整个数据分析增加一条记录。在对相关的项目概化表进行分析时，可以看出这些一系列的重复记录数值足以表明那些符合同一种性质的项目实际个数，相关数据的权重平均值的科学性与整个数值的大小存在一定正相关关系。对概化关系的表格实施同一种属性归类时，可以根据平均值的大小来重点分析项目属性对子项目汇总关系权重的实际影响。通过利用多维数组的形式可以把整个权重的相关概化关系存放在实际项目的数据库内部，在进行整个电力工程的施工项目计划时，参照相关的概化关系来确定整个施工工程项目汇总的权重。项目数据的不断累积会在一定程度上影响到整个关系数据的大小，这样相关的权重所存在的概化关系对于整个施工项目的进度计划工作就越具有参考价值。
作者：李念超 单位：国网吉林双辽市供电有限公司
