电网项目智能化评审方法及系统[发明专利]

(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201711224844.4
(22)申请日 2017.11.29
(71)申请人 福建亿榕信息技术有限公司
地址 350000 福建省福州市鼓楼区软件大
道89号G区20号楼
申请人 国家电网公司　
国网信息通信产业集团有限公司　
国网信通亿力科技有限责任公司
(72)发明人 龚贺　池少宁　陈俊山　
(74)专利代理机构 福州市景弘专利代理事务所
(普通合伙) 35219
代理人 林祥翔　徐剑兵
(51)Int.Cl.
G06Q 10/06(2012.01)
G06Q 50/06(2012.01)
(54)发明名称
电网项目智能化评审方法及系统
(57)摘要
电网项目预算智能化评审方法及系统，其中
方法包括如下步骤，接收业务元素，所述业务元
素包括投入规模、资金配置、预算完成率、投资计
划完成率、计划预算调整次数、变电容量、线路长
度、电缆长度、经济效益、安全质量或满意度；接
收用户评价模型信息，所述用户评价模型包括合
理性评价结果、目标达成性结果，将业务元素作
为输入，用户评价模型作为输出训练深度学习算
法，得到自动评价模型；根据业务元素及用户评
价模型计算项目得分，得到项目评审结果，提高
了评审的工作效率和质量内容，提高了评审的自
动化和智能化应用。

权利要求书1页 说明书4页 附图1页CN 107730158 A 2018.02.23
C N 107730158
A
1.一种电网项目智能化评审方法，其特征在于，包括如下步骤，接收业务元素，所述业务元素包括投入规模、资金配置、预算完成率、投资计划完成率、计划预算调整次数、变电容量、线路长度、电缆长度、经济效益、安全质量或满意度；
接收用户评价模型信息，所述用户评价模型包括合理性评价结果、目标达成性结果，将业务元素作为输入，用户评价模型作为输出训练深度学习算法，得到自动评价模型；
根据业务元素及用户评价模型计算项目得分，得到项目评审结果。

2.根据权利要求1所述的电网项目能化评审方法，其特征在于，所述合理性评价结果包括投入得分、过程得分、产出得分和效果得分；所述目标达成性结果包括目标权重、偏差率、目标评级。

3.根据权利要求1所述的电网项目智能化评审方法，其特征在于，还包括步骤，根据业务元素的指标进行完整性评价，并将评价结果分类汇总。

4.一种电网项目智能化评审系统，其特征在于，包括如下模块，业务元素模块、用户评价模块、训练模块、计算模块；
所述业务元素模块用于接收业务元素，所述业务元素包括投入规模、资金配置、预算完成率、投资计划完成率、计划预算调整次数、变电容量、线路长度、电缆长度、经济效益、安全质量或满意度；
所述用户评价模块用于接收用户评价模型信息，所述用户评价模型包括合理性评价结果、目标达成性结果，
所述训练模块将业务元素作为输入，用户评价模型作为输出训练深度学习模型，得到自动评价模型；
所述计算模块用于根据业务元素及用户评价模型计算项目得分，得到项目评审结果。

5.根据权利要求4所述的电网项目智能化评审系统，其特征在于，所述合理性评价结果包括投入得分、过程得分、产出得分和效果得分；所述目标达成性结果包括目标权重、偏差率、目标评级。

6.根据权利要求4所述的电网项目智能化评审系统，其特征在于，还包括完整性模块，所述完整性模块用于根据业务元素的指标进行完整性评价，并将评价结果分类汇总。

权　利　要　求　书1/1页CN 107730158 A
电网项目智能化评审方法及系统
技术领域
[0001]本发明涉及电网项目评审的自动化办公领域，尤其涉及一种新型的电网项目智能化评审方法及系统。

背景技术
[0002]目前项目预算绩效评审基本上采用人工审核方式，抽取可研内容的关键指标，人工进行经济可研性、财务合规性审核，缺乏自动化审核处理，且审核工作量很大、周期较长、效率不高。

部分项目采用线下固定模型+人工干预的方法开展，评价模型相对固定，不够灵活，扩展性不强，对历史评价数据未能充分利用，缺乏智能化应用等工作。

[0003]本次发明主要解决审核工作量大、效率不高、评价模型单一、评审缺少自动化和智能化等问题。

通过OCR技术将电子文档转换为纯文本文件，采用自然语言及机器学习技术，从多维度抽取文本特征信息，将自然文本转换为可分析、易分析的数据。

结合评价知识库，按照项目绩效评价模型进行自动评价、输出结果并分类存储，采用关联学习、聚类计算、神经网络等算法进行深度自学习，不断修正评价参数，完善评价知识库。

同时引入了规则引擎和人工智能技术，大大提高了评审的工作效率和质量内容，提高了评审的自动化和智能化应用。

发明内容
[0004]为此，需要提供一种新的电网项目智能化评审方法，解决现有电网项目评分审核没有自动化评审功能的问题。

[0005]为实现上述目的，发明人提供了一种电网项目预算智能化评审方法，包括如下步骤，接收业务元素，所述业务元素包括投入规模、资金配置、预算完成率、投资计划完成率、计划预算调整次数、变电容量、线路长度、电缆长度、经济效益、安全质量或满意度；[0006]接收用户评价模型信息，所述用户评价模型包括合理性评价结果、目标达成性结果，将业务元素作为输入，用户评价模型作为输出训练深度学习算法，得到自动评价模型；[0007]根据业务元素及用户评价模型计算项目得分，得到项目评审结果。

[0008]具体地，所述合理性评价结果包括投入得分、过程得分、产出得分和效果得分；所述目标达成性结果包括目标权重、偏差率、目标评级。

[0009]进一步地，还包括步骤，根据业务元素的指标进行完整性评价，并将评价结果分类汇总。

[0010]一种电网项目预算智能化评审系统，包括如下模块，业务元素模块、用户评价模块、训练模块、计算模块；
[0011]所述业务元素模块用于接收业务元素，所述业务元素包括投入规模、资金配置、预算完成率、投资计划完成率、计划预算调整次数、变电容量、线路长度、电缆长度、经济效益、安全质量或满意度；
[0012]所述用户评价模块用于接收用户评价模型信息，所述用户评价模型包括合理性评
价结果、目标达成性结果，
[0013]所述训练模块将业务元素作为输入，用户评价模型作为输出训练深度学习模型，得到自动评价模型；
[0014]所述计算模块用于根据业务元素及用户评价模型计算项目得分，得到项目评审结果。

[0015]具体地，所述合理性评价结果包括投入得分、过程得分、产出得分和效果得分；所述目标达成性结果包括目标权重、偏差率、目标评级。

[0016]进一步地，还包括完整性模块，所述完整性模块用于根据业务元素的指标进行完整性评价，并将评价结果分类汇总。

[0017]通过上述设计，本方案能够在限定输入业务元素的前提下，将业务元素转换为可计算，易分析的参数，提高了项目评审智能化程度。

附图说明
[0018]图1为本发明具体实施方式所述的电网项目智能化评审方法流程图；
[0019]图2为本发明具体实施方式所述的电网项目智能化评审系统模块图。

[0020]附图标记说明
[0021]200、业务元素模块
[0022]202、用户评价模块
[0023]204、训练模块
[0024]206、计算模块；
[0025]208、完整性模块。

具体实施方式
[0026]为详细说明技术方案的技术内容、构造特征、所实现目的及效果，以下结合具体实施例并配合附图详予说明。

[0027]请参阅图1，一种电网项目预算智能化评审方法，包括如下步骤，S100接收业务元素，所述业务元素包括投入规模、资金配置、预算完成率、投资计划完成率、计划预算调整次数、变电容量、线路长度、电缆长度、经济效益、安全质量或满意度；上述参数一般为数字，在接收到上述业务元素中的一种或若干种后存储起来，等待后续处理。

[0028]S102接收用户评价模型信息，所述用户评价模型包括合理性评价结果、目标达成性结果，具体地，所述合理性评价结果包括投入得分、过程得分、产出得分和效果得分；所述目标达成性结果包括目标权重、偏差率、目标评级。

还进行步骤S104将业务元素作为输入，用户评价模型作为输出训练深度学习算法，得到自动评价模型；训练后的自动评价模型在输入新的业务元素项集的时候，能够自动根据业务元素生成评价模型，新生成的自动评价模型能够通过业务元素的输入自动生成合理性评价结果、目标达成性结果，达到自动对业务元素输入进行初步处理的效果。

[0029]还进行步骤S106根据业务元素及用户评价模型或自动评价模型计算项目得分，得到项目评审结果。

评审结果的计算可以根据业务元素项输入值、投入得分、过程得分、产出得分、效果得分、目标权重、偏差率及目标评级的数值计算得出，通过上述方法，解决了电网
项目智能化中无法根据业务元素输入自动生成评价模型，再根据评价模型自动生成评审结果的问题。

[0030]在进一步的一些实施例中，还包括步骤，根据业务元素的指标进行完整性评价，并将评价结果分类汇总。

在具体的实施例中，还可以根据依据各项指标系数自动计算得分，并按照指标评价集(V1完整、V2基本完整、V3不完整、V4非常不完整)自动换算出评价结果，并分类汇总。

通过上述方案更好地达到了提高电网项目智能化的效果。

[0031]在图2所示的实施例中，介绍一种电网项目智能化评审系统，包括如下模块，业务元素模块200、用户评价模块202、训练模块204、计算模块206；
[0032]所述业务元素模块用于接收业务元素，所述业务元素包括投入规模、资金配置、预算完成率、投资计划完成率、计划预算调整次数、变电容量、线路长度、电缆长度、经济效益、安全质量或满意度；
[0033]所述用户评价模块用于接收用户评价模型信息，所述用户评价模型包括合理性评价结果、目标达成性结果，
[0034]所述训练模块将业务元素作为输入，用户评价模型作为输出训练深度学习模型，得到自动评价模型；
[0035]所述计算模块用于根据业务元素及用户评价模型计算项目得分，得到项目评审结果。

[0036]具体的实施例中，所述合理性评价结果包括投入得分、过程得分、产出得分和效果得分；所述目标达成性结果包括目标权重、偏差率、目标评级。

通过上述系统设置，解决了电网项目智能化中无法根据业务元素输入自动生成评价模型，再根据评价模型自动生成评审结果的问题。

[0037]在图2所示的进一步的实施例中，还包括完整性模块208，所述完整性模块用于根据业务元素的指标进行完整性评价，并将评价结果分类汇总。

通过上述模块设置，更好地达到了提高电网项目智能化的效果。

[0038]本发明方案的智能化系统还包括以下功能：
[0039](1)评价材料电子化处理，按照<投入、过程、产出、效果>等维度开展评价材料的电子化文件处理，利用高拍仪、扫描仪等对评价材料进行电子化处理，按照业务规则模板定义自动抽取业务元素。

[0040](2)评价模型管理功能，按照目标合理性评价和目标达成性评价的原则进行评价模型的模板管理。

目标合理性按照SMART原则开展，目标审核内容采用标准XML配置，采用评分制进行考核。

目标达成性按照权重设置和单个目标达成评分方式开展，权重和达成评分标准采用标准XML配置，采用分等级进行考核。

[0041](3)自动评价处理，按照标准XML配置的评价元素(投入规模、资金配置、预算完成率、投资计划完成率、计划预算调整次数、变电容量、线路长度、电缆长度、经济效益、安全质量、满意度等)，按照目标合理性评价(投入、过程、产出和效果)和目标达成性(目标权重、偏差率、得分评级)维度进行评价。

采用多线程和规则引擎技术，对评价元素进行自动处理，自动生成项目目标审查结果(是否发现包含其他列表项目、是否发现分拆立项、是否发现项目资本性支出与成本性支出划分不准确、是否发现拆旧物资数量及处理方案不合理、是否发现工程其他费用支出不合理)，依据各项指标系数自动计算得分，并按照指标评价集(V1完
整、V2基本完整、V3不完整、V4非常不完整)自动换算出评价结果，并分类汇总。

[0042](4)评价知识库管理，对评价结果进行分类存储，按照16类专项类型进行分类管理，按照项目类型、项目属性、评价元素、评价指标、评价系数、评价结果等维度进行管理。

评价知识库是电网项目预算评价一种新的方法，通过不断学习，积累项目评价经验值。

采用Deeplearning4j框架，利用聚类算法对同一项目类型的评价属性进行比对分析，不断挖掘新的评价元素和指标。

通过关联规则学习，分析评价元素和指标的关联数据，完善评价规则。

采用神经网络算法生成决策树，对评价知识库进行深度学习，不断完善评价元素和评价指标，完成评价知识库自我学习过程。

[0043]需要说明的是，尽管在本文中已经对上述各实施例进行了描述，但并非因此限制本发明的专利保护范围。

因此，基于本发明的创新理念，对本文所述实施例进行的变更和修改，或利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，直接或间接地将以上技术方案运用在其他相关的技术领域，均包括在本发明的专利保护范围之内。

图1
图2。