大型光伏电站项目造价分析及其偏差预警机器学习模型研究的学术报告

作者及发表信息
本研究由广州发展电力集团有限公司的工程师万少凡（Wan Shaofan）完成，发表于2024年12月的《电子测试》（*Electronic Test*）期刊总第513期。

学术背景
随着2021年中国新能源上网电价政策调整，光伏电站项目进入全面市场化阶段，中央财政补贴取消，项目经济效益高度依赖全生命周期成本控制能力。传统成本核算方法依赖定额标准和历史数据，难以应对动态市场环境和技术变革，导致实际造价与预期目标偏差，增加投资风险。因此，本研究旨在通过分析大型光伏电站造价的关键影响因素，构建基于支持向量机（Support Vector Machine, SVM）的智能预警模型，为项目投资决策提供科学依据。

研究流程与方法
1. 造价体系与影响因素分析
- 研究对象：以“广州发展中塘5.98 MW分布式光伏项目”为案例，分解其静态投资构成（如表1所示），发现设备采购及安装费用占比最高（67.35%）。
- 技术性成本分析：聚焦设备选型（如N型双面双玻组件、组串式逆变器、固定式支架）与工程设计（如地理条件、并网线路），量化其对初始投资（CAPEX）和度电成本（LCOE）的影响。例如，N型组件虽初始成本高，但凭借低衰减率和高发电效率，可显著降低LCOE。
- 非技术性成本分析：包括土地租金、青苗补偿、电网接入费用等，占静态投资的16.68%，是造价波动的重要来源。

1. SVM预警模型构建

   • 理论基础：SVM通过核技巧（Kernel Trick）将非线性数据映射到高维空间，构建最优分类超平面，实现多维度造价偏差分类（“正常”“关注”“预警”）。
     
   • 指标体系：从项目基础特征（如装机容量、光资源区类别）、技术方案特征（如组件类型、支架类型）和核心成本特征（如单位静态投资、土地成本占比）三方面构建输入变量（如表3所示）。
     
   • 数据预处理：采用Z-score标准化消除量纲差异，确保模型训练公平性。
     

2. 模型训练与验证

   • 数据集：基于行业参数化仿真生成80个样本，按80:20划分为训练集（64例）和测试集（16例）。
     
   • 超参数优化：通过网格搜索和5折交叉验证确定最优参数组合，避免过拟合。
     
   • 性能评估：测试集准确率达92.5%，其中“预警”类别的召回率为85.7%，表明模型对高风险项目识别能力突出（如表5和图3所示）。
     

主要结果
1. 造价波动原因：技术性成本（如高附加值设备）与非技术性成本（如土地费用）共同作用，导致初始投资偏差。例如，“农光互补”模式使支撑设施成本较传统电站提升1倍。
2. 模型性能：SVM模型在合成数据集上表现出高精度和强泛化能力，决策边界可视化（图4）显示其对不同风险等级的清晰区分。
3. 案例验证：将中塘项目数据输入模型，成功预测其造价偏差等级，验证了模型的工程实用性。

结论与价值
1. 科学价值：首次将SVM算法应用于光伏电站造价预警，构建了多维度指标体系，为动态成本控制提供了方法论支持。
2. 应用价值：模型可辅助电力企业在项目初期识别超支风险，优化资源配置。例如，通过调整设备选型或融资方案，降低LCOE。
3. 行业意义：推动光伏产业从粗放式增长向精细化管理的转型，助力“双碳”目标实现。

研究亮点
1. 创新方法：结合工程逻辑与机器学习，开发了适用于光伏项目的动态预警模型。
2. 数据仿真：通过参数化合成数据解决实证样本不足问题，确保数据真实性与逻辑一致性。
3. 多维度分析：同时涵盖技术与非技术因素，弥补了传统成本核算的局限性。

未来展望
作者建议进一步整合实时供应链数据与宏观经济变量，构建动态LCOE模型，以应对多周期市场变化。这一方向将为光伏项目的全生命周期优化提供更强大的工具。