《电气技术与经济》2025年4月刊发表了一项由国能黄金埠发电有限公司黄志刚研究员主导的研究，题为《基于支持向量机回归的光伏EPC项目基建造价预测研究》。该研究针对光伏工程总承包（Engineering, Procurement, Construction, EPC）项目中基建造价预测精度不足的问题，提出了一种创新性的机器学习解决方案。

学术背景

在全球能源转型背景下，光伏EPC项目因集成设计、采购、施工全流程，其成本控制面临动态因素（如政策波动、材料价格变化）的挑战。传统预测方法如GA-BP神经网络（遗传算法优化反向传播神经网络）和岭回归优化算法存在数据依赖性高、多重共线性等问题。支持向量机回归（Support Vector Regression, SVR）因其非线性拟合能力和泛化性能，成为本研究的方法论基础。研究目标是通过构建SVR模型，量化技术、市场、政策等多元因素对造价的影响，提升预测准确率。

研究流程与方法

1. 影响因素提取与量化
   研究首先从技术（如光伏组件效率）、市场（原材料价格）、政策（补贴率）、项目规模（装机容量）、管理（设计复杂度）5个维度提取21项具体指标（见表1）。通过建立影响因素集合函数（式1），引入拉格朗日乘子（Lagrange multiplier）和容许误差参数，将定性因素转化为可计算的数值特征。

2. 数据训练与拟合
   采用时间参数嵌入技术重构造价样本（式2），通过拟合函数描述输入-输出关系，并在特征空间中寻找最优超平面（式3）。关键创新在于将预测问题转化为对偶问题，利用序列最小优化（Sequential Minimal Optimization, SMO）算法求解，生成数据拟合回归函数（式4）。此阶段涉及可调系数（adjustable coefficient）的动态校准，以优化模型适应性。

3. 造价预测与误差补偿
   对归一化处理后的数据（式5）构建SVR模型（式6），采用10折交叉验证评估预测偏差（式7）。针对系统性误差，提出两阶段补偿策略：首先通过核函数参数（如高斯核宽度）调整模型结构，其次采用回归分析对误差建模并反向修正预测值。实验以某100MWp光伏EPC项目为案例，对比GA-BP法和岭回归法的预测效果。

主要结果

• 预测精度对比：如图1所示，SVR方法在7项造价构成（设备采购、建筑工程等）中平均偏差为2.3%，显著低于GA-BP法（8.7%）和岭回归法（6.1%）。尤其在土地费用（编号3）和预备费（编号7）两项波动性较高的项目中，SVR偏差控制在±3%以内。
  
• 误差分析：SVR的误差分布集中于零附近（95%置信区间±2.8%），而对照组方法出现单侧偏移（如岭回归在调试费用中高估12%），证实SVR对非线性关系的捕捉能力更强。
  
• 模型鲁棒性：通过超参数敏感性测试，发现正则化参数C=1.5时模型稳定性最佳，验证集均方误差（MSE）降至0.018。

结论与价值

研究证实，SVR模型通过量化动态影响因素和误差补偿机制，可有效提升光伏EPC造价预测的可靠性。其科学价值在于：
1. 构建了首个融合时间参数与多维度影响因素的造价预测框架；
2. 提出基于SMO算法的对偶问题求解策略，降低计算复杂度；
3. 为可再生能源工程成本管理提供了可扩展的机器学习范式。
实际应用中，该方法可帮助业主在投标阶段精准估算预算，减少超支风险。例如，针对450亩土地的光伏项目，模型预测误差可节约潜在成本超支约3200万元（按总投资65亿元计）。

研究亮点

1. 方法论创新：首次将SVR与误差补偿技术结合应用于光伏基建领域，解决了传统方法对动态因素响应不足的缺陷。
   
2. 工程实用性：提供的量化模型可直接集成至项目管理软件，如通过Python scikit-learn库部署。
   
3. 跨学科意义：为机器学习在能源经济领域的应用提供了实证案例。
   

研究局限性在于未考虑极端气候等不可抗力因素，未来可结合强化学习（Reinforcement Learning）进一步优化模型适应性。