本发明专利技术涉及数据分析技术，揭露一种项目审批方法，包括：计算待审批项目的项目预期发电收益，根据项目预期发电收益与贷款金额计算得到贷款回收比例；利用预构建的地质风险分析模型对地形图片进行分析，得到地质灾害风险发生概率；根据历史贷款次数及历史贷款违约次数计算得到贷款信誉度；根据贷款回收比例、地质灾害风险发生概率、贷款信誉度进行加权计算，得到审批通过概率；根据审批通过概率及预设审批阈值进行分析，得到审批结果。本发明专利技术还涉及区块链技术，所述审批通过概率可以存储在区块链节点中。本发明专利技术还提出一种项目审批装置、设备以及介质。本发明专利技术可以提高项目审批的准确率。本发明专利技术可以提高项目审批的准确率。本发明专利技术可以提高项目审批的准确率。
【技术实现步骤摘要】
项目审批方法、装置、电子设备及可读存储介质
[0001]本专利技术涉及数据分析技术，尤其涉及一种项目审批方法、装置、电子设备及可读存储介质。
技术介绍
[0002]绿色能源是可持续发展的重要组成部分，光伏新能源更是绿色能源中的重要组成部分，目前，光伏新能源项目的建设掀起了一波新的建设高潮，为了向光伏新能源发电项目提供有效金融支持，各个金融机构需要对光伏新能源发电项目进行贷款风险审批。
[0003]但是现有项目审批方法仅从单一维度进行审核评估，项目审批的准确率较低。
技术实现思路
[0004]本专利技术提供一种项目审批方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，其主要目的在于提高项目审批的准确率。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供的一种项目审批方法，包括：
[0006]获取待审批项目的项目信息，其中，所述项目信息包括：项目开始时间、项目位置、发电组件面积、发电组件转化效率、发电系统转换效率、发电衰减率、项目服役周期、贷款金额、项目法人信息；
[0007]根据所述项目信息中的项目开始时间及预设时间周期构建时间区间，获取所述时间区间内所述项目位置的辐照度值，根据所述辐照度值及所述时间周期计算得到目标辐照度值；
[0008]根据所述目标辐照度值及所述发电组件面积、所述发电组件转化效率、所述发电系统转换效率、所述发电衰减率及所述项目服役周期计算得到项目预计总发电量；
[0009]获取所述项目位置所在城市的区域电价及所述待审批项目的成本电价，根据所述区域电价、所述成本电价及所述项目预计总发电量计算得到项目预期发电收益；
[0010]根据所述项目预期发电收益与所述贷款金额计算得到贷款回收比例；
[0011]获取所述项目位置的地形图片，利用预构建的地质风险分析模型对所述地形图片进行分析，得到地质灾害风险发生概率；
[0012]获取所述项目法人信息对应项目法人的历史贷款次数及历史贷款违约次数，根据所述历史贷款次数及所述历史贷款违约次数计算得到贷款信誉度；
[0013]根据所述贷款回收比例、所述地质灾害风险发生概率、所述贷款信誉度进行加权计算，得到审批通过概率；
[0014]根据预设审批阈值对所述审批通过概率进行分析，得到审批结果。
[0015]可选地，所述根据所述项目信息中的项目开始时间及预设时间周期构建时间区间，获取所述时间区间内所述项目位置的辐照度值，包括：
[0016]将所述项目开始时间作为区间右端点；
[0017]根据所述区间右端点利用预设的时间周期作为区间长度构建时间区间；
[0018]在预设的历史辐照度数据库中查询所述时间区间内所述项目位置的预设角度的辐照度总量，得到所述辐照度值。
[0019]可选地，所述根据所述项目预期发电收益与所述贷款金额计算得到贷款回收比例，包括：
[0020]判断所述项目预期发电收益是否大于所述贷款金额；
[0021]当所述项目预期发电收益大于所述贷款金额，则确定所述贷款回收比例为1；
[0022]当所述项目预期发电收益不大于所述贷款金额，根据所述项目预期发电收益与所述贷款金额计算得到所述贷款回收比例。
[0023]可选地，所述利用预构建的地质风险分析模型对所述地形图片进行分析之前，所述方法还包括：
[0024]获取深度神经网络框架；
[0025]在所述深度神经网络框架中构建特征输入层；
[0026]在所述特征输入层后构建权重初始化层；
[0027]在所述特征输入层之后建立多层全连接层；
[0028]在所述多层全连接层后构建决策输出层，得到所述深度学习模型。
[0029]获取历史地形图片集，其中，所述历史地形图片集中每个历史地形图片都有对应的地质灾害标签；
[0030]利用所述历史地形图片集对所述深度学习模型进行迭代训练，得到所述地质风险分析模型。
[0031]可选地，所述利用预构建的地质风险分析模型对所述地形图片进行分析，得到地质灾害风险发生概率，包括：
[0032]利用所述地质灾害分析模型对所述地形图片进行分析，得到不同预设类型地质灾害风险的发生概率；
[0033]筛选所有所述发生概率中的最大值，得到所述地质灾害风险发生概率。
[0034]可选地，所述根据所述目标辐照度值及所述发电组件面积、所述发电组件转化效率、所述发电系统转换效率、所述发电衰减率及所述项目服役周期计算得到项目预计总发电量，包括：
[0035]利用如下公式计算所述项目预计总发电量：
[0036][0037]其中，F为项目预计总发电量，a为目标辐照度值，b为发电组件面积，c为发电组件转化效率，d为发电系统转换效率，e为发电衰减率，i为项目建成后的使用时长，n为项目服役周期。
[0038]可选地，所述根据预设审批阈值对所述审批通过概率进行分析，得到审批结果，包括：
[0039]判断所述审批通过率是否大于所述预设审批阈值；
[0040]当所述审批通过概率大于所述预设审批阈值，审批结果为审批通过；
[0041]当所述审批通过概率不大于所述预设审批阈值，审批结果为审批不通过。
[0042]为了解决上述问题，本专利技术还提供一种项目审批装置，所述装置包括：
[0043]数据获取模块，用于获取待审批项目的项目信息，其中，所述项目信息包括：项目开始时间、项目位置、发电组件面积、发电组件转化效率、发电系统转换效率、发电衰减率、项目服役周期、贷款金额、项目法人信息；
[0044]多维评估计算模块，用于根据所述项目信息中的项目开始时间及预设时间周期构建时间区间，获取所述时间区间内所述项目位置的辐照度值，根据所述辐照度值及所述时间周期计算得到目标辐照度值；根据所述目标辐照度值及所述发电组件面积、所述发电组件转化效率、所述发电系统转换效率、所述发电衰减率及所述项目服役周期计算得到项目预计总发电量；获取所述项目位置所在城市的区域电价及所述待审批项目的成本电价，根据所述区域电价、所述成本电价及所述项目预计总发电量计算得到项目预期发电收益；根据所述项目预期发电收益与所述贷款金额计算得到贷款回收比例；获取所述项目位置的地形图片，利用预构建的地质风险分析模型对所述地形图片进行分析，得到地质灾害风险发生概率；获取所述项目法人信息对应项目法人的历史贷款次数及历史贷款违约次数，根据所述历史贷款次数及所述历史贷款违约次数计算得到贷款信誉度；
[0045]项目审批模块，用于根据所述贷款回收比例、所述地质灾害风险发生概率、所述贷款信誉度进行加权计算，得到审批通过概率；根据预设审批阈值对所述审批通过概率进行分析，得到审批结果。
[0046]为了解决上述问题，本专利技术还提供一种电子设备，所述电子设备包括：
[0047]存储器，存储至少一个计算机程序；及
[0048]处理器，执行所述存储器中存储的计算机程序以实现上述所述的项目审批方法。
[0049]为本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种项目审批方法，其特征在于，所述方法包括：获取待审批项目的项目信息，其中，所述项目信息包括：项目开始时间、项目位置、发电组件面积、发电组件转化效率、发电系统转换效率、发电衰减率、项目服役周期、贷款金额、项目法人信息；根据所述项目信息中的项目开始时间及预设时间周期构建时间区间，获取所述时间区间内所述项目位置的辐照度值，根据所述辐照度值及所述时间周期计算得到目标辐照度值；根据所述目标辐照度值及所述发电组件面积、所述发电组件转化效率、所述发电系统转换效率、所述发电衰减率及所述项目服役周期计算得到项目预计总发电量；获取所述项目位置所在城市的区域电价及所述待审批项目的成本电价，根据所述区域电价、所述成本电价及所述项目预计总发电量计算得到项目预期发电收益；根据所述项目预期发电收益与所述贷款金额计算得到贷款回收比例；获取所述项目位置的地形图片，利用预构建的地质风险分析模型对所述地形图片进行分析，得到地质灾害风险发生概率；获取所述项目法人信息对应项目法人的历史贷款次数及历史贷款违约次数，根据所述历史贷款次数及所述历史贷款违约次数计算得到贷款信誉度；根据所述贷款回收比例、所述地质灾害风险发生概率、所述贷款信誉度进行加权计算，得到审批通过概率；根据预设审批阈值对所述审批通过概率进行分析，得到审批结果。2.如权利要求1所述的项目审批方法，其特征在于，所述根据所述项目信息中的项目开始时间及预设时间周期构建时间区间，获取所述时间区间内所述项目位置的辐照度值，包括：将所述项目开始时间作为区间右端点；根据所述区间右端点利用预设的时间周期作为区间长度构建时间区间；在预设的历史辐照度数据库中查询所述时间区间内所述项目位置的预设角度的辐照度总量，得到所述辐照度值。3.如权利要求1所述的项目审批方法，其特征在于，所述根据所述项目预期发电收益与所述贷款金额计算得到贷款回收比例，包括：判断所述项目预期发电收益是否大于所述贷款金额；当所述项目预期发电收益大于所述贷款金额，则确定所述贷款回收比例为1；当所述项目预期发电收益不大于所述贷款金额，根据所述项目预期发电收益与所述贷款金额计算得到所述贷款回收比例。4.如权利要求1所述的项目审批方法，其特征在于，所述利用预构建的地质风险分析模型对所述地形图片进行分析之前，所述方法还包括：获取深度神经网络框架；在所述深度神经网络框架中构建特征输入层；在所述特征输入层后构建权重初始化层；在所述特征输入层之后建立多层全连接层；在所述多层全连接层后构建决策输出层，得到所述深度学习模型。
获取历史地形图片集，其中，所述历史地形图片集中每个历史地形图片都有对应的地质灾害标签；利用所述历史地形图片集对所述深度学习模型进行迭代训练，得到所述地质风险分析模型。5.如权利要求1所述的项目审批方法，其特征在于，所述利用预构建的地质风险分析模型对所述地形图片进行分析，得到地质灾害风险发生概率，包括：利用所述地质...
【专利技术属性】
技术研发人员：杜亮，
申请(专利权)人：平安银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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