当前社会上的电力需求随着经济的高速发展而迅速增长,国家也在加大对输变电项目建设的投资力度,因而相关项目的投资规模在不断扩大。而输变电项目投资是一项复杂的投资项目,其所需的资金投入大并且建设周期长,因而对输变电项目的投资将会给电网公司本身的经济效益和可持续发展带来不可小觑的影响。而现有的对输变电项目投资研究的理论并不全面和系统,因此本文通过系统的研究输变电项目投资影响因素,可以在保证工程的使用和质量要求的前提下进行快速可靠的投资成本预测,将输变电项目的投资成本控制在一定范围内以此提高投资收益率。本文主要的研究内容是输变电项目投资影响因素及投资预测模型的构建。以A电网公司2008-2015年的输变电工程作为样本数据,采用定性与定量相结合的方法对影响因素进行识别、论证研究,将输变电项目划分为变电工程与线路工程两类,综合运用主成分分析模型、多元线性回归模型、通径分析等模型研究各类工程的投资影响因素,并分别对影响不同电压等级下的变电工程和线路工程投资的主要因素的影响程度进行了排序。在已研究得出的投资影响因素基础上,构建出基于BP神经网络法并且经过粒子群算法优化的输变电项目投资预测模型,运用220kv变电工程的样本数据进行实例论证,确保投资预测模型的准确性,说明此模型可以用于项目投资的预测工作并且能够保证对项目的投资成本估算的可靠性和便捷性。本文主要的创新点在于先是对输变电工程投资的影响因素进行实证研究,之后在得出研究结果的基础上构建了基于BP神经网络法的投资预测模型。通过科学分析影响输变电投资项目的各种因素,为投资预测模型的构建提供基本的指标范围,再进行模型的构建与应用,这样更加便于电网公司的财务人员和项目成本管理人员了解项目成本的高低,合理计划对项目的投资额以此减少投资风险,提高公司的输变电项目投资收益。