CN109165809B - 一种新电改环境下电网规划项目投资排序评估方法 - Google Patents

一种新电改环境下电网规划项目投资排序评估方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种新电改环境下电网规划项目投资排序评估方法，属于电网投资评估领域；首先从技术、效益、项目重要度以及项目成熟度4个指标出发，构建了电网规划项目投资排序的综合指标体系。然后将上述指标中的定性指标采用梯形模糊数方法量化，定量指标根据计算获得。进一步根据效用理论求取各指标的效用值；并采用模糊层次分析法，求取各指标的权重；最后综合效用值和权重，基于向量距离合并规则求取各项目的综合效用值，据此对电网规划项目进行投资排序。本发明基于效用理论进行投资排序，与以往只考虑投资效益的评估方法相比，可计及决策者的风险偏好，提高电网公司的风险防范能力。

Description

一种新电改环境下电网规划项目投资排序评估方法
技术领域
本发明属于电网投资评估领域，特别涉及一种新电改环境下电网规划项目投资排序评估方法。
背景技术
新电改环境下，电网企业收入的核算方式由传统的“差价定价”变为“成本加收益”，电网企业的利润空间被较大幅度的压缩。为了得到合理且最优的投资策略，电网企业需要综合考虑电网的建设需求以及企业自身的投资能力，并对规划项目的投资做出必要调整。
目前电网企业在投资评估方面，通常着重于考虑电网的投资效益指标，且一般采用确定性方法；然投资效益大的项目由于工期、项目成熟度等原因，未必具有首先投资建设的条件；同时新电改环境下，电网的投资效益具有不确定性，需采用概率方法加以描述。在指标求取方法上，传统的线性方法可能导致排序结果不合理。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是：解决了以往投资排序指标体系中仅考虑电网的投资效益、未考虑到工期、项目成熟度等客观因素带来的不可操作性；同时解决了以往评估方法中未能计及决策者的风险偏好导致的评估偏差。
本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：
一种新电改环境下电网规划项目投资排序评估方法，具体包含如下步骤：
步骤1：构建新电改环境下电网规划项目投资排序综合评价指标体系，并将指标体系分成三层；
步骤2：量化指标体系中的定性指标；
步骤3：计算各指标的效用值；
步骤4：采用模糊层次分析法求取各类指标的权重；
步骤5：根据各指标的效用值及其权重，基于向量距离合并规则法求取各项目的综合效用值；
步骤6：根据综合效用值对规划项目进行投资排序。
作为本发明新电改环境下电网规划项目投资排序评估方法的进一步优选方案，在步骤1中，将指标体系分成三层：第一层为目标层，即电网规划项目投资排序综合指标；第二层为类别层，包括项目的技术指标、效益指标、项目的重要度指标以及项目的成熟度指标；第三层为指标层，即各类别层包含的指标。
作为本发明新电改环境下电网规划项目投资排序评估方法的进一步优选方案，在步骤1中，技术指标包括网络协调性、项目技术创新水平、投资风险等级以及供电可靠性；效益指标包括线损率、单位电网投资增售电量、投资收益比；项目重要度包括重载主变压器减少的台数以及重载线路减少数；项目成熟度指标包括电网项目前期策划能力、电网项目参建队伍管控能力以及招投标控制能力。
作为本发明新电改环境下电网规划项目投资排序评估方法的进一步优选方案，在步骤2中，定性指标包括项目技术创新水平、投资风险等级、电网项目前期策划能力、电网项目参建队伍管控能力、招投标控制能力。
作为本发明新电改环境下电网规划项目投资排序评估方法的进一步优选方案，在步骤2中，通过模糊数方法量化指标体系中的定性指标，具体如下：
Figure BDA0001734445980000021
式中：x为模糊变量，GL(x)和GR(x)分别表示表示梯形模糊数的左隶属函数和右隶属函数，(a,b,c,d)分别为梯形模糊数中的四个参数；
将梯形模糊数的期望值作为定性指标的量化值，其期望值表示为：
Figure BDA0001734445980000022
式中：V为某定性指标的量化值，系数O反映了决策者的乐观程度。
作为本发明新电改环境下电网规划项目投资排序评估方法的进一步优选方案，在步骤3中，基于效用理论计算各指标的效用值，具体如下：
步骤3.1，将各指标的平均值作为折算标准系数ε，并根据折算系数选取对应的效用函数；
步骤3.2，将各指标的归一化值l带入效用函数中求取对应指标的效用值。
作为本发明新电改环境下电网规划项目投资排序评估方法的进一步优选方案，所述步骤4具体包含如下步骤：
步骤4.1，根据专家打分获取模糊层次一致判断矩阵，该矩阵有如下特点：模糊一致判断矩阵A是m×m的矩阵，其中m为指标总数，矩阵中各元素取值如下：
Figure BDA0001734445980000031
步骤4.2，根据模糊一致判断矩阵求取指标r对应的指标权重w，计算如下：
Figure BDA0001734445980000032
式中：ρ为分辨率参数，取值为取
Figure BDA0001734445980000033
若为类别层，则nl为类别层指标数；若为指标层，则nl为各类别层包括的指标数。
作为本发明新电改环境下电网规划项目投资排序评估方法的进一步优选方案，在步骤5中，效用空间中的任一点的总效用值TU可表示为：
Figure BDA0001734445980000034
其中，
Figure BDA0001734445980000035
m为指标层的总指标数，下标r表示第r个指标。
作为本发明新电改环境下电网规划项目投资排序评估方法的进一步优选方案，在步骤6中，根据综合效用值对规划项目进行投资排序，按综合效用值大的项目投资优先的原则，以此排序。
本发明采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：与现有技术比，本发明提出的技术、效益、项目重要度以及项目成熟度的电网规划项目投资排序综合指标体系，指标更全面，更符合电网企业的实际情况；同时提出基于效用函数的投资评估方法，能计及决策者的风险偏好，有利于降低电网企业投资风险。
附图说明
图1为本发明RTS-79节点系统图；
图2为本发明电网建设项目投资排序指标体系；
图3为本发明的方法流程图。
具体实施方式
下面对本发明技术方案进行详细说明，但是本发明的保护范围不局限于所述实施例。
实施例1：以图2所示的IEEE-RTS79节点系统为例。设由于地区负荷的增长导致输电线路过载，需要新增设输电线路，并对相应的变电设备进行扩容或更换。规划项目(1，2，3，4)见图1中的虚线所示。市场化率取值为0.3。
项目1：母线6处负荷增加136MW，拟在节点6和节点10之间新架一回长度为25.76km的输电线路，同时新增一台80MVA的变压器。输电线路工程造价为140万元/km，变压器工程造价为40万元/MVA，计划总投资6886万元，项目建设期2年，每年投资为3443万元；设备运行18年退役，年运行费用为500万元。
项目2：由于母线4处负荷由74MW增加到285MW，拟在节点4和节点9之间新架设一回44km的输电线路，同时对相应变压器从原240MVA扩容到300MVA。各类建设费用参考1项目的单位价格，计划总投资8080万元，年运行成本为590万元/年。
项目3：由于母线5处负荷由71MW增加到300MW，拟在节点1和节点5之间新架设一回长度为36km的输电线路，同时将相应变压器从原120MVA扩容到320MVA。各类建设费用参考项目1，计划总投资13040万元，年运行成本为520万元/年。
项目4：由于母线8的负荷由171MV增加到270MV，拟在节点7和8之间新架设一回长度为26km的输电线路，同时将相应变压器从原200MVA扩容到300MVA。各类建设费用参考项目1，计划总投资7640万元，年运行成本为500万元/年。输电线路工程造价为140万元/km，变压器工程造价为40万元/MVA。
图3为本发明的方法流程图，具体如下：
步骤1：构建的三层指标体系，第一层为目标层，即电网规划项目投资排序综合指标值。第二层为类别层，包括项目的技术指标、效益指标、项目的重要度指标以及项目的成熟度指标。第三层为指标层，即各类别层细分的指标，其中技术指标包括网络协调性、项目技术创新水平、投资风险等级以及供电可靠性；效益指标包括线损率、单位电网投资增售电量、投资收益比；项目重要度包括重载主变压器减少的台数以及重载线路减少数；项目成熟度指标包括电网项目前期策划能力、电网项目参建队伍管控能力以及招投标控制能力。
步骤2：定性指标包括项目技术创新水平、投资风险等级、电网项目前期策划能力、电网项目参建队伍管控能力、招投标控制能力；其他指标都为定量指标。
(a)定性指标的量化
定性指标通过专家打分并根据梯形模糊数及其期望值将其量化，这里采用的模糊等级及其对应梯形模糊数如表1所示：
表1
类别 梯形模糊数x＝(a,b,c,d)
极度差 (0,0,0.1,0.2)
非常差 (0.05,0.15,0.25,0.35)
差 (0.2,0.3,0.4,0.5)
中等 (0.35,0.45,0.55,0.65)
好 (0.5,0.6,0.7,0.8)
非常好 (0.65,0.75,0.85,0.95)
极度好 (0.8,0.9,1,1)
将梯形模糊数量化的隶属函数如下式所示：
Figure BDA0001734445980000051
式中：x为模糊变量，GL(x)和GR(x)分别表示表示梯形模糊数的左隶属函数和右隶属函数，(a,b,c,d)分别为模梯形模糊数中的四个参数。
用梯形模糊数的期望值量化定性指标，即有
Figure BDA0001734445980000061
式中：V为某定性指标的量化值，系数O反映了决策者的乐观程度(通常取O＝0.5)；
(b)定量指标的计算
定量指标包括技术指标中的网络协调性、供电可靠性，效益指标中的线损率、单位电网投资增售电量以及投资收益比，项目重要度指标中的重载主变压器减少的台数以及重载线路减少数。各指标的计算如下：
①网络协调性
网络协调性主要考虑了线路的协调性，线路的协调性以线路负载率的标准差来衡量，具体表示为：
Figure BDA0001734445980000062
其中，Li为第i条线路的负载率，
Figure BDA0001734445980000063
为线路负载率的平均值，NL为线路总数。
②供电可靠性
通过计算系统失负荷率来描述供电可靠性。本文基于蒙特卡洛模拟方法，计算项目实施前后的失负荷率的差值，来表示供电可靠性的变化。系统失负荷率公式表示为：
Figure BDA0001734445980000064
式中：N为总的抽样次数，FLOLP(ti)是系统在状态ti下的切负荷状态，1表示切负荷，0表示未发生切负荷。
③线损率的降低、重载变压器台数的减少以及重载线路数的减少
根据待研究系统的运行参数，计算规划项目实施前后的潮流，据此求取规划项目实施前后系统的线损率的变化，并统计减少的重载变压器数和重载线路数。
④单位电网投资增售电量
根据历史数据和当地经济发展，采用灰色预测模型对上述指标进行预测全寿命周期前两年的增售电量，然后对于以后的增售电量以6％的比例增长，根据以往经验，运行14年后用电量达到饱和。
⑤投资收益比
采用基于全寿命周期的方法计算各类项目投资额和收益，具体的计算过程如下：
设项目总投资为T0，
Figure BDA0001734445980000065
其中，n表示全寿命周期，n＝n1+n2n1表示建设期，n2表示运行周期，Tj表示第j年的投资额，i为折现率。
基于全寿命周期的规划项目的收益R计算如下：
Figure BDA0001734445980000071
式中：P1j、P2j、P3j分别为第j年的平均购电电价、平均售电电价和平均输配电价，Qj为第j年的总售电量，λ为市场化率，βj为第j年的线损率，Δβj为第j年的线损率的降低值，Δωj为第j年的供电可靠性的提高量，μ为线损核定系数，一般取0.5。
基于全寿命周期的项目投资收益比P，P＝R/T0
(c)将上述各指标进行归一化处理。归一化时，对于成本型和效益型两种指标的处理方法不同，如下：
Figure BDA0001734445980000072
式中：l为归一化值，V为指标值，Vmin和Vmax分别指标的最小值和最大值。
根据上述计算方法，可计算得到各指标的归一化结果，见表2所示：
表2
Figure BDA0001734445980000073
步骤3：基于效用理论计算各指标的效用值。首先将各指标的平均值作为折算标准系数ε，并根据折算系数选取表2中对应的效用函数，然后将各指标的归一化值l带入效用函数中求取对应指标的效用值。
选取效用函数时，根据投资者对不同指标的风险偏好，采用基于保守型、进取型、中立型三种，模型见表3。
表3
ε值 效用函数表达式 风险偏好
ε<0.5 U＝α+βln(l+ε<sup>2</sup>/(1-2ε)) 保守型
ε>0.5 U＝1-|α+βln(1-l+(1-ε<sup>2</sup>)/(1-2(1-ε)))| 进取型
ε＝0.5 U＝l 中立型
根据上述方法，求得各指标效用的结果，见表4。
表4
Figure BDA0001734445980000081
步骤4：针对步骤(1)构建的三层电网项目投资排序综合指标体系，步骤(4)采用模糊层次分析法对各层指标进行权重赋值。
首先，根据专家打分获取模糊层次一致判断矩阵，该矩阵有如下特点：模糊一致判断矩阵A是m×m的矩阵，其中m为指标总数，矩阵中的各元素具有如下的性质：
Figure BDA0001734445980000091
然后根据模糊一致判断矩阵求取指标r对应的指标权重w，计算如下：
Figure BDA0001734445980000092
式中：ρ为分辨率参数，取值为取
Figure BDA0001734445980000093
(若为类别层，则nl为类别层指标数；若为指标层，则nl为各类别层包括的指标数)。
根据上述方法，得到类别层的模糊一致判断矩阵如下
Figure BDA0001734445980000094
由于类别层的指标为4，所以分辨率参数ρ＝e4，可得各类别层的指标权重，见表5；同样的方法可以得到各指标层的权重系数各层指标权重，技术指标权重见表6，效益指标权重见表7，电网项目重要度指标权重见表8，电网项目成熟度指标权重见表9，具体如下：
表5
指标 技术 效益 重要度 成熟度
权重 0.2644 0.3945 0.1959 0.1452
表6
指标 网络协调性 项目技术创新水平 投资风险等级 供电可靠性
权重 0.1895 0.1404 0.2885 0.3816
表7
指标 线损率的降低 单位电网投资增收电量 投资收益比
权重 0.1912 0.4605 0.3483
表8
指标 减少重载变压器数量 减少重载线路数量
权重 0.5 0.5
表9
指标 电网项目前期策划能力 电网项目参建队伍管控能力 招投标控制能力
权重 0.4573 0.2984 0.2443
步骤5：根据各指标的效用值及其权重，基于向量距离合并规则法求取各项目的综合效用值。
具体如下：由各指标效用值求取总效用值的问题可以归结为求由m个变量构成的实数值函数，m维空间的各点函数值构成了一个效用值曲面，在由m维空间构成的曲面上必有唯一最理想点A(1,1,…,1)和唯一最不理想的点D(0,0,…,0)，最理想点对应的效用值为1，最不理想点对应的效用值为0，其它点的效用值介于0和1之间。假设效用值曲面是平滑连续的，根据向量距离规则可知，平面上的点离最理想点越近，其效用值越大，反之，则效用值越小。效用曲面上的点到最理想点的距离为
Figure BDA0001734445980000101
由此可以得到点A到点D的距离为
Figure BDA0001734445980000102
效用空间中的任一点的总效用值TU可表示为：
Figure BDA0001734445980000103
其中，m为指标层的总指标数，下标r表示第r个指标。
项目类别层效用值及总效用值计算结果如表10所示：
表10
Figure BDA0001734445980000104
步骤6：根据综合效用值对规划项目进行投资排序，按综合效用值大的项目投资优先的原则排序，投资排序结果见表11。
表11
方法 项目1 项目2 项目3 项目4
向量距离合并规则 1 4 3 2
线性方法 1 4 2 3
从表11可以看出：采用向量距离合并规则一级与传统线性方法计算综合效用值时，项目3和项目4的排序结果不同。这是由于原始数据中项目3的重要度效用值较大，采用传统线性方法时，项目3的重要度指标线性作用于总效用值，而采用本文的距离向量合并规则法则时，则项目4较重要。因此采用本文方法，能够避免某一指标过大而导致整体效用偏大的问题。
实施例仅为说明本发明的技术思想，不能以此限定本发明的保护范围，凡是按照本发明提出的技术思想，在技术方案基础上所做的任何改动，均落入本发明保护范围之内。

Claims (9)

1.一种电网规划项目投资排序评估方法，其特征在于：具体包含如下步骤：
步骤1：构建电网规划项目投资排序综合评价指标体系，并将指标体系分成三层；
步骤2：量化指标体系中的定性指标；
步骤3：计算各指标的效用值；
步骤4：采用模糊层次分析法求取各类指标的权重；
步骤5：根据各指标的效用值及其权重，基于向量距离合并规则法求取各项目的综合效用值；
步骤6：根据综合效用值对规划项目进行投资排序。
2.根据权利要求1所述的电网规划项目投资排序评估方法，其特征在于：
在步骤l中，将指标体系分成三层：第一层为目标层，即电网规划项目投资排序综合指标；第二层为类别层，包括项目的技术指标、效益指标、项目的重要度指标以及项目的成熟度指标；第三层为指标层，即各类别层包含的指标。
3.根据权利要求2所述的电网规划项目投资排序评估方法，其特征在于：在步骤l中，技术指标包括网络协调性、项目技术创新水平、投资风险等级以及供电可靠性；效益指标包括线损率、单位电网投资增售电量、投资收益比；项目重要度包括重载主变压器减少的台数以及重载线路减少数；项目成熟度指标包括电网项目前期策划能力、电网项目参建队伍管控能力以及招投标控制能力。
4.根据权利要求1所述的电网规划项目投资排序评估方法，其特征在于：在步骤2中，定性指标包括项目技术创新水平、投资风险等级、电网项目前期策划能力、电网项目参建队伍管控能力、招投标控制能力。
5.根据权利要求1所述的电网规划项目投资排序评估方法，其特征在于：在步骤2中，通过模糊数方法量化指标体系中的定性指标，具体如下：
Figure FDA0003230998630000011
式中：x为模糊变量，GL(x)和GR(x)分别表示梯形模糊数的左隶属函数和右隶属函数，a，b，c，d为梯形模糊数中的四个参数，
将梯形模糊数的期望值作为定性指标的量化值，其期望值表示为：
Figure FDA0003230998630000012
式中：V为某定性指标的量化值，系数O 反映了决策者的乐观程度。
6.根据权利要求1所述的电网规划项目投资排序评估方法，其特征在于：在步骤3中，基于效用理论计算各指标的效用值，具体如下：
步骤3.1，将各指标的平均值作为折算标准系数ε，并根据折算系数选取对应的效用函数；
步骤3.2，将各指标的归一化值1带入效用函数中求取对应指标的效用值。
7.根据权利要求1所述的电网规划项目投资排序评估方法，其特征在于：
所述步骤4具体包含如下步骤：
步骤4.1，根据专家打分获取模糊层次一致判断矩阵，该矩阵有如下特点：模糊一致判断矩阵A是m×m的矩阵，其中m为指标总数，矩阵中各元素取值如下：
Figure FDA0003230998630000021
步骤4.2，根据模糊一致判断矩阵求取指标r对应的指标权重w，计算如下：
Figure FDA0003230998630000022
式中：ρ为分辨率参数，取值为取
Figure FDA0003230998630000023
若为类别层，则n1为类别层指标数；若为指标层，则n1为各类别层包括的指标数。
8.根据权利要求1所述的电网规划项目投资排序评估方法，其特征在于：
在步骤5中，效用空间中任一点的总效用值TU可表示为：
Figure FDA0003230998630000024
其中，
Figure FDA0003230998630000025
m为指标层的总指标数，下标r表示第r个指标。
9.根据权利要求1所述的电网规划项目投资排序评估方法，其特征在于：
在步骤6中，根据综合效用值对规划项目进行投资排序，按综合效用值大的项目投资优先的原则排序。
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