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電網(wǎng)建設(shè)項(xiàng)目投資優(yōu)化探析

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電網(wǎng)建設(shè)項(xiàng)目投資優(yōu)化探析

摘要:對已有電網(wǎng)建設(shè)項(xiàng)目投資優(yōu)化模型研究進(jìn)行分類,將其分為多屬性決策模型和多目標(biāo)決策模型兩個(gè)大類。分析了其多屬性決策模型中指標(biāo)權(quán)重確定的方法以及項(xiàng)目的評價(jià)方法,多目標(biāo)決策模型中目標(biāo)函數(shù)及其約束條件的設(shè)定情況以及模型求解方法。對每一種模型的研究現(xiàn)狀、不足、適用情況以及求解方法進(jìn)行綜述。結(jié)果表明,當(dāng)前研究中存在結(jié)合電網(wǎng)特點(diǎn)的賦權(quán)法研究匱乏,用單純的經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)來衡量項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行項(xiàng)目優(yōu)化,以及較少考慮地區(qū)分配、項(xiàng)目之間的相互影響、迫切度等問題。最后對未來電網(wǎng)建設(shè)項(xiàng)目投資優(yōu)化的研究重點(diǎn)進(jìn)行了展望。

關(guān)鍵詞:電網(wǎng)建設(shè)項(xiàng)目;投資優(yōu)化;項(xiàng)目管理;多目標(biāo)決策;多屬性決策

1電網(wǎng)建設(shè)項(xiàng)目投資優(yōu)化多屬性決策模型

電網(wǎng)建設(shè)項(xiàng)目的多屬性決策模型主要是對每個(gè)擬建項(xiàng)目進(jìn)行評價(jià),在項(xiàng)目評價(jià)的基礎(chǔ)上對擬建項(xiàng)目進(jìn)行排序。在對電網(wǎng)建設(shè)項(xiàng)目進(jìn)行多屬性決策的過程中,一般的步驟是先建立電網(wǎng)建設(shè)項(xiàng)目指標(biāo)體系,其次通過運(yùn)用相應(yīng)的指標(biāo)權(quán)重設(shè)定方法為指標(biāo)設(shè)定權(quán)重,最后通過對項(xiàng)目評價(jià)排出項(xiàng)目的建設(shè)優(yōu)劣順序。指標(biāo)權(quán)重確定是否合理直接關(guān)系到評價(jià)結(jié)果的對錯(cuò),評價(jià)方法關(guān)系到評價(jià)結(jié)果的科學(xué)性以及合理性。本文對電網(wǎng)建設(shè)項(xiàng)目多屬性決策模型中指標(biāo)權(quán)重確定方法以及評價(jià)方法進(jìn)行綜述,并對每種方法的優(yōu)缺點(diǎn)及其適用情況進(jìn)行了分析。

1.1指標(biāo)權(quán)重的確定

指標(biāo)權(quán)重的確定根據(jù)原始數(shù)據(jù)來源的不同通常分為主觀賦權(quán)法、客觀賦權(quán)法、以及組合賦權(quán)法[5]等三種方法。主觀賦權(quán)法是由有豐富經(jīng)驗(yàn)的專家通過主觀判斷來確定指標(biāo)權(quán)重的方法。文獻(xiàn)[6]、[7]用德爾菲法確定指標(biāo)權(quán)重。文獻(xiàn)[8]-[12]用層次分析法設(shè)定指標(biāo)權(quán)重。羅毅[13]運(yùn)用層次分析法結(jié)合德爾菲法來確定指標(biāo)的權(quán)重。其優(yōu)點(diǎn)是能夠充分利用專家的知識(shí)經(jīng)驗(yàn),并且可以結(jié)合實(shí)際情況,使最終的結(jié)果不至于和實(shí)際情況相悖。缺點(diǎn)是主觀性太強(qiáng),最終的評價(jià)結(jié)果取決于專家的經(jīng)驗(yàn)??陀^賦權(quán)法是根據(jù)各方案指標(biāo)值差異的大小確定各指標(biāo)的權(quán)重,差異越大則其權(quán)重越大,差異越小則其權(quán)重越小。張華一[14]用差異性權(quán)重法確定指標(biāo)權(quán)重,利用指標(biāo)之間的差異性來反映指標(biāo)的重要程度。李燕[15]用熵權(quán)法來確定指標(biāo)權(quán)重,熵權(quán)法是基于信息熵的一種確權(quán)方法[16]。它們的共同特點(diǎn)是受原始數(shù)據(jù)的影響較大,如果原始數(shù)據(jù)偏差較大,將嚴(yán)重影響評價(jià)結(jié)果的正確性,可能出現(xiàn)與人們的認(rèn)識(shí)不一致的情況。其主要優(yōu)點(diǎn)是客觀性強(qiáng),缺點(diǎn)是忽視了人的主觀因素的作用,因此可能出現(xiàn)權(quán)重的確定和實(shí)際情況不一致的情況,且計(jì)算方法比較繁雜。主客觀綜合賦權(quán)法較好的綜合上述兩種方法的特點(diǎn),使主客觀結(jié)合。朱勇[17]在其碩士論文中應(yīng)用信息熵這一綜合賦權(quán)方法來確定各指標(biāo)權(quán)重,以此使指標(biāo)的權(quán)重確定主客觀統(tǒng)一。宋伶俐[18]采用層次分析法與變異系數(shù)法相結(jié)合的組合賦權(quán)法,根據(jù)其變異程度[19],采用乘法合成的方法得到指標(biāo)權(quán)重。這些采用主客觀結(jié)合的方法能夠使主客觀因素相結(jié)合,使確定的權(quán)重更加科學(xué)、合理。

1.2電網(wǎng)建設(shè)項(xiàng)目排序

對電網(wǎng)建設(shè)項(xiàng)目進(jìn)行優(yōu)劣排序,首先需要對電網(wǎng)建設(shè)項(xiàng)目進(jìn)行評價(jià)。文獻(xiàn)[6]、[20]運(yùn)用層次分析法對電網(wǎng)建設(shè)項(xiàng)目進(jìn)行評價(jià)。運(yùn)用層次分析法對電網(wǎng)建設(shè)項(xiàng)目進(jìn)行評價(jià),由于主觀性太強(qiáng),可能出現(xiàn)與實(shí)際情況不一致的情況,同時(shí)需要進(jìn)行一致性檢驗(yàn),這大大增加了計(jì)算量[21]??芰柙溃?2]采用專家群組決策法,能夠?qū)<业闹R(shí)經(jīng)驗(yàn)和電網(wǎng)建設(shè)項(xiàng)目的特點(diǎn)相結(jié)合,但同層次分析法一樣,主觀性太強(qiáng)。為了避免專家的判斷產(chǎn)生的誤差,安磊[23]用三角模糊數(shù)對每個(gè)項(xiàng)目進(jìn)行評價(jià),優(yōu)點(diǎn)是能有效避免由專家客觀判斷產(chǎn)生的誤差,缺點(diǎn)是去模糊值精確化時(shí)容易丟掉部分信息。文獻(xiàn)[17]、[24]-[25]用逼近理想法來進(jìn)行決策,逼近理想法能夠平衡某一突出指標(biāo)對整體產(chǎn)生的影響[26]。張華一[14]采用VIKOR法對電網(wǎng)建設(shè)項(xiàng)目進(jìn)行評價(jià),VIKOR法是一種逼近理想解的評價(jià)方法[27]。采用VIKOR法來進(jìn)行決策能夠避免傳統(tǒng)決策方法用優(yōu)質(zhì)指標(biāo)補(bǔ)償劣質(zhì)指標(biāo)的弊端[28],既考慮了綜合水平又避免了最優(yōu)項(xiàng)目組合存在劣質(zhì)指標(biāo)的問題。文獻(xiàn)[8]、[29]-[30]將灰色關(guān)聯(lián)理論引入到電網(wǎng)建設(shè)項(xiàng)目投資決策當(dāng)中。優(yōu)點(diǎn)是對數(shù)據(jù)要求?。?1],能夠處理信息模糊的灰色系統(tǒng)[32]。且這種模型能夠解決一般的數(shù)學(xué)合并運(yùn)算帶來的誤差,但是計(jì)算過程復(fù)雜,僅適用于較少項(xiàng)目的決策。文獻(xiàn)[33]、[34]采用模糊綜合評價(jià)法對電網(wǎng)建設(shè)項(xiàng)目進(jìn)行評價(jià),能較好的解決電網(wǎng)建設(shè)項(xiàng)目相關(guān)屬性具有模糊性的問題。運(yùn)用多屬性決策模型來對電網(wǎng)建設(shè)項(xiàng)目進(jìn)行排序,僅適用于項(xiàng)目的個(gè)數(shù)是有限的,且比較少的情況。從眾多的候選項(xiàng)目中選擇建設(shè)項(xiàng)目,多屬性決策模型存在明顯的不足。

2電網(wǎng)建設(shè)項(xiàng)目投資優(yōu)化多目標(biāo)決策模型

電網(wǎng)建設(shè)項(xiàng)目多目標(biāo)決策模型的核心是通過運(yùn)籌優(yōu)化方法,從眾多的電網(wǎng)建設(shè)項(xiàng)目中選擇最優(yōu)的項(xiàng)目組合。在對電網(wǎng)建設(shè)項(xiàng)目進(jìn)行多目標(biāo)決策的過程中,一般步驟是首先根據(jù)實(shí)際情況設(shè)定模型的目標(biāo)函數(shù)以及約束條件,最后通過求解得到最優(yōu)的投資組合。本文對多目標(biāo)決策模型中目標(biāo)函數(shù)以及約束條件的設(shè)立情況進(jìn)行綜述,并對其優(yōu)點(diǎn)和不足進(jìn)行分析。在對電網(wǎng)建設(shè)項(xiàng)目進(jìn)行優(yōu)化過程中,大部分學(xué)者用凈現(xiàn)值NPV來衡量項(xiàng)目的經(jīng)濟(jì)性,將NPV最大化作為其中一個(gè)目標(biāo)函數(shù)[2-3,11,23,35-39]。其中安磊[23]考慮到不同區(qū)域的情況,以整個(gè)公司的利潤最大化為目標(biāo)函數(shù),以每個(gè)區(qū)域的總投資和每個(gè)區(qū)域的用電量需求為約束條件,建立了項(xiàng)目組合優(yōu)化模型。何琬[34]等以最大化利潤和最大化資產(chǎn)規(guī)模為目標(biāo)構(gòu)建了電網(wǎng)企業(yè)綜合計(jì)劃平衡的雙目標(biāo)優(yōu)化模型。袁學(xué)士[35]等除考慮經(jīng)濟(jì)效益最大化外,還提出決策方案對社會(huì)的影響最小這一目標(biāo),以總的電網(wǎng)容量和投資額為約束條件建立電網(wǎng)項(xiàng)目投資組合模型。張浩[36]等考慮到收益和風(fēng)險(xiǎn)的權(quán)衡關(guān)系,用協(xié)方差來衡量項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)。建立了以收益最大,風(fēng)險(xiǎn)最小為目標(biāo)函數(shù),以資金限制為約束條件的電網(wǎng)建設(shè)項(xiàng)目投資組合的雙目標(biāo)規(guī)劃模型。董軍[38]等用凈現(xiàn)值來表現(xiàn)其經(jīng)濟(jì)性,用容載比將可靠性經(jīng)濟(jì)化,用缺電成本來衡量其對社會(huì)的影響,將資金約束作為罰函數(shù)出現(xiàn),建立了優(yōu)化模型。文獻(xiàn)[3]、[40]等將發(fā)展能力以及可靠性引入目標(biāo)函數(shù),建立了以經(jīng)濟(jì)效益最大化,發(fā)展能力最大化,電網(wǎng)可靠性最大化為目標(biāo)的多目標(biāo)投資優(yōu)化模型。此外,湯亞芳[41]用年益本比來衡量項(xiàng)目的經(jīng)濟(jì)性,建立了以年益本比最大為目標(biāo)函數(shù),以財(cái)務(wù)效益、負(fù)荷需求、資金,以及項(xiàng)目關(guān)系作為約束條件的電網(wǎng)建設(shè)項(xiàng)目投資優(yōu)化模型。田廓[42]用期望收益率來衡量項(xiàng)目的經(jīng)濟(jì)性,將期望收益率最大作為目標(biāo)函數(shù),將資金和風(fēng)險(xiǎn)作為約束條件來建立電網(wǎng)建設(shè)項(xiàng)目投資優(yōu)化模型,并且考慮了可能剩余的投資資金所能帶來的收益。在對電網(wǎng)建設(shè)項(xiàng)目進(jìn)行優(yōu)化組合的過程中,除將經(jīng)濟(jì)效益最大作為目標(biāo)函數(shù)之外,荊朝霞等[9]將項(xiàng)目的迫切度引入到目標(biāo)函數(shù)之中,建立了以迫切度改善最大為目標(biāo)函數(shù),以項(xiàng)目的總投資為約束條件的電網(wǎng)建設(shè)項(xiàng)目投資優(yōu)化模型。劉文霞[43]建立了以最低風(fēng)險(xiǎn)為目標(biāo)的電網(wǎng)建設(shè)項(xiàng)目投資優(yōu)化模型。甘德一[20]等采用了對項(xiàng)目的各種組合情況進(jìn)行列舉的方法,分別計(jì)算出各種組合的目標(biāo)函數(shù)和風(fēng)險(xiǎn)值,來確定最優(yōu)投資組合。但是這種列舉方法應(yīng)用范圍比較局限,需要對每一種組合情況列舉出來,因此其只適用于少數(shù)項(xiàng)目的選擇問題。從上述的分析中我們可以看出,大部分電網(wǎng)建設(shè)項(xiàng)目的目標(biāo)為經(jīng)濟(jì)最大化,較少文獻(xiàn)考慮到電網(wǎng)建設(shè)項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn),由于電網(wǎng)建設(shè)項(xiàng)目存在工期長、投資大、技術(shù)難度較高等特點(diǎn),導(dǎo)致其風(fēng)險(xiǎn)較大,因此,在電網(wǎng)建設(shè)項(xiàng)目的選擇中要將風(fēng)險(xiǎn)因素放在重要的位置。其次,在對電網(wǎng)建設(shè)項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行衡量的時(shí)候往往采用的是方差、協(xié)方差等經(jīng)濟(jì)性指標(biāo),而電網(wǎng)建設(shè)項(xiàng)目是一個(gè)復(fù)雜系統(tǒng),其風(fēng)險(xiǎn)因素多種多樣,僅用經(jīng)濟(jì)性風(fēng)險(xiǎn)衡量電網(wǎng)建設(shè)項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)對其進(jìn)行優(yōu)化過于片面。

3模型求解軟件及算法

在求解電網(wǎng)建設(shè)項(xiàng)目的多目標(biāo)決策模型時(shí),常用的有將多目標(biāo)轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)進(jìn)行求解和運(yùn)用智能優(yōu)化算法兩種方式。將多目標(biāo)優(yōu)化問題求解轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)求解屬于傳統(tǒng)的求解方法。張浩[36]將投資者的收益和風(fēng)險(xiǎn)的偏好程度考慮在內(nèi),采用偏好系數(shù)加權(quán)法,而崔巍[3]考慮到實(shí)際情況的不同,采用變權(quán)理論,楊海峰[39]采用加權(quán)系數(shù)法將多目標(biāo)決策模型轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)模型。但這種轉(zhuǎn)化求解的方法,很難找到合理的權(quán)重,也不能保證其優(yōu)化性。目前在電網(wǎng)建設(shè)項(xiàng)目投資優(yōu)化多目標(biāo)模型的求解中應(yīng)用比較多的智能算法有遺傳算法[30,33,36]。遺傳算法簡單通用,被廣泛應(yīng)用到解決各種復(fù)雜的優(yōu)化問題中。但遺傳算法耗時(shí)較長且容易導(dǎo)致局部最優(yōu)解,針對此問題,劉文霞[43]將復(fù)合型算法和遺傳算法相結(jié)合得出復(fù)合型遺傳算法來對目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行求解。除此之外,葛少云等[4]為了避免電網(wǎng)出現(xiàn)局部發(fā)展瓶頸,同時(shí)提高優(yōu)化過程的效率,采用了混沌人工蜂群算法。運(yùn)用智能算法能大大提高運(yùn)算效率及精度。

4總結(jié)與展望

4.1總結(jié)

本文對電網(wǎng)建設(shè)項(xiàng)目投資優(yōu)化的多屬性決策模型和多目標(biāo)決策模型進(jìn)行了綜述,分析了每一種模型的研究現(xiàn)狀,適用情況以及存在的問題?,F(xiàn)總結(jié)如下:1)電網(wǎng)建設(shè)項(xiàng)目投資優(yōu)化的多屬性決策模型適用于對較少的電網(wǎng)建設(shè)項(xiàng)目進(jìn)行排序。目前存在的主要問題是指標(biāo)權(quán)重的確定方面,缺少能夠結(jié)合電網(wǎng)建設(shè)項(xiàng)目的特點(diǎn),使主客觀結(jié)合的賦權(quán)法的研究。2)電網(wǎng)建設(shè)項(xiàng)目投資優(yōu)化的多目標(biāo)決策模型可適用于較多項(xiàng)目的優(yōu)選。該模型目前存在較少考慮項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn),以及用單純的經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)來衡量電網(wǎng)建設(shè)項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)的問題。電網(wǎng)建設(shè)項(xiàng)目是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng),其風(fēng)險(xiǎn)因素種類繁多,僅用經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)來衡量項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行投資優(yōu)化過于片面。3)在電網(wǎng)建設(shè)項(xiàng)目投資優(yōu)化中較少考慮到項(xiàng)目的地區(qū)分配問題,項(xiàng)目建設(shè)的迫切度問題,以及項(xiàng)目之間的相互影響等。因此,篩選出的理想模型可能與現(xiàn)實(shí)存在偏差。

4.2展望

隨著電網(wǎng)建設(shè)步伐的加快,未來對電網(wǎng)建設(shè)項(xiàng)目投資優(yōu)化的研究將不斷改進(jìn)、深化,跟上電網(wǎng)建設(shè)的步伐。根據(jù)以上對電網(wǎng)建設(shè)項(xiàng)目投資優(yōu)化的研究現(xiàn)狀分析,建議其未來的研究重點(diǎn)放在以下幾點(diǎn):1)研究電網(wǎng)建設(shè)項(xiàng)目的綜合風(fēng)險(xiǎn),在投資優(yōu)化中用綜合風(fēng)險(xiǎn)來替代單純的經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn),使優(yōu)化結(jié)果更加科學(xué)、全面。同時(shí),高收益的項(xiàng)目往往伴隨著高風(fēng)險(xiǎn),因此,如何平衡風(fēng)險(xiǎn)和收益將是未來電網(wǎng)建設(shè)項(xiàng)目投資優(yōu)化的研究重點(diǎn)。2)電網(wǎng)建設(shè)項(xiàng)目投資優(yōu)化要考慮到地區(qū)分配的問題,否則會(huì)導(dǎo)致有些地區(qū)建設(shè)過度,電網(wǎng)容量過剩,而有些地區(qū)建設(shè)不足,導(dǎo)致電網(wǎng)容量不足的問題。電網(wǎng)建設(shè)項(xiàng)目與地區(qū)的用電需求有關(guān),有的項(xiàng)目必須馬上建設(shè),因此,項(xiàng)目的迫切度不同,在進(jìn)行優(yōu)化的時(shí)候要考慮到項(xiàng)目建設(shè)的迫切度問題。3)電網(wǎng)建設(shè)項(xiàng)目不是一個(gè)獨(dú)立的系統(tǒng),項(xiàng)目之間會(huì)存在相互影響。因此,在投資優(yōu)化時(shí)如何考慮進(jìn)去項(xiàng)目之間的相互影響將有待進(jìn)一步研究。4)目前電網(wǎng)建設(shè)項(xiàng)目優(yōu)化各模型的工作均具有重復(fù)性,若某一條件改變,則需要重新進(jìn)行優(yōu)化選擇。因此,建立一套可根據(jù)各條件變化來智能選擇的投資優(yōu)化體系將成為未來的研究方向。

5結(jié)語

電網(wǎng)建設(shè)項(xiàng)目投資日趨加大,建立行之有效的投資優(yōu)化模型至關(guān)重要。本文將電網(wǎng)建設(shè)項(xiàng)目投資優(yōu)化模型分為多屬性決策模型和多目標(biāo)決策模型,并分析了每種模型的研究現(xiàn)狀、適應(yīng)情況、不足以及求解方法。最后,對目前研究的不足進(jìn)行了總結(jié)并對未來的研究重點(diǎn)進(jìn)行了展望,為未來的電網(wǎng)建設(shè)項(xiàng)目投資優(yōu)化研究提供了參考。

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作者:孔祥美 劉程 單位:廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司 汕頭供電局

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