于 欣

(大唐長春第二熱電有限責任公司,長春 130031)

燃料管理是火力發(fā)電企業(yè)生產(chǎn)和經(jīng)營的決定性因素,燃料成本占發(fā)電總成本50%～70%,實施科學化、經(jīng)濟化燃料采購管理是火力發(fā)電企業(yè)降低成本最具潛力的一項工作。鑒于今年以來煤炭市場發(fā)生的巨大變化,火力發(fā)電企業(yè)更需要精準的理解采購管理的內(nèi)涵,在把握煤炭市場變化的基礎上,建立動態(tài)與之相適應的煤炭采購管理模式,即建立以入廠去稅標煤單價最小化為核心、以經(jīng)濟計量模型為主體、以計算機自動優(yōu)化煤炭采購數(shù)量為手段,并對煤炭實際到貨實施嚴格控制的煤炭采購管理模式,最大限度地降低燃料采購成本,實現(xiàn)企業(yè)經(jīng)營效益最大化。

1 企業(yè)現(xiàn)狀及所面臨的問題

1.1 企業(yè)現(xiàn)狀

大唐長春第二熱電有限責任公司(以下簡稱長春二熱)總裝機容量 6×200 MW,年發(fā)電量 50×108kW· h,為長春電網(wǎng)重要電源支撐和東北地區(qū)裝機容量最大的城市供熱電廠,年供熱能力1 200×104GJ,供熱面積 2 500×104m2,占長春市區(qū)冬季集中供熱面積的 37%。

近年來,電煤市場價格持續(xù)走高,同時,重點合同兌現(xiàn)率逐年下降。由于吉林省煤炭資源匱乏,煙煤產(chǎn)量低,熱值低,價格高,可供直接采購煤炭數(shù)量嚴重不足。為保證冬季城市供熱,降低燃料成本,長春二熱先后對 4臺機組進行改造,由原設計燃用煙煤改為燃用褐煤。但燃用褐煤將面臨廠用電率升高、制粉單耗增加、制粉系統(tǒng)爆破等諸多問題。

1.2 面臨問題

長春二熱從每年冬季供熱開始,都會面臨電煤供應與鐵路運力緊張的雙重壓力。由于吉林省沒有直屬鐵路局,省外煤炭采購受到哈爾濱鐵路局、沈陽鐵路局車流配給的嚴重制約,造成受鐵路運力影響較大,上述兩鐵路局在冬季優(yōu)先確保所在省的采暖煤供應,出省車流大幅降低。長春市每年 10月中旬至次年4月中旬為供熱期,期間耗煤約180×104t,日均耗煤1.1×104t,日最大耗煤量 1.7×104t,約合260節(jié)標準車皮。

隨著煤炭價格上漲,重點合同煤炭價格與市場煤炭價差加大,合同兌現(xiàn)率降低,形成有合同量無兌現(xiàn)量,或者兌現(xiàn)量極低的現(xiàn)狀。加之各發(fā)電企業(yè)無序采購,進一步加劇了電煤緊張和價格上漲,除國有煤礦受國家政策調控價格波動較小外,其他電煤價格波動幅度較大。

2 模型構建及實施

2.1 經(jīng)濟計量模型理論

計量經(jīng)濟學是以一定的經(jīng)濟理論和統(tǒng)計資料為基礎,運用數(shù)學、統(tǒng)計學方法與電腦技術,以建立經(jīng)濟計量模型為主要手段,定量分析研究具有隨機性特性的經(jīng)濟變量關系。建立經(jīng)濟計量模型的目的是為了形象地描述出在現(xiàn)在的環(huán)境中總體的經(jīng)濟關系,并對所要研究的經(jīng)濟現(xiàn)象進行深入分析?？珊唵味蜗蟮乩斫鉃?先預設基本框架模型,再通過不斷增加具體條件進行社會經(jīng)濟活動分析,從而解決生產(chǎn)實際問題[1]。模型組態(tài)見圖1。

圖1 模型組態(tài)示意圖

圖1中“實施條件”,在煤炭采購實例中可設定為實際煤炭供應和鐵路運力均滿足要求。條件滿足后,可進行下一步驟的數(shù)量模型設計、試驗以實施過程。根據(jù)實際情況,為簡潔有效地描述、概括煤炭采購真實經(jīng)濟系統(tǒng)的數(shù)量特征,深刻反映出該過程的數(shù)量變化規(guī)律,理論模型采用經(jīng)濟計量模型。

經(jīng)濟計量模型可以準確確定經(jīng)濟活動中各個因素之間的定量關系,可用隨機性的數(shù)學方程加以描述,采用回歸分析方法進行計算。然后進行數(shù)據(jù)回歸分析。理論模型主要包含選擇變量,確定變量之間的數(shù)學關系,擬定模型中待估計參數(shù)的數(shù)值范圍三部分 (見圖2)。

圖2 經(jīng)濟計量模型示意圖

在回歸分析中,依據(jù)描述自變量與因變量之間因果關系的函數(shù)表達式分為線性回歸分析和非線性回歸分析。通常把線性回歸分析法作為最基本的分析方法?；貧w分析法預測是利用回歸分析方法,根據(jù)一個或一組自變量的變動情況預測與其有相關關系的某隨機變量的未來值。進行回歸分析需要建立描述變量間相關關系的回歸方程。根據(jù)自變量的個數(shù),可以是一元回歸,也可以是多元回歸。根據(jù)所研究問題的性質,可以是線性回歸,也可以是非線性回歸。非線性回歸方程一般可以通過數(shù)學方法為線性回歸方程進行處理。

模型中的待估參數(shù)一般都具有特定的經(jīng)濟含義,參數(shù)的數(shù)值要經(jīng)過檢驗后,即經(jīng)濟模型完成后才能確定,但對于其數(shù)值范圍,即理論期望值,可以根據(jù)其經(jīng)濟含義在開始時擬定。這一理論期望值可以用來檢驗模型的估計結果。

2.2 模型構建

采購模型以月度入廠去稅標煤單價作為目標變量,月度采購數(shù)量作為自變量,廠去稅標煤單價P:

式中:yi=[PTZ/(1+ 17%)+k1× (1-7%)+k2]×7 000/Qi為單一煤種入廠去稅綜合標煤單價,PTZ為鐵路裝車價,17%為煤炭增值稅稅率,k1為鐵路運費(可近似為常數(shù)),7%為鐵路運費稅率,k2為雜費(可近似為常數(shù)),7 000為標煤發(fā)熱量,Qi為單一煤種發(fā)熱量;xi為第i煤礦單一煤種月度采購量;n為采購目標煤礦數(shù)量。

本文采購目標煤礦按實際情況設定為8個:1為黑龍江國礦一(長協(xié)內(nèi));2為黑龍江國礦一(低質);3為黑龍江國礦二;4為黑龍江地煤;5為鐵運公司;6為海拉爾國礦;7為霍林河國礦;8為霍林河地煤。8個礦別煤炭采購計算基礎數(shù)據(jù)見表1。

3 實施效果

根據(jù)冬季供熱所需高熱值煙煤量的實際情況,確定10月25日供熱前儲存熱值16.8 M J/kg以上優(yōu)質煙煤 30×104t,12月末煤炭總庫存量不少于 20×104t。 2012年下半年煤炭來、耗、存預測分解見表2。

以2012年9月長春二熱煤炭采購為例?；炯s束條件:采購總量不大于 24×10t(煙煤 9×10t,褐煤15×104t);9月入廠煤炭加權平均熱值不低于14.86 M J/kg;9月入廠綜合標單不超過600元 /t;各礦別采購數(shù)量不少于 0.5×104t。結合煤炭采購實際,考慮主渠道冬季供熱過程中煤炭保障,考慮月度儲煤分解需求、熱值分配、哈爾濱鐵路局、沈陽鐵路局車流配比、合同約定各別礦煙煤、褐煤月度完成值等因素,增加如下具體采購條件:黑龍江國礦一(長協(xié)內(nèi))煙煤采購量不少于 4×104t;黑龍江國礦二煙煤采購量不少于 2×104t;鐵運公司褐煤采購量不少于2.96×104t;霍林河國礦褐煤采購量不能少于 5×104t。經(jīng)過自動計算并優(yōu)化出的煙煤、褐煤采購數(shù)量,自動生成月度煤炭采購計劃書。9月計算采購數(shù)量和實際入廠數(shù)量如表3所示。從表3可以看出,實際入廠數(shù)量基本接近計劃采購量。

受煤炭到貨時間進度差異及煤炭實際到貨熱值影響,煙煤實際到貨 9.2×104t,超出計劃 2.22%,褐煤到貨 14.7× 104t,低于計劃 2%;熱值提高0.075 M J/kg,綜合影響標煤單價增加 0.27元 /t,比進度預算(600元 /t)低 11.77元 /t。月度入廠去稅綜合標煤單價(目標變量)實際完成值與優(yōu)化結果目標值差距僅為 0.5%,全月減少煤炭采購成本143.38萬元。

表1 各礦采購煤種基礎數(shù)據(jù)

表2 2012年下半年煤炭來、耗、存預測分解表1×104t

表3 9月份計算采購數(shù)量和實際入廠數(shù)量

從 9月份實際應用情況可以看出,利用建模方式自動計算并優(yōu)化煤炭采購,可以利用現(xiàn)有煤炭市場有利于發(fā)電企業(yè)的良好時機,深度進行企業(yè)內(nèi)部挖潛,將燃料采購成本降至最低,推進發(fā)電企業(yè)的效益最大化。在煤炭市場環(huán)境未發(fā)生實質性變化的一段時期內(nèi),可大范圍推廣應用。

4 結束語

利用經(jīng)濟計量模型,通過結合實際提出的約束條件,可以自動優(yōu)化出在一定框架下的最佳煤炭采購方案,并在實際操作過程中加以嚴格控制,以達到最大限度降低燃料采購成本的目標。在實際應用過程中,該模型的精度可能由于時間、運距等因素的影響而有所降低,但從目前的應用結果來看,仍具有應用推廣價值。而且采購量基數(shù)越大,其精度也相應有所提高。

[1]朱平芳.現(xiàn)代計量經(jīng)濟學[M].上海:上海財經(jīng)大學出版社,2004.