曾鳴，王致杰，劉珊珊，錢琪琪

(華北電力大學經(jīng)濟與管理學院，北京市 102206)

無電地區(qū)電網(wǎng)建設(shè)項目投資效益后評價

曾鳴，王致杰，劉珊珊，錢琪琪

(華北電力大學經(jīng)濟與管理學院，北京市 102206)

針對無電地區(qū)電網(wǎng)建設(shè)項目經(jīng)濟效益差、項目效益及社會效益突出的特點，從經(jīng)濟效益、項目效益、社會效益等3個方面選取了10個指標，使用熵權(quán)法確定了各指標權(quán)重，在此基礎(chǔ)上采用灰色關(guān)聯(lián)度改進的逼近理想點排序 (technique for order preference by similarity to solution，TOPSIS)算法，建立了無電地區(qū)電網(wǎng)建設(shè)項目投資效益后評價模型，并根據(jù)搜集到的數(shù)據(jù)對投資效益進行了實證研究。研究結(jié)果表明，無電地區(qū)電網(wǎng)建設(shè)項目投資經(jīng)濟效益差，但其項目效益以及社會效益較一般電網(wǎng)建設(shè)項目投資要高。對無電地區(qū)電網(wǎng)建設(shè)項目投資效益進行評價時，要注重對其項目效益及社會效益的研究。

無電地區(qū)；電網(wǎng)建設(shè)項目；投資效益；熵權(quán)法；灰色關(guān)聯(lián)度；逼近理想點排序 (TOPSIS)算法

0 引 言

我國幅員遼闊，地理環(huán)境、自然條件差異很大，部分地處偏遠的農(nóng)村地區(qū)仍然沒有通電。我國各級政府都非常關(guān)心偏遠地區(qū)人口的用電問題，把切實解決偏遠地區(qū)人口的用電問題作為“十二五”協(xié)調(diào)區(qū)域發(fā)展的重要目標之一[1]。無電地區(qū)電網(wǎng)建設(shè)是一項持續(xù)性的工作，在投資建設(shè)完成后，需要對項目進行后評價，分析項目投資建設(shè)的綜合效益以指導下一階段的投資。傳統(tǒng)的電網(wǎng)評價工作主要包括電網(wǎng)可靠性、安全性、經(jīng)濟性等方面的評估。文獻[2]將資金總額作為約束條件，綜合考慮電網(wǎng)建設(shè)項目的可靠性、經(jīng)濟性、社會性等方面，對電網(wǎng)建設(shè)項目投資優(yōu)化管理辦法進行了研究。文獻[3]采用投資效益分析法的思路對電網(wǎng)建設(shè)項目的經(jīng)濟效益進行了研究。文獻[4]使用電力系統(tǒng)平衡分析等方法對電網(wǎng)建設(shè)項目物理效益進行量化計算。文獻[5]將聯(lián)網(wǎng)效益、社會效益和遠期效益列入了對電網(wǎng)投資的經(jīng)濟性評價中，擴展了對電網(wǎng)投資項目經(jīng)濟性評價的思路。也有部分學者對電網(wǎng)項目后評價進行了研究，文獻[6-7]分別使用改進模糊層次法及基于網(wǎng)絡(luò)分析法(analysis network process，ANP)的多層次模糊評價法對電網(wǎng)項目進行了后評價研究。文獻[8]通過邏輯框架法對電網(wǎng)建設(shè)項目進行了實證分析。文獻[9]構(gòu)建了基于理想解法和灰色關(guān)聯(lián)度的配電網(wǎng)投資效益評價模型，為電網(wǎng)建設(shè)項目效益評價提供了新的思路。然而，相對于普通地區(qū)的電網(wǎng)投資，偏遠地區(qū)電網(wǎng)投資存在一系列的問題：偏遠地區(qū)經(jīng)濟條件差、貧困人口較多、自然環(huán)境惡劣等客觀因素，導致電網(wǎng)供電線路長、供電負荷小、投資建設(shè)成本過大，運行、維護成本較高，資金總量不夠，投資主體不明確，投資效益難以得到體現(xiàn)等問題。因此，偏遠地區(qū)的電網(wǎng)投資效益評價比一般電網(wǎng)復雜得多。

為衡量無電地區(qū)電網(wǎng)投資項目實施效果，調(diào)整下一階段電網(wǎng)規(guī)劃，優(yōu)化電網(wǎng)投資，本文從經(jīng)濟效益、項目效益、社會效益這3個方面建立無電地區(qū)電網(wǎng)投資效益評價指標體系，建立基于逼近理想點排序法 (technique for order preference by similarityto solution，TOPSIS)和灰色關(guān)聯(lián)度的無電地區(qū)電網(wǎng)建設(shè)投資效益評價模型，并結(jié)合西北某省4個無電地區(qū)電網(wǎng)建設(shè)項目的實際情況，對模型的有效性進行驗證。

1 無電地區(qū)電網(wǎng)建設(shè)項目投資效益后評價指標體系

1.1 經(jīng)濟效益指標

(1)萬元固定資產(chǎn)供電量。該指標表示電網(wǎng)資產(chǎn)的運行效率，主要用以引導各單位合理把握電網(wǎng)資產(chǎn)與非電網(wǎng)資產(chǎn)的比例關(guān)系。萬元固定資產(chǎn)供電量=評估年度供電量/評估年末固定資產(chǎn)原值。

(2)萬元電網(wǎng)資產(chǎn)運行維護成本。該指標對于電力企業(yè)資產(chǎn)生命周期成本的降低是至關(guān)重要的[4]，控制的重點是對運行維護成本與停工維修成本的權(quán)衡。有計劃和預防性的維護措施可以降低停工維修成本，同時又消耗了電力企業(yè)的資源。萬元電網(wǎng)資產(chǎn)運行維護成本=(可控費用總額/平均電網(wǎng)固定資產(chǎn)原值)×100%。

(3)萬元投資新增主營業(yè)務收入。該指標是衡量電網(wǎng)投資為電力企業(yè)帶來的效益。這一指標值越大，說明每萬元投資所帶來的收益越大，為電力企業(yè)帶來的收益越大。萬元投資新增主營業(yè)務收入=新增主營業(yè)務收入/總投資。

1.2 項目效益指標

(1)項目目標實現(xiàn)程度。該指標是根據(jù)項目實際收集的數(shù)據(jù)和情況，評價項目的目標實現(xiàn)程度，實現(xiàn)程度越高說明項目的實施越成功。項目目標實現(xiàn)程度=實際減少無電人口數(shù)/目標減少無電人口數(shù)。

(2)線損率。該指標是供電系統(tǒng)的重要經(jīng)濟技術(shù)指標，表示線路上所損失的電能占線路首端輸出電能的百分數(shù)。線損率=[(評估年年末供電量-評估年年末售電量)/評估年年末供電量]×100%。

(3)容載比。該指標是電網(wǎng)各電壓等級供電能力與實際負載的對比指標，描述變電容量的裕度是否合適，用于引導各單位合理控制投資規(guī)模。容載比=最大負荷日投入運行的變電容量/該電壓等級最大負荷日最大負荷。

(4)供電可靠率指標。該指標是反映電網(wǎng)建設(shè)、改造、運行和維護的綜合性指標，考察電網(wǎng)對用戶的持續(xù)供電能力，反映了電網(wǎng)企業(yè)對國民經(jīng)濟電能需求的滿足程度。用戶供電可靠率=(1-用戶平均停電時間/統(tǒng)計期間時間)×100%。

(5)電壓合格率。該指標是實際運行電壓偏差在限值范圍內(nèi)累計運行時間與對應的總運行統(tǒng)計時間的比率。電壓合格率是表達電能質(zhì)量的指標，電壓合格率高，電能的電壓質(zhì)量好。電壓合格率=(1-電壓超限累計時間/統(tǒng)計期間時間)×100%。

1.3 社會效益指標

(1)居民人均年生活用電量。該指標是表示居民生活水平的重要指標[10]，居民生活用電量的多少主要受居民人均收入水平的影響；居民人均年生活用電量的增加也意味著居民人均收入水平的提高。人均年生活用電量=居民用電量/總?cè)藬?shù)。

(2)用戶滿意度。該指標是對服務性行業(yè)的顧客滿意度調(diào)查系統(tǒng)的簡稱，是一個相對的概念，是客戶期望值與客戶體驗的匹配程度。換言之，就是客戶通過對一種產(chǎn)品可感知的效果與其期望值相比較后得出的指數(shù)。用戶滿意度高，說明無電地區(qū)電網(wǎng)建設(shè)項目帶給當?shù)鼐用竦男в酶摺?/p>

2 電網(wǎng)建設(shè)項目投資效益后評價模型

TOPSIS法是一種逼近理想解的排序法，已被用于公司效益評價、項目樣本優(yōu)選[11]、輸電網(wǎng)規(guī)劃綜合決策[12]、風險評價[13]等領(lǐng)域。利用灰色關(guān)聯(lián)度法對TOPSIS法予以改進，更確切描述出待評樣本與理想樣本之間的貼近程度，并以此對樣本優(yōu)劣進行排序，提供樣本決策依據(jù)?；赥OPSIS和灰色關(guān)聯(lián)度的無電地區(qū)電網(wǎng)建設(shè)投資效益評價的步驟如下：

(1)規(guī)范化指標數(shù)值并應用熵權(quán)法確定各評價指標的權(quán)重，列出加權(quán)標準化矩陣。假設(shè)對m個樣本進行評價，包含n個評價指標，相對應的各指標值為rij(i= 1, 2,…,m;j= 1, 2,…,n)。由于各評價指標的性質(zhì)不同，一些指標的單位和量級存在較大差別，相應的指標值也會有較大差異，為便于比較，對指標矩陣進行如下規(guī)范化處理：

(1)

經(jīng)規(guī)范化處理，得到新的無量綱指標矩陣X=(xij)m×n。然后，采用熵權(quán)法確定各指標的權(quán)重。根據(jù)熵的定義，第j項指標的熵值為

(2)

(3)

則第i項指標的熵權(quán)為

(4)

得到指標權(quán)重列向量Z=[z1,z2, …,zn]T。將規(guī)范化后的指標矩陣與相應的指標權(quán)重相乘，得到加權(quán)標準化矩陣Y=(yij)m×n=(zjxij)m×n。

(2)首先，確定評價樣本的正、負理想解，計算樣本與正、負理想樣本的歐氏距離和灰色關(guān)聯(lián)度。分別確定每個指標集的最大值與最小值，并以正向指標的最大值和負向指標的最小值構(gòu)成正理想解，以正向指標的最小值和負向指標最大值構(gòu)成負理想解。

(5)

(6)

(7)

(8)

接著，計算樣本到正、負理想解的灰色關(guān)聯(lián)度。

1)以加權(quán)標準化矩陣為基礎(chǔ)，計算第i個樣本與正理想樣本關(guān)于第j個指標的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)：

(9)

(10)

第i個樣本與正理想樣本的灰色關(guān)聯(lián)度為

(11)

2)計算第i個樣本與負理想樣本關(guān)于第j個指標的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)：

(12)

(13)

第i個樣本與負理想樣本的灰色關(guān)聯(lián)度為

(14)

3)計算相對貼近度，實現(xiàn)樣本的排序優(yōu)選。分別對歐氏距離和灰色關(guān)聯(lián)度進行無量綱化處理：

(15)

(16)

(17)

(18)

樣本與正理想解的相對貼近度反映了待評樣本與正理想解在態(tài)勢變化上的接近程度。依據(jù)式(18)的計算結(jié)果，對樣本進行排序，相對貼近度越大，表示待評樣本越貼近正理想樣本，樣本越優(yōu)；反之，相對貼近度越小，表示待評樣本越貼近負理想樣本，樣本越劣[8]。

3 典型無電地區(qū)電網(wǎng)投資效益后評價應用分析

對西北某省實地調(diào)研，搜集到4個地區(qū)2010—2011年的相關(guān)數(shù)據(jù)，運用本文建立的基于灰色關(guān)聯(lián)度、改進的理想點法的無電地區(qū)電網(wǎng)建設(shè)項目投資效益評價模型對其進行評價。

3.1 構(gòu)造加權(quán)標準化矩陣

表1 無電地區(qū)電網(wǎng)建設(shè)項目效益指標

表2規(guī)范化處理以后的無量綱無電地區(qū)電網(wǎng)建設(shè)項目效益指標

Tab.2Dimensionlessindexofgridconstructionprojectbenefitinregionwithoutelectricityafternormalizedtreatment

采用熵權(quán)法確定各指標的權(quán)重。根據(jù)式(2)～(4)計算第j項指標的權(quán)重，結(jié)果見表3。

將規(guī)范化后的指標矩陣與相應的指標權(quán)重相乘，求得加權(quán)標準化矩陣，見表4。

表3 指標權(quán)重

表4加權(quán)標準化矩陣

Tab.4Weightedstandardizedmatrix

3.2 樣本與正、負理想樣本的歐氏距離和灰色關(guān)聯(lián)度

分別根據(jù)式(5)、(6)確定正、負理想解，結(jié)果見表5所示。根據(jù)式(7)、(8)計算樣本到正、負理想解的歐氏距離；根據(jù)式(9)～(14)分別計算第i個樣本與正、負理想樣本關(guān)于第j個指標的灰色關(guān)聯(lián)度，取ρ=0.5，結(jié)果見表6所示。

表5 各指標正、負理想解

表6樣本到正、負理想解的歐氏距離和灰色關(guān)聯(lián)度

Tab.6Euclideandistancefromsamplestopositiveornegativeidealsolutionsandgraycorrelationdegree

3.3 樣本與正理想解的相對貼近度

根據(jù)式(16)、(17)綜合無量綱化后的歐氏距離與灰色關(guān)聯(lián)度，取a1=a2=0.5[15]，計算得到樣本與正、負理想解的接近程度；在樣本與正、負理想解的接近程度的基礎(chǔ)上，根據(jù)式(18)計算樣本與正理想解的貼近度。結(jié)果如表7所示。

表7 樣本與正理想解和負理想解的接近程度，樣本與正理想解的貼近度

從表7可看出，這4個地區(qū)電網(wǎng)建設(shè)效益按從優(yōu)到劣的順序排序，結(jié)果為地區(qū)III、地區(qū)I、地區(qū)II、地區(qū)IV。

4 結(jié) 論

(1)電網(wǎng)建設(shè)項目后評價工作具有一定的針對性，在評價過程中，需要把項目建設(shè)實施的結(jié)果與規(guī)劃的目標相比較，以及和同期、同類項目實際結(jié)果相比較，找出差距，判斷決策實施是否正確，衡量項目實施效果。

(2)無電地區(qū)電網(wǎng)建設(shè)項目投資經(jīng)濟效益差，但其項目效益以及社會效益較一般電網(wǎng)建設(shè)項目投資要高，項目效益及社會效益是影響無電地區(qū)電網(wǎng)投資效益的重要因素，對其進行后評價時不能忽略這2個方面的效益，甚至應該重視這2個方面的效益。

(3)對無電地區(qū)電網(wǎng)建設(shè)項目投資進行后評價，利用其反饋功能可以為新項目的立項和評估提供參照，調(diào)整下一階段電網(wǎng)建設(shè)規(guī)劃，不斷優(yōu)化電網(wǎng)投資。

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曾鳴 (1957)，男，教授、博士生導師，主要從事電力規(guī)劃、能源與電力技術(shù)經(jīng)濟、需求側(cè)管理方面的研究工作；

王致杰(1988)，男，碩士研究生，研究方向為能源與電力技術(shù)經(jīng)濟，E-mail：yxwh_6726078@sina.com；

劉珊珊(1987)，女，碩士研究生，研究方向為電力企業(yè)技術(shù)經(jīng)濟評價；

錢琪琪 (1990)，女，碩士研究生，研究方向為可再生能源投資規(guī)劃。

(編輯：蔣毅恒)

Post-EvaluationofInvestmentBenefitforGridConstructionProjectinRegionswithoutElectricity

ZENG Ming, WANG Zhijie, LIU Shanshan, QIAN Qiqi

(School of Economics and Management, North China Electric Power University, Beijing 102206, China)

According to the characteristics of grid construction projects in regions without electricity: poor economic benefit, outstanding project benefits and social benefits, this paper selected 10 indicators from economic benefit, project benefit and social benefit, as well as determined each weight of index system with using entropy method. On this basis, the post-evaluation model of investment benefit was built for the grid construction projects in regions without electricity, with using the TOPSIS (technique for order preference by similarity to solution) improved by gray correlation degree. And then, this paper carried out empirical research on investment benefit according to the collected data. The result shows that the economic benefit of grid construction projects in regions without electricity is poor, but the project benefit and social benefit are higher than those of general grid construction projects. It is necessary to focus on the project benefit and social benefit during the investment benefit evaluation of grid construction projects in regions without electricity.

regions without electricity; grid construction project; investment benefit; entropy method; gray correlation degree; technique for order preference by similarity to solution(TOPSIS)

TM 715

： A

： 1000-7229(2014)05-0108-05

10.3969/j.issn.1000-7229.2014.05.019

2013-11-30

：2014-01-26