國網(wǎng)南京市高淳區(qū)供電公司 常 飛 國網(wǎng)江蘇省電力有限公司經(jīng)濟技術(shù)研究院 諸德律遠(yuǎn)光軟件股份有限公司江蘇分公司 韓寧玲 蔡 蕓

電網(wǎng)監(jiān)管力度不斷增強，連續(xù)兩輪一般工商業(yè)降價及新冠肺炎疫情期間優(yōu)惠電價政策，加劇了電網(wǎng)企業(yè)經(jīng)營的嚴(yán)峻復(fù)雜形勢，同時電網(wǎng)企業(yè)作為重資產(chǎn)、高風(fēng)險、服務(wù)型企業(yè)，承擔(dān)著重要的經(jīng)濟、社會和安全責(zé)任。因此，構(gòu)建特色國際領(lǐng)先的現(xiàn)代設(shè)備管理體系，電網(wǎng)設(shè)備資產(chǎn)投入產(chǎn)出亟待科學(xué)測度，合理配置電網(wǎng)設(shè)備資本性投入和成本性投入，已成為實現(xiàn)電網(wǎng)企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重要保障。

現(xiàn)有投入產(chǎn)出評價更多傾向于供電可靠性[1-2]、電網(wǎng)及電網(wǎng)規(guī)劃評價[3-4]等方面，投入與產(chǎn)出聯(lián)動關(guān)系不清晰，各層級、各維度及各影響因子之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系尚未進行系統(tǒng)研究。基于此，本文通過構(gòu)建投入與關(guān)鍵因素指標(biāo)集，采用最小二乘法，構(gòu)建GM（1，1）和GM（1，N）灰色聯(lián)動模型，分析資本性投入、成本性投入與關(guān)鍵因素的聯(lián)動關(guān)系，預(yù)測未來各層級資本性和成本性投入及產(chǎn)出效果，為電網(wǎng)資產(chǎn)投入決策提供依據(jù)，進而實現(xiàn)電網(wǎng)企業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。

1 模型構(gòu)建

1.1 建立指標(biāo)集

為匹配電網(wǎng)企業(yè)“經(jīng)濟、社會、安全”三大責(zé)任，總體可以分為“經(jīng)濟、社會、安全”三類投入，明確相應(yīng)產(chǎn)出效果的關(guān)鍵因素，從而分析資本性投入和成本性投入與經(jīng)濟、社會、安全三類關(guān)鍵因素之間的聯(lián)動關(guān)系。對于經(jīng)濟方面主要解決增供擴銷、降損增效等問題，一般開展資本性投入；社會方面是為落實國家重大方針政策，在脫貧攻堅、鄉(xiāng)村振興、節(jié)能減排、優(yōu)化營商環(huán)境等的資本性投入；安全方面是為補短板、強網(wǎng)架、消除安全隱患，主要是加強網(wǎng)架結(jié)構(gòu)、解決設(shè)備重過載、消除老舊設(shè)備安全隱患等的資本性和成本性投入。從組織層和站線層兩個維度構(gòu)建指標(biāo)集，具體見表1。

表1 指標(biāo)集匯總

1.2 構(gòu)建聯(lián)動模型

灰色系統(tǒng)理論由著名學(xué)者鄧聚龍教授于1982年提出之后，目前該理論已發(fā)展成為眾多領(lǐng)域預(yù)測、決策、評估、規(guī)劃、控制及系統(tǒng)分析和建模的重要方法[5]。特別是對于時間序列短、統(tǒng)計數(shù)據(jù)少、信息不完全系統(tǒng)的建模和分析，該理論更加具有獨特效果。

依據(jù)技改大修項目專業(yè)屬性，本文在實證測算時選取設(shè)備資產(chǎn)運行過程中的安全性，因此測算主要以某供電公司的成本性投入和資本性投入與安全性關(guān)鍵因素聯(lián)動分析為例，采用GM（1，1）和GM（1，N）灰色模型進行預(yù)測，并且對模型進行殘差檢驗，確保模型的精確性。

2 實例測算

2.1 電網(wǎng)投入預(yù)測

以某供電公司為例，以2018—2022年的歷史投入數(shù)據(jù)構(gòu)建GM（1，1）灰色模型得到成本性投入擬合模型Y=1508303.44×e0.08423t－1396818.13和資本性投入擬合模型Y=－884633.32×e0.23295t＋894032.60。

模型的平均相對誤差分別為0.102和0.056，通過檢驗，模型適用。通過該模型預(yù)測2023—2025年的成本性投入和資本性投入將會呈現(xiàn)逐年上升的趨勢，年增長率為8.8%和26.2%，到2025年成本性投入達到219713.39萬元，而資本性投入則達到48707.11萬元。

2.2 投入與關(guān)鍵因素聯(lián)動測算

N-1通過率和重過載占比主要受到資本性投入的影響，設(shè)備故障率和用戶平均停電時間指標(biāo)則受到成本性投入的影響。以2018—2022年的成本性投入、資本性投入與安全性關(guān)鍵因素數(shù)據(jù)，構(gòu)建GM（1，2）灰色模型和GM（1，3）灰色模型。

2.2.1 投入預(yù)測關(guān)鍵因素

第一，以2018—2022年某供電公司的成本性投入預(yù)測設(shè)備故障率，構(gòu)建GM（1，2）模型得到設(shè)備故障率的擬合模型Y=4.62×e－0.14918t和用戶平均停電時間的擬合模型Y=0.01299×e－0.1096t。模型的平均相對誤差絕對值分別為0.006和0.032，通過檢驗。

假設(shè)以前文預(yù)測的2023—2025年成本性投入值作為目標(biāo)值，通過該模型預(yù)測2023—2025年的設(shè)備故障率和用戶平均停電時間。結(jié)果發(fā)現(xiàn)設(shè)備故障率呈現(xiàn)逐年遞減的趨勢，下降幅度為10.38%，并且該指標(biāo)的下降幅度高于成本性投入的增加幅度；用戶平均停電時間呈現(xiàn)逐年遞減的趨勢，下降幅度為13.86%。并且該指標(biāo)的下降幅度遠(yuǎn)高于成本性投入的增加幅度。

第二，以2018—2022年某供電公司的資本性投入預(yù)測N-1通過率和重過載占比，構(gòu)建GM（1，2）模型得到N-1通過率的擬合模型Y=(0.7596-0.00009X1(1)(t+1))×e0.00955t+0.00009X1(1)(t+1)和重過載占比的擬合模型Y=0.4016×e－0.25197t。模型的平均相對誤差絕對值分別為0.026和0.8，通過檢驗。

假設(shè)以前文預(yù)測的2023—2025年資本性投入值作為目標(biāo)值，通過該模型預(yù)測2023—2025年的N-1通過率和重過載占比，從結(jié)果可以看出未來三年N-1通過率逐年增加，到2025年達到最高111%。由此可得2025年以后某供電公司繼續(xù)增加資本性投入并不會再對N-1通過率指標(biāo)產(chǎn)生影響，邊際效益為0。預(yù)測結(jié)果重過載占比逐年遞減，但是遞減幅度在減小，可見資本性投入增加對重過載占比指標(biāo)帶來的邊際效益是在減小的。

2.2.2 關(guān)鍵因素預(yù)測投入

以2018—2022年某供電公司的設(shè)備故障率和用戶平均停電時間預(yù)測成本性投入，構(gòu)建GM（1，3）灰色模型得到成本性投入的擬合模型；以2018—2022年某供電公司的N-1通過率和重過載占比預(yù)測資本性投入，構(gòu)建GM（1，3）灰色模型得到資本性投入的擬合模型。

根據(jù)擬合模型可以得出，成本性投入的發(fā)展系數(shù)為0.34714，設(shè)備故障率的驅(qū)動系數(shù)為42518063.3，用戶停電時間的驅(qū)動系數(shù)為－52830.42；資本性投入的發(fā)展系數(shù)為1.97664，N-1通過率的驅(qū)動系數(shù)為45558.74，重過載占比的驅(qū)動系數(shù)為－60711.72。2023—2025年設(shè)置設(shè)備故障率逐年下降10%，用戶停電時間逐年下降11%作為目標(biāo)值，預(yù)測未來3年成本性投入情況，具體預(yù)測結(jié)果見表2。

表2 某供電公司成本性投入的GM（1，3）灰色模型預(yù)測結(jié)果

由表2可知，通過設(shè)備故障率和用戶停電時間預(yù)測得到的成本性投入相對誤差的平均值為0.146，模型適用。同時從預(yù)測結(jié)果發(fā)現(xiàn)，未來三年成本性投入呈逐年遞增的趨勢，與前文通過GM（1，1）灰色模型預(yù)測的結(jié)果存在一定誤差，但相差較小，當(dāng)成本性投入增加，表示設(shè)備安全性系數(shù)的設(shè)備故障率和用戶停電時間會相應(yīng)減少；同理，設(shè)備故障率和用戶停電時間減少，設(shè)備的安全性提高，主要由于成本性投入增加，因此預(yù)測結(jié)果符合實際情況。

同時假定2023—2025年N-1通過率逐年上漲11%，由于N-1通過率最高值為100%，因此2025年則設(shè)置100%的目標(biāo)值即可，重過載占比逐年下降20%，預(yù)測未來3年資本性投入情況，具體預(yù)測結(jié)果見表3。

表3 某供電公司資本性投入的GM（1，3）灰色模型預(yù)測結(jié)果

由表3可知，通過N-1通過率和重過載占比預(yù)測得到的資本性投入相對誤差的平均值為0.0519，模型適用。同時從預(yù)測結(jié)果發(fā)現(xiàn)，未來三年資本性投入呈逐年遞增的趨勢，2023年和2024年的預(yù)測結(jié)果與前文通過GM（1，1）灰色模型預(yù)測的結(jié)果存在一定誤差，但相差較小，2025年設(shè)置N-1通過率的目標(biāo)值為100%后，預(yù)測資本性投入僅需要39345.78萬元，而前文通過GM（1，1）灰色預(yù)測模型預(yù)測的資本性投入結(jié)果為 48707.11萬元，代入GM（1，2）灰色模型預(yù)測的N-1通過率達到111%，由此可知9000多萬的資本性投入對N-1通過率并未產(chǎn)生效益。

3 結(jié)論

本文以某供電公司2018—2022年數(shù)據(jù)為例，構(gòu)建GM（1,1）和GM（1，N）灰色模型，通過GM（1,1）模型，可以預(yù)測某供電公司2022年以后成本投入和資本性投入水平趨勢；利用GM（1，N）模型，在假設(shè)2023年后具體投入水平時，預(yù)測關(guān)鍵因素指標(biāo)水平；相反，假設(shè)2023年后各關(guān)鍵因素要達到理想目標(biāo)時，能反向預(yù)測相應(yīng)各年的投入水平。通過投入與安全性能關(guān)鍵因素的聯(lián)動分析，未來電網(wǎng)資產(chǎn)投入會逐年增加，安全性能也會逐年提高?？傊?，通過灰色模型的建立，可以測算投入與關(guān)鍵因素的聯(lián)動關(guān)系，輔助設(shè)備管理人員在資源分配方面的決策，為設(shè)備精益管理奠定基礎(chǔ)，促進電網(wǎng)高質(zhì)量發(fā)展。