方建亮 謝穎捷 金燁 孫峰
摘要:為提升電力公司主網(wǎng)投資規(guī)模預(yù)測的準確性,文章在分析主網(wǎng)投資主要影響因素的基礎(chǔ)上,運用灰色預(yù)測法和層次分析法,構(gòu)建了主網(wǎng)投資測算模型,解決了主網(wǎng)投資與影響因素之間關(guān)系復(fù)雜、主網(wǎng)投資預(yù)測困難等難題。通過相關(guān)驗證,該模型預(yù)測精度較高,可作為電力企業(yè)主網(wǎng)投資決策的參考工具。
關(guān)鍵詞:電力公司;主網(wǎng)投資;灰色預(yù)測法;層次分析法;投資規(guī)模預(yù)測模型 文獻標識碼:A
中圖分類號:F407 文章編號:1009-2374(2016)08-0020-02 DOI:10.13535/j.cnki.11-4406/n.2016.08.011
1 概述
對電力公司而言,電網(wǎng)建設(shè)投入規(guī)模不僅應(yīng)滿足本地經(jīng)濟社會發(fā)展的需要,同時也需要考慮電力公司的投資能力和投資績效。近年來,電力企業(yè)圍繞綜合計劃管理,從成本和效益角度設(shè)計投資評估指標體系,在資金投資測算與管理、投資后評估等方面進行了初步探索。但由于主網(wǎng)投資測算涉及影響因素較多,因素之間關(guān)系復(fù)雜,電網(wǎng)發(fā)展需求難以預(yù)測,目前仍然缺乏非常理想的主網(wǎng)投資測算模型。隨著電力體制改革的日益深化,特別是2015年3月,中共中央、國務(wù)院已正式下發(fā)了《關(guān)于進一步深化電力體制改革的若干意見》,經(jīng)濟效益因素將會在電力公司投資決策中占有日益增大的比重。與此同時,決策因素的不確定性、決策元素的復(fù)雜化也對主網(wǎng)投資測算提出了挑戰(zhàn)。因此,如何實現(xiàn)對電網(wǎng)投資規(guī)模的科學測算,優(yōu)化投資規(guī)模、合理安排基建項目,平衡協(xié)調(diào)社會效益和公司經(jīng)濟效益,已經(jīng)成為當前電力公司亟需解決的問題。
本文擬從分析研究主網(wǎng)投資與影響因素之間的關(guān)系出發(fā),基于灰色預(yù)測理論,構(gòu)建主網(wǎng)投資測算模型,旨在為解決主網(wǎng)投資測算難題提供新的思路。
2 主網(wǎng)投資規(guī)模預(yù)測模型
2.1 總體思路
本文研究主網(wǎng)測算投資規(guī)模主要分為以下四步:(1)確定影響因素:找出與主網(wǎng)緊密相關(guān)的影響因素;(2)預(yù)測影響因素趨勢:基于灰色模型對影響因素未來趨勢值進行預(yù)測;(3)分析影響因素影響程度:基于層次分析法分析影響因素與主網(wǎng)投資的關(guān)聯(lián)關(guān)系;(4)主網(wǎng)投資規(guī)模測算:構(gòu)建能夠充分考慮電網(wǎng)建設(shè)需求、社會效益的主網(wǎng)投資測算模型,并通過2016年主網(wǎng)規(guī)模實際預(yù)測證明該測算模型的合理性和有效性。
2.2 確定影響因素
2.2.1 初選影響因素。如前所述,主網(wǎng)投資必須考慮兩個方面——本地經(jīng)濟社會發(fā)展需要、公司整體投資能力和投資績效。因此,從經(jīng)濟發(fā)展類、公司經(jīng)營類、投資績效類3個方面初選了9個影響因素,具體如下:(1)經(jīng)濟發(fā)展類因素:包括地區(qū)GDP、全社會用電量、全社會用電最高負荷3個因素。具體來看,地區(qū)GDP是反映地方經(jīng)濟發(fā)展趨勢的重要指標,全社會用電量、全社會用電最高負荷反映的是區(qū)域電力需求的變動趨勢,都是主網(wǎng)投入決策的重要影響因素;(2)公司經(jīng)營類因素:包括售電量、營業(yè)收入、資產(chǎn)總額、利潤總額4個因素。其中售電量和上述“全社會用電量”關(guān)系密切,反映電力需求的變動趨勢;,營業(yè)收入、資產(chǎn)總額、利潤總額是反映公司投資能力的重要指標,上述4個因素影響公司的投資決策;(3)投資績效類因素:包括單位電網(wǎng)投資售電增量和單位電網(wǎng)投資負荷增量兩個因素。這是衡量公司投入產(chǎn)出效益的重要指標,在初步分析時,應(yīng)納入考慮范圍。
2.2.2 分析確定影響因素。為準確分析各影響因素對主網(wǎng)投資的影響程度,采用相關(guān)性分析的方法,通過計算各影響因素與主網(wǎng)投資之間的相關(guān)系數(shù),選擇相關(guān)性較強的影響因素,作為后續(xù)構(gòu)建主網(wǎng)投資模型的基礎(chǔ)。計算結(jié)果如表1所示:
根據(jù)相關(guān)系數(shù)計算結(jié)果,從高到低依次為:營業(yè)收入、地區(qū)GDP、資產(chǎn)總額、全社會用電最高負荷、售電量、全社會用電總量、利潤總額。
接著需要進一步剔除一定程度上可以互相替代的影響因素。全社會用電總量與售電量、售電收入三者之間具有較強的相關(guān)性,考慮到售電量數(shù)據(jù)相對準確客觀,為保障預(yù)測結(jié)果客觀有效,最終我們選擇“地區(qū)GDP、售電量、全社會用電最高負荷、利潤總額”作為影響主網(wǎng)投入的核心影響因素。這4個關(guān)鍵因素實際上從滿足社會經(jīng)濟發(fā)展、保障電網(wǎng)堅強、展現(xiàn)公司經(jīng)營成果和經(jīng)營績效4個不同的側(cè)面,共同制約主網(wǎng)投入規(guī)模。
2.3 預(yù)測影響因素趨勢值
2.3.1 地區(qū)GDP預(yù)測。運用灰色GM(1,1)模型預(yù)測算法,根據(jù)浙江省2010~2015年GDP數(shù)據(jù)(見表2),測算2016年浙江省GDP值。主要測算步驟為:(1)數(shù)據(jù)預(yù)處理,對歷史數(shù)據(jù)進行累加,生成有較強規(guī)律性的數(shù)據(jù)序列,從中尋找歷史數(shù)據(jù)的變化規(guī)律;(2)由灰色GM(1,1)模型計算,預(yù)測2016年浙江省GDP;(3)精度檢驗:即檢驗判斷灰色GM(1,1)模型的精度,本文中采用的是殘差檢驗和后驗差檢驗。
按照灰色預(yù)測的算法步驟,編寫相應(yīng)的程序代碼并運行程序,可以得到2016年浙江省GDP預(yù)測值為46566億元。相關(guān)精度檢驗結(jié)果見表3,方差比C=0.0186,小誤差概率P=0.992,對照模型精度等級表,屬于第一等級——好。因此,判斷用灰色GM(1,1)模型計算的浙江省GDP預(yù)測值具有較高的可信度。
2.3.2 全社會用電最高負荷、售電量、利潤總額預(yù)測。運用地區(qū)GDP相同的預(yù)測思路,對其他三個影響因素——全社會用電最高負荷、售電量、利潤總額2016年趨勢值進行預(yù)測。運行matlab程序后,具體預(yù)測結(jié)果分別為售電量2004億千瓦時、全社會用電最高負荷6617萬千瓦、利潤總額38.2億元(注:實際售電量和利潤總額需要保密,此處做了技術(shù)處理)。
對預(yù)測結(jié)果同樣進行精度檢驗,全社會用電最高負荷、售電量、利潤總額預(yù)測的后驗差檢驗C值分別為0.10607、0.1609和0.2290,小誤差概率P值分別為0.978、0.989、0.958,表明預(yù)測結(jié)果同樣屬于“好”。
2.4 分析影響因素的影響程度
2,4,6,8 表示上述相鄰判斷的中間值
倒數(shù) 若因素i與因素j的重要性之比為aij,那么因素j與因素i的重要性之比為aij=1/aij
下一步是重點分析上述4個影響因素對主網(wǎng)投資的影響程度。此處借助層次分析法,綜合定性分析和定量分析,將測算因素的定性排序(根據(jù)專家經(jīng)驗,將4個影響因素的重要性進行排序)轉(zhuǎn)化為決策系數(shù),再根據(jù)決策系數(shù)確定各因素變化對主網(wǎng)投資的影響程度。
2.4.1 構(gòu)造判斷矩陣。通過“九標度法”對各因素進行兩兩比較來確定?!熬艠硕确ā敝匾詷硕鹊暮x如表4所示。
根據(jù)“九標度法”規(guī)則,我們對地區(qū)GDP、售電量、全社會用電最高負荷、利潤總額4個因素的重要性進行兩兩比較。經(jīng)過相關(guān)專家經(jīng)驗分析,影響因素重要性的排序為:地區(qū)GDP>售電量>全社會用電最高負荷>利潤總額。最后構(gòu)造的判斷矩陣為:
接著需要對判斷矩陣Q進行一致性檢驗。通過運行matlab程序,得到一致性比例CR值為0.0332,CR<0.10,一致性檢驗通過。說明對各影響因素的重要性判斷是正確的。
最終,2016年浙江公司主網(wǎng)投入(不含特高壓)的預(yù)測值為152.7億元。
3 結(jié)語
本文在分析主網(wǎng)投資影響因素及其與主網(wǎng)投資相關(guān)性的基礎(chǔ)上,構(gòu)建了一種基于灰色預(yù)測的主網(wǎng)投資測算模型。該模型為解決主網(wǎng)投資與影響因素之間關(guān)系復(fù)雜、主網(wǎng)投資預(yù)測困難等難題提供了新的思路。相關(guān)研究成果對其他電力企業(yè)進行主網(wǎng)投資決策具有較強的借鑒意義。
參考文獻
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(責任編輯:黃銀芳)