電網(wǎng)建設(shè)項目投資優(yōu)化探析

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摘要：對已有電網(wǎng)建設(shè)項目投資優(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目的評價方法，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)險來衡量項目的風(fēng)險進(jìn)行項目優(yōu)化，以及較少考慮地區(qū)分配、項目之間的相互影響、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)項目；投資優(yōu)化；項目管理；多目標(biāo)決策；多屬性決策

1電網(wǎng)建設(shè)項目投資優(yōu)化多屬性決策模型

電網(wǎng)建設(shè)項目的多屬性決策模型主要是對每個擬建項目進(jìn)行評價，在項目評價的基礎(chǔ)上對擬建項目進(jìn)行排序。在對電網(wǎng)建設(shè)項目進(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，最后通過對項目評價排出項目的建設(shè)優(yōu)劣順序。指標(biāo)權(quán)重確定是否合理直接關(guān)系到評價結(jié)果的對錯，評價方法關(guān)系到評價結(jié)果的科學(xué)性以及合理性。本文對電網(wǎng)建設(shè)項目多屬性決策模型中指標(biāo)權(quán)重確定方法以及評價方法進(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經(jīng)驗，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)，最終的評價結(jié)果取決于專家的經(jīng)驗?？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)重影響評價結(jié)果的正確性，可能出現(xiàn)與人們的認(rèn)識不一致的情況。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)項目排序

對電網(wǎng)建設(shè)項目進(jìn)行優(yōu)劣排序，首先需要對電網(wǎng)建設(shè)項目進(jìn)行評價。文獻(xiàn)［6］、［20］運(yùn)用層次分析法對電網(wǎng)建設(shè)項目進(jìn)行評價。運(yùn)用層次分析法對電網(wǎng)建設(shè)項目進(jìn)行評價，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，同時需要進(jìn)行一致性檢驗，這大大增加了計算量［21］?？芰柙溃?2］采用專家群組決策法，能夠?qū)＜业闹R經(jīng)驗和電網(wǎng)建設(shè)項目的特點(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)對每個項目進(jìn)行評價，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)項目進(jìn)行評價，VIKOR法是一種逼近理想解的評價方法［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)項目投資決策當(dāng)中。優(yōu)點(diǎn)是對數(shù)據(jù)要求小［31］，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，但是計算過程復(fù)雜，僅適用于較少項目的決策。文獻(xiàn)［33］、［34］采用模糊綜合評價法對電網(wǎng)建設(shè)項目進(jìn)行評價，能較好的解決電網(wǎng)建設(shè)項目相關(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)項目進(jìn)行排序，僅適用于項目的個數(shù)是有限的，且比較少的情況。從眾多的候選項目中選擇建設(shè)項目，多屬性決策模型存在明顯的不足。

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

電網(wǎng)建設(shè)項目多目標(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)項目中選擇最優(yōu)的項目組合。在對電網(wǎng)建設(shè)項目進(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來衡量項目的經(jīng)濟(jì)性，將NPV最大化作為其中一個目標(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，以整個公司的利潤最大化為目標(biāo)函數(shù)，以每個區(qū)域的總投資和每個區(qū)域的用電量需求為約束條件，建立了項目組合優(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)項目投資組合模型。張浩［36］等考慮到收益和風(fēng)險的權(quán)衡關(guān)系，用協(xié)方差來衡量項目的風(fēng)險。建立了以收益最大，風(fēng)險最小為目標(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)，以財務(wù)效益、負(fù)荷需求、資金，以及項目關(guān)系作為約束條件的電網(wǎng)建設(shè)項目投資優(yōu)化模型。田廓［42］用期望收益率來衡量項目的經(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)險作為約束條件來建立電網(wǎng)建設(shè)項目投資優(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)，以項目的總投資為約束條件的電網(wǎng)建設(shè)項目投資優(yōu)化模型。劉文霞［43］建立了以最低風(fēng)險為目標(biāo)的電網(wǎng)建設(shè)項目投資優(yōu)化模型。甘德一［20］等采用了對項目的各種組合情況進(jìn)行列舉的方法，分別計算出各種組合的目標(biāo)函數(shù)和風(fēng)險值，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)項目的風(fēng)險，由于電網(wǎng)建設(shè)項目存在工期長、投資大、技術(shù)難度較高等特點(diǎn)，導(dǎo)致其風(fēng)險較大，因此，在電網(wǎng)建設(shè)項目的選擇中要將風(fēng)險因素放在重要的位置。其次，在對電網(wǎng)建設(shè)項目的風(fēng)險進(jìn)行衡量的時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)項目是一個復(fù)雜系統(tǒng)，其風(fēng)險因素多種多樣，僅用經(jīng)濟(jì)性風(fēng)險衡量電網(wǎng)建設(shè)項目的風(fēng)險對其進(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)項目的多目標(biāo)決策模型時，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)險的偏好程度考慮在內(nèi)，采用偏好系數(shù)加權(quán)法，而崔?。?］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)項目投資優(yōu)化的多目標(biāo)決策模型可適用于較多項目的優(yōu)選。該模型目前存在較少考慮項目的風(fēng)險，以及用單純的經(jīng)濟(jì)風(fēng)險來衡量電網(wǎng)建設(shè)項目的風(fēng)險的問題。電網(wǎng)建設(shè)項目是一個復(fù)雜的系統(tǒng)，其風(fēng)險因素種類繁多，僅用經(jīng)濟(jì)風(fēng)險來衡量項目的風(fēng)險進(jìn)行投資優(yōu)化過于片面。3）在電網(wǎng)建設(shè)項目投資優(yōu)化中較少考慮到項目的地區(qū)分配問題，項目建設(shè)的迫切度問題，以及項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)項目的綜合風(fēng)險，在投資優(yōu)化中用綜合風(fēng)險來替代單純的經(jīng)濟(jì)風(fēng)險，使優(yōu)化結(jié)果更加科學(xué)、全面。同時，高收益的項目往往伴隨著高風(fēng)險，因此，如何平衡風(fēng)險和收益將是未來電網(wǎng)建設(shè)項目投資優(yōu)化的研究重點(diǎn)。2）電網(wǎng)建設(shè)項目投資優(yōu)化要考慮到地區(qū)分配的問題，否則會導(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)項目與地區(qū)的用電需求有關(guān)，有的項目必須馬上建設(shè)，因此，項目的迫切度不同，在進(jìn)行優(yōu)化的時候要考慮到項目建設(shè)的迫切度問題。3）電網(wǎng)建設(shè)項目不是一個獨(dú)立的系統(tǒng)，項目之間會存在相互影響。因此，在投資優(yōu)化時如何考慮進(jìn)去項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