基于灰色關聯和TOPSIS模型的電網實物資產綜合價值評價

劉 璐，劉宏志

（1.國網山東省電力公司微山縣供電公司，山東 濟寧 277600；2.國網山東省電力公司經濟技術研究院，山東 濟南 250021）

0 引言

隨著電力市場改革及全球能源互聯網概念提出，在低碳循環發展的“十三五”時期，電網投資、運維管理復雜度不斷提高，電網實物資產價值也將逐年增加。同時，新技術、新材料、新工藝大量引入電網建設，電力系統的智能化、標準化、信息化建設全面開展，電網實物資產種類日益增加，均對電網實物資產的精益化管理提出更高的要求。因此，科學開展電網實物資產評價，分析電網實物資產綜合價值，對于提高電網運行效率、優化資源配置和提升資產管理水平有著積極的指導意義和實踐價值。

針對電網資產管理方面的研究已開展較多。文獻［1－3］從資產管理的角度提出了電網資產全壽命周期管理體系及框架，明確了電網資產管理策略的實施思路；文獻［4－5］分別從外部環境和內部管理探討了影響電網資產管理的主要因素；文獻［6］從資產價值流的角度，結合資產WPS研究了電網資產協同管理過程中精益化管理模式的可行性；文獻［7－8］從電網設備運行角度，研究了電網設備運維策略及運行效率評價指標；文獻［9－10］針對電網資產管理工作，提出了電網資產評價指標體系，并詳細分析了各評價指標。然而，隨著電網資產不斷投入，資產種類、健康水平、退役報廢等方面的動態監控和科學評價愈加重要。

針對電網實物資產價值評價，從電網實物資產規模結構、健康水平、利用效率、管理效益四個方面系統構建電網實物資產綜合價值評價指標體系，利用灰色關聯度和理想解法對電網實物資產價值進行評價，以期為電網運維、技改工作，以及制定有效的電網實物資產管理策略提供參考依據。

1 電網實物資產綜合價值評價指標體系

考慮到電網實物資產類型多樣、規模龐大、更新較快的特性，為對電網實物資產綜合價值進行全面評價，從電網實物資產規模結構、健康水平、利用效率、管理效益4個方面，本著代表性與獨立性、可比性與實用性、科學性與系統性、定量與定性相結合的原則，建立電網實物資產綜合價值評價指標體系。

1.1 規模結構指標

1）單位資產原值。即當期期末資產原值與期末資產數量的比值，反映某類資產在單位數量上的價值分布。考慮到電網實物資產的特點，選擇單位容量主變原值和單位千米線路原值作為單位資產原值評價指標。其中，單位容量變電資產原值＝期末主變原值／期末主變容量，單位千米線路資產原值＝期末線路原值／期末線路長度。

2）資產凈值率。即當期期末資產凈值與資產原值的比值，反映資產在價值層面上的成新率，并體現資產更新速度和可持續發展能力。該指標越高，表明資產較新，發展潛力較大。資產凈值率＝（期末資產總凈值／期末資產總原值）×100%。

3）役齡超過15年的資產比重。即役齡超過15年的資產原值占全部資產原值的比重，通過明確役齡超過15年的資產規模，反映長期服役的資產比重。該指標包括變電資產和線路資產兩個方面。役齡超過15年的資產比重＝（期末役齡超過15年的資產原值／期末資產原值）×100%。

4）處于改造周期的資產比重。即進入改造周期的資產凈值占當期期末資產凈值的比例，反映當期處于改造、更新狀態的資產規模。該指標包括變電資產和線路資產兩個方面。處于改造周期的資產比重＝（期末處于改造周期的資產凈值／期末資產凈值）×100%。

5）報廢資產原值占比。即期末報廢資產總原值與期末資產總原值的比值，反映期末時報廢資產占總資產的比例，比例越高，表明期末退役報廢資產的規模越大。報廢資產原值占比＝（期末報廢資產總原值／期末資產總原值）×100%。

1.2 健康水平指標

1）正常狀態設備占比。即當期運行狀態正常的設備數量與當期總設備數量的比值，反映電力供應的可靠程度以及設備運行的安全穩定水平，同時該指標也可作為制定設備狀態檢修、電力調度策略的重要依據。該指標包括變電資產和線路資產兩個方面。正常狀態設備占比＝（當期運行狀態正常的設備數量／當期總設備數量）×100%。

2）強迫停運設備率。該指標是指當期設備強迫停運的次數與當期總設備數量的比值，反映設備強迫停運情況及設備運行的可靠性水平。該指標包括變電資產和線路資產兩個方面。強迫停運設備比率＝當期設備強迫停運的次數／當期總設備數量。

3）設備缺陷率。即當期設備發生缺陷的次數與當期總設備數量的比值，通常與設備役齡指標相結合，共同反映設備的整體健康程度。該指標包括變電資產和線路資產兩個方面。設備缺陷比率＝當期設備發生缺陷的次數／當期總設備數量。

4）供電可靠率。即當期用電時間與當期全部時間的比值，反映電網建設、運行和維護的綜合性指標，表示電網的持續供電能力。供電可靠率＝（1－當期平均停電時間／當期全部時間）×100%。

1.3 利用效率指標

1）主變年均負載率。該指標是對主變壓器的年平均負載分析，反映電網運行的安全水平及經濟性水平，為便于比較分析，主要統計負載率在30%～80%的主變數量。主變年平均負載率＝［單臺主變全年有功電量／（單臺主變全年可用時間×單臺主變額定容量×功率因數）］×100%。

2）主網線路年均負載率。該指標為主網架線路年平均有功功率與線路經濟輸送功率的比值，反映主網輸電線路的年平均利用效率。為便于比較分析，主要統計負載率在30%～80%的線路條數。主網線路年均負載率＝（線路年均有效功率／線路經濟輸送功率）×100%。

3）資產備用率。該指標是指當期期末備用資產原值與期末在役資產總原值的比值，反映各類資產的整體利用情況。備用資產指停用超過1年且功能正常的資產。該指標包括變電資產和線路資產兩個方面。資產備用率＝（期末備用資產原值／期末在役資產總原值）×100%。

4）報廢資產成新率。該指標是指期末報廢資產總凈值與期末報廢資產總原值的比值，反映資產在退役報廢時的新舊程度，凈值率越高，表明報廢資產越新，利用率越低。該指標包括變電資產和線路資產兩個方面。報廢資產成新率＝（期末報廢資產總凈值／期末報廢資產總原值）×100%。

1.4 管理效益指標

1）單位電網資產售電量。即單位電網資產所對應的售電量水平，反映電網資產的整體利用效率及創造經濟價值的能力。單位資產售電量＝當年總售電量／期末資產凈值。

2）單位萬元資產運維費用。即單位萬元電網資產所需的運維費用，反映電網資產的運維成本支出情況，體現資產管理效益水平。該指標包括變電資產和線路資產兩個方面。單位萬元資產運維費用＝當期資產運維總費用／期末資產總凈值。

3）智能電表覆蓋率。即當期智能電表在總電表數的比例，從終端用戶方面反映智能化設備的普及情況，能夠一定程度上體現智能電網在配網側建設情況。智能電表覆蓋率＝期末智能電表數量／期末電表總數。

4）退役報廢資產平均使用壽命。即歷年報廢資產壽命總值與歷年報廢資產總數的比值，通過將退役報資產平均使用壽命與資產折舊壽命對比，反映企業資產報廢管理情況。該指標包括變電資產和線路資產兩個方面。退役報廢資產平均使用壽命＝歷年退役報廢資產壽命總值／歷年退役報廢資產總數。

2 基于灰色關聯和TOPSIS的評價模型

作為一種逼近最優解的算法，理想解法（TOPSIS）已在工程投資決策、項目方案評選、投資效益評價等方面得到廣泛應用。將灰色關聯度運用于理想解法，并借此優化待評樣本與理想方案間的接近程度，通過優劣排序進行評價［11－12］。 具體建模步驟為：規范化指標矩陣并確定各指標權重；確定評價樣本的正、負理想解，計算待評樣本與正、負理想方案的灰色關聯度和歐氏距離；根據相對貼近度進行樣本優劣對比。

2.1 指標矩陣規范化

假設待評樣本數為m，評價指標數為n，各指標數值為 zij（i＝1，2，…，m；j＝1，2，…，n），其指標矩陣Z＝（zij）m×n。

所構建的評價指標體系為多層次綜合性指標體系，各評價指標性質通常不同，且指標的單位和數值量級有較大差異，為使指標處于同一可比量價，對指標矩陣進行無量綱化處理。

經無量綱化處理，得到新的規范化評價指標矩陣 R＝（rij）m×n。

2.2 指標矩陣加權標準化

2.2.1 評價指標賦權

針對規范化指標矩陣 R＝（rij）m×n， 利用熵權法對評價指標進行賦權，明確各指標在整個指標體系中的權重，具體賦權過程為

第i項指標的權重為

經賦權后，指標權重向量為 Q＝（q1，q2，…，qn）。

2.2.2 指標矩陣加權標準化

對指標矩陣 R＝（rij）m×n進行加權處理，得到加權標準化指標矩陣U為

2.3 計算歐氏距離和灰色關聯度

2.3.1 確定正、負理想解

確定加權標準化指標矩陣U中每項指標的最大、最小值，其中，正理想解（最理想方案）由正向指標最大值和逆向指標的最小值組成，負理想解（最差方案）由逆向指標的最大值和正向指標的最小值組成。

其中：j+為正向指標序列（指標值越大越優）；j-為逆向指標序列（指標值越小越優）。

2.3.2 樣本到正、負理想解的歐氏距離

2.3.3 樣本與正、負理想解的灰色關聯度

樣本與正理想解的灰色關聯系數矩陣為

待評樣本i與正理想解的灰色關聯度為

待評樣本i與負理想解的灰色關聯度為

2.4 相對貼近度測算和優劣排序

2.4.1 測算樣本與正、負理想解的相對貼近度

首先，為便于比較，對歐氏距離、灰色關聯度進行無量綱化處理

其次，綜合考慮歐氏距離和灰色關聯度，計算待評樣本與理想解的貼近度。

式中：w1，w2為貼近度調整系數，且和分別為待評樣本與正、負理想解的接近程度。評價人員可根據歐氏距離和灰色關聯度的重要程度調整w1和w2的值。

最后，測算相對貼近度。為反映待評樣本與正、負理想解在變化態勢上的貼近程度，測算相對貼近度 εi為

2.4.2 樣本優劣排序

依據待評樣本與正、負理想解的相對貼近度εi的大小對待評樣本排序，若εi值越大，表示待評樣本越貼近正理想解，樣本越優；反之，若εi值越小，表示待評樣本越貼近負理想解，樣本越劣。

3 算例

以某電網公司為例，選取其下屬3個分公司，并以2015年的相關電網實物資產數據為例，進行電網實物資產綜合價值評價。所選數據綜合考慮35～220 kV電壓等級資產。基礎數據如表1所示。

對指標數據進行無量綱化處理，計算指標權重，并通過指標矩陣加權標準化確定各指標理想解，如表2所示。

表1 基礎數據

表2 數據測算

灰色關聯相對貼近度為 εX＝0.625，εY＝0.475，εZ＝0.422。

通過對比灰色關聯相對貼近度可知：εX＞εY＞εZ，根據相對貼近度的優劣評價原則，公司X的電網實物資產綜合效益優于其他兩家公司，Z公司的電網實物資產綜合效益則相對較差。因此，根據綜合評價結果，在下一年度電網實物資產改造升級中，可借鑒X公司的電網實物資產管理經驗，重點投資或改造Z公司的電網實物資產，從而促進電網實物資產綜合效益及管理水平的全面提升。

4 結語

在全面、可持續發展的新形勢下，科學合理的電網實物資產價值評價將在電網實物資產管理中發揮重要作用。通過構建電網實物資產綜合價值評價指標體系，取代單一的靜態指標，提升電網實物資產評價的準確性，并利用基于灰色關聯度和理想解法的評價模型，實現電網實物資產管理基于定量分析開展，促進電網實物資產管理的精益化。算例中，通過對比各分公司的電網實物資產綜合價值，有助于相關部門了解電網實物資產整體情況，便于制定基于價值評價結果的電網實物資產管理策略。需要指出的是，本文所建評價指標體系主要考慮變電資產和線路資產兩個方面，隨著智能電網建設的全面推進，外部發展環境的不斷變化，分類型、分專業的資產價值評比需進行深入研究。

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