電網建設項目投資優化探析

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摘要：對已有電網建設項目投資優化模型研究進行分類，將其分為多屬性決策模型和多目標決策模型兩個大類。分析了其多屬性決策模型中指標權重確定的方法以及項目的評價方法，多目標決策模型中目標函數及其約束條件的設定情況以及模型求解方法。對每一種模型的研究現狀、不足、適用情況以及求解方法進行綜述。結果表明，當前研究中存在結合電網特點的賦權法研究匱乏，用單純的經濟風險來衡量項目的風險進行項目優化，以及較少考慮地區分配、項目之間的相互影響、迫切度等問題。最后對未來電網建設項目投資優化的研究重點進行了展望。

關鍵詞：電網建設項目；投資優化；項目管理；多目標決策；多屬性決策

1電網建設項目投資優化多屬性決策模型

電網建設項目的多屬性決策模型主要是對每個擬建項目進行評價，在項目評價的基礎上對擬建項目進行排序。在對電網建設項目進行多屬性決策的過程中，一般的步驟是先建立電網建設項目指標體系，其次通過運用相應的指標權重設定方法為指標設定權重，最后通過對項目評價排出項目的建設優劣順序。指標權重確定是否合理直接關系到評價結果的對錯，評價方法關系到評價結果的科學性以及合理性。本文對電網建設項目多屬性決策模型中指標權重確定方法以及評價方法進行綜述，并對每種方法的優缺點及其適用情況進行了分析。

1．1指標權重的確定

指標權重的確定根據原始數據來源的不同通常分為主觀賦權法、客觀賦權法、以及組合賦權法［5］等三種方法。主觀賦權法是由有豐富經驗的專家通過主觀判斷來確定指標權重的方法。文獻［6］、［7］用德爾菲法確定指標權重。文獻［8］－［12］用層次分析法設定指標權重。羅毅［13］運用層次分析法結合德爾菲法來確定指標的權重。其優點是能夠充分利用專家的知識經驗，并且可以結合實際情況，使最終的結果不至于和實際情況相悖。缺點是主觀性太強，最終的評價結果取決于專家的經驗。客觀賦權法是根據各方案指標值差異的大小確定各指標的權重，差異越大則其權重越大，差異越小則其權重越小。張華一［14］用差異性權重法確定指標權重，利用指標之間的差異性來反映指標的重要程度。李燕［15］用熵權法來確定指標權重，熵權法是基于信息熵的一種確權方法［16］。它們的共同特點是受原始數據的影響較大，如果原始數據偏差較大，將嚴重影響評價結果的正確性，可能出現與人們的認識不一致的情況。其主要優點是客觀性強，缺點是忽視了人的主觀因素的作用，因此可能出現權重的確定和實際情況不一致的情況，且計算方法比較繁雜。主客觀綜合賦權法較好的綜合上述兩種方法的特點，使主客觀結合。朱勇［17］在其碩士論文中應用信息熵這一綜合賦權方法來確定各指標權重，以此使指標的權重確定主客觀統一。宋伶俐［18］采用層次分析法與變異系數法相結合的組合賦權法，根據其變異程度［19］，采用乘法合成的方法得到指標權重。這些采用主客觀結合的方法能夠使主客觀因素相結合，使確定的權重更加科學、合理。

1．2電網建設項目排序

對電網建設項目進行優劣排序，首先需要對電網建設項目進行評價。文獻［6］、［20］運用層次分析法對電網建設項目進行評價。運用層次分析法對電網建設項目進行評價，由于主觀性太強，可能出現與實際情況不一致的情況，同時需要進行一致性檢驗，這大大增加了計算量［21］。寇凌岳［22］采用專家群組決策法，能夠將專家的知識經驗和電網建設項目的特點相結合，但同層次分析法一樣，主觀性太強。為了避免專家的判斷產生的誤差，安磊［23］用三角模糊數對每個項目進行評價，優點是能有效避免由專家客觀判斷產生的誤差，缺點是去模糊值精確化時容易丟掉部分信息。文獻［17］、［24］－［25］用逼近理想法來進行決策，逼近理想法能夠平衡某一突出指標對整體產生的影響［26］。張華一［14］采用VIKOR法對電網建設項目進行評價，VIKOR法是一種逼近理想解的評價方法［27］。采用VIKOR法來進行決策能夠避免傳統決策方法用優質指標補償劣質指標的弊端［28］，既考慮了綜合水平又避免了最優項目組合存在劣質指標的問題。文獻［8］、［29］－［30］將灰色關聯理論引入到電網建設項目投資決策當中。優點是對數據要求小［31］，能夠處理信息模糊的灰色系統［32］。且這種模型能夠解決一般的數學合并運算帶來的誤差，但是計算過程復雜，僅適用于較少項目的決策。文獻［33］、［34］采用模糊綜合評價法對電網建設項目進行評價，能較好的解決電網建設項目相關屬性具有模糊性的問題。運用多屬性決策模型來對電網建設項目進行排序，僅適用于項目的個數是有限的，且比較少的情況。從眾多的候選項目中選擇建設項目，多屬性決策模型存在明顯的不足。

2電網建設項目投資優化多目標決策模型

電網建設項目多目標決策模型的核心是通過運籌優化方法，從眾多的電網建設項目中選擇最優的項目組合。在對電網建設項目進行多目標決策的過程中，一般步驟是首先根據實際情況設定模型的目標函數以及約束條件，最后通過求解得到最優的投資組合。本文對多目標決策模型中目標函數以及約束條件的設立情況進行綜述，并對其優點和不足進行分析。在對電網建設項目進行優化過程中，大部分學者用凈現值NPV來衡量項目的經濟性，將NPV最大化作為其中一個目標函數［2－3，11，23，35－39］。其中安磊［23］考慮到不同區域的情況，以整個公司的利潤最大化為目標函數，以每個區域的總投資和每個區域的用電量需求為約束條件，建立了項目組合優化模型。何琬［34］等以最大化利潤和最大化資產規模為目標構建了電網企業綜合計劃平衡的雙目標優化模型。袁學士［35］等除考慮經濟效益最大化外，還提出決策方案對社會的影響最小這一目標，以總的電網容量和投資額為約束條件建立電網項目投資組合模型。張浩［36］等考慮到收益和風險的權衡關系，用協方差來衡量項目的風險。建立了以收益最大，風險最小為目標函數，以資金限制為約束條件的電網建設項目投資組合的雙目標規劃模型。董軍［38］等用凈現值來表現其經濟性，用容載比將可靠性經濟化，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出現，建立了優化模型。文獻［3］、［40］等將發展能力以及可靠性引入目標函數，建立了以經濟效益最大化，發展能力最大化，電網可靠性最大化為目標的多目標投資優化模型。此外，湯亞芳［41］用年益本比來衡量項目的經濟性，建立了以年益本比最大為目標函數，以財務效益、負荷需求、資金，以及項目關系作為約束條件的電網建設項目投資優化模型。田廓［42］用期望收益率來衡量項目的經濟性，將期望收益率最大作為目標函數，將資金和風險作為約束條件來建立電網建設項目投資優化模型，并且考慮了可能剩余的投資資金所能帶來的收益。在對電網建設項目進行優化組合的過程中，除將經濟效益最大作為目標函數之外，荊朝霞等［9］將項目的迫切度引入到目標函數之中，建立了以迫切度改善最大為目標函數，以項目的總投資為約束條件的電網建設項目投資優化模型。劉文霞［43］建立了以最低風險為目標的電網建設項目投資優化模型。甘德一［20］等采用了對項目的各種組合情況進行列舉的方法，分別計算出各種組合的目標函數和風險值，來確定最優投資組合。但是這種列舉方法應用范圍比較局限，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，大部分電網建設項目的目標為經濟最大化，較少文獻考慮到電網建設項目的風險，由于電網建設項目存在工期長、投資大、技術難度較高等特點，導致其風險較大，因此，在電網建設項目的選擇中要將風險因素放在重要的位置。其次，在對電網建設項目的風險進行衡量的時候往往采用的是方差、協方差等經濟性指標，而電網建設項目是一個復雜系統，其風險因素多種多樣，僅用經濟性風險衡量電網建設項目的風險對其進行優化過于片面。

3模型求解軟件及算法

在求解電網建設項目的多目標決策模型時，常用的有將多目標轉化為單目標進行求解和運用智能優化算法兩種方式。將多目標優化問題求解轉化為單目標求解屬于傳統的求解方法。張浩［36］將投資者的收益和風險的偏好程度考慮在內，采用偏好系數加權法，而崔巍［3］考慮到實際情況的不同，采用變權理論，楊海峰［39］采用加權系數法將多目標決策模型轉化為單目標模型。但這種轉化求解的方法，很難找到合理的權重，也不能保證其優化性。目前在電網建設項目投資優化多目標模型的求解中應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，被廣泛應用到解決各種復雜的優化問題中。但遺傳算法耗時較長且容易導致局部最優解，針對此問題，劉文霞［43］將復合型算法和遺傳算法相結合得出復合型遺傳算法來對目標函數進行求解。除此之外，葛少云等［4］為了避免電網出現局部發展瓶頸，同時提高優化過程的效率，采用了混沌人工蜂群算法。運用智能算法能大大提高運算效率及精度。

4總結與展望

4．1總結

本文對電網建設項目投資優化的多屬性決策模型和多目標決策模型進行了綜述，分析了每一種模型的研究現狀，適用情況以及存在的問題。現總結如下：1）電網建設項目投資優化的多屬性決策模型適用于對較少的電網建設項目進行排序。目前存在的主要問題是指標權重的確定方面，缺少能夠結合電網建設項目的特點，使主客觀結合的賦權法的研究。2）電網建設項目投資優化的多目標決策模型可適用于較多項目的優選。該模型目前存在較少考慮項目的風險，以及用單純的經濟風險來衡量電網建設項目的風險的問題。電網建設項目是一個復雜的系統，其風險因素種類繁多，僅用經濟風險來衡量項目的風險進行投資優化過于片面。3）在電網建設項目投資優化中較少考慮到項目的地區分配問題，項目建設的迫切度問題，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實存在偏差。

4．2展望

隨著電網建設步伐的加快，未來對電網建設項目投資優化的研究將不斷改進、深化，跟上電網建設的步伐。根據以上對電網建設項目投資優化的研究現狀分析，建議其未來的研究重點放在以下幾點：1）研究電網建設項目的綜合風險，在投資優化中用綜合風險來替代單純的經濟風險，使優化結果更加科學、全面。同時，高收益的項目往往伴隨著高風險，因此，如何平衡風險和收益將是未來電網建設項目投資優化的研究重點。2）電網建設項目投資優化要考慮到地區分配的問題，否則會導致有些地區建設過度，電網容量過剩，而有些地區建設不足，導致電網容量不足的問題。電網建設項目與地區的用電需求有關，有的項目必須馬上建設，因此，項目的迫切度不同，在進行優化的時候要考慮到項目建設的迫切度問題。3）電網建設項目不是一個獨立的系統，項目之間會存在相互影響。因此，在投資優化時如何考慮進去項目之間的相互影響將有待進一步研究。4）目前電網建設項目優化各模型的工作均具有重復性，若某一條件改變，則需要重新進行優化選擇。因此，建立一套可根據各條件變化來智能選擇的投資優化體系將成為未來的研究方向。

5結語

電網建設項目投資日趨加大，建立行之有效的投資優化模型至關重要。本文將電網建設項目投資優化模型分為多屬性決策模型和多目標決策模型，并分析了每種模型的研究現狀、適應情況、不足以及求解方法。最后，對目前研究的不足進行了總結并對未來的研究重點進行了展望，為未來的電網建設項目投資優化研究提供了參考。

參考文獻

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作者：孔祥美 劉程 單位：廣東電網有限責任公司 汕頭供電局