基于ahp-熵权与多级可拓的输变电工程经济效益后评价

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1、基于AHP-熵权与多级可拓的输变电工程经济效益后评价(1成都城电电力工程设计有限公司四川成都610065)摘要:根据电网工程的特点及国家电网公司项目后评价的相关要求,构建了运营年度财务评价、全周期财务评价、敏感性分析、国民经济效益评价四个维度的输变电工程经济效益后评价指标体系。为弥补现有评价方法的不足,采用AHP(层次分析法)和熵权法结合的方法确定指标权重,并将AHP-熵权与多级可拓的组合评价方法引入到输变电工程经济效益后评价中。最后,以四川丹巴500kV输变电工程为例,对评价指标体系和评价模型进行验证。理论分析和实证结果表明,AHP-熵权与多级可拓评价模型在输变电工程经济

2、效益后评价中有较好的适用性。关键词:经济效益后评价;多级可拓评价法;层次分析法;嫡权法;输变电工程0引言随着我国电力市场的不断发展以及电力体制改革的深化,电网企业的盈利模式将面临深刻改变:不再以上网及销俜电价差作为收入来源,而是按照政府核定的输配电价收取过网费。在电力体制改革的新形势下,电网企业的投资决策必将做出相应的转变和调整。运用项目后评价能更加有效地服务于电网建设项目投资决策,指导电网工程建设,因此项目后评价越来越受到电M企业的重视。经济效益后评价是输变电工程投资效益评价的核心内容,也是电网建设项目后评价的重要部分。目前有关电网建设项目后评价的研宄已取得一定成果。文献

3、[1]采用层次分析法确定各指标权重,对输变电工程项目进行评价。文献[2]、[3】探讨了逻辑框架法在电网建设项目后评价中的应用。文献[4]采用模糊层次综合评价法,建立了输变电工程经济效益后评价的综合评价模型。文献[5]、[6]在改进的模糊层次分析法的基础上,引入三角模糊数表征专家判断信息,通过构建矩阵调整因子以减少专家主观判断所造成的影响。文献[7]对比了模糊优选BP神经网络模型和多层次模糊评价模型在输变电工程经济效益后评价中的应用。文献[8】采用灰色关联度分析法对电网建设项0后评价进行了研宄。文献[9]利用G1赋权法和灰色关联度模型进行输变电工程的技术经济评价。文献[10]

4、基于AHP和物元可拓模型建立了火电厂建设项目过程后评价指标体系,但只局限于单因素评价。文献[11]将物元可拓理论应用于变电站项目评估,对变电站建设项0的功能效果后评价进行了研宄。综上,电网建设项0后评价的方法主要有成功度法、逻辑框架法、层次分析法、模糊综合评价法和各种智能化评价方法等。成功度法简单可行,但指标单一,评价指标集不够完善,评价结果主观性强。逻辑框架法、改进的逻辑框架法的缺点是评价过程中主观性较强,可作为一种过程思维模式,不能代替具体的评价方法。层次分析法将复杂的问题划分为不同层次的若干问题,该方法由于苏所需的定量数据少,评价结果主观性较强。模糊评价法符合现代管理

5、柔性思想,但不能解决评价指标相关性造成的信息重复,隶属函数的确定冇一定难度,即使引入三角模糊数和调整因子,在模糊综合评价前仍需由专家确定各个评价指标的隶属度。模糊优选BP神经网络模型权重设定依赖于专家判定。灰色关联度法的理想指标构建是否合理将对评价效果的好坏产生直接影响。基于BP人工神经网络等智能化评价方法具有自适应能力,但精度不高,需要大量的训练样本。本文在构建输变电工程经济效益后评价指标体系的基础上,选取AHP-熵权与多级可拓评价相组合的方法对输变电工程经济效益进行综合评价,并通过实例验证评价模型的客观性、全面性和有效性。1基于AHP-嫡权与多级可拓的输变电工程经济效益

6、后评价框架1.1建立指标体系指标体系是项0后评价的基础,评价指标选取是否合理对项0后评价的成败具有举足轻重的作用。指标的选取要遵循科学、系统、独立、可比和可操作等原则。根据输变电工程的特点,采用理论分析、资料收集与专家咨询相结合的方式,在《国家电网公司固定资产投资项0后评价实施细则(试行)》等相关企业标准的基础上,建立输变电工程经济效益后评价指标体系。1.2确定指标权重AHP(层次分析法)将评价问题视为一个系统,一般分为4个步骤:(1)建立系统的递阶层次结构,(2)建立两两比较的判断矩阵,(3)求解判断矩阵的特征向量,计算各指标的冇限权重并校验,(4)采用加权和的方法递阶当

7、前一层指标关于总0标的排序权重。AHP法计算权重的原始数据主要由评估者根据经验主观判断得到,是一种主观赋权法,具有解释性强、客观性差的缺点。熵权法是利用各项指标观测值所提供的信息量来确定评价指标权重的一种方法,熵权值越小,则该指标提供的信息量越大,应赋予的权重也越大。该方法的优点是精度高,但不足之处是对结果难以给出明确的解释,属于客观赋权法。利用熵权法计算权重的步骤详见文献[12]。本文采用嫡权法对AHP确定的初始值权重进行修正并确定权重组合,首先利用AHP法对各项指标进行主观赋权,然后在评定过程中根据判断矩阵的熵

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