变电站建设全生命周期成本估算研究

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1、第34卷第1期计算机仿真2017年1月文章编号：1006—9348(2017)01—0123—06变电站建设全生命周期成本估算研究杨磊，应黎明，王玉磊(武汉大学电气工程学院，湖北武汉430072)摘要：针对变电站建设全生命周期成本估算所涉及的时间跨度较长、影响因素较多。而现有的估算方法过程复杂且受人为主观影响较大的问题，提出了一种采用粒子群优化模糊神经网络的变电站全生命周期成本估算模型。通过对变电站全生命周期成本进行分解和分析，总结了各项成本的影响因素。分析了模糊神经网络的结构及粒子群优化算法，建立了变电站全生

2、命周期成本的估算模型，并运用算例对该模型的可行性进行了验证。结果表明，上述模型能够较快速准确地实现变电站全生命周期成本的估算，为变电站建设方案的选取提供了参考依据。关键词：变电站；全生命周期成本；模糊神经网络；粒子群优化；建设方案中圈分类号：TM743文献标识码：BResearchonLifeCycleCostEstimationofSubstationConstructionYANGLei，YINGLi-ming，WANGYu-lei(ElectricalEngineeringCollege，WuhanUni

3、versity，WuhanHubei430072，China)ABSTRACT：Giventhatthelifecyclecostestimationofsubstationconstructioninvolvesarelativelylongperiod，lotsofinfluencingfactors，andtheexistingestimationmethodsayecomplexandsubjective，acostestimationmodelforlifecyclemanagementofsubst

4、ationbasedonparticleswarmoptimizedfuzzyneuralnetworkisputforward．Throughde-composingandanalysingthelifecyclecostofsubstation，impactfactorsofthecostweresummarized．Thestructureoffuzzyneuralnetworkandparticleswarmoptimizationalgorithmwereanalyzed，andtheestimati

5、onmodelofthelifecy—clecostofsubstationwasestablished．Thenthefeasibilityofthemodelwasverifiedwithanexample．Theresultshowsthatthemodelcanbeusedtoestimatethelifecyclecostofsubstationrapidlyandaccurately，whichcanpro·videsomereferencefortheselectionofsubstationco

6、nstructionscheme．KEYWORDS：Substation；Lifecyclecost；(LCC)；Fuzzyneuralnetwork(FNN)；ParticleswalTaoptimizer(PSO)；Constructionscheme1引言随着我国国民经济的发展和电力改革的进一步深入．电力行业在加快电网建设的同时．逐渐将经济和社会综合效益放在同等重要的位置。近年来，全生命周期成本(1ifecyclecost，LCC)作为一种先进、科学的管理理念逐步在国内外各工程领域被广泛接受，并取得了良好

7、的效果。如何计算变电站的LCC，并以此为基础进行变电工程建设方案的决策，国内外学者进行了大量的研究。传统的LCC估算方法主要有参数估算法、类比估算法、工程估算法和作业成本法[1．2]等。随着研究的深入．人工智能、模糊数学、灰色系统[3]、盲数理论[4]等方法也逐渐被应用。在这些估算方法中，工程估算法和作业成本法估算结果最为准确，但是这两种方法都需要较为详细的变电站投资及运行维护的数据，而收集这些数据是收稿日期：2016—02—22修回日期：2016—03—24一项非常复杂且困难的工作。而其它的方法，大多需要有关

8、专家的参与，且估算考虑的因素较为单一，计算较为复杂，难以满足变电站建设早期决策及快速估算的要求。变电站建设和运行维护是一项非常复杂的工程，其运行寿命比较长(一般为30年一50年)，这期间的设备更换、运行维护、停电损失甚至运行年限等具有一定的模糊性[4'5]。对此，本文根据变电站全生命周期各阶段成本的特点，合理选取成本的影响因素，将模糊神经网络(fuzzyneuralnetwork，FN