摘要：人们生活水平的提高，用电需求的不断增多，促进了我国电力产业的不断发展。配电网是国民经济和社会发展的重要公共基础设施。地方供电单位，作为配电网建设项目的投资决策落实主体，往往较少关注外部经营环境，错误预测用电需求，导致配变重复建设、线路负载过低、投资计划整体有效性不足等问题。近年来，我国配电网建设投入在不断加大，根据《配电网建设改造行动计划（2015-2020年）》，2015-2020年，配电网建设改造投资将不低于2万亿元。配电网建设投资项目将越来越多，对于地方供电单位，如何优化投资决策管理方法，科学合理地制定配电网建设项目投资计划，就显得尤为重要。本文就电网建设项目投资优化展开探讨。
关键词：电网建设项目；投资优化；项目管理；多目标决策
引言
电网建设项目是电网至关重要的组成部分，随着国家步入小康步伐的加快，电网投资日趋加大，电网建设项目也逐渐增多。电网建设项目建设情况与国计民生息息相关。电网建设项目投资大，工期长，项目数量多，如何结合企业的运营状况去进行电网项目的投资决策是关系中国电力发展的关键问题。因此，选择合理的项目进行投资至关重要。在进行决策时，需要综合考虑电网建设项目的相关决策指标要求，相关约束条件以及期望达到的目标要求，属于较为复杂的系统性决策工作，需要运用系统科学，决策科学，优化建模等相关内容才能更好地完成。其核心是要建立科学、客观的项目选择决策优化模型，而不是单纯的行政决策。
1电网建设项目投资体系简述
电网建设项目的投资优化管理体系已经十分成熟。其主要目标是通过构建一套科学完整的投资管理方法，形成投资方案，帮助电网公司实现收益的最大化。在项目投资管理过程中，电网公司通常要考虑项目的经济性、技术性以及社会效益，在本文研究中还重点考虑了项目的环境效益。往往项目总资金是有限的，这也构成了项目投资过程中的约束条件。项目投资的优化管理一般分为项目投资初选、项目筛选以及项目投资组合优化3个流程。项目投资初选阶段是针对单个项目的最初筛选审核，主要考虑电网建设项目的经济合理性、技术的可行性以及项目建设的必要性。该阶段主要通过专家对项目进行评价审核，通过对相应权重指标进行评分计算，得到最终评价结果。项目筛选阶段指在初选阶段基础上，通过参考项目的综合权重得分对现有项目进行优先级排序的过程，从而进一步明晰项目的差异。最终进行项目的投资组合优化流程，由于电网建设项目需要对某一期限内多个项目进行优化组合，且资金总额有限，因此基于前两个流程对已有多项目进行投资优化，最终实现总效益最优。本文要解决的问题是，在考虑项目投资环境效益后，模型优化结果会产生怎样的变化。
2考虑电网规模和售电量的配电网项目投资决策模型
基于上述配电网建设项目投资决策关键变量及主要影响因素分析，可利用指标赋权方法和综合评价方法确定配电网建设项目投资决策影响因素指标权重和评价结果。但在具体投资决策方面，电网公司往往根据历史数据对各区域（地市）公司建设资金进行简单划分，这种粗放的资金划拨方式容易造成电网规模较小的项目或地区始终得不到充足的建设资金，进而导致电网薄弱环节的出现。本文考虑区域配电网项目投资因素影响的基础上，引入电网建设规模和地区售电量两个指标，将建设投资进行科学划分，以达到区域配电网项目投资效益优化及决策优化的目的。资金划分及决策方法如公式（1）所示。
其中，Fi为区域配电网单体配电网项目投资效益综合评价得分的均值，Li和Ci分别为各配电网项目所在区域规模以上帝王公用线路长度和变电容量，Si为各项目所属公司的年度售电量，WF、WLC、WS分别为投资影响因素、线路长度和变电容量、售电量的权重，具体根据区域发展情况具体确定，n为实际统计周期。按式（1）计算出各县级供电公司下年度配电网资金分配比例，从而决定投资分配金额。
3模型求解软件及算法
在求解电网建设项目的多目标决策模型时，常用的有将多目标转化为单目标进行求解和运用智能优化算法两种方式。将多目标优化问题求解转化为单目标求解属于传统的求解方法。将投资者的收益和风险的偏好程度考虑在内，采用偏好系数加权法，而考虑到实际情况的不同，采用变权理论，采用加权系数法将多目标决策模型转化为单目标模型。但这种转化求解的方法，很难找到合理的权重，也不能保证其优化性。目前在电网建设项目投资优化多目标模型的求解中应用比较多的智能算法有遗传算法。遗传算法简单通用，被广泛应用到解决各种复杂的优化问题中。但遗传算法耗时较长且容易导致局部最优解，针对此问题，将复合型算法和遗传算法相结合得出复合型遗传算法来对目标函数进行求解。除此之外，为了避免电网出现局部发展瓶颈，同时提高优化过程的效率，采用了混沌人工蜂群算法。运用智能算法能大大提高运算效率及精度。
4模型算法的选取
电网项目投资组合优化模型在求解过程中，因为其高离散、非线性、高维数，加上项目规模庞大以及项目实施复杂等特点，使得常规优化算法并不适用。例如:动态规划法存在计算速度过慢的问题，拉格朗日松弛变量法在计算过程中存在算子难以选择的困难。目前关于电网项目投资组合优化模型求解问题的算法运用中，遗传算法成为运用最广泛的算法之一。遗传算法是一种基于适者生存、优胜劣汰原则，借鉴自然界自然选择和遗传机制的随机化搜索算法，相对于传统算法更适合解决组合优化问题。遗传算法存在如下优点:遗传算法通过在点群中寻优而非单点寻优，不受搜索空间限制，从而能更快找到全局最优点;遗传算法求解过程中仅需要对目标函数进行运算，不需要其他辅助信息，所以计算简便;可同时考虑多目标函数和约束情况，适合电网项目的投资组合问题求解;遗传算法由于其使用随机化搜索算法特性，使得其工作量小、收敛速度快。
5区域配电网投资决策优化建议
随着配电网工程投资规模的不断加大，配网投资在电网企业投资中将占有重要地位，同时对提升电网供电能力、供电质量、供电安全提供有效支撑。（一）强化地区差异特性分析，优化投资决策质量。区域配电网投资规划，在未来资源约束的发展情境下，必须考虑不同地域的差异特性及投资需求，保障投资的科学性与实用性。（二）深化投资决策关键变量考虑，保障投资决策科学性。区域配电网投资决策需要兼顾变量较多，同时投资效益影响因素较多，不能单纯从企业经济效益维度进行考量，还要重视功能效益、社会效益的提升。（三）创新投资决策分析方法，保障投资决策高效合理。配电网工程投资决策具有典型的决策优化特性，能够结合大量的数据样本及工程实践进行建模分析，因此，需要不断强化投资决策分析方法的创新与应用，为科学开展配电网工程投资决策数据挖掘、模型创新、应用提升提供有效的支撑。
结语
配网建设项目投资优选及整合研究提高地方供电单位投资科学性，减少或杜绝重复投资，并节省投资资金和缩短停电时间，对投资项目实现投资优化配置具有非常重要现实意义。
参考文献
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论文作者:王伟伟 刘芃飞 刘洪沛 李玲
论文发表刊物:《中国电业》2019年第12期
论文发表时间:2019/9/29
标签：电网论文; 项目论文; 算法论文; 建设项目论文; 投资决策论文; 配电网论文; 目标论文; 《中国电业》2019年第12期论文;