全寿命周期成本理论在电力设备投资决策中的应用

全寿命周期成本理论在电力设备投资决策中的应用

论文摘要

电力是关系到国家经济社会发展命脉的战略性能源。近年来,国家不断加大对电网的投入,电网建设处于高速发展阶段。电力设备投资是电网企业固定资产投资的重要组成部分,投资决策的成败关系到电力企业的成本、资金利用率乃至企业在市场化改革中的竞争力和生存能力。目前电力设备采购过程中普遍存在重短期成本轻长期成本的现象,因此在电力设备投资决策过程中,如何从系统整体目标出发,统筹考虑电力设备采购、运行、维护、故障、报废等全过程,在满足安全、效能的前提下追求设备全寿命周期成本最低,实现系统最优是值得深入研究的一个课题。本文针对传统电力设备采购过程中偏重于一次性投入因素,对设备后期投入估计不足甚至忽略的特点,将全寿命周期成本(LCC)理论引入电力设备投资决策中。对电力设备全寿命周期成本进行细化,将其划分为初始投入成本、运行成本、维护成本、故障成本、报废成本五部分内容。具体工作如下:1、阐述了全寿命周期成本的概念、特点等内容,构建了电力设备全寿命周期费用分解结构(CBS),建立了各组成费用的估算关系式,结合资金的时间价值概念确定了电力设备全寿命周期成本估算模型。2、用区间理论来处理电力设备参数中存在的不确定性,介绍了区间的概念、运算等内容,建立了基于区间分析法的全寿命周期成本模型,运用于具体实例得出结论,选出最优方案。3、采用盲数理论来处理电力设备中存在的多种不确定信息,建立基于盲数的全寿命周期成本估算模型,通过开关设备AIS和GIS选型的算例来说明基于盲数理论的全寿命周期成本估算法具有实用性和合理性。4、引入了神经网络对电力设备进行全寿命周期成本估算可以使复杂的计算过程变得简单,使具有主观因素的计算过程变得更为客观,并且通过对500kV变电站建设中变压器的四种备选方案进行全寿命周期成本神经网络分析,选出最经济的方案。5、用一般净现值法对电力设备中变压器和开关设备的两种备选方案的全寿命周期成本进行了估算,将各项成本在全寿命周期内的具体数据通过表的形式显示出来,选出最优方案。最后将以上介绍的四种估算全寿命周期成本的方法进行了分析比较,总结出它们的优点以及各自适用的范围。6、设计并完成了电力设备全寿命周期成本估算平台的搭建,实现了电力设备全寿命周期成本的Web发布。提出了B/S模式下构建电力设备全寿命周期成本管理平台,客户只需打开网页,登录浏览器就可获取相关电力设备参数信息。让客户在采购电力设备时更直观、方便地做出决策。将全寿命周期成本理论应用于电力设备投资决策中能够提高采购效率,将设备多阶段目标统一起来,达到整体和系统的最优,具有重要的经济价值。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 绪论
  • 1.1 选题背景及意义
  • 1.2 国内外研究动态
  • 1.2.1 国外研究动态
  • 1.2.2 国内研究现状
  • 1.3 论文研究的主要内容
  • 第二章 全寿命周期成本相关理论分析和模型建立
  • 2.1 全寿命周期成本理论分析
  • 2.1.1 全寿命周期成本的概念
  • 2.1.2 全寿命周期管理的特点
  • 2.1.3 全寿命周期技术内容
  • 2.1.4 应用全寿命周期成本理论的意义
  • 2.2 全寿命周期成本的构成及其估算模型构建
  • 2.2.1 初始投入成本CI估算模型
  • 2.2.2 运行成本CO估算模型
  • 2.2.3 维护成本CM估算模型
  • 2.2.4 故障成本CF估算模型
  • 2.2.5 报废成本CD估算模型
  • 2.2.6 全寿命周期成本LCC估算模型
  • 2.2.7 全寿命周期成本分析的过程
  • 2.3 本章小结
  • 第三章 区间分析法在电力设备全寿命周期成本模型中的应用
  • 3.1 全寿命周期成本中的不确定性信息
  • 3.2 区间分析
  • 3.2.1 区间定义
  • 3.2.2 区间数的四则运算
  • 3.2.3 区间数排序
  • 3.3 基于区间分析法的电力设备全寿命周期实例分析
  • 3.3.1 电力开关设备的区间全寿命周期成本优化模型
  • 3.3.2 基于区间分析法的电力开关设备LCC计算
  • 3.4 本章小结
  • 第四章 基于盲数的电力设备全寿命周期成本分析
  • 4.1 全寿命周期成本中的不确定信息及盲数理论
  • 4.1.1 全寿命周期成本中的不确定性信息
  • 4.1.2 盲数的概念
  • 4.1.3 盲数的均值
  • 4.1.4 盲数的运算
  • 4.2 基于盲数的电力设备LCC估算实例分析
  • 4.2.1 电力设备全寿命周期成本的盲数模型
  • 4.2.2 电力设备LCC估算实例分析
  • 4.3 本章小结
  • 第五章 全寿命周期成本神经网络分析
  • 5.1 神经网络概述
  • 5.2 神经网络的特征
  • 5.3 神经网络在全寿命周期成本估算中的优势
  • 5.4 变压器全寿命周期神经网络计算
  • 5.4.1 变压器备选方案介绍
  • 5.4.2 神经网络方法计算数据的选取
  • 5.4.3 变压器全寿命周期成本计算
  • 5.5 本章小结
  • 第六章 电力设备全寿命周期成本一般净现值估算法
  • 6.1 变压器全寿命周期成本估算分析
  • 6.1.1 变压器全寿命周期成本估算
  • 6.1.2 变压器全寿命周期成本分析比较
  • 6.2 开关设备全寿命周期成本估算
  • 6.2.1 开关设备全寿命周期成本估算
  • 6.2.2 开关设备全寿命周期成本分析比较
  • 6.3 各种算法的分析比较
  • 6.4 本章小结
  • 第七章 基于WEB技术的电力设备LCC经济分析
  • 7.1 网页设计相关技术简介
  • 7.1.1 B/S模式
  • 7.1.2 ASP.NET技术和.NET框架
  • 7.1.3 软件开发环境
  • 7.1.4 IIS服务器
  • 7.1.5 ADO.NET技术
  • 7.2 网站总体分析与设计
  • 7.2.1 网站的工作原理
  • 7.2.2 网站设计总体结构图
  • 7.2.3 电力设备数据库的设计
  • 7.3 基于WEB技术的电力设备LCC经济分析结果
  • 7.3.1 登录界面
  • 7.3.2 主页介绍
  • 7.3.3 查看模块
  • 7.3.4 设置模块
  • 7.4 本章小结
  • 第八章 结论和展望
  • 8.1 本文的主要成果
  • 8.2 展望
  • 参考文献
  • 致谢
  • 攻读学位期间发表的论文
  • 相关论文文献

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