基于灰色系统理论的电力设备全寿命周期成本评估及模型

论文摘要

随着电力工业的迅速发展,电力设备的投资不断增加。实现对电力设备成本的有效控制,关系着电力工业的健康发展。然而,目前在对电力设备成本模型的研究中,只考虑了设备的初期投入成本,忽视了设备的运行维护成本,而这一部分在整个设备投资中占有非常重要的份额,因此,对电力设备的成本模型进行研究具有重要的经济价值。全寿命周期成本（Life Cycle Cost,LCC）分析是从项目的长期经济效益出发,全面考虑设备或系统的购置、安装、运行、维修、更新,直至报废的全过程,使LCC最小的一种理论和方法。LCC是一种系统分析方法,追求的是设备一生所耗资源最节省。但是在LCC的分析中,通常只考虑了如何降低电力设备的成本,而忽视了随之产生的电力设备效能的变化,然而,电力设备效能的实现是保障电力系统安全稳定运行的基础。因此,需要综合考虑电力设备的费用和效能,以评估LCC模型的可行性。传统的LCC决策和费用-效能评估方法的应用前提,是已知大量的历史数据;而在实际应用中,很多数据是难以获取的。灰色系统理论可以在信息不充分的条件下,取得尽可能准确的分析结果。因此,本文提出将灰色系统理论运用到电力设备LCC的分析和费用-效能评估中。主要研究工作如下:①探讨了电力设备LCC组成部分的内容和特点,比较了几种常用的LCC估算方法,指出这几种估算方法在数据较少的情况下,都不能对LCC进行较准确的估算。②研究了电力设备LCC的定量估算模型。在将电力设备LCC分为一次性投资费用和运行维护费用的基础上,将瞬时值计算引入到一次性投资费用的分析中,并提出将基于灰关联加权组合的预测理论及最大关联度原则引入到运行维护费用的分析中,综合分析这两部分,估算最小LCC。③分析了电力设备费用-效能评估的意义。针对电力设备费用-效能评估指标具有模糊性和灰色性的特点,提出基于灰色模糊的费用-效能评估方法。通过三角隶属度函数描述评估因素与评估等级间的模糊关系,并引入点灰度描述模糊关系的不可信程度。在此基础上进行灰色模糊综合评估,得到更贴近实际的评估结果。④算例验证了论文所提方法的有效性。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 1 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 LCC 研究现状综述
• 1.2.2 费用-效能研究现状综述
• 1.2.3 灰色系统理论在电力系统中的应用概况
• 1.3 灰色系统理论在本文的适用性
• 1.4 本文的主要工作
• 2 电力设备的全寿命周期成本分析
• 2.1 引言
• 2.2 电力设备LCC 的构成
• 2.2.1 初次投入成本CI
• 2.2.2 运行成本CO
• 2.2.3 维护成本CM
• 2.2.4 停电损失成本CF
• 2.2.5 废弃成本CD
• 2.3 LCC 的估算方法
• 2.3.1 参数估算法
• 2.3.2 工程估算法
• 2.3.3 类比估算法
• 2.3.4 神经网络估算法
• 2.3.5 作业成本估算法
• 2.3.6 常用LCC 估算方法比较
• 2.4 本章小结
• 3 基于灰色系统理论的电力设备LCC 模型
• 3.1 引言
• 3.2 灰色系统理论
• 3.2.1 灰色系统
• 3.2.2 灰色系统的基本特点、基本内容及方法
• 3.3 电力设备的LCC 模型
• 3.4 基于灰色系统理论的瞬时运行维护费用
• 3.4.1 GM（1,1）预测模型
• 3.4.2 灰色关联公理和灰色关联度
• 3.4.3 基于灰色关联加权组合的的瞬时运行维护费用预测模型
• 3.4.4 基于灰色关联分析的瞬时运行维护费用分布函数求取步骤
• 3.4.5 运行初期投入费用SC 的估算
• 3.4.6 瞬时运行维护费用计算流程图
• 3.5 最小LCC 的估算
• 3.6 本章小结
• 4 基于灰色模糊的电力设备费用-效能评估
• 4.1 引言
• 4.2 效能概述
• 4.2.1 效能的概念
• 4.2.2 效能的度量
• 4.3 费用-效能评估准则
• 4.3.1 等费用准则
• 4.3.2 等效能准则
• 4.3.3 费用/效能比（效能/费用比）准则
• 4.3.4 费用-效能综合评估准则
• 4.4 电力设备费用-效能评估指标的确定
• 4.4.1 电力设备LCC 与可靠性
• 4.4.2 电力设备费用-效能的评估指标及层次结构的确定
• 4.5 基于灰色模糊的费用-效能综合评估
• 4.5.1 灰色模糊数学基础
• 4.5.2 电力设备费用-效能的灰色模糊综合评估模型
• 4.6 本章小结
• 5 算例及分析
• 5.1 引言
• 5.2 算例的LCC 估算
• 5.2.1 瞬时一次性投资费用的估算
• 5.2.2 瞬时运行维护费用的估算
• 5.2.3 LCC 估算
• 5.3 算例的费用-效能评估
• 5.4 结论
• 6 结论与展望
• 6.1 主要结论
• 6.2 研究展望
• 致谢
• 参考文献
• 附录
• A. 作者攻读硕士学位期间发表的论文
• B. 作者攻读硕士学位期间参加的科研项目