風電機組節(jié)能工程造價與財務(wù)分析

李靜，吉格迪

（1.北京工業(yè)職業(yè)技術(shù)學院建筑與測繪工程學院，北京　100042；2.內(nèi)蒙古工業(yè)大學管理學院，內(nèi)蒙古呼和浩特　010051）

風電機組節(jié)能工程造價與財務(wù)分析

李靜1，吉格迪2

（1.北京工業(yè)職業(yè)技術(shù)學院建筑與測繪工程學院，北京100042；2.內(nèi)蒙古工業(yè)大學管理學院，內(nèi)蒙古呼和浩特010051）

提出一種基于靜態(tài)層次融合博弈視角的風電機組節(jié)能工程的造價預測算法實現(xiàn)財務(wù)分析。構(gòu)建了風電機組節(jié)能工程的造價參量約束模型，采用靜態(tài)層次融合方法對風電機組節(jié)能工程的參量數(shù)據(jù)進行質(zhì)量-效率-成本融合，計算風電機組節(jié)能工程開銷工程造價的潛在市場效益，結(jié)合參量約束條件，得到造價預測的優(yōu)化函數(shù)。在博弈視角下，進行財務(wù)數(shù)據(jù)分析時發(fā)現(xiàn)，對風電機組節(jié)能工程造價的預測精度提高32.87%，質(zhì)量水平均為90%以上、效率水平為100%、單位成本降低了10.5萬元。仿真結(jié)果表明，采用該模型能實現(xiàn)風電機組節(jié)能工程的質(zhì)量、效率和成本的優(yōu)化配比，提高了工程質(zhì)量和施工效率，降低工程成本。

風電機組；節(jié)能工程；財務(wù)分析

當前，我國自然資源緊缺，開發(fā)新能源和綠色節(jié)能成為實現(xiàn)綠色節(jié)能持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵。風力發(fā)電作為一種新興的綠色能源，具有可再生性和環(huán)保性等優(yōu)點，受到了能源開發(fā)和發(fā)電部門的關(guān)注，已成為未來節(jié)能發(fā)電的趨勢。風機通過風力帶動電機的轉(zhuǎn)子葉片、機艙實現(xiàn)能源生成的發(fā)電機。風力發(fā)電具有隨機性和不可預測性，需要通過風電機組節(jié)能工程實現(xiàn)系統(tǒng)化和持續(xù)化發(fā)電。但由于風電機組節(jié)能工程系統(tǒng)龐大，制約因素較多，造價控制困難，研究風電機組節(jié)能工程的造價與財務(wù)分析，可以實現(xiàn)對風電機組節(jié)能工程的造價預測和精確的成本控制，對節(jié)省工程開銷，提高工程建設(shè)的效率具有重要意義［1-3］。

傳統(tǒng)方法中，對風電機組節(jié)能工程的造價控制和財務(wù)分析方法主要采用的有主成分分析方法、支持向量機控制方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法和廣域參數(shù)分布的反饋分析方法等［4-6］。但這些傳統(tǒng)算法在取得一定進展的同時還存在計算復雜、耗時長、精度低，誤差大的缺陷，不適合實際應(yīng)用［7-13］。

本文提出一種基于靜態(tài)層次融合博弈視角的風電機組節(jié)能工程造價預測算法。構(gòu)建了風電機組節(jié)能工程的造價參量約束模型，采用靜態(tài)層次融合方法對風電機組節(jié)能工程的參量數(shù)據(jù)進行質(zhì)量-效率-成本融合，在博弈視角下，進行財務(wù)數(shù)據(jù)分析，在降低造價成本的同時，提高了風電機組節(jié)能工程的質(zhì)量和工程效率。仿真實驗進行了性能驗證，展示了本文算法在實現(xiàn)風電機組節(jié)能工程造價預測和質(zhì)量控制方面的優(yōu)越性能，具有較好的應(yīng)用價值。

1　大型風電機組節(jié)能工程造價預測模型構(gòu)建與問題分析

1.1風電機組節(jié)能工程的造價參量約束模型

本文設(shè)計大型風電機組節(jié)能工程造價控制算法，進行風電機組節(jié)能工程的造價參量約束模型的數(shù)學模型構(gòu)建，通過前期的精確工程預算，提高風電機組節(jié)能工程的造價控制精度，風電機組節(jié)能工程造價預算模型受到工程中的標價、財政開支、利潤、工程建設(shè)管理結(jié)構(gòu)、風電機組節(jié)能工程物的壽命、風電機組節(jié)能工程物市場耗材價格等多元因素的影響，需要對工程造價參數(shù)進行約束模型估計和統(tǒng)計性財務(wù)分析。設(shè)有多個風電機組節(jié)能工程造價約束原始數(shù)據(jù)信息結(jié)構(gòu)A=｛a1，a2，…，am｝，以風電機組節(jié)能工程成本作為產(chǎn)能效益指標，實際風電機組的建設(shè)造價成本性預測評估信息為C=｛c1，c2，…，cn｝（此處結(jié)合風電機組節(jié)能工程造價約束模型特征，假設(shè)工程造價成本集對｛Fi，F(xiàn)U｝），風電機組節(jié)能工程材料的聚簇屬性權(quán)重W=｛w1，w2，…，wn｝，風電機組節(jié)能工程造價信息流聚簇的空間維向量為D=｛d1，d2，…，dp｝，在風電機組節(jié)能工程結(jié)構(gòu)設(shè)計中，希望以較小的代價獲得較好的建筑成本收益，在此構(gòu)建參數(shù)約束模型，首先給出相關(guān)的符號定義。

W：表示風電機組節(jié)能工程中財務(wù)信息數(shù)據(jù)的集合，w∈W。

qw：風電機組節(jié)能在線性約束路徑OD對w間施工人工費用，qw=q~w+q?w。

q：風電機組節(jié)能工程網(wǎng)絡(luò)上所有OD對w的出行需求量之和，

Kw：風電機組節(jié)能工程在OD對w間所有路徑集合，k∈K。

風電機組節(jié)能工程管理者通過這些約束參數(shù)構(gòu)建時空分布特征來制定節(jié)能工程政策，使風電機組節(jié)能工程的運行效率最高。在工程造價控制中使風電機組節(jié)能工程的成本控制目標函數(shù)取得最大值：

式中：右邊第一項表示風電機組節(jié)能工程中的總的社會效益；第二項表示風力發(fā)電的成本；β為一常數(shù)，表示風電機組發(fā)電量與費用的單調(diào)函數(shù)。風電機組節(jié)能工程的造價參量約束模型構(gòu)建中，給出風電機組節(jié)能工程的市場滲透率可以表示為：

式中：ηw為風電機組節(jié)能工程的效益輸出比例；α、β為待定系數(shù)。構(gòu)建一組多維的工程造價線性預測評估數(shù)據(jù)為：，表示風電機組節(jié)能工程后節(jié)約的發(fā)電成本，和分別為：

根據(jù)風電機組節(jié)能工程造價經(jīng)濟流量的信息特征，得到風電機組節(jié)能工程的造價參量約束模型，為進行工程造價控制提供參考。

1.2工程造價數(shù)據(jù)融合分析

采用靜態(tài)層次融合方法對風電機組節(jié)能工程的參量數(shù)據(jù)進行質(zhì)量-效率-成本的數(shù)據(jù)融合，由于大型風電機組節(jié)能工程修建影響因子復雜，傳統(tǒng)方法中采用基于線性模型或者等效近似的線性模型對大型風電機組節(jié)能工程開銷序列的線性預測，隨著諸多影響參量的非線性動態(tài)變化，導致財務(wù)數(shù)據(jù)分析的融合性能不好。對此，本文采用靜態(tài)層次融合方法，求解非線性規(guī)劃模型得：

根據(jù)線性預測模型，計算第p項風電機組節(jié)能工程建設(shè)中的施工組別數(shù)量，構(gòu)建工程成本模型：

M表示風電機組節(jié)能工程施工過程中的工程線數(shù)；S=｛S1，S2，…，Snum｝為風電機組節(jié)能工程消耗影響特征信息統(tǒng)計集合；風電機組節(jié)能工程建設(shè)生產(chǎn)組別k完成的效益型財務(wù)數(shù)據(jù)融合特征為：

采用區(qū)分等級方式計總效用函數(shù)來表達如下：

式中：Q=（Q1，…，Qi，…，QM）為M個節(jié)能工程的強度；Pi為風電機組節(jié)能工程建設(shè)的效益量標準化單元，在第i個質(zhì)量-效率-成本形態(tài)中，進行用主成分分析，得到靜態(tài)層次融合的競爭因子為ρ（0≤ρ≤1），通過質(zhì)量-效率-成本控制［9］，得到風電機組節(jié)能工程建設(shè)的質(zhì)量-效率-成本的數(shù)據(jù)融合模型為：

式中：Θ稱為風電機組節(jié)能工程建設(shè)的效益和財務(wù)收支融合度，求解方程的極值，得到節(jié)能工程質(zhì)量的最優(yōu)解分別表示為

2　工程造價預測改進模型設(shè)計

在參數(shù)融合工程造價數(shù)據(jù)融合分析的基礎(chǔ)上，通過對風電機組節(jié)能工程的造價控制和財務(wù)分析，實現(xiàn)工程造價的準確預測，降低風電機組節(jié)能工程的建設(shè)成本。傳統(tǒng)的風電機組節(jié)能工程的造價采用主成分分析方法進行造價預測與財務(wù)分析，無法有效滿足風電機組節(jié)能工程標的細化預測要求，造價預測精度不好。為了克服傳統(tǒng)方法的弊端，本文提出一種基于靜態(tài)層次融合博弈視角的風電機組節(jié)能工程的造價預測算法實現(xiàn)財務(wù)分析，在博弈視角中，大型風電機組節(jié)能工程建設(shè)的成本和效益的博弈雙方目標函數(shù)為：

計算風電機組節(jié)能工程開銷工程造價的潛在市場效益，根據(jù)式（14）可得：

根據(jù)風電機組節(jié)能工程投入使用后的效益型指標和經(jīng)濟型指標，進一步對工程造價的博弈函數(shù)簡化寫為：

再結(jié)合參量約束條件，得到造價預測的優(yōu)化函數(shù)為：

根據(jù)造價控制函數(shù)，進行財務(wù)分析。根據(jù)大型風電機組節(jié)能工程項目成本降低額=項目預算成本-項目目標，施工成本表示為U，風電機組建設(shè)的材料費用為φa，成本閥值分別為σ1，σ2和σ3，在大型風電機組節(jié)能工程建設(shè)中，結(jié)合財務(wù)分析數(shù)據(jù)進行風電機組節(jié)能工程的開銷評估，提高財務(wù)分析的精度。

3　仿真實驗與結(jié)果

為測試本文算法在實現(xiàn)風電機組節(jié)能工程造價控制和財務(wù)分析預測的性能，進行仿真實驗，實驗的硬件環(huán)境為：CPU為Intel?CoreTMi7-2600@3.495GHz的PC機，內(nèi)存為4*5 GB DDR3@157 9-79-24，仿真語言為Matlab 7.0.風電機組節(jié)能工程的費用主要包括了電機安裝的人工費，風電機的機組費、風電機組節(jié)能工程在建設(shè)和安裝過程的配件費，工程造價控制的目標是提高利潤和減低成本費用，提高生產(chǎn)效率，得到風電機組節(jié)能工程各項費用匯總見表1。

表1　風電機組節(jié)能工程各項費用匯總Tab.1　Summery of all the costs of the wind turbine energy-saving project

根據(jù)仿真環(huán)境和參數(shù)設(shè)定，進行風電機組節(jié)能工程造價預測仿真實驗。首先進行原始數(shù)據(jù)的采集，得到原始的風電機組節(jié)能工程造價影響數(shù)據(jù)采樣結(jié)果，如圖1所示。

以財務(wù)分析采樣數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，進行風電機組節(jié)能工程造價預測，同時對預測模型的質(zhì)量-效率-成本的3個參數(shù)尋優(yōu)，實現(xiàn)財務(wù)數(shù)據(jù)靜態(tài)層次融合，得到采用本文算法和傳統(tǒng)方法對風電機組節(jié)能工程造價的預測結(jié)果如圖2所示。由圖2可知，采用本文算法，具有較好的預測精度，數(shù)據(jù)波動振幅降低20.33%，預測精度提高32.87%，實現(xiàn)對風電機組節(jié)能工程造價的精確控制。

圖1　原始的風電機組節(jié)能工程造價影響數(shù)據(jù)采樣結(jié)果Fig.1　The original wind turbine energy-saving project cost impact data sampling results

圖2　風電機組節(jié)能工程造價預測結(jié)果對比Fig.2　Comparison of the prediction results of the wind turbine energy-saving project cost

最后進行財務(wù)數(shù)據(jù)分析，實現(xiàn)風電機組節(jié)能工程的質(zhì)量、效率和成本的優(yōu)化配比，得到采用本文方法進行財務(wù)分析下的工程質(zhì)量、效率和成本最優(yōu)解集及傳統(tǒng)算法進行財務(wù)分析下的工程質(zhì)量、效率和成本最優(yōu)解集如表2、表3所示。

由表2—表3可知，采用本文方法，其質(zhì)量水平都在90%以上，效率水平為100%，單位成本為44.4萬元，相比傳統(tǒng)算法質(zhì)量水平增加了10%，效率水平升高了8%，單位成本降低了10.5萬元。則本文相比傳統(tǒng)算法提高了工程質(zhì)量和施工效率，降低工程成本。

表2　本文算法財務(wù)分析結(jié)果最優(yōu)解集Tab.2　The optimal solution set of the financial analysis results using the algorithm proposed in this paper

表3　傳統(tǒng)算法財務(wù)分析結(jié)果最優(yōu)解集Tab.3　The optimal solution set of the financial analysis results using the traditional algorithm

4　結(jié)語

通過對風電機組節(jié)能工程的造價控制和財務(wù)分析，實現(xiàn)工程造價的準確預測，降低風電機組節(jié)能工程的建設(shè)成本。傳統(tǒng)的風電機組節(jié)能工程的造價采用主成分分析方法進行造價預測與財務(wù)分析，無法有效滿足風電機組節(jié)能工程標的細化預測要求，造價預測精度不好。提出一種基于靜態(tài)層次融合博弈視角的風電機組節(jié)能工程的造價預測算法實現(xiàn)財務(wù)分析。本文提出一種基于靜態(tài)層次融合博弈視角的風電機組節(jié)能工程的造價預測算法實現(xiàn)財務(wù)分析。首先構(gòu)建了風電機組節(jié)能工程的造價參量約束模型，采用靜態(tài)層次融合方法對風電機組節(jié)能工程的參量數(shù)據(jù)進行質(zhì)量-效率-成本融合，在博弈視角下，進行財務(wù)數(shù)據(jù)分析，降低造價成本的同時提高了風電機組節(jié)能工程的質(zhì)量和工程效率。研究結(jié)果表明，本文方法具有較好的工程應(yīng)用價值。

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（編輯董小兵）

Cost and Financial Analysis of Energy Saving Project of Wind Turbines

LI Jing1，JI Gedi2
（1.Department of Architectural Engineering，Beijing Polytechnic College，Beijing 100042，China；2.School of Management，Inner Mongolia University of Techonlogy，Hohhot 010051，Inner Mongolia，China）

This paper proposes a cost prediction algorithm of the wind turbine energy-saving project based on a static hierarchical fusion game perspective to realize the financial analysis.The cost parameter constraint model of the wind turbine energy-saving project is built and the quality-efficiencycost fusion of the parameter data is conducted with the static hierarchical fusion method，and the potential market benefits are calculated；and combined with the constraint condition，and the optimized function is obtained.Under the perspective of game，it is found through the analysis of the financial data that the proposed method helps to improve the prediction accuracy of the energy-saving project by 32.87%，and maintain the quality level at 90%and above and efficiency at 100%and reduce the unit cost by 105，000 Yuan.The simulation shows that the model proposed in the paper helps to optimize the ratio of quality，efficiency and cost，improving the project quality and construction efficiency and reducing the project cost.

wind turbine；energy saving project；financial analysis

1674-3814（2015）12-0101-05

TU985

A

2015-03-06。

李靜（1982—），女，蒙古族，碩士研究生，講師，主要研究領(lǐng)域為工程項目管理，工程造價管理；

吉格迪（1977—），男，蒙古族，博士研究生，副教授，主要研究方向為工程項目管理。

國家自然科學基金項目（71162015）；內(nèi)蒙古自然科學基金項目（2014MS0705）。

Project Supported by National Natural Science Foundation of China（71162015）；Inner Mongolia Natural Science Foundation（2014MS0705）.