摘要:隨著電動汽車的日益發(fā)展,電動汽車充電服務(wù)也日趨完善。本文基于TOPSIS方法,對某省電力公司下各地市公司電動汽車智能充電服務(wù)網(wǎng)絡(luò)建設(shè)項目的經(jīng)濟(jì)效益進(jìn)行評價。利用該評價結(jié)果,支撐資金分配、投資決策等。
Abstract: With the development of electric vehicles, electric vehicle charging services are also becoming more and more perfect. Based on the TOPSIS method, this paper evaluates the economic benefits of the electric vehicle intelligent charging service network construction project of the provincial electric power companies, and uses the evaluation results to support fund allocation, investment decisions, and so on.
關(guān)鍵詞:電動汽車充電站;經(jīng)濟(jì)效益分析;TOPSIS方法
Key words: electric vehicle charging station;economic benefit analysis;TOPSIS method
中圖分類號:F283 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:1006-4311(2019)02-0051-03
0 引言
在全球氣候變暖,石油資源日益枯竭的背景下,電動汽車的發(fā)展成為提高能源利用效率、促進(jìn)可再生能源發(fā)展和節(jié)能減排的一種可選途徑[1]。與之對應(yīng),針對電動汽車的充電設(shè)施建設(shè)需要不斷完善。電網(wǎng)企業(yè)作為全國性的大型國有企業(yè),參與電動汽車智能充電服務(wù)網(wǎng)絡(luò)建設(shè),以滿足和引領(lǐng)社會需求為目標(biāo),實現(xiàn)多種電動汽車電能供給方式有機(jī)結(jié)合,形成具備網(wǎng)絡(luò)化、智能化、標(biāo)準(zhǔn)化特征的廣域覆蓋的服務(wù)網(wǎng)絡(luò)[2]。對電動汽車智能充電服務(wù)網(wǎng)絡(luò)建設(shè)項目的效益進(jìn)行評價,可支撐績效評價、資金分配等管理決策。電動汽車智能充電服務(wù)網(wǎng)絡(luò)建設(shè)項目的綜合效益主要包括經(jīng)濟(jì)效益、環(huán)境效益和社會效益三大方面。本文主要對某省電力公司下各地市公司電動汽車智能充電服務(wù)網(wǎng)絡(luò)建設(shè)項目的經(jīng)濟(jì)效益進(jìn)行評價。
1 基于TOPSIS方法的電動汽車智能充電服務(wù)網(wǎng)絡(luò)建設(shè)項目經(jīng)濟(jì)效益分析
1.1 TOPSIS方法簡介
常用的經(jīng)濟(jì)效益評價方法有以下幾種:常規(guī)多指標(biāo)綜合評價方法、灰色關(guān)聯(lián)度法、模糊綜合評價法、主成分分析法、層次分析法、以數(shù)據(jù)包絡(luò)分析為代表的基于運(yùn)籌學(xué)的評價方法等[3]。在綜合比較分析了各種評價方法的基礎(chǔ)上,本文將選擇TOPSIS方法來評價電動汽車智能充電服務(wù)網(wǎng)絡(luò)建設(shè)項目的經(jīng)濟(jì)效益。TOPSIS 法,全稱為逼近于理想解的排序法,是Hwang和Yoon 于1981 年提出的一種適用于根據(jù)多項指標(biāo)、對多個方案進(jìn)行比較選擇的分析方法。其基本思想是:首先確定各項指標(biāo)的正理想解和負(fù)理想解,所謂正理想解是設(shè)想的最好值(方案),它的各個屬性值都達(dá)到各候選方案中最優(yōu)值,相應(yīng)地負(fù)理想解是設(shè)想的最劣值(方案);然后求出各個方案與正理想解、負(fù)理想解之間的加權(quán)距離,由此得出各方案與正理想解的接近程度,作為評價方案優(yōu)劣的標(biāo)準(zhǔn)。
1.2 構(gòu)建經(jīng)濟(jì)效益評價指標(biāo)體系
電動汽車充電站不光要考慮已有效益,還需要考慮其社會現(xiàn)狀和趨勢,包括該地區(qū)人口因素、收入因素、政策因素等相關(guān)因素影響,由于不同類別電動車充電方式差別很大,也需要考慮不同類別電動汽車影響。綜合考慮以上因素,建立基于指標(biāo)體系的電動汽車充電站績效作為該地區(qū)充電站投放依據(jù),具有理論與實際意義。據(jù)此,確定與充電設(shè)施運(yùn)營經(jīng)濟(jì)效益相關(guān)的指標(biāo),并以所選擇的范圍的最大值為1,進(jìn)行無量綱化,包括:x1人口密度,單位:人/平方公里,x2地區(qū)人均生產(chǎn)總值,單位:元,x3人均電動汽車數(shù)量,x4該類型的充電站數(shù)量,x5政策激勵(有無限牌5、電動車補(bǔ)貼5)、x6充電站總數(shù)、x7電動車保有量、x8各地區(qū)該類型電動車占比,x9累計投資效益,x10累計充電量,單位:kWh。
xi為第i個指標(biāo), n為指標(biāo)個數(shù)
每一個指標(biāo)對于不同的對象,都有不同的取值,本文以某省電力公司下各地市公司高速電動汽車充電站為例,構(gòu)建經(jīng)濟(jì)效益評價指標(biāo)體系,具體時間見表1。
1.3 進(jìn)行參數(shù)無量綱化,確定評價指標(biāo)體系中各個指標(biāo)權(quán)重
1.7 以接近程度C為綜合評價值,進(jìn)行綜合排序
由表8,得到考慮多個相關(guān)輸入因素影響的各地區(qū)充電設(shè)施運(yùn)營的經(jīng)濟(jì)效益排序。
2 結(jié)語
根據(jù)上述充電設(shè)施運(yùn)營的經(jīng)濟(jì)效益分析,B地區(qū)和A地區(qū)高速充電站經(jīng)濟(jì)效益較好,可適當(dāng)加大投資;其他地區(qū),如J地區(qū),考慮到當(dāng)?shù)氐摹⒌貐^(qū)人均生產(chǎn)總值、人均電動汽車數(shù)量、政策激勵、電動車保有量等多種因素后,其高速充電設(shè)施運(yùn)營的經(jīng)濟(jì)效益下降。建議在今后的投資決策中,除了考慮投入產(chǎn)出的絕對值以外,還需結(jié)合當(dāng)?shù)厣鐣?jīng)濟(jì)現(xiàn)狀和趨勢,包括該地區(qū)人口因素、收入因素、政策因素、電動車保有量等相關(guān)因素,綜合考慮其電動汽車充電站投資的數(shù)量和金額,使得投資效率更優(yōu)、更合理。
參考文獻(xiàn):
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