存量资产风险分析预测模型研究与信息化实现

袁　玲　严伟峰　杨　琨　罗　洪

（1.广州供电局有限公司，广东广州 510620 ；2.云南云电同方科技有限公司，云南昆明 650217）

存量资产风险分析预测模型研究与信息化实现

袁玲1严伟峰2杨琨1罗洪2

（1.广州供电局有限公司，广东广州 510620 ；2.云南云电同方科技有限公司，云南昆明 650217）

存量资产风险分析是资产风险管理的深化和延伸，主要借鉴PAS 55国际固定资产管理理论，基于现有资产管理信息系统海量资产数据信息，借助时间序列分析、曲线回归分析、趋势分析等成熟方法，从固定资产原值、使用年限、设计寿命、管理规定（上限）、管理规定（下限）等多个维度进行数据挖掘、分析，预测电网资产若干年后可能存在的更新改造及电网安全、稳定运行风险，为电网投资计划、检修计划、资金计划等决策提供数据支撑。文章介绍了存量资产风险分析预测模型和信息支撑的研究成果。

存量资产 风险分析 预测 数据挖掘 信息支撑

国内电网企业近几年固定资产投入逐年增加，据测算，十二五期间电网资产投入是十一五期间的1.5倍，资产投运相对密集，存量资产规模巨大。为了有效缓解电网企业未来资产管理面临的压力，结合企业经营的内外部需求、制约因素，预测企业后期中长期资产改造、运检规模，并对未来资产管理提出管理举措，我们开展存量资产风险分析的研究，利用信息化手段固化落地风险分析、预测模型和控制方法，为资产管理、资产投资、电网检修的策略制定提供有效支撑。随着社会及经济发展需要，国内外电力公司资产往往具备资产墙（Asset Wall）的特征，本课题就是围绕存量资产的资产墙特性进行研究和运用。

1　背景介绍

资产墙是理论PAS 55国际先进固定资产管理理论的深化和完善，它是时间序列预测法的一种应用，通过将历史数据按照时间的顺序排列成为时间序列，然后分析它随时间的变化趋势进行外推的定量预测方法。资产墙是对某个历史时间范围内资产密集投运情况的形象描述，即以投运时间为横轴，以资产规模为纵轴，表现出的投运资产规模呈现“墙”的形状，反映了现有资产在历史上不同年限投运的规模量。其中，规模量可以用价值规模（原值、净值）或技术规模（数量、容量、长度）表示。［1］图1展示了单类设备价值规模资产墙现状。

1.1信息基础

十二五期间，很多国内电网企业都在研究如何按照资产全寿命周期管理理念来进行生产和经营管理，尤其一些较大的电网公司已建成贯穿智能电网发电、输电、变电、配电、用电、调度六大业务环节，覆盖规划、建设、运行、管理、决策等生产经营管理全过程的企业信息平台，也积累了大量的设备资产数据信息，这些都为存量资产的资产墙分析模型和信息支撑研究奠定了坚实的数据和应用基础。

1.2理论基础

PAS55是由英国标准协会（BSI）及英国资产管理协会（IAM）牵头制定的固定资产管理（Physical Asset Manage-ment）标准，是目前国际上普遍接受的固定资产管理通用标准。PAS55从2004年首次发布至今已得到超过50个政府及监管机构，10个国家及15个区域的电力、煤气、水务、港口、铁路等行业的众多公司的应用及反馈。目前最新版本为PAS55（2008版）。

时间序列分析（Time series analysis）是根据系统观测得到的时间序列数据，通过曲线拟合和参数估计来建立数学模型的理论和方法。它一般采用曲线拟合和参数估计方法（如非线性最小二乘法）进行。按照时间的顺序把随机事件变化发展的过程记录下来就构成了一个时间序列。对时间序列进行观察、研究，找寻它变化发展的规律，预测它将来的走势就是时间序列分析。［2］

回归分析（regression analysis）是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。

趋势分析法（trend analysis approach） 又叫比较分析法、水平分析法，它是通过对财务报表中各类相关数字资料，将两期或多期连续的相同指标或比率进行定基对比和环比对比，得出它们的增减变动方向、数额和幅度，以揭示企业财务状况、经营情况和现金流量变化趋势的一种分析方法。

2　模型研究与信息化实现

2.1模型研究

资产墙风险分析有资产墙分析和资产墙预测两部分，包含公司整体资产墙现状分析、折旧年限分析、管理规定（下限）分析、管理规定（上限）分析、设计寿命分析、实际使用年限分析、技改预测、运维预测等主要业务模块（图2，图3）。

整体资产墙现状分析。按照资产的投运年限对存量资产的价值和投运分布数据进行分析，得到各类型资产的资产墙现状，并进行不同类型资产墙的叠加，形成公司整体资产的资产墙数据，包括价值规模资产墙数据和技术规模资产墙数据，其中将价值规模资产墙数据发送给技改预测模块，将技术规模资产墙数据发送给运维预测模块。

折旧年限。在公司整体资产墙现状的基础上，按资产的折旧年限信息对资产的更新改造进行预测，形成将来公司整体资产从折旧年限角度分析的的更新改造规模的资产墙，发送给技改预测模块。

管理规定（下限）。在公司整体资产墙现状的基础上，按资产的管理规定（下限）对资产的更新改造进行预测，形成将来公司整体资产从管理规定（下限）角度分析的更新改造规模的资产墙，发送给技改预测模块。

管理规定（上限）。在公司整体资产墙现状的基础上，按资产的管理规定（上限）对资产的更新改造进行预测，形成将来公司整体资产从管理规定（上限）分析的更新改造规模的资产墙，发送给技改预测模块。

设计寿命。在公司整体资产墙现状的基础上，按资产的设计寿命对资产的更新改造进行预测，形成将来公司整体资产按设计寿命的角度分析的更新改造规模的资产墙，发送给技改预测模块。

实际使用年限。在公司整体资产墙现状的基础上，按资产的实际使用年限对资产的更新改造进行预测，形成将来公司整体资产从实际使用寿命角度分析的的更新改造规模的资产墙，发送给技改预测模块。

技改预测。将接收到的资产属性信息、价值规模资产墙数据和不同维度的分析数据进行分析，得到公司整体中长期的改造规模预测结果信息，以及未来5年、10年、15年内的更新改造金额。

运维预测。将电网资产的海量历史缺陷数据、设备投运时间数据和技术规模资产墙数据进行分析，输出公司整体电网资产未来五年内运维工作量预测值信息。

2.2信息化实现

信息支撑系统可在主流开发平台上开发，与现有应用系统通过企业服务总线（ESB）并结合数据中心实现业务数据的交互，可视化展现可借助一些可视化展现工具和组件如运用FusionCharts等组件实现（图4）。

数据集成接入。为资产墙风险分析数据获取提供统一界面和统一入口。系统与设备管理系统、资产管理系统、缺陷管理系统、状态监测等设备资产管理系统进行集成，实现与企业在运信息系统无缝集成，从相关业务系统数据库服务器中获取到存量资产的价值和投运分布数据；对获取的数据进行逻辑校验、完整性检查；对缺损的数据进行修复，确保分析数据完整有效。

ETL服务。ETL能处理好资产墙展现涉及的大量数据和复杂转换逻辑。利用ETL技术提取公司整体资产墙现状、技改预测数据和运维预测数据，并转换成指标的形式传输到可视化数据中心，再将数据中心数据推送到可视化界面，用于数据绑定，为资产墙的可视化展现及动态监控提供数据支持。

可视化展现。利用计算机图形学和图像处理技术，将资产墙现状数据、技改预测数据和运维预测数据转换成资产墙现状、技改预测资产墙和运维预测资产墙图形在屏幕上显示出来，并进行交互处理。功能包含数据绑定封装、控件布局与组合、自定制画面展示、可视化展现分解工具、场景库管理等。

3　预期收益

存量资产的资产墙风险分析模型具有预测电网企业电网资产改造和运维规模的能力，为企业管理者多角度掌握固定资产分析数据，为固定资产投资决策提供信息支撑；能帮助企业管理层直观、实时、精确掌握企业固定资产状态，比较准确地预测中远期固定资产检修维护、退役、更新改造等投资金额，为资金计划决策提供信息支撑。

4　结语

为进一步提高分析预测数据的准确性和实用性，后续将开展物价上涨因素分析、环境气候因素分析等业务模块的研究。

［1］刘艺贺，周耀俊，万晓苹.电网实物资产“资产墙”分析方法研究［J］.华东电力，2014.

［2］王燕.应用时间序列分析［M］.中国人民大学出版社，2008：264.

［3］徐宛容.国际固定资产管理标准_PAS55剖析［J］.中国设备工程，2011.

［4］BSI.PAS 55-2-2008［M］.Hong Kong：2011.

［5（美）查特吉等著，郑忠国等译.例解回归分析［M］.机械工业出版社，2013：296.

Analysis of stock asset risk is about the deepening and extending of the asset risk management，In guidance of the PAS 55 international fixed assets management theory and asset management information system --massive asset data information， taking sophisticated methods， such as time analysis， curved regression， and trend analysis， we deeply mine and analyze the data from multiples angels， the original value of fixed assets， useful years， design life， and management regulation（cap）. Through the data analysis， we can forecast the potential grid reconstruction， security， grid assets running risks in several years later. At the same time， it can serve us to make a good decision for the grid investment plans， maintenance plans， and funding plans. The text main introduce the results about the stock asset risk analysis prediction.

The stock of assets； risk analysis； forecast； data mining； information system

袁玲（1982—），女，南方电网广州供电局，工程师，从事电力资产管理及标准设计工作；严伟峰（1978—），男，工程师，从事电力信息化工作；杨琨（1981—），男，南方电网广州供电局，工程师，从事电力资产管理工作。罗洪，（1969—），男，工程师，从事电力信息化工作。