电网资产寿命预测模型研究

张杰 胡朱周 赵梓岑 贺继文 陆晓冬

【摘 要】 科学测算电网资产折旧年限，提高精细化管理水平，可以促进电网企业转型升级，助力实现碳达峰碳中和目标。基于此，利用J省电网企业的抽样调查数据，构建了技术因素、物理因素、自然环境、经济环境以及社会环境等的多因素预测模型，并验证模型的有效性。研究表明，投运到首次出现故障、首次强迫停运、首次出现缺陷、首次停电的时间等资产运行情况，公司员工数量等资产维护人员配备，以及极端天气、产业结构水平、人类活动等宏观因素，是影响电网资产的主要因素。进一步研究发现，建立分电压等级、分类别电网资产寿命预测模型与实际一致程度较高。研究为强化电网资产价值管理、科学核定电网资产折旧年限提供了理论支撑与经验证据。

【关键词】 电网企业； 固定资产； 资产寿命； 预测模型

【中图分类号】 F234.3；F407.6  【文献标识码】 A  【文章编号】 1004-5937（2023）11-0094-06

一、引言

党的二十大报告指出，“实现碳达峰碳中和是一场广泛而深刻的经济社会系统性变革。立足我国能源资源禀赋，坚持先立后破，有计划分步骤实施碳达峰行动”。加快能源企业转型升级是实现碳达峰碳中和的重要路径。作为关系国家能源安全和国民经济命脉的重要基础性产业，电网企业必须向管理要效益，发挥管理创新效能，提升精细化管理水平[ 1 ]。此外，输配电价改革以来，电网企业固定资产成为成本监审的重要内容。因此，结合电网资产特点，建立电网资产使用寿命的预测模型，对电网资产折旧年限进行科学测算，并根据既有数据资料验证上述模型的有效性，进而确定各类资产的折旧年限，既能帮助电网企业科学应对成本监审，保障电网企业收入来源和投资收益，又能在电网企业精细化管理中将预测值作为动态标杆管理使用，达成降本增效的管理目标，推动电网企业健康可持续发展，促进碳达峰碳中和目标的实现。

传统的折旧年限评估及管理方法的核心都是采用技术分析，以现役资产中各元件的健康水平状况为基础，基于安全生产的导向，对其未来运行状态做出一个相对的可靠性评估，这种方法属于经验估计方法，较少考慮经济成本[ 2 ]。在企业经营日益注重效益的前提下，这类传统方法不够全面。随着我国电力体制改革持续深化，监管力度进一步加强，传统的粗放型管理模式不能满足资产管理要求，需要对资产的折旧年限进行科学测算[ 3 ]。

现有关于电网资产折旧年限的研究多以经济寿命为基础。电网资产的经济寿命，是指电网资产从开始使用到继续使用在经济上已不合适而被淘汰所经历的时间期限。经济寿命是从费用的观点出发确定的设备最佳使用周期[ 4 ]，也是电网资产的最佳使用期或更新期。使用经济寿命作为资产折旧年限比较符合企业的客观实际情况，而且经济寿命既考虑固定资产的有形磨损，也考虑了固定资产的无形磨损，使得会计工作与企业技术管理和技术进步联系起来，因而经济寿命可以作为最佳的折旧年限[ 5 ]。电网资产的经济寿命算法主要有不考虑资金时间价值的静态算法和考虑资金时间价值的动态算法两种[ 6 ]。其中，主要使用的静态算法是低劣化数值法。随着设备使用时间的增加，其维护费用也会逐年增加，形成低劣化值[ 7 ]。

电网资产全寿命周期管理具有多重复杂性，因此对电网资产进行经济寿命预测是一项非常困难的工作[ 8 ]。而以经济寿命直接作为折旧年限可能也存在不足，经济寿命的评估因方法不同导致估计结果存在较大差异。一般来说，电网资产的使用寿命通常小于经济寿命[ 9 ]。基于此，本文通过对资产使用年限进行预测来确定折旧年限，采用多元回归方法建立电网资产使用寿命的多因素预测模型，既能充分考虑地区经济社会环境等宏观因素，又能充分利用国网公司大量运营和管理数据库中的公司和资产数据，具有较高的预测精度。

二、理论分析

作为电源与用户之间的桥梁，电网不仅承载着传送电能的传统功能，也肩负着资源利用优化配置的重任与挑战。电网资产是指维持电网企业持续、正常生产经营活动所必需的资产，包括固定资产、流动资产、长期投资、无形资产、其他资产等。电网资产的使用寿命是指一项电网资产从安装使用到最终报废的时间。对电网资产的使用寿命进行研究，有助于挖掘现有电网资产的潜在能力、提高电网发展质量和电力企业的经济效益，对电网及其上下游产业均有一定的启发作用。

通过全面梳理电网企业资产的特征，本文对电网资产使用寿命的影响因素进行归纳，将其划分为资产状态因素、资产使用因素、自然环境因素、经济环境因素以及社会环境因素五个方面。各类影响因素的归纳情况如图1所示。

（一）资产状态因素

1.资产质量

资产本身的质量高低是影响其使用寿命的重要因素，电网资产的质量符合标准是保证其达到正常寿命的前提。如果电网资产的制造水平低，选材标准低，后期服务跟不上，不能及时提供备品备件，电网工程建设质量把关不严格，都会影响电网资产的使用寿命。

2.供应商评价

对供应商开展评价，实行评定选用制度。要坚定拒绝在寿命期内难以提供技术服务和备品备件的厂商，这样有利于从源头上把控资产质量，保证电网资产达到正常使用状态和使用寿命。

3.负荷水平

电网设备在运行过程中，负荷水平及运行环境会影响其老化进程，在变压器维护检修得当、运行环境良好的情况下，其实际使用寿命可以超过出厂设计使用寿命。若电网设备长期运行过载，则会发生变压器绝缘老化等情形，从而降低设备的使用寿命。

4.技术改造

为满足我国对输电效率的安全性和稳定性日益提高的需求，供电企业必须不断引进先进的科学技术。设备资产的更新和改造频率随着大量科学技术的引进而增加。及时更新技术能够提升电网资产的利用率，有利于设备在整个生命周期内得到更为充分的应用。反之，若设备落后不能及时进行技术改造，则可能会出现资产超期服役的现象，甚至可能由于性能、指标下降而不能正常工作；若资产设备主体或核心部件出现异常，其使用寿命将会终止。

（二）资产使用因素

1.资产管理结果

无论电网资产的结构如何坚固，都会因使用磨损而降低效用，进而缩短使用寿命。电网设备、材料老化后，其使用寿命会随着投运年限的增长而缩短，直接表现是导致跳闸停电次数增加。如果能够整体提高系统运维主动性，延缓老化，则可以减少跳闸和停电事故次数，减少停电时间，从而在一定程度上增加电网设备的使用寿命。

2.资产维护

近年来我国对电网建设投入力度不断加大，电网资产更新频率提高，资产增加速度加快。受到技术进步、用电负荷增加等因素的影响，电网企业每年在固定资产的改扩建、维修等方面花费大量资金，使电网资产免于淘汰。

3.资产维护人员配备

电网资产日常运行负荷较大，需要进行实时的检修和维护，因此定期维修以保障安全可靠性是必要的。但是电网设备的维修专业性强、复杂性高，增加了设备的管理难度。这就需要电网资产的维护人员素质高、专业能力技术过硬，根据企业情况制定设备检修方法、建立保养维护制度，并遵守规定做好设备检修和维护保养工作，为设备正常运转提供保障，在一定程度上增加电网资产的使用寿命。

（三）自然环境因素

电网资产会因其不断受到自然条件的影响而逐渐腐蚀，发生损耗，从而减少使用寿命。

1.温度和湿度

高温或者低温天气，以及空气湿度的大小，都会给电网设备的运行带来威胁，使其发生变形、老化、磨损、腐蚀等状况，足够耐热、耐寒、耐潮的电网资产才能够达到更长的使用年限，发挥更大的使用效益。

2.自然灾害

洪水、地震、台风、寒流、酸雨、冻雨、地质灾害等加速了电网设备的物理损耗，从而无法达到预计使用寿命。

3.极端天气

雷雨天气、大风天气和冰雪环境都会给电网设备带来极大的安全隐患，相应提高电网设备的防雷击、防风偏、防覆冰能力，有利于增加其使用寿命。

4.地理环境

电网设备的安置和工程的施工受到地理环境的影响，山地、高原、沿海、湖泊，不同的地形地势可能采用不同的施工技术，工程的质量直接关系到电网设备的使用寿命。

5.鸟类活动

安置于鸟害区的电网设备可能会因为过于频繁的鸟类活动而发生线路的磨损，鸟类的跳闹活动对输电线路来说是不可忽视的安全隐患，不利于电网资产的长期使用和维护。

（四）经济环境因素

1.区域经济发展状况

电力供应是整个国民经济发展的基础环节，区域经济的增长速度会直接影响本区域用电量进而影响对应的电网企业。

2.产业结构

产业结构、产业技术、产业布局及产业政策导向对用电量和电力负荷分布会产生直接或间接的影响。

3.人类活动

人口密度大、人流量多，即人类的社会生活活动频繁，也会对用电量和电力负荷分布产生影响。综上所述，经济环境可能导致用电量增大，电网资产长期持续高能输出，会加快电网资产的更新换代，从而影响其使用寿命。

（五）社会环境因素

1.杆线入地

电力电缆在输配电系统中起着举足轻重的作用，电缆线路的安全运行决定了输配电系统整体的可靠性。线路绝缘化率、线路电缆化率体现了社会新技术、新工艺、新材料、新设备的普及程度，如果在这些方面提升技术水平，则可以大大消除电缆运行的安全隐患，使得大部分电缆运行状况良好，不易出现老化，在一定程度上增加电网资产的使用寿命。

2.社会治安

如果社会治安不合格，居民道德素质不够高，可能引发不法分子破坏、偷盗电力设施案件，毁损电网资产，致其使用寿命减少甚至终止使用。

总体来看，资产状态因素、资产使用因素涉及电网资产本身状况，对其使用寿命的影响程度更大，而自然环境因素、经济环境因素以及社会环境因素作为外部宏观环境因素，对电网资产的使用寿命影响相对普遍、不好控制。对于电网企业，运行电网资产、保证其达到正常的使用寿命，既要考虑资产本身的状况，做好前期的把关及后续的检查维护和升级改造，也要根据国家宏观政策进行调整升级，同时克服外界环境中不利因素对电网资产的影响。

三、研究设计

（一）模型设定

在梳理文献、专家访谈和实地调研的基础上，建立资产寿命影响因素的多元线性回归模型：

yijkt=？琢+？茁Xijkt+？酌Zjkt+？啄Wkt+？着ijkt

i为资产，j表示公司，k表示地级市，t表示年份。y为被解释变量，表示资产寿命。X、Z和W为解释变量构成的向量，其中，X表示影响资产寿命的资产层面因素，Z表示影响资产寿命的公司（本部和县级公司）层面因素，W表示影响资产寿命的城市宏观因素。？着表示随机扰动项。

首先，对地市层面的影响因素指标采用主成分分析降维。由于地市层面的影响因素指标较多，需要采用主成分分析进行降维处理。其次，估计回归模型。（1）采用逐步回归法提取主要影响因素。理论上的影响因素可能并不一定能得到数据的支持，为此，本文采用逐步回归法确定影响资产寿命的主要因素。（2）采用普通最小二乘法对最终设定的多元回归模型进行估计。最后，模型有效性检验。将全样本分为两部分，一部分用于参数估计，另一部分用于模型的有效性检验。

（二）数据来源与变量选取

结合地市公司及电网资产实际情况，并考虑数据可得性，对电网资产使用寿命的影响因素进行归纳。各类影响因素及衡量指标如表1所示。

自然环境、经济环境和社会环境因素的衡量指标属于城市层面，数据来源于2010—2021年J省统计年鉴；资产维护因素的衡量指标属于公司层面，通过调查J省公司和市县公司获得；资产状态因素的衡量指标属于资产层面，通过抽样调查2010—2021年报废资产获得。将三个层面的数据合并，最终得到两万条报廢资产的数据。

考慮到城市层面的影响因素指标较多，本文对所有指标在时间维度取均值，对均值进行标准化，然后对自然环境因素、经济环境因素进行处理，即对温度、湿度、极端天气、区域经济环境状况、产业结构、人类活动等指标采用主成分分析进行降维，提取主成分，计算主成分得分。

主成分分析的步骤为：首先，根据相关系数矩阵求对应的特征根与特征向量；其次，根据累积贡献率、碎石图等工具确定主成分个数；最后，根据保留的主成分计算拟合值作为衡量该指标的得分。通过主成分分析，保留第一主成分作为温度的最终衡量指标，保留第一主成分作为湿度的最终衡量指标，保留第一、二主成分作为极端天气的最终衡量指标，保留第一主成分作为区域经济发展状况的最终衡量指标，可以保留第一、二主成分作为产业结构的最终衡量指标，可以保留第一主成分作为人类活动的最终衡量指标。

四、实证分析

（一）确定入选指标

首先，报废资产抽样样本及全样本中，资产使用寿命对所有资产层面、公司层面、城市层面（主成分得分）的影响因素进行简单回归，即采用一元回归分析，然后根据系数的显著性筛选回归结果。其次，将所有变量组合成新的变量集，由资产使用寿命对这些变量进行回归，构成最大的模型，剔除不显著的变量，进一步将资产使用寿命对剩余变量进行回归，剔除不显著的变量，如此反复进行①。最终纳入估算资产使用寿命模型的变量如表2所示。

（二）模型估计结果

根据确定的模型，对子样本进行回归，得到相应的回归系数，见表3。从表中可以看出，所有回归模型的拟合优度都在85%以上，表明模型拟合程度较高，具有较好的预测能力。

（三）模型的有效性检验

使用未列入模型参数估算的抽样样本，对已建立模型及其参数的有效性进行检验。在全样本回归模型筛选解释变量的基础上，本文拟采用以下三种方式进行检验②：（1）2010—2020年样本确定模型，2021年数据验证。用2010—2020年的抽样数据回归并进行参数估计，得到多因素模型的回归系数，再通过该系数对2021年样本的使用寿命进行预测，将预测值与2021年资产的实际使用寿命均值进行比较，计算偏差率，结果如表4所示。（2）2010—2019年样本确定模型，2020—2021年数据验证。用2010—2019年的抽样数据回归并进行参数估计，得到多因素模型的回归系数，再通过该系数对2021年样本的使用寿命进行预测，将预测值与2020—2021年资产的实际使用寿命均值进行比较，计算偏差率。（3）2010—2018年样本确定模型，2019—2021年数据验证。用2010—2018年的抽样数据回归并进行参数估计，得到多因素模型的回归系数，再通过该系数对2021年样本的使用寿命进行预测，将预测值与2019—2021年资产的实际使用寿命均值进行比较，计算偏差率。从计算结果可以看出，模型的预测结果较好，具有一定的适用性。

五、研究结论

本文梳理了影响资产寿命的因素，厘清影响资产寿命的关键因素和内在逻辑，建立社会、经济、技术快速发展背景下的电网资产使用寿命影响因素预测模型，从而为科学测算电网资产的折旧年限提供理论基础。本文的研究表明，投运到首次出现故障的时间、投运到首次强迫停运的时间、投运到首次出现缺陷的时间、投运到首次停电的时间等资产运行状况，公司员工数量等资产维护人员配备情况，以及极端天气、产业结构水平、人类活动等宏观因素是影响电网资产的主要因素。通过建立多元回归模型，能够较好地预测电网资产的使用寿命，从而为电网资产折旧年限的确定提供科学决策依据。

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