基于“资产墙”的电网设备技改规模预测研究

王 凯,文江海,杨放南,李 渊,王生媛,沈 洁,吴对平

（1.国网青海省电力公司，青海 西宁 810008；2.国网青海省电力公司电力科学研究院，青海 西宁 810008；3.国网青海省电力公司西宁供电公司，青海 西宁 810008）

0 引言

技改投资是电网新旧更替的重要措施，是电网安全稳定、高效经济运行的基础和保障。改革开放后我国经济迎来高速发展，电网投资规模出现密集式增长。从国际电力公司经验来看，前期资产的大规模密集投运，设备资产将在未来集中老化，形成“资产墙”风险。为保证电网的可靠运行，公司将出现大规模的集中改造需求，带来较大的技改资金压力。因此，准确预测技改投资规模，优化投资分配，合理消纳“资产墙”风险，是当下电网企业的切实需求。

近年来，国内学者借鉴国外先进电网资产管理经验，对技改投资预测开展了多方面研究。陈虎等[1-2]提出了项目成本管理、资产全寿命周期管理等资产管理机制，通过强化资产过程管控，优化电网企业技改投资策略，但未对技改投资做出预测。秦国强等[3]提出了一种基于灰色模型的电网投资测算模型，但该方法忽略了设备寿命这一影响因素，所以无法做长久的投资预测。白寅凯等[4-6]以全寿命周期成本管理理论（LCC）为指导，提出设备经济寿命、技术寿命等测算模型，为技改投资预测提供支撑。自2014 年开始，国内在技改规模预测方面引入了资产墙方法。刘艺贺等[7]通过“资产墙”建立，结合预期使用寿命做出了未来技改预测，但传统“资产墙”仅通过简单的年限平移，无法对技改规模进行准确预测。杨玺等[8-9]利用大数据技术修正设备预期使用寿命，并基于资产投映模型和蒙特卡罗模拟优化了技改投资预测。张俊波等[10]基于“资产墙”，通过财务折旧年限、设备使用寿命和设备设计寿命3 种场景预测了未来技改资金。杨威[11]通过“资产墙”的理论和方法预测投资规模，提出了考虑和不考虑货币时间价值的设备技改投资预测模型。李智威等[12]基于价值链管理理论，提出了一种基于全寿命管理“资产墙”模型投资预测方法。以上学者提出的技改预测模型均局限于基于预期寿命的“资产墙”平移方法，但在实际中同一时间段投运的资产并不全在同一时间点报废，存在多种未达到设计寿命即退役报废的情况，不能准确反映设备技改需求的真实规模，无法有效消除“资产墙”风险。

本文基于设备实际使用寿命分析结果，引入Kaplan-Meier 生存概率曲线，优化“资产墙”预测模型。该方法克服了传统“资产墙”年限平移方法的弊端，提高了设备改造规模预测的准确性，有效辅助了电网技改投资规划。

1 基于生存概率的“资产墙”预测模型

1.1 基于生存概率的“资产墙”模型设计

“资产墙”模型以时间为横轴，以资产规模为纵轴，绘制资产规模－时间图形，历史上某个时段内集中投运的资产规模在图中将会呈现“墙”的形状。传统“资产墙”模型将资产预期寿命作为偏移量平移“资产墙”，平移后的图形可反映出未来资产技改的资金需求。随着经济高质量发展，科学技术持续进步，电力设备的使用寿命逐渐延长，同一时间投运的设备资产将在未来不同时间点进行技改或退役报废，这使得传统“资产墙”平移模型的预测结果与实际产生较大误差。

本模型依据报废记录及技改报废分析的结果，统筹设备实际寿命经验值，对“资产墙”平移法预测技改投资规模进行了完善。通过对多年的退役报废和技改报废记录的分析发现，设备技改项目的立项存在多种原因，包括设备老旧、政策性调整、技术标准提高、意外事故、设备质量问题、设备健康问题等，这些原因造成的技改退役时间分布在设备的各个役龄阶段，且呈现一定规律性的概率分布。本文以此作为改进“资产墙”平移预测法的出发点，通过引进Kaplan-Meier 生存概率曲线，将退役报废概率役龄分布拟合为威布尔报废概率分布，结合“资产墙”平移，迭代推算未来多年的技改投资规模。

1）生存概率

Kaplan-Meier 生存概率曲线是以设备役龄为横轴，生存概率为纵轴绘制而成的连续型的阶梯形曲线，用以说明设备役龄与生存概率之间的关系，如图1 所示。生存概率曲线可以用报废比按照役龄迭代计算得出，在计算之前给出一个假定：当设备役龄为0 年时，其生存概率为1。生存概率S(t)的迭代计算公式为：当t=0 时，S(t)=1，否则：

图1 生存概率示意图

其中R(t)为t役龄的基于老旧及不可抗拒原因的报废量；NUM(t)为t役龄下的观察样本在役资产量和退役报废量之和；R(t)/NUM(t)为t年役龄的报废比。

由于报废记录数据有限，设备整个生命周期的报废情况无法准确估计，且超龄使用的老旧设备一定程度干扰了生存概率的收敛性，导致设备役龄越大，生存概率误差越大。生存概率曲线的改进，可以借助设定的折旧年限、设计寿命或实际寿命经验值对其进行修正，假定役龄在大于这些年限或寿命时，其生存概率几乎为0，基于该假定对生存概率曲线进行修正，本文采用实际寿命经验值作为修正依据。

2）威布尔报废概率分布

威布尔累积分布函数为从0 增大到1 的函数，与生存概率的变化正好相反，和报废概率役龄分布一致，因此可以认为是生存概率曲线的变换，采用威布尔分布CDF 函数加位移参数b得出生存概率曲线S(t)，根据威布尔CDF 函数得出如下公式：

其中，α＞0 为形状参数；β＞0 为尺度参数，通过统计的实际概率采用最小二乘法进行拟合得到。

报废概率是生存概率的反向，可以由Kaplan-Meier 生存概率间接推算出，报废概率F(t)推算公式为：

3）设备技改规模预测

假定已知2021年设备数量或规模“资产墙”，预测未来多年数量更新规模。

先预测初始年份2022 年某专业电压等级设备更新量Q(2022)，测算公式为：

其中CDF（l）为该专业相关电压等级的威布尔概率分布函数，QW(2021,l)为该类设备2021 年的数量规模“资产墙”。

迭代计算后续年份的更新量Q(n)：

其中：

迭代计算方法中，后续年份的“资产墙”要在本年度“资产墙”的基础上，增加资产的增长量，扣掉资产损失量。增长量因转资产生，一般为新龄资产，考虑到发生报废的概率偏低，可以忽略不计。损失量则用本次迭代前预测的全量报废量，不能忽略不计。

根据分项测算的设备更新数量规模，用测算的设备单价转换成分项价值规模，然后合计为设备更新总价值规模。设测算第n年的价值规模V(n)，PR 为某个分项某电压等级的设备单价，测算公式为：

考虑到不同专业、不同电压等级的设备单价相差较大，且计量单位不同，因此采用分项测算数量规模，并根据分项单价转换为价值规模，然后再合计为总的价值测算量。

1.2 基于生存概率的“资产墙”预测流程

本文采用生存概率迭代预测法代替原有的基于资产寿命预测法，迭代计算未来技改投资规模，流程如图2 所示。具体预测步骤如下：

图2 基于生存概率的“资产墙”预测流程

1）通过设备的报废记录数据，计算设备各役龄的报废比。

2）基于设备各役龄报废比迭代推算出设备生存概率，结合设备实际寿命经验值予以修正。

3）基于设备的生存概率计算得到报废概率役龄分布，并拟合出威布尔报废概率分布。

4）根据威布尔分布，通过数量规模“资产墙”平移和迭代计算，分项预测出设备的数量更新规模；并根据测算的设备单价，将数量更新规模转算为分项价值规模。

5）合计分项价值规模，形成测算年份的设备技改规模。

1.3 大数据对“资产墙”技改预测的支撑

用于“资产墙”技改预测所需的电网实物资产基础数据，来源多样，数据量庞大。本文基于大数据工具，实现了实物资产数据融合，支撑“资产墙”分析预测，具体应用如图3所示。

图3 “资产墙”大数据融合应用架构图

1）通过确定资产数据与ERP、PMS、网上电网等业务系统基础数据的映射关系，运用ETL（数据抽取）、DW（数据仓库）等大数据工具对相关业务系统数据自动进行抽取、转换与融合应用，提取实物资产元数据表，实现了基础数据自动获取和定期存储。

2）通过分析不同电压等级下的设备报废役龄，构建设备使用年限与报废概率函数关系，采用生存概率方法完善“资产墙”预测模型，测算未来电网设备的“资产墙”规模。

3）利用知识图谱为“资产墙”风险提供决策建议，统筹考虑技改与整站整线综合改造模式，预测电网设备中长期技改投资需求，提出投资分配建议，合理应对“资产墙”风险。

2 电网设备技改规模预测实例分析

选取某省级电网公司变电专业开展“资产墙”技改预测模型应用，结合生存概率和威布尔分布，构建设备使用年限与报废概率函数关系，测算2050 年以前设备资产改造需求。

2.1 基于“资产墙”的变电设备技改规模预测

基于当前设备造价分析的精准性，采用近3 年技改工程造价均值作为变电专业单位资产价值，结合每年变电专业报废数量，测算2022 年至2050 年变电设备技改投资规模。

1）变电设备技改规模预测

如图4 所示，通过优化后的“资产墙”预测模型，得到2022 年至2050 年变电专业“资产墙”增长趋势，该结果不是设备资产价值点对点的直接平移，而是将不同年份的资产依据设备生存概率进行分散，减轻投资压力的成果，因此其变化趋势与设备投运规模存在差异。

图4 变电设备技改规模预测（亿元）

从预测结果可以看出，2030 年以前变电专业“资产墙”新增规模每年在2 亿元以内，并在2035 年快速上升至5 亿元以上，其中2036 年、2042 年、2046 年的“资产墙”存在尖峰，达到10 亿元上下，需提前规划老旧设备改造，分散投资压力。

2）变电设备按设备类型技改规模预测

如图5 所示，从设备类型来看，2030 年以前变电设备“资产墙”由开关类设备主导，2030年以后逐渐由组合电器主导，2040 年以后变压器类“资产墙”规模大幅增加。公司在“十一五”期间加大对变电设备的投资，由于开关类设备、组合电器、变压器设备寿命上的不同，呈现了不同时期的技改高峰。

图5 变电设备按设备类型技改规模预测（亿元）

3）变电设备按电压等级技改规模预测

如图6 所示，从电压等级来看，变电设备“资产墙”在2035 年以前由常规电压设备主导，2035 年以后由超高压设备主导，750 kV 设备对“资产墙”尖峰产生具有重要影响。“十一五”开始加大了超高压电网的建设，投建了多所750 kV 变电站，成为未来变电专业技改投资的重点。

图6 按电压等级变电设备技改规模预测（亿元）

通过分析发现，变电设备技改规模预测结果具有以下特点：

一是2022 年至2030 年变电设备新增“资产墙”在1 亿元上下平稳波动，该阶段“资产墙”风险主导设备为开关类，占比约为80%，“资产墙”风险主导电压为110 kV 及以下常规电压。

二是2031 年至2035 年变电设备新增“资产墙”呈快速增长，由1 亿元逐年增长至6 亿元，“资产墙”风险快速累积，主要是因为组合电器“资产墙”规模的快速增长，该阶段330 kV电压设备比重增加明显。

三是2036 年至2050 年变电设备“资产墙”呈现3个尖峰，分别为2036年、2042年和2046年。其尖峰产生的原因主要为组合电器和750 kV 超高压设备的密集老化。

2.2 “资产墙”法技改预测与“十四五”技改规划的比较

应用“资产墙”对2021-2025 年省级电网技改规模做出需求的预测与“十四五”规划老旧技改资金比较见表1，从表中可以发现现有技改投资规划无法满足“资产墙”风险消纳需求，亟需提高技改资金投入。

表1 变电设备“资产墙”预测与“十四五”规划技改资金比较

传统技改投资预测局限于短期技改项目需求规划，基于“资产墙”的电网设备技改规模预测具有以下3 点优势：

一是可以进行中长期预测。“资产墙”可以综合存量资产规模及设备寿命，将技改投资预测扩展至未来30 年，指导中长期技改投资需求规划。

二是准确预判技改投资风险。依据“资产墙”风险分析，可以清晰判断技改需求高峰节点及不同时期技改重点，提前规划资金安排，分散投资压力，优化投资结构。

三是精准预测老旧技改需求。“资产墙”预测充分考虑设备寿命及报废退役的影响，精准展现了未来老旧设备报废退役规模及变化趋势，可有效指导考虑“资产墙”风险消纳的投资规划。

3 考虑“资产墙”风险消纳的技改投资策略建议

为降低“资产墙”积聚风险对公司管理经营的消极影响，可进一步优化电网设备技改投资策略，均衡技改投资结构，科学规划技改投资分配，具体包括3 个方面：

一是加大老旧资产技改投资力度，保障电网安全运行。“十四五”技改投资规划中变电设备的老旧技改投资平均每年为0.63 亿元，而同期基于“资产墙”的变电设备技改规模预测平均每年为0.84 亿元，较“十四五”规划高出33.33%，以现有投资速度无法满足老旧资产更新需求。综合电网设备实际情况和专业发展需求，应调增老旧设备改造额度，进一步结合各专业“资产墙”风险，科学规划技改资金投向，精准实施老旧设备改造。

二是合理安排老旧设备改造优先级，强化技改项目管理。结合“资产墙”分析结果，调整未来不同时期重点设备类型的技改投资优先级。2030 年前，设备技改的投资需求主要是开关类设备；2030 年以后，设备技改的投资需求倾斜于组合电器；2040 年以后，关注变压器类设备的技改需求增长。在公司技改资金无法充分满足当前技改需求的现实背景下，为保证资产技改效益最大化，提高技改决策合理性，建议通过电网设备技改决策模型进一步评估技改方案优先级，从设备状态、重要程度、设备运行年限和资产成新率4 个维度开展老旧设备技改优先级评估，同时结合专家经验对评估结果进一步修正，综合考虑电网投资能力，确定设备改造级别，达到有效评估技改项目紧急程度、合理安排老旧资产技改投资时序目的。

三是科学规划中长期技改投资资金，及时消纳“资产墙”风险。2030 年以后，变电设备“资产墙”规模呈几何倍数增长，并分别在2036 年、2042 年以及2046 年前后出现技改需求高峰，突增至10 亿元以上，造成技改需求高峰的原因主要是750 kV 超高压变电站内的高价值变电设备集中老化。建议在中长期技改投资规划中重点关注超高压设备技改需求，资金充足情况下应提前规划设备技改，资金不足情况下应延后老旧设备改造，达到“削峰填谷”，合理降低“资产墙”风险。

4 结论

本文以变电设备为例，将设备生存概率曲线和威布尔报废概率分布引入“资产墙”模型，提高了设备技改规模预测方法的精准度，能够实现对电网设备改造投资风险的准确识别，科学辅助技改投资规划，提升电网精益管理水平。该模型可用于对不同维度电网设备改造需求的宏观评估，优化各专业投资结构，依据设备投资需求研判设备改造规模及投资风险节点，指导未来电网设备改造规划。