基于作业成本法的电动汽车充电站建设项目成本控制方法

2024-04-01武鸿斌王玉乐

电气技术与经济 2024年3期

时昱武鸿斌王玉乐

（河南九域腾龙信息工程有限公司）

0 引言

随着我国发展的加快，能源短缺、空气污染和环境破坏等问题日益严重。改善环境、清新空气是当今社会的共同呼声［1］。2015年11月，中共中央制定国民经济和社会发展第十三个五年规划，提出了促进低碳交通、优先考虑公共交通、实施新能源汽车推广计划和提高电动汽车生产水平的要求［2］。但是当前在用户使用电动汽车的过程中，充电难的问题始终存在，充电桩设备的不足已成为制约整个电动汽车产业发展的重要因素。

在中国，新能源汽车的个人充电桩充电功率相对较小，公共充电设备严重不足［3］。如果选择汽车制造商等独立单位作为运营中心，将不可避免地导致分离和孤立的局面，从而产生许多缺点，如：运营成本高和客户来源分散。使用公共电动车辆充电站可以避免风险和提高收益。政府和社会资本合作建设城市充电桩，将成为未来的主要途径［4］。同时，鼓励便利店、超市、采购中心和其他公共中心为用户提供额外的充电桩设备，并促进清洁新能源电动汽车的发展，以实现利润最大化。

此外充电站试点的引入也增加了广告位、显示屏等位置，这些位置也可以产生额外收入［5］。密集、方便、安全和全面的充电桩系统是解决城市担忧和刺激消费者消费欲望的最有效方式。充电站收入的多元化无疑将吸引更多的市场资本投资。

1 基于作业成本法的电动汽车充电站建设项目成本控制方法设计

1.1 提取项目成本支出影响因素

电动汽车充电站是当前城市公共交通组成的重要部分，主要是为了减少因为快速发展的城市化和城市扩张导致的道路拥堵和资源短缺问题。这决定了充电站建设的社会效益。因此多年来充电桩企业一直处于亏损状态。

为了实现电动汽车充电站建设项目设计和施工阶段的动态成本控制，进行了成本预测研究。所选项目的总建设成本包括许多因素，其中包括无法直接确定的未处理因素。因此，项目的成本因素指数应选取影响工程成本的主要因素。

充电桩公司的亏损分为经营性和政策性两类。第一个原因是公司无法控制，例如由充电桩公司管理层的错误排班导致的，或者是由司机的错误行为给公司带来的高昂成本和损失。第二个原因是充电桩公司的价格受政府管辖。这意味着如果收入不能完全弥补成本，则会产生损失。国家补贴是补偿企业损失和维持社会福利的措施。国家对新能源电动汽车充电桩的补贴由新能源汽车的购置和使用以及新能源充电桩运营厂家的损失支撑。因此，在电动汽车充电桩运营成本的真实性和可靠性方面政府补贴尤为重要。电动汽车充电桩的排班决策也依赖于其经营分析，其中成本分析是最重要的组成部分。关于运营成本的错误信息将会导致未来商业决策中的许多错误，这表明运营成本信息对于电动汽车充电桩的可持续发展至关重要。

电动车辆充电桩的运营成本如下图所示。

图成本支出构成图

成本支出各部分的具体内容如下：

公司新能源充电桩的运营成本与新能源电动汽车充电桩正常运营直接相关的支出有关，经营运营成本主要包括：

（1）工作成本：支付给直接参与运营电动汽车充电桩员工的不同支出，如工资、保费、社会保障、福利和补贴。

（2）能源费：新能源城市电动汽车充电桩为保证正常运行而使用的能源费，如充电费。

（3）设备费：保险费、折旧费、维修费、车站设备折旧费（收藏库存等）、新能源城市电动车入库包月费等。

（4）与经营过程直接相关的其他费用。

新能源充电桩管理费应涵盖公司相关职能单位为电动汽车充电桩的正常运营而产生的各种支出，特别是：

（1）工作费用：充电桩运营管理企业的工资、保险、福利和津贴。

（2）能效费用：场地费、水电费、通讯费、运营管理费。

（3）业务费用：差旅费、业务接待费、咨询费、广告费。

（4）押金及材料费：办公设备及系统折旧费、无形资产折旧费、维修费、低值易耗费等办公费用。

（5）税收：土地使用税、车船使用税、印花税及其他相关税费。

（6）资产损失费：存货价差、损耗、各种坏账损失。

（7）工会基金。

（8）审计评估费：审计费、评估费等。

（9）与充电桩公司管理直接相关的其他支出。

以上各种因素都能影响电动汽车充电站建设项目成本，选取其中占比较大的份额，进一步进行成本上限计算，以便于更好的对充电站建设项目进行建设成本控制。

1.2 成本上限计算

为了实现精确的成本控制，将影响成本的主要因素作为确定最高成本控制限度的依据。电动汽车充电站建设项目的成本控制模型主要包括p均值模型、p中心模型、最大成本上限模型和总成本上限模型。p均值模型和p中心模型分别关注需求点和订单点，以降低移动成本。将最大成本收集作为一个模型进行优化的概念可以在特定数量的安装中最大限度地提高最大成本收集。具体的成本收集模型是在充分利用现有设备资源的情况下，通过高效的成本收集计划点来实现的。考虑集合的充电桩部署原则以实现最大成本和高效使用，所建立的最大成本模型适用于充电桩的最佳部署。配置的上限模型是适用于离散情况下的充电桩最优地址的方法模型。其核心是保证代价最小的前提下将某一集合用若干子集成本上限。传统成本确定的最高阈值模型可能具有相同子元素，因此模型的计算结果会导致无法获得统一的最优解。本文将在现有模型受约束的基础上对其进行改进，并提出具体的成本上限计算公式。如果使用M和N作为一组候选布局点和充电桩需求点，则应指示是否应在该点设置充电桩。

式中，rij为充电桩与充电请求点之间的距离；R为充电桩控制装置与充电需求点之间的间距；yij为本段成本的最高值。

点Ni的成本系数，应通过Eik和λk在充电桩的成本上限上分别反映，必要的点数Ci的费用因子为：

在使用成本系数优化布局之前，应首先确定相关指标的权重。鉴于成本指标主要是定量的，采用熵权法确定权重。Entropia最初来源于热力学。1948年，C.E.Shannon将其引入信息论，并建立了熵权方法的计算模型。其性质是基于数据的不确定性授予权利，指标中信息的内容越多，权重就越大。熵权法属于客观称重法，与其他称重方法相比，熵权法可以用于计算成本上限，提高成本上限计算的准确性，优化成本配置和识别上限指标。使用熵加权方法对特定阶段的成本上限计算模型的原始数据进行归一化。在具体的分析过程中，Eeia使用被定义为候选配置点的解决方案元素，而指标元素是充电桩建设的成本指标。鉴于指标体系的价值不同，在规模上也存在显著差异。为了防止不同层面的不相称性质，需要进行归一化处理原始成本上限计算矩阵，得到公式（4）：

式中，i为费用熵值；m为影响成本的主要因素特征比重值；j表示标准比重；n表示样本数n。

在成本控制的基础上配置的成本上限的目标函数计算公式如下：

1.3 基于作业成本法控制电动汽车充电站建设项目成本

在作业成本法的基础上，与支出因素造价上限相结合，由清单中包含的具体子项确定上限，然后计算每个项目的具体数量，最后确定每个项目的总单价。充电桩对布局点的成本上限能力可作为表征利用率的有效指标。每个配置点的利用需求应为1，满载率应为6，每个充电桩在费用上限内的成本上限为D。如果Z是充电桩成本上限的一组成本集合，则充电桩的造价支出主要因素上限应为Di：

式中，Qz为各充电桩的利用率平均值，前后的平均利用率分别为0.23和0.83，表明该充电桩的性价比显著提高。可以在收费范围内实现对充电桩上限的有效设置，避免费用范围成本上限的重叠和不足现象。结合作业成本法，可以有效控制项目的成本，利用以下充电站建设项目的成本控制模型便可实现对充电站建设项目的成本控制。

式中，e′ij表示现有充电桩的费用因子之和。优化后充电站的成本显著减少，并且位置处于低成本因素位置，使计算求解的最优布局点费用因子降低，充电站成本费用相比得到大幅降低。

2 实验论证

为了验证本文设计的成本控制方法具有较强的成本管控性能，使用三种控制造价的方法，对上述方法进行对比实验。

2.1 实验准备

河南省某重卡充电站建设项目旨在建立一系列针对重型卡车的充电设施，以满足电动货车市场的需求，解决重型卡车充电困境，推动电动货车普及，并最大程度地减少对传统燃油的依赖，降低环境污染。充电站的服务半径相对最大极限值为3km，故而选取3km半径作为实验范围。2022年度电动重卡充电站建设项目的预期成本见表1。