□肖静薇 广东电网有限责任公司汕头供电局
【摘要】 电力通信网投资项目之间往往存在一定的激励作用，而目前的研究很少涉及项目间关系及其对投资组合的影响。由此，本文引入现代投资组合理论，创造性地加入项目间的加权效应，设计一个电力通信网项目投资规划的优化模型，解决在有限投资资金约束下，对待选项目进行优化组合的问题，从而创造合理优化的投资效益，实现电网的全面协调可持续发展。
【关键词】 加权效应 电力通信网投资规划 投资优化模型 资金约束 投资效益
Optimal Investment Planning Study for Power Communication Network Based on Weighted Effect
Xiao Jingwei (Shantou Power Supply Bureau of Guangdong Power Grid Co., Ltd., Shantou, Guangdong 515041, China)
Abstract: There are certain incentive effects between the projects of power communication network, while the current study rarely involves the relationships and effects between projects. The paper introduces modern portfolio theory, adds the weighted effect between projects, and designs an optimization model for power communication network. It resolves the optimal combination of the projects under the constraint of the limited investment capital, creates a reasonable investment returns, and achieves comprehensive, coordinated and sustainable development of the power grid.
Key Word: weighted effect; investment planning for the power communication network; investment optimization model; capital constraint; investment benefit;
现阶段，汕头供电局对电力通信网资源投资项目的规划主要是基于对通信网络构架和设备运行状况的分析评估，而项目资金的分配则主要依据历史经验的累积，对项目是否合理有效、如何能够更加有效、以及完成后对于电网整体的贡献程度和作用等重要信息并未进行有效的评估。同时，目前的通信投资研究也很少涉及到项目间关系及其对投资组合的影响[1-4]。
本文引入现代投资组合理论[5]，创造性地加入项目间的加权效应，设计一个电力通信网项目投资规划的优化模型，解决在有限投资资金约束下，对待选项目进行优化组合的问题，从而创造合理优化的投资效益，实现电网的全面协调可持续发展。
一、电力通信网资源投资最优化模型构建
电力通信网资源投资组合优化主要包含三个环节：投资项目初步筛选，项目约束关系评估与投资组合优化等。
1.1 投资项目初筛
投资项目初筛根据电力通信网资源项目特征，从经济、安全、管理、社会等效益出发，基于层次分析法构建投资项目综合评价指标体系[6-7]，采用结合数据包络分析法[8] 与灰色关联分析法[9] 的综合评价法，遴选出相对效益值较高的和综合评价得分较高的项目，从而确定满足初筛条件的项目。
1.2 投资约束关系评估
0 1 n i i i f xC F = += Σ （ 1）
F 为全部投资金额，f0 为剩余资金，Ci 为第i 个项目的投资成本，xi 为决策变量，表示第i 个项目是否投资，xi=1 表示项目进行投资，xi=0 则表示项目不进行投资。
①互斥约束：xi+xj ≤ 1，表示两个项目不能同时存在；
②从属约束：xi-xj ≤ 0，表示只有项目j 存在时, 项目i 才可以存在；
③严格互补约束：xi-xj = 0，表示两个项目必须同时存在或同时不存在；
④任何不属于上述三类项目间关系的情况都归于其他关系。
（1）构建项目间加权效应函数Aij：
{ } { } 0 , 1 min , , 0 max , , 0 , 2 i j i j i j ij i j i j i j x x G G x x A G G x x G G αα α + ≤ − ≤ = − = + 其他ｹﾘ 系（2）
其他关系
其中， α为加权效益影响系数，Gi为第i个项目的总效益。由此将加权效应函数量化为, 1 n ij i j i j i j A x x ≠ ≠Σ 。
（2）算法说明
本文使用遗传算法[10] 进行规划问题求解。该算法可以考虑多种目标函数和约束条件，对于大型电力通信网资源建设的规划问题不需要分解处理，直接将网络的运行结果计入评价值，从而避免了由于分解或线性化造成的误差，得到既定项目的最优投资组合。
（3）投资效益建模
电力通信网项目的投资效益可以从技术性和可靠性两方面加以衡量。
1） 技术性效益由带宽占用率pi 和纤芯利用率qi 予以衡量， 构造技术性效益系数如下：
其中，a 和b 分别为过高、过低带宽占用率对技术性效益的影响系数，c 和d 分别为过高、过低纤芯利用率对技术性效益的影响系数。
可得，技术性效益Ti：
( ) 1.6 0.82 i i i i i i i r s T C r s C + = = + （5）
2）可靠性效益由网络覆盖率li 予以衡量，构造可靠性效益系数ti：
( ) 1, 0.8 1 0.8 , 0.8 i i i il t e l l≥ = − − < （6）
其中e 为过低网络覆盖率对可靠性效益的影响系数。
可得，可靠性效益Bi：
1.5 i i i B t C = （7）
3）总效益的量化模型：
综上所述，加权效应中的第i 个项目的总投资效益Gi 为：
i i i G T B = + （8）
总效益为Z：
1 1 , 1 1 max n n n n i i i i ij i j i i i i i j i i j Z xT x B A x x xC = = = = ≠ =++−Σ Σ Σ Σ （9）
其中n 为投资项目个数。
二、实证分析
2.1 基本数据及假设
我局拟投资一批通信资源建设项目，经过初筛后，选定8 个待选项目，资金约束为4000 万元，各项目的投资成本及预计指标平均值数据见表1。
表1 待选项目基本情况
|
项目 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 | ||||||||||
|
投资成本Ci（万元） |
1300 |
490 |
480 |
940 |
390
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