境外光伏场区不同造价估算模型的对比研究.pdf
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1、建筑经济CONSTRUCTION ECONOMY第 44 卷第 S1 期2023 年 7 月Vol.44 No.S1Jul.2023摘要:随着境外光伏规模不断扩张,光伏发电项目作为新能源项目的代表性项目,对应的造价测算也逐渐有了新的要求。在光伏发电项目筹建与决策初期,由于工程缺乏细部参数,决策者进行项目估算时,往往毫无头绪。本文首先分析影响光伏造价的几个主成因,并以几种典型的机器学习预测模型为基础,分析如何利用现有案例数据训练预测模型,对境外光伏造价利用不同的估算模型进行分析。关键词:境外工程;光伏工程;预测模型中图分类号:TU723.3文献标识码:A文章编号:1002-851X(2023)S
2、1-0124-06DOI:10.14181/ki.1002-851x.2023S1124Comparison of Estimate Model for Overseas Photovoltaic ProjectZHANG Yumin(PowerChina Huadong Engineering Co.,Ltd,Hangzhou 310000,China)Abstract:Photovoltaic projects are serving as representative projects of new energy projects,new requirements for photovo
3、ltaic project estimate method are emerging with the continuous expansion of overseas photovoltaic scale.At the initial decision-making of photovoltaic power generation project,the project are usually lack of detailed parameters,decision-makers often experience difficulty on estimation.This research
4、analyzes several main causes that affect photovoltaic cost,and based on several typical machine learning prediction models,this research analyzes how to use existing case data to train prediction models,and analyzes the overseas photovoltaic cost with different estimation models.Keywords:overseas pr
5、oject;photovoltaic project;prediction model1引言在“碳达峰,碳中和”的背景下,光伏发电工程作为新能源项目的代表,被众多省市列为“十四五”规划中大力发展的重点产业。发展光伏产业对于推动能源清洁低碳安全高效利用,推进重点行业和重要领域绿色化改造,有着重要意义。2021年6月22日国际可再生能源署(IRENA)2020年可再生能源发电成本 分析表明,新能源的发电成本已经比最便宜的化石燃料发电成本要低。可再生能源的发电装机量在2010年至2020年末,增加了2.7倍,从745GW增加到2799GW。作为未来最重要的能源支柱,光伏发电产业已成为较具竞争优势的产
6、业。今年上半年,我国光伏产品出口额高达98.6亿美元,同比增长35.6%。根据中国机电产品进出口商会统计,企业备案的境外光伏发电项目26个,约占海外新能源市场的58.7%。海外光伏电站市场的不断扩张,对我国企业的市场经营及造价测算质量提出了更高的 要求。在光伏发电项目筹建与决策初期,决策者往往期望准确的确定工程造价,以此指导资金筹措,项目建设,但由于项目初期阶段,分部分项工程量计算往往无法达到准确。光伏发电项目的投资收益敏感性决定了限额优化设计作为设计中十分重要的一环。在快节奏的竞标项目中,时间限制往往使得项目技术设计无法达到详尽的设计方案比选,此时如何在最短时间内通过粗略比选筛选出经济性最优
7、的设计方案,变成了经营中至关 作者简介:张羽敏,工程师,主要研究方向:工程造价及管理,国际工程经济,新能源工程造价。境外光伏场区不同造价估算模型的对比研究张羽敏(中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司,浙江 杭州 310000)第 44 卷第 S1 期125张羽敏境外光伏场区不同造价估算模型的对比研究重要的一点。本文通过利用不同区域的光伏发电项目工程量及造价数据,利用相关性分析、线性回归等方法分析主要设计因素及价格因素与总投资的相关性。2研究思路根据国内光伏发电工程概算计算的方法及海外市场经营的实际经验,国际光伏发电工程可以分为光伏场区工程,升压变电站工程(开关站工程),对侧站工程,储能及其他
8、工程。本文研究对象是包含直接及间接费用的光伏场区工程造价。本文拟从统计分析已有的光伏发电工程量及造价数据,采用线性回归分析法、神经网络法、GBDT预测方法,对光伏场区建立造价测算模型,从而分析不同模型建立方法适用的情况,为造价预测模型的建立提供科学依据,有利于有效控制成本及造价。本文分析拟采用的技术路径如下:1)通过文献调查法、专家访谈法、专家打分法,初步确定本研究的工程造价影响因素。2)收集数据库中光伏发电项目的历史数据并进行预处理,通过主成分分析得到影响各分部分项造价的关键因素。3)通过整合已完类似工程关键因素指标,对其进行量化处理,将每个工程特征输出关键因素矩阵,利用灰色关联法筛选因素关
9、联度。4)利用GBDT梯度提升建立预测模型,利用模型评估手段评估并调整参数达到评估最优模型。5)对形成数据库建立回归拟合分析,利用线性回归分析(梯度下降法)建立预测模型,利用模型评估手段评估并调整因变量及训练参数达到评估最优模型。6)利用BP网络函数和神经网络法训练项目数据并得到预测模型,利用模型评估手段评估并调整因变量及训练参数达到评估最优模型。7)得出结论。3确定工程造价影响因素对境外光伏发电项目的设计参数及造价指标分析得出,光伏发电项目工程投资主要受以下方面因素的影响。首先是技术方案及项目功能对于工程造价的影响,其次是设备价格及材料价格对工程造价的影响,最后是劳务价格对于工程造价的影响。
10、在此,衡量上述三个方面技术、经济因素进行归类得出以下相关变量。3.1技术方案及项目规模(1)额定容量(rated capacity):光伏发电站中安装的逆变器的额定有功功率之和,计量单位是瓦(W)。(2)容配比(PV power to inverter power ratio):光伏系统安装容量与额定容量之比。(3)组件标称功率(nominal power of PV module):在标准测试条件下测得的组件峰值功率,单位为峰瓦(Wp)。(4)组件间距(Pitch):组件板面两单元中心之间的距离,单位为m。(5)逆变器类型(Type of inverter):指采用的逆变器为集中式逆变器或组
11、串式逆变器。(6)基础类型(Mounting structure foundation type):指支架基础类型,根据技术方案设计,基础类型暂计4种形式,分别进行赋值,钢桩直接打孔赋值1,引孔插钢桩赋值2,引孔插钢桩灌砂赋值3,混凝土灌注桩赋值4。(7)支架类型(Mounting structure type):指设计方案中的支架类型,对支架形式进行分类赋值。固定平单轴赋值1,固定1v支架赋值2,固定支架2v赋值3,跟踪1v支架赋值4,跟踪支架2v赋值5。3.2设备及材料价格(1)组件单价(Unit price of module):定义为该项目采用的组件单瓦设备价格(不含税,贸易条件为船上
12、交货价(FOB),单位为美元/峰瓦。(2)钢筋(综合)单价(Unit price of reinforcing):定义为该项目采用的钢筋出厂材料价格,不含税,不含运杂费及其他保管费,单位为美元/吨。(3)混凝土(标号C35普通硅酸盐商品混凝土)单价(Unit price of concrete):定义为该项目采用的标号为C35混凝土出厂材料价格,不含税,不含运杂费及其他保管费,单位为美元/立方米。3.3劳务等其他价格(1)所在国工程技术人工工资(Unit price of labor hour):折合节假日、加班费用等劳动政策得到的综合人工工时费用,单位为美元/工时。(2)美元对人民币汇率(R
13、ate):定义为将人民币转换为美元的汇率。3.4结果变量(1)光伏场区造价:包含光伏组件,箱变及中低压电缆其他设备的发电场区的建安及设备购置费总价。(2)光伏场区单位指标:单位容量的造价指标,指建 筑 经 济2023年126光伏厂区造价与交流侧容量的比值。单位为美元/直流侧容量。4不同造价估算模型的对比4.1主成因分析(1)基本理论在分析初期,本文选取大量的指标进行光伏发电项目投资分析。但是这些指标具有相关性的又相对较为独立,大量的指标在后续的分析中会导致模型复杂不稳定。因此首先对变量进行主成分分析,利用SPSS中系数及球形度检验,验证是否具有相关性,提取主成分分析结果,根据成分矩阵、特征值和
14、方差百分比确认关键影响因素。(2)分析结果主成因分析结果如下:主成因A:汇率、钢筋价格及支架类型,可总结为钢结构因素;主成因B:基础类型、混凝土价格,可总结为混凝土结构价格因素;主成因C:人工工时费因素;主成因D:交流侧容量;主成因E:组价单价。其中,集中组串特征,厂区规则度以特征值赋值,主因子分析关联度分析无法细度分析相关性,留待灰色关联度分析法进行进一步分析。4.2利用灰色关联度检查影响因子关联度(1)基本理论灰色关联度分析是灰色系统理论中的一个分支,基本思想为根据序列曲线几何形状判断不同的序列联系是否紧密。其中本文拟采用为邓氏灰色关联分析,以欧式距离公式优化传统关联度分析,建立与拟建项目
15、关联度较高的估算模型。具体方法如下:1)选定拟建项目的关键影响因素参考数列记为 式(1):X0=X0(1),X0(2),X0(3),X0(4),(1)2)参考项目数据库关键影响因素记为式(2):Xj=Xj(1),Xj(2),Xj(3),Xj(4),(2)假设参考项目数量为n,式中i=1n为项目序号。3)计算关联系数(X0(1),Xj(k)=min+max+max(3)其中,为绝对差值,一般取值在0.1-0.5之间,本研究取值0.5。4)将式(3)关联性系数带入式(4)求项目关联度,得出关联度排名表。(X0,Xj)=1n(X0(1),Xj(k)(4)(2)分析结果本文采用局部灰色关联度方法,将上
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