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基于敏感系数调整火力发电成本详细预测法【摘要】自从电力体制改革后，成本差异作为电力企业的核心竞争力，对发电企业的生存有着重要意义。成本预测是成本管理的基础工作，是增强企业竞争力和提高企业经济效益的主要手段。本文通过分析发电成本构成，找出影响发电成本的主要因素，并对这些因素进行敏感度分析，作为调整发电成本的系数，从而对预测未来发本。再利用实例进行论证，证明预测结果的精确度较高。 【关键词】成本构成；影响因素；敏感度；成本预测 引言 “厂网分开，竞价上网”的新电力体制，使电力行业内的竞争日益加剧，企业竞争力将决定自身的生存及发展。电力产品具有同质性，因而电力企业的核心竞争力将在于成本差异。如何强成本管理，降低成本，在竞价上网时，能够掌握较大的报价主动权，谋求更大的利润空间，成为各发电企业研究的一严肃课题。 1.成本预测模型的建立 1.1 发电企业成本构成 传统的发电成本由燃料费、购入电力费、过网费、水费、材料费、职工薪酬、折旧费、修理费、委托运行费及其他费用构成 简化而言，可以认为发电成本是由以下三部分组成的： （1）总投资费用的折旧成本可写为： ，（元/KWh） （2）燃料成本可写为： （元/KWh） （3）运行维护成本与每年内发电厂所耗的水费、材料费、职工工资与福利基金、大修预提基金、流动资金的贷款利息和其他费用等有关。但据统计，这项成本在发电成本C中所占的份额一般为11.47%～15.36%。 因而，计算火力发电厂发电成本C的简化公式为： 式中：r―发电成本的运行维护因素，一般为1.13～1.182 t―电站的经济使用寿命；我国一般取20～30 s―发电机终端到停电结算点之间的线损率；现有火电厂一般取s=0 1.2 影响发电成本的因素 （1）动态投资费用：=/P（元/KW），因而动态投资费用要与电站总投资费用的动态现值有关，是由发电项目工程的整个造价形成的，P是电站的净功率（KW）。施工过程中在保证质量、进度、安全的前提下努力降低工程造价，也就是降低了固定资产折旧，也不是降低了容量电价成本部分。 （2）燃料价格（元/GJ）：燃料是电力生产的基础，占电力生产成本的50%～80%，是节能降耗的重点。因而加强燃料管理，控制燃料成本，是提高发电企业经济效益和增强企业竞争优势的关键。 （3）机组年利用小时数（h/a）：在发电边际收益大于零的情况下，提出具有竞争力的电价，争取更多的发电负荷，分摊固定成本，使机组以更高的负荷保持在经济运行状态，这样煤耗率会降低。努力提高利用小时数，能够降低发电成本。 （4）机组年平均效率：年平均效率是一个比额定的净效率略低的平均值，与机组高峰情况有关。 1.3 发电成本预测模型 本文采用详细预测法，以近期的类似电厂成本发电成本或本电厂近期发电成本为基数，通过对发电成本有影响的因素的敏感性变动，对原基础成本进行修正来预测目前发电成本。 1.3.1 影响因素的敏感性分析 对影响因素进行敏感性分析，即对总发电成本的变量求导，由此可得 动态投资费用： 1.3.2 预测模型 如果上述因素不变化，则不同发电企业间或同一企业不同年限间的发电成本亦保持不变，所以发电成本应该是在基础数据上影响因素作有调整的结果。即预测发电成本为： C―预测的基础发电成本―预测发电成本 2.预测实践 （1）两种典型的大型火电机组：300MW，200MW的相关资料如下表2。 设当时燃煤的价格为16.788元/GJ，相当于400元/吨，电站的经济使用寿命t=25年，机组年运行小时都取5000H/A，S=0。 依据预测模型，可以由300MW的机组推荐出600MW机组的发电成本，由上述模型可以得到。 0.2478+0.00904+0-0-0.01436=0.242480.2425元/KWH 相对误差（0.2425-0.2420）/0.2420=0.21% （2）300MW机组 利用上述预测模型，可以得到： =0.2420+0-0.02358=0.218420.2184 相对误差=（0.2211-0.2184）/0.2211=1.22% 结语 本文通过分析火力发电成本构成，利用主要因素的敏感度系数作为成本预测的调整系数，对火力发电成本进行详细预测。并通过两种不种大型机组及不同煤价的实例对预测模型进行验证，发现预测结果误差极小。采用详细预测法对火力发电成本进行预测，充分考虑了直接影响发电成本的各种因素，更符合实际情况。再结合历史发电成本，利用影响因素的敏感度作为调整系数，能够得出较为理想的结果，因而具有