数据包络分析法在电力项目中应用研究

张惠诗，赵 晨

(广东电网有限责任公司东莞供电局，广东 东莞 523000)

项目管理是供电局运营管理过程中的一项重要工作。在现有的管理研究中，电力项目的执行效果由于其较少与经济效果直接关联，因此多采用定性的项目评价作为其评价的依据。由于社会发展及电力改革等原因，对供电局的管理水平提出了更高的要求，尤其在项目效益评价方面更着重了定量的分析。本文将以电力项目中的营销项目为例，研究电力项目在效益评价方面的分析方法及实现方式。

1 电力企业的项目管理现状

从经济发展分析，企业的发展与企业的规模和企业结构有密切的关系，只有企业规模和企业结构配合适当，企业才能达到最优状态。一个电力项目成功与否，应该基于项目投入及产出的规模以及结构是否配合适当。

电力项目效益评估一般，从项目规模度和结构比两个方面评价。项目规模度是项目在执行过程中各种投入与项目规模的匹配程度，它反映了项目规模的合理性；项目结构比是指项目的投入总量在各种项目活动中的分配比例，它反映了项目投入结构是否合理。对于这种具有多投入和多产出的复杂系统的评价，数据包络分析方法(Data Envelopment Analysis，简称DEA)提供了强有力的支持。

DEA可以分析多投入—多产出的决策单元(DMU)的相对有效性。DEA在多投入—多产出项目有效性验证方面具有很大的优越性，主要体现在以下几方面。

(1)该评价方法是相对客观和科学的，它不需要预先确定相关方都认为合理的权重，以被评价单元的各项目投入和产出的比重作为优化的变量，从被评价单元最优化配置的角度切入，可以最大程度确保评价的科学性和客观性；

(2)该统计模型可以通过数据直接演算得出结果，相对其他模型较为简单和便于操作；

(3)该模型是基于规划求解的原理衍化而来的，该理论基础已经得到各界的检验和认可，理论基础坚实可靠。

另外，该模型是基于管理规律进行量化处理，从演算结果可以反映出很多管理信息，通过对这些信息的优化处理，能有效支撑管理决策，具有很大的现实意义。由于DEA方法特别适用于具有多投入和多产出的效果评价，借用它来评价营销效益非常理想，常用的DEA模型主要有C2G模型、C2GS2模型两种。

2 DEA在电力项目中的应用

DEA是在建立分式规划的基础上进行一系列的数学处理，最后转化为方便易行的标准线性规划问题，再借助相关软件进行求解。实际上，只有将比较复杂的初始规划问题转化为标准性规划问题，才更易于采用相关软件求解。本文将采用规划求解模块进行DEA方法在电力项目中的实现。

2.1 指标选取

DEA在应用时首先需要将需研究的对象作为决策单元，以决策单元中的投入及产出数据作为分析指标。以某供电局电力项目作为研究对象，考虑到电力项目的多样性及内部项目投入产出不明显等问题，将电力项目中的营销项目作为研究案例。

本文选取某供电局2014—2017年营销项目数据作为决策单元，选取营销费用中的营销业务运营费(万元)、电力营销宣传及市场推广费(万元)、客户沟通及公共关系费(万元)、其他费用(万元)作为投入指标，售电量(kWh)、百万用户诉求量、第三方满意度、营销效果评价值作为产出指标。

2014—2017年东莞局营销工作投入产出数据见表1。

表1 2014—2017年东莞局营销工作投入产出数据

2.2 建模

以2014年营销费用为例建立模型，将表1中的数据带代入C2G模型求2014年的营销效益指标，具体模型如下。

目标函数：

(1)

约束条件：

(2)

由此构建标准的线性规划方程组，通过Excel规划求解功能，录入相关数据得出最优配置方案。

2.3 操作流程

2.3.1前期准备

在运用Excel进行规划求解前，需对有关数据进行预处理以及把相关规则给预先设定好。

(2)目标单元格选择。该单元格选择没有特别规定，方便查看即可，能与决策单元格在同一界面看到为宜。

本文选择的目标单元格为A1。

目标函数公式填入。设置目标函数公式并填入目标单元格中。本文向A1单元格输入公式：D13-10-8·(D5+D6+D7+D8+D9+D10+D11+D12)

约束条件输入。设置约束条件并输入单元格，共设置8个约束条件，输入G1-G8的单元格，具体如下：

G1=871.18D1+1 401.84D2+1 387.87D3+1 695.5D4+D5-871.18D13

G2=1 309.12D1+1 156.63D2+1 623.92D3+1 357.6D4+D6-1 309.12D13

G3=430.54D1+464.81D2+605.69D3+355.65D4+D7-430.54D13

G4=797.20D1+780.83D2+798.50D3+1 277.02D4+D8-797.20D13

G5=639.52D1+649.11D2+680.30D3+701.66D4-D9-639.52

G6=-280 686.61D1+(-291 424.09)D2+(-332 435.12)D3+(-506 214.61)D4-D10-(-280 686.61)

G7=88D1+80D2+90D3+94D4-D11-88

G8=64.41D1+64.41D2+64.41D3+64.41D4-D12-64.41

决策单元格赋初值。决策变量初值需根据约束条件进行确定，D1-D8根据约束条件要求设置；D13均赋初值为0；D9取-639.52；D10取280 686.61；D11取-88；D12取-64.41。

2.3.2具体步骤

操作流程的具体步骤如图1所示。最终结果表如表2所示。

图1 操作流程的具体步骤

2.3.3注意事项

在运用DEA模型的过程中，需要注意以下几个问题。

(1)在模型求解时，要使用对偶规划模型。

表2 最终结果表

(2)决策变量赋初值需要满足约束条件的要求。

(3)为了把误差降低，可以进行多次运算得出最优解。

(4)只要把条件设置好，决策单元的运算只需要替换数值即可。

3 结语

本文根据数据包络分析法的理论，改变了电力营销效益项目由原来的定性评价模式，通过指标转化构建营销效益评价定量评价指标，转化为方便易行的标准线性规划问题，通过获取最优解的表现情况，从而实现对营销效益的估算，为电力营销项目实现最有资源配置提供可靠的参考。同时，基于Excel系统的规划求解功能构建数据分析模型，实现了电力营销项目效益定量评价模式的工具化，促进新模式的落地应用，有效支撑业务的开展。