可靠性成本

2024-08-25

可靠性成本（共6篇）

可靠性成本篇1

0 引言

大区互联电网规模的不断扩大和电力市场化改革的不断深入,尤其是近年来国内外频发的大面积停电事故,使得电网的安全经济运行面临着严峻的挑战。如何评估电力系统在不确定性环境下的运行可靠性,实现基于运行可靠性的电力系统调度决策和控制,是亟需解决的问题。

目前,电力系统运行可靠性[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]的研究已成为关注的热点,在元件条件相依[1,2,3]和时间相依[4,5,6,7]的可靠性模型、状态筛选[6,7]、状态后果分析[4]、指标体系[9,10]等方面已取得了许多成果,涵盖了运行可靠性评估的主要内容。运行可靠性评估的最终目标是辅助运行人员进行调度决策,因此制定合理的决策依据至关重要。然而,常用的可靠性指标如期望缺供电量(EENS)等却难以直接作为决策判断的依据,一个可行的解决思路是研究可靠性的价值,将可靠性量化为经济指标。但目前电力系统可靠性价值[11,12,13,14]方面的研究成果主要集中在如何准确估计停电损失,用以研究电网中长期规划的投资成本和可靠性效益的协调问题,没有从运行的角度综合考虑运行可靠性的成本和价值。在运行的时间框架内,文献[15,16,17]研究了电力系统的安全价值,综合计算了运行成本和停电损失,但没有考虑元件和系统的可靠性随时间变化的特性,也没有考虑运行备用响应特性这一影响系统运行可靠性的重要因素。文献[18,19,20]研究了旋转备用响应特性对系统可靠性的影响,但仅限于发电系统,没有考虑输电网的约束。

针对以上问题,本文提出了电力系统运行可靠性成本价值的概念和指标,建立了发输电系统运行可靠性成本价值评估的模型和算法,实现了运行可靠性成本和效益的综合评价,提出了以期望社会成本最小作为决策依据,为运行人员选择最优调度方案提供了有力工具。

1 运行可靠性成本和价值的概念

电力系统的基本功能就是按可接受的质量标准和所需数量持续、经济地向电力用户供应电能。电力系统可靠性的价值就是连续供电的价值。

在运行的时间框架内,从电力公司的角度来讲,在考虑各种扰动情况下付出的系统期望运行成本可以认为是维持运行可靠性所需的成本;从用户的角度来讲,提高系统运行可靠性带来的效益表现为期望停电损失的减少,这就是运行可靠性的价值所在。一般而言,系统运行可靠性水平越高,系统运行成本就越高,而停电损失就越小。无论是从市场化还是资源节约的角度出发,都应当协调运行可靠性的成本和效益。

电力系统运行可靠性成本价值评估与中长期规划可靠性成本价值评估[11,12,13,14]相比,其最重要的特征在于考虑的时间尺度较短,这决定了它必须考虑时间相依的元件可靠性模型以及运行备用响应特性等因素的影响。两者在研究目标、研究内容等方面存在较大差别,如表1所示。

2 运行可靠性成本价值指标

本文用所有机组的期望运行成本来评估系统运行可靠性成本,用所有负荷节点的期望停电损失来评估系统运行可靠性价值,用两者之和即整个电力系统运行产生的期望社会成本来综合评估运行可靠性的成本和价值。运行可靠性成本价值评估的基本任务就是评估当前运行方式在未来t时刻的期望瞬时社会成本和时段t内产生的期望社会成本,以下定义了瞬时和时段2类指标来表征系统运行可靠性及其成本价值。

2.1 瞬时指标

系统在未来t时刻的运行可靠性期望瞬时运行成本CETOC、期望瞬时停电损失ETIC、期望瞬时社会成本CETSC和期望缺供电力QEDNS的计算公式为:

$\begin{array}{l} C_{E Τ Ο C} (t) = \sum_{i \in Ν_{G}} \sum_{k \in S} Ρ_{k} (t) F_{G i} (Ρ_{G i k} (t)) (1) \\ E_{Τ Ι C} (t) = \sum_{i \in Ν_{D}} \sum_{k \in S} Ρ_{k} (t) F_{L i} (L_{i k} (t)) (2) \\ C_{E Τ S C} (t) = C_{E Τ Ο C} (t) + E_{Τ Ι C} (t) (3) \\ Q_{E D Ν S} (t) = \sum_{i \in Ν_{D}} \sum_{k \in S} Ρ_{k} (t) L_{i k} (t) (4) \end{array}$

式中:S为时刻t可能出现的所有状态的集合;NG为所有发电机集合;ND为所有负荷节点集合;PGik(t)为t时刻系统处于状态k时发电机i的有功出力;Lik(t)为t时刻系统处于状态k时负荷母线i的切负荷量;FGi(·)为发电机i的运行成本函数;FLi(·)为负荷母线i的停电损失函数。

2.2 时段指标

系统在未来t时段内的运行可靠性运行期望成本CEOC、期望停电损失CEIC、期望社会成本CESC和期望缺供电量QEENS的计算公式为:

$C_{E Ο C} = \int_{0}^{t} \sum_{i \in Ν_{G}} \sum_{k \in S} Ρ_{k} (τ) F_{G i} (Ρ_{G i k} (τ)) d τ$ (5)

$\begin{array}{l} C_{E Ι C} = \int_{0}^{t} \sum_{i \in Ν_{D}} \sum_{k \in S} Ρ_{k} (τ) F_{L i} (L_{i k} (τ)) d τ (6) \\ C_{E S C} = C_{E Ο C} + C_{E Ι C} (7) \\ Q_{E E Ν S} = \int_{0}^{t} \sum_{i \in Ν_{D}} \sum_{k \in S} Ρ_{k} (τ) L_{i k} (τ) d τ (8) \end{array}$

为简化分析起见,本文运行成本函数仅考虑了如式(9)所示的发电成本,电力市场化环境下可计及更多因素[8],本文不做深入探讨。

$F_{G i} (Ρ_{G i k} (t)) = Ρ_{G i k} (t) C_{Μ i} (9)$

式中:CMi为发电机i的单位发电成本。

停电损失函数的计算如下:

$F_{C i} (L_{i k} (t)) = L_{i k} (t) Ρ_{Ι E A R i} (10)$

式中:PIEARi为负荷节点i的停电损失评价率,可通过问卷调查[21]等方法获得。

3 运行可靠性成本价值评估模型及算法

3.1 基于齐次Markov过程的元件瞬时概率模型

为评估电力系统在未来t时刻的运行可靠性成本价值,必须建立时间相关的元件状态概率模型。本文采用基于齐次Markov过程的元件瞬时状态概率来完整描述元件的可靠性模型。

普通发电机、变压器和线路等元件的可靠性模型采用两状态Markov模型。设元件停运率为λ,修复率为μ,如果元件初始时刻处于工作状态,则t时刻处于停运状态的状态概率pf(t)为:

$p_{f} (t) = \frac{λ}{λ + μ} - \frac{λ}{λ + μ} e^{- (λ + μ) t} (11)$

事故备用机组如快速启动机组、热备用机组等的可靠性模型也采用瞬时概率模型[22]。

t时刻系统处于状态k的瞬时概率Pk(t)为:

$Ρ_{k} (t) = \prod_{i = 1}^{n} (p_{f i} (t))^{x_{i}} (1 - p_{f i} (t))^{1 - x_{i}} (12)$

式中:n为系统元件个数;xi为元件i在t时刻的状态,xi=1表示停运状态,xi=0表示运行状态;pfi(t)为元件i在t时刻处于停运状态的概率。

3.2 系统状态选择及状态空间截断

设系统元件总数为n,且每个元件仅有2个状态,理论上需要枚举分析2n个系统状态,对于大系统会出现维数灾问题。实际上,不可能也没有必要进行全状态空间的枚举和分析,只要使得指标的精度达到一定的要求即可。

为筛选出较大概率的状态,运行可靠性价值评估采用了快速排序技术[6],该方法能按状态概率的大小顺序排列出足够多的系统状态。本文以式(13)所示ETIC精度指标是否满足给定值作为状态空间截断的条件,指标公式的推导过程详见附录A。

$E_{Τ Ι C}^{*} (t) = \frac{E_{Τ Ι C} (t)}{E_{Τ Ι C} (t) + (1 - \sum_{k \in S} Ρ_{k} (t)) \sum_{i \in Ν_{D}} F_{L i} (Ρ_{D i})} (13)$

式中:S为已选系统状态的集合;PDi为母线i的有功负荷。

本文算例中以E*TIC(t)>90%作为状态空间截断条件。

3.3 计及机组响应特性的系统状态分析

运行可靠性价值评估的状态后果分析采用基于交流潮流灵敏度分析的校正控制策略[9,14]。若出现发电不平衡、线路潮流越限或母线电压越限,则采取校正控制措施,计算出发电出力和切负荷量。校正控制策略不仅考虑了输电网约束,即网络潮流方程约束、线路潮流约束和母线电压约束,还考虑了机组响应特性约束,即

$Ρ_{G i m i n} \leq Ρ_{G i} \leq Ρ_{G i m a x} i \in Ν_{G} (14)$

式中:PGimin和PGimax分别为发电机i的出力PGi的下限和上限。

式(14)反映了系统从当前状态转移到其他状态的机组出力约束。

与系统同步的旋转备用机组,其响应出力的增加是爬坡过程,t时刻机组i的最大出力PGimax为:

$Ρ_{G i m a x} = {\begin{cases} \min {Ρ_{C i}, Ρ_{G i 0} + R_{i} Τ_{Μ}} t \geq Τ_{Μ} \\ \min {Ρ_{C i}, Ρ_{G i 0} + R_{i} t} t < Τ_{Μ} \end{cases} (15)$

式中:PCi为机组i的额定容量;PGi0为机组初始时刻的有功出力;Ri为机组响应速度;TM为系统调度部门规定的备用响应极限时间,通常为10 min。

3.4 评估算法

运行可靠性成本价值评估算法流程见图1,其中求取式(5)～式(8)的时段指标采用了离散化的方法,将预测时间t划分为足够小的m个区间。

4 算例分析

IEEE RTS-79系统[23]的总装机容量为3 405 MW,负荷为2 850 MW,机组响应速率数据见文献[18],机组发电机成本数据及节点PIEARi数据见文献[24]。由于原系统给出的是规划系统数据,投入所有机组后使发电备用为16.3%,实际系统的运行中,出于经济性考虑,不会将所有备用都作为运行备用开启。为更加符合实际系统的运行情况,将系统运行备用调整为3.68%,系统容量为2 955 MW,即停运21号母线400 MW机组和22号母线50 MW机组。

本文以最优旋转备用分配方案的选择来说明运行可靠性成本价值评估的应用。算例中预测时间都取为60 min,并将其离散化为20个区间进行计算。

以下给出3个待选的旋转备用分配方案:

方案1:将系统负荷按发电机额定容量等比例分配到各台机组;

方案2:18号母线容量为400 MW的机组承担系统旋转备用,其他机组均满载。

方案3:1号母线承担20 MW、2号母线承担20 MW、13号母线承担20 MW、15号母线承担10 MW的旋转备用,其他机组均满载。

图2为方案1运行可靠性成本价值瞬时指标随预测时间的变化曲线。随着预测时间的增加,由于元件的停运概率不断增大,导致同一切负荷状态的概率增大,因而QEDNS和ETIC指标呈上升趋势;而停运的发电机不再计入系统运行成本,故CETOC指标略微下降;总的期望瞬时社会成本CETSC仍然呈上升趋势。表2列出了各时段指标。

方案2和方案3的评估结果见表2。对比3种运行方案可知:方案2的运行可靠性最低,期望运行成本和社会成本最高;方案3运行可靠性最高,且期望运行成本和社会成本最低。评估结果说明,仅用1台机组作为旋转备用的运行方式无论从可靠性方面还是经济性方面进行比较,都不如多台机组同时承担旋转备用;但若所有机组都承担旋转备用,不仅运行费用会增加,而且由于机组爬坡速度的影响,其可靠性不一定最高。

若采用规划可靠性的评估方法,不考虑旋转备用的响应特性,3种运行方式下计算出的QEDNS指标都是1.033 5 MW,无法正确区分出各种运行方式的运行可靠性水平及其成本价值。综上所述,根据期望社会成本最小的决策原则,最优的备选方案为方案3。

5 结语

本文提出了电力系统运行可靠性成本价值评估的概念和指标,建立了发、输电系统运行可靠性成本价值评估的模型和算法,通过算例验证了算法的有效性,得到如下结论:

1)运行可靠性成本价值能够反映系统在未来某一时刻或时段内的运行可靠性水平、期望运行成本、期望停电损失和期望社会成本,为电力系统的可靠和经济运行提供了综合评价的指标和方法。

2)以期望社会成本最小作为决策依据,能够为运行人员选择最优的运行方式提供有力工具,具有实际应用价值。

国家留学基金委员会和英国曼彻斯特大学提供了境外科研资助和良好的科研环境,谨致谢意!

可靠性成本篇2

随着我国国民经济的迅速发展, 社会信息化以及现代化步伐加快, 人们对电力的依赖和使用量也迅速增加, 用户对电力供应的要求也越来越高, 供电质量对生产以及生活产生直接影响。通过在配电系统配置相应的变压器及相关设备以提高配电网在运行过程中自身的稳定性以及可靠性, 并通过对设备进行合理有效配置和管理, 来提高经济效益以及社会效益。

1 概论

随着社会的不断发展和进步, 如何对配电系统自身的稳定性以及经济性进行有效协调, 已成为一个热点话题。从本质上讲, 电网投资是一个较为复杂、牵涉较广的系统工程。在实际的操作过程中, 往往需要考虑到各种因素。其中, 有些因素自身具有易变性, 难以量化和确定;有些因素在操作过程中具有不确定性以及非线性和多目标性。由于种种原因, 其自身的经济性一直就受到人们的高度重视, 相关的研究人员也对电网投资中的节省方法进行相应的研究与讨论, 并对现阶段电网规划提出了相应的投资成本效益分析。目前, 基于电网运行过程中的可靠性以及稳定性, 结合其运行特点, 提出了一个对电网投资计划进行重新规划的好方法。这种方法依据相关标准, 将运行中的缺电成本划分成为两个部分, 即静态成本以及动态成本。由于电网投资规划当中所使用的数学模型正在不断地完善和健全, 使得其自身的计算缺点会受限于一些客观因素, 再加上其计算相对较简单, 因此, 要想真正确保计算结果的准确性比较困难。与此同时, 人们基于一定理论, 又重新提出了遗传算法, 这种算法具备一定通用性, 能够对各种投资方案的经济性做出最佳评估。但往往只是单纯地从电力公司自身的角度出发, 忽视了用户的利益。

为能够有效地解决配电网在投资以及使用中, 其自身可靠性同成本之间的效益矛盾, 本文结合电网的运行特点以及计算方法, 建立了一个同投资成本效益相关的应用数学模型。作业人员通过对电网系统的可靠性指标进行分析和综合, 电网投资者结合配电网运行过程中其使用设备以及其他设置, 在确保最小费用的最终目标之下, 选择出一个最佳的投资方案。

2 可靠性成本分析

这种分析方法主要是指在社会发展过程中, 通过对一些经济活动的实际投入以及经济效益之间的效果评价和分析, 来完成对成本-效益之间的综合协调关系。此外, 处于对配网自身的可靠性以及经济性之间的协调问题, 需要我们建立一个相应的成本-效益模型。在这之中, 运行的配电系统其自身的可靠性以及稳定性已经成为当前供电部门为确保用户用电稳定而增加的一定投资, 将其设定为f (R) ;配电网在运行过程中, 使用户获取了一定的经济效益。如果将其体现在停电损失之上, 可以将相应的停电损失设定成为g (R) 。在这里所设定的f (R) 是为了在电网运行过程中, 通过增强所需设备的安全性而使电网使用者能够将整年的停电损失有效地呈现出来。在单位内的停电成本不发生变化的情况之下, 所造成的停电成本就会越来越低, 相应的可靠性效益也会变得越来越高。如果在计算过程中, 将f (R) +g (R) 作为整个成本分析的目标函数, 可以依据配电网具备的可靠性来对其整个经济效益进行有效衡量。其中相应的目标函数主要为:

C (R) =f (R) +g (R)

在这个公式当中, C (R) 为当前配电系统当中供电总成本;而f (R) 则作为配电网中为增加其相应的稳定性以及可靠性而增加的投资费用。那么在最近几年内用户在使用过程中发生年度停电所造成的停电损失, 如图1所示:

据图1所示, Ro代表整个配电网在运行过程中其最佳、最好的可靠性水平, 而它所对应的总成本C (Ro) 则代表最低值。如果配电网在实际运行过程中, 前期投入不足, 很容易导致其相应的可靠性水平开始低于传统意义上的Ro, 使配电系统所产生的总成本要明显高于图中的C (Ro) 。因此当配电网在运行过程中, 所投入的成本高, 可靠性水平也要明显高于Ro, 那么整个用户在使用过程中所产生的停电损失会在一定情况下出现下降。但由于在计算过程中, 需要对设备自身的投资费用以及增加费用进行分析和研究, 发现配电网运行过程中的总成本还是要高于规定中的C (Ro) 。那么两边依据相应的求导公式可以得知:

C“ (R) =undefined+undefined (1)

假设C“ (R) =0, 那么能够求出undefined+undefined=0

从上述公式中我们能够看出, undefined主要为配电网在运行过程中为增强其可靠性而增加的相应投资成本, 我们又将其称之为相比较可靠水平之下的微增率。undefined则是配电网在运行过程中未增强其自身的可靠性水平, 而发生或者减小的一种停电损失。依据上述描述我们不难发现投资成本配电网运行中单位可靠性增量同停电损失互为相反数时, 其相应的可靠性水平则为整个系统运行中的最佳水平。而这时所作出的投资决策也是整个配电网投资决策中的最佳投资决策。

3 数学模型以及优选方案

配电网运行过程中, 进行设备投资安装的最终目的就是能够提高其自身的可靠性, 并在综合年费的基础上选择一种最佳的投资方案, 从而使得整个系统在运行过程中, 所产生的总费用最低。但由于在实际操作过程中, 其设备使用寿命存在不同, 因此在计算过程中需要选择一定的年值法来对其进行相应的经济评价, 这样就能在投资以及计算中避免和防止因设备自身使用寿命存在差异而给计算结果造成一定负面影响。

3.1 设备投资费用

由于设备在使用过程中, 其实际使用寿命存在不同, 因此我们可以将其自身的投资现值依据一定标准转为成为年值, 进行相应经济评价。根据相应计算方式和标准, 当对设备总投资值进行计算时, 其对应的年值可以概括成为:

Scost=NkCsundefined) (2)

在上述公式当中, Nk表示设备数量;而相应的CS则主要表示单台使用设备所呈现出的投资费用现值;δ则代表着当前电力工业其相应的投资回报率;P为投资设备使用过程中其具体的使用年限。

3.2 运行维修费用

配电网在运行过程中, 对于每个设备使用运行时所产生的运行成本, 依据一定标准和投资百分数可以表示成为:

Mcost=NkCmCs (3)

在上述公式当中, Cm为当前运行设备所形成的维护费用, 在一定标准下, 所占整体投资费用的实际百分数比。

4 结语

通过利用经济效益元素来明确配电网投资运行中的最优目标函数, 并在此基础之上制定相应的数学模型, 能够对10 kV配电网运行过程所产生各种运行费用以及可靠性成本进行合理的分析和讨论, 也为计算和确保10 kV配电网的运行成本和投资效益提供了一定的理论基础。

摘要：结合10 kV配电网在实际运行过程中, 通过以可靠性成本及其自身的经济效益作元素来制作出配电网投资运行中的最优目标函数, 并据此建立一个同系统费用相关的数学模型, 其内容主要包括电网投资、实际运行成本以及用户因停电而导致的损失费用等。同时, 应用相应的成本效益分析法对10 kV配电网系统的可靠性进行分析与讨论。

关键词：配电系统,10kV,配电网,可靠性成本,成本分析法

参考文献

[1]李晓辉, 徐晶, 李达, 等.基于层次分析的配电网可靠性评估指标体系[J].电力系统及其自动化学报, 2009 (3) .

[2]周云海, 曹小伟, 危雪.基于网络等值法的配电网可靠性研究[J].电气开关, 2008 (2) .

可靠性成本篇3

柔性交流输电系统(Flexible AC Transmission Systems,FACTS)是指基于电力电子技术或其他静态控制器以提高可控性和传输容量的交流输电系统。它为潮流柔性调控提供了一种新的手段,并可有效改善电网的输电阻塞和电压调整困难等问题,从而提高了电网的可靠性和运行灵活性。然而FACTS元件价格比较昂贵,因此从可靠性成本/效益的角度实现FACTS元件的优化配置具有重要学术意义和实用价值。

现有FACTS元件的优化配置模型研究较多关注FACTS元件的最优位置确定,以实现输电能力或系统稳定性的改善为目标[1,2],这些研究往往基于确定性方法,没有考虑电网自身的诸多随机故障,其结果具有一定的局限性。针对FACTS元件的优化配置研究,文献[3]对单一类型的FACTS元件进行了研究;文献[4]虽然涉及多种FACTS元件的配置,但是缺乏FACTS元件的容量优化以及系统的整体经济性考虑。随着电力体制的改革,电力市场机制的引入,经济因素已经越来越被重视,各种FACTS元件对电网参数的柔性调节能力各不相同,所以在充分考虑电网的经济性和可靠性的基础上,进行多种FACTS元件的优化配置研究尤显重要;同时FACTS元件的投资成本随容量成比例增长,不合理的容量配置方案可能导致可靠性和经济性之间的失衡。

文献[5]采用遗传算法实现多种FACTS元件的优化配置,但基于交流潮流的可靠性评估模型本身计算相当耗时,因此采用遗传算法进行可靠性成本/效益分析在工程应用中缺乏实用性。针对上述问题,本文基于启发式思路提出了优化配置模型的二阶段逐次迭代算法,即通过可靠性的灵敏度指标寻找FACTS元件的最佳位置,然后在该位置基于期望值容量指标进行安装容量的优化,通过安装地点和安装容量的多次协调求解,最终得到协调总费用最小时的优化配置方案。

1 可靠性成本/效益分析

在电力市场环境下,电力公司的电网规划决策需要在可靠性投资成本和可靠性效益之间进行综合权衡。电网规划中的供电总成本不仅包括用于电网扩展或增强的投资成本、运行成本,还包括由于电网电力供给能力不足所造成的用户停电损失,而后者是供电可靠性水平高低的直接经济体现。显然,高可靠性与低投资成本之间是相互矛盾的,如何综合协调二者的关系,以合理的投资成本获得最佳的可靠性水平改善是值得深入探索的课题,而基于可靠性成本/效益分析的电网优化配置模型为其提供了一个新的解决思路[6,7]。

电力系统可靠性成本是电网为达到一定供电可靠性水平而增加的投资及运行成本,而可靠性效益则定义为电网因供电可靠性水平的提升而增加的效益或因此而减少的停电成本,可靠性成本/效益即是在可靠性成本和可靠性效益中寻找到最佳的平衡点。本文对FACTS元件的优化配置模型展开研究,因此系统投资总费用包含FACTS元件的投资以及运行维修费用,故基于可靠性成本/效益分析的系统总费用模型如下[8]

式中:Z为系统总费用;Cuec为系统停电损失费用;CF为FACTS的运行、投资、维修等费用之和,如式(2)所示。

式中:CT为FACTS元件的一次性投资费用;CY为FACTS元件的运行维修费用。本文对CT采用等年值法进行计算,其表达式如下

其中:j为FACTS元件的类型;Nj为第j种类型FACTS元件的个数;i为贴现率;CTj=Pj·Gj,CTj为第j种类型FACTS元件单价,其中Pj为FACTS元件容量,Gj为FACTS元件单位容量的价格;Lj为FACTS元件的使用寿命。

式中:CY为运行维修费用,FACTS元件的运行费用按其投入的百分比给出,H为运行费用占投资的比例系数。

Cuec为停电损失费用

式中:n为系统的负荷节点数;IEARi是节点i的停电损失评价率,单位为元/(kW·h);EENSi为节点i的电量不足期望指标,单位为kW·h/y;本文对FACTS元件的最优配置目标是使系统总费用Z达到最小,而其中对EENS指标的计算是本文实现的关键,该过程涉及了含FACTS元件的系统潮流计算和最优负荷削减。

2 计及FACTS元件的电网可靠性评估

电网可靠性评估模型包括:系统状态选取、系统状态分析、系统可靠性指标的累计。系统状态选取包含了对线路、发电机以及FACTS元件的故障状态进行枚举或者抽样;系统状态分析包括了对选定系统状态进行潮流计算,确定系统是否违背运行约束,如果违背约束,则采用校正措施对系统进行优化调整,该校正措施包括对发电机出力的调整,FACTS元件参数的调整,以及变压器分接头的调整等,若经优化调整后仍为故障状态,则最后将进行负荷削减,校正措施由最优负荷削减模型来仿真实现,因此它也成为可靠性评估的关键部分;计及FACTS元件的柔性调控能力对大电网进行可靠性评估时[9,10],需建立FACTS元件的潮流模型以及最优负荷削减模型,为保证模型精度和计及电压无功的影响,将采用交流潮流模型。

2.1 静止同步补偿器STATCOM潮流模型

STATCOM通过调节其输出电流来调整输出无功功率的大小,且其输出电流与系统电压基本无关。它在功能上类似于同步调相机,但它的动态性能却远优于同步调相机:启动无冲击,调节连续,运行范围大,响应速度快,损耗小。在电力系统潮流计算中,由于STATCOM属于并联型FACTS装置,它可以看作是并联在节点上的无功电源,可向系统注入或者从系统中吸收无功功率,在最优负荷削减模型中,安装STATCOM的节点将增加一个无功控制量,其约束为QSTATCOMmin≤QSTATCOM≤QSTATCOMmax,按照数学优化模型的标准格式,该约束条件可以改写成2个约束如式(6)所示。

2.2 可控串联补偿器TCSC的潮流模型

TCSC是一种串联型FACTS装置,对于TCSC的潮流计算模型,本文采用阻抗型模型,当其安装在线路ij上时,阻抗型模型中ZB=-j XTCSC,ZS=0,Ui、Uj为线路两端电压,其潮流等效模型如图1。

由上述模型得出线路阻抗Zij′、线路导纳Yij′,如式(7)、式(8)所示。

由式(7)~式(8)推出注入电流Iij注入复功率Sij如式(9)、式(10)所示。

2.3 计及FACTS元件的最优负荷削减模型

本文采用基于交流潮流的非线性规划模型实现系统故障后的最优负荷削减,为保证节点负荷的功率因数为常数,本文假定当有功负荷被削减时,相应比例的无功负荷也被削减。

目标函数

其中:LC为系统负荷削减量;Pdi是校正措施前负荷节点i上的有功负荷;Pli是经过校正措施后负荷节点i上的有功负荷。

ST:

系统潮流等式约束

负荷有功、无功约束

发电机有功、无功约束

线路容量约束

节点电压约束

FACTS元件的参数约束

其中:QSTATCOMi为第i个STATCOM的无功输出;XTCSCi为第i个TCSC的串联补偿电抗约束。

3 多种FACTS元件的优化配置

3.1 FACTS元件安装位置的配置

在非线性优化的求解中,不但能求得最优解,而且可以计算出等式约束和不等式约束的Lagrange乘子,这些乘子在物理意义上反映了在该节点或线路安装STATCOM或TCSC对系统可靠性产生的潜在影响。Lagrange乘子越大,表示该元件对系统可靠性的改善越有效[11]。

式(17)和式(18)是FACTS元件控制参数的不等式约束,为得出Lagrange乘子,可以改写成如下形式

λSTATCOMimax,λSTATCOMimin,λXimax,λXimin分别是对应的拉格朗日乘子,它们的实际物理含义为

它们分别表示在某一节点或线路安装STATCOM或TCSC时对最优负荷削减量LC(X)的边际影响。该乘子越大,表明该元件对系统负荷削减量的减少越有效。在对系统进行优化计算时,我们可以把STATCOM和TCSC参数的上下限都设置为零,此时得出的计算结果和没有安装FACTS元件的结果一样,但是却能得到上述的拉格朗日乘子。为了更好地观察FACTS元件对系统可靠性的影响。本文选取能反映系统停电损失大小的可靠性指标EENS(电量不足期望)来求取其灵敏度。

式中:P(x)为对应故障状态的概率;LC(x)为对应故障状态的失负荷量。

对上式两边求偏导,得出

其中,F代表FACTS元件的控制参数,在本文中即是和。

由以上两式可以进一步得出式(26):

式(26)的物理含义表示在某一节点安装STATCOM或某一线路安装TCSC对系统EENS的边际影响,该指标越大,意味着对EENS的改善越大。本文将根据式(26)所得出的指标对FACTS的位置进行优化配置。每安装一个FACTS元件后,其灵敏度影响将发生变化,所以文中每安装一个FACTS元件后,将需重新计算FACTS元件对线路和节点的灵敏度指标,然后重新选出具有最优灵敏度指标的位置进行新一轮FACTS元件的配置。

3.2 FACTS元件的容量优化配置

在通过灵敏度分析得出某类FACTS元件的具体安装位置之后,再对其容量进行优化配置。本文提出了一种FACTS元件容量的计算方法如下:首先通过灵敏度分析确定FACTS元件的安装位置,然后对其调整参数的上下限设置为无穷大。设某种系统故障状态下FACTS元件的调整参数为Ai,该故障状态的出现概率为Pi,则根据数学期望的概念可以得到FACTS元件的归一化期望调整参数,如公式(27)所示。

对于STATCOM而言,由于其是并联无功补偿装置,其调整参数为其无功出力。STATCOM元件的出力分为吸收无功出力和发出无功出力,根据有关文献假定STATCOM吸收无功出力上限和发出无功出力上限相等。因此令STATCOM的期望容量等于STATCOM的期望调整参数,如式(28)所示。

对于TCSC而言,XTCSC为TCSC的调整参数即TCSC的串联补偿电抗。设IN为线路的额定电流,UN为节点的额定电压,SL为线路容量。上述变量均采用标幺值时,UN=1,因此其期望容量可定义为

通过上式得出TCSC和STATCOM的期望容量,本文把这种期望容量定义为FACTS元件的最终容量配置方案。

3.3 FACTS元件的配置算法

传统的FACTS元件优化配置大都基于某种数学优化方法,例如遗传算法,但如果要把可靠性成本/效益分析作为判定准则,则需要对其进行可靠性评估,其中涉及到交流潮流计算的最优负荷削减,因此模型计算耗时很大,如果再把遗传算法等应用其中,则该模型的计算量将难以忍受。因此本文采用一种启发式的思路:利用灵敏度分析方法对其逐步配置,每确定一种FACTS元件后,再通过式(28)和式(29)求出其容量,并对系统总费用Z进行累加,然后再重新计算灵敏度并进行配置,通过逐次迭代直到系统总费用Z不再减少为止,此时的配置方案即为最优配置方案,其基本流程如图2所示。

FACTS元件的优化配置算法如下。

步骤一:对系统进行可靠性评估,由式(1)得到未安装FACTS时的系统总费用Z0。计算系统EENS对FACTS元件参数的灵敏度,选择灵敏度最大处对FACTS进行安装,并由式(28)和式(29)得到FACTS元件的期望容量。

步骤二:由式(1)得到系统总费用Zk,K=1。如果Zk

步骤三:重新计算EENS对FACTS元件参数的灵敏度,并再次选择灵敏度最大处进行安装,并计算得到其期望容量,然后计算其系统总费用Zk+1。

步骤四:如果Zk+1Zk,则表明安装第K台FACTS后,系统可靠性成本效益达到最大即总费用最小,此时即为FACTS元件的最优配置方案。

步骤五:配置完K台FACTS后,计算此时的系统总费用,并与原系统作出比较,得出结论。

4 算例分析

4.1 在RBTS系统上对FACTS元件进行优化配置

本文采用Matlab7.4编写基于交流潮流的可靠性评估及其灵敏度分析程序,并结合RBTS[12]系统对上述FACTS元件优化配置的算法进行验证,其中可靠性评估中的状态选取方法包括枚举法和蒙特卡洛模拟法,由于可靠性评估进行灵敏度分析时需要较高的精度,枚举法相对于蒙特卡洛模拟法采用了更为严格的数学手段,因此,本文采用枚举法进行状态选取。为了兼顾精度以及运算速度,系统故障状态枚举到3阶,且不考虑FACTS元件本身的故障。计算中,设STATCOM价格为200元/kvar,TCSC为400元/kvar[13,14],两种FACTS元件使用寿命均为20年。每年的运行费用为投资的5%,贴现率i为10%,单位停电损失取为7.5元/k Wh。RBTS的接线图如图3所示,对原系统的评估所得指标如表1所示:EENS表示电量不足期望,CT为FACTS元件的投资费用,CY为FACTS元件的运行维修费用,Cuec为停电损失费用,Z代表系统总费用,上述指标均是年度化指标。

由于STATCOM安装在母线上,TCSC安装在线路上,从表2可知节点1到节点6的灵敏度指标,即是EENS对STATCOM的控制参数的灵敏度指标,线路1到线路9的灵敏度指标即是EENS对TCSC的控制参数的灵敏度指标。从表2不难发现节点2的灵敏度为0,这是由于节点2上的发电厂具有较充足的无功发电能力;线路1和线路2、线路4和线路5的灵敏度相等是由于这2组线路是并联双回线。综合节点和线路上的灵敏度可知,节点4安装STATCOM的灵敏度最大,表明在节点4安装STATCOM能最大程度改善系统EENS,因此选择节点4安装STATCOM。由式(28)计算得出STATCOM的容量即为30.66 Mvar。因此,在节点4安装一个容量为30.66 Mvar的STATCOM,并对系统进行可靠性评估,得出指标如表3。

表3表明在节点4安装STATCOM后系统总费用和系统期望缺电量EENS都得到了改善。节点4安装STATCOM后,重新计算EENS对STATCOM和TCSC控制参数的灵敏度,如表4所示。

从表4可知,系统在节点4安装STATCOM后,EENS对FACTS元件的控制参数的灵敏度已经发生变化,这表明每安装一个FACTS元件后,节点和线路的灵敏度指标都会出现较大变动,如果需要采用灵敏度指标指导安装地点的优化配置,必须在每安装一个FACTS元件后重新计算灵敏度指标。从表4中得知线路1安装TCSC的灵敏度最大,因此选择此处继续安装一台TCSC,由式(29)计算其容量得出QTCSC=5.67 Mvar,并对系统进行计算,得出指标如表5所示。

由表5可知,系统总费用继续能得到改善,由表6得知,系统EENS在节点6对STATCOM参数的灵敏度最大,因此在节点6安装STATCOM,并计算其指标,得到QSTATCOM=6.68 Mvar,以及系统指标如表7所示。

由表7可知,系统可靠性指标EENS虽然得到改善,但由于添加了新的FACTS元件,系统总费用也相应增加。如果只考虑可靠性因素,表7的方案优于表5的方案,但是如果把可靠性和经济性结合起来,并基于可靠性成本/效益则表5的方案好于表7的方案。在电力市场机制引进的今天,经济性往往不能忽视,显然,综合考虑可靠性和经济性会显得更加合理。因此在节点4安装30.66 Mvar的STATCOM和线路1安装6.68 Mvar的TCSC即为本文的优化配置方案。安装后系统总费用减少了(1331.6-1138.5)=193.1万元。表明该优化配置方案在RBTS系统上的有效性。

4.2 FACTS元件容量的影响

文献[4]采用50 Mvar的SVC进行配置,在该模型的效果相当于50 Mvar的STATCOM。为验证FACTS元件容量的配置对系统总费用的影响。本文采用所求期望容量的STATCOM和50 Mvar的STATCOM进行比较,保持位置不变。结果如表8。

表8表明安装不同容量的FACTS元件会对系统总费用Z产生影响,显然采用期望容量的STATCOM优于50 Mvar的STATCOM所带来的系统改善,因此适当容量的FACTS元件能有效地改善系统总费用。

5 结论

本文结合可靠性评估及其灵敏度分析并基于可靠性成本/效益提出了FACTS元件的优化配置算法,在RBTS系统上进行了验证,得到如下结论:

(1)与传统的FACTS元件配置模型相比,本文考虑的因素更全面,并把可靠性和经济性相结合进行多种FACTS元件的组合优化配置,所得的结果比单纯考虑可靠性更加符合实际工程需求。

(2)传统FACTS元件的配置往往是容量给定后仅对地点进行优化配置,本文提出了安装地点和容量配置的逐次迭代优化算法。计算结果表明,FACTS元件容量的大小会对系统总费用产生较大影响,适当的容量配置能有效改善系统可靠性并兼顾系统的效益。

(3)算例表明可靠性成本/效益及其灵敏度分析可以提供有效的FACTS元件优化配置方案,有利于系统总费用的改善。

摘要：柔性交流输电(FACTS)技术是对传统电网的革命性创新,能对电网可靠性产生重大影响。在综合兼顾可靠性和经济性的前提下,提出了基于可靠性成本/效益分析的静止同步补偿器(STATCOM)和晶闸管控制串联电容器(TCSC)的安装地点和安装容量的优化配置模型。该方法计及了FACTS元件的潮流计算和最优负荷削减模型,基于启发式思路实现了优化配置模型的逐次迭代算法:采用灵敏度分析方法对FACTS元件安装位置进行排序,再使用期望容量指标对其容量进行优化,通过逐次迭代求解系统总费用最小时的FACTS元件优化配置方案。采用该方法对RBTS可靠性测试系统进行了评估分析,计算结果验证了方法的可行性和正确性。

可靠性成本篇4

电能已经成为现代社会人们缺一不可的关键能源, 所谓电力系统其实是一个总称, 它包含了电能的生产、输送、变换、分配以及消费等各个环节中的所有设施根据规定的经济和技术要求构成的系统[1]。而电力系统的可靠性指的就是整个电力系统根据所需要的数量以及可以接受的质量标准持续为客户供给电能的能力[2]。目前在我国实施输变电可靠性管理的关键之处在于为设备管理提供建设性建议以及指导性依据。然而由于我国现阶段运行的管理机制以及电力投资体制在一定程度上制约了我国输变电设备可靠性的提升, 我国在管理电力设备的时候通常而言都是根据不同阶段将其划分为几个相对独立的环节, 然后在此基础上分别进行统计、实施以及改进, 由于这个原因就直接决定了根本不可能从整个寿命周期这一层面来分析系统的可靠性[3]。本文就是要打破传统的模式, 从寿命周期成本这个角度来分析输变电设备的可靠性管理, 探索出符合我国实际情况的管理模式。

1 现阶段输变电设备可靠性管理方式的问题

1.1 监督管理机制不健全

自从可靠性监督管理机制制定以来, 随着电力市场的不断发展与完善, 监督管理机制也是在逐渐健全。现阶段存在的几个问题主要有:

(1) 监管形式落后。现阶段的监管形式还是通过数据分析再加上现场抽查的模式来实施, 这种形式的信息来源比较单一, 很难真实的呈现相关企业的生产以及经营真实状况。

(2) 没有构成闭环监管。目前很多监管机构的工作都是形式上的, 都只是到各个企业去看一看或者查一查, 都是象征性的形式, 即便是查出来存在有问题, 只有整改也没有落实。

(3) 指标发布弊大于利。相关的部门会定期发布相关可靠性指标, 但是这些指标代表的都是生产经营指标, 导致部分电力企业管理者误以为这些指标就能够真实的反映自己企业的经营或者是生产管理真实情况, 使得很多单位过分追求高指标, 而没有深入分析这些指标背后代表的真实状况。

1.2 指标不健全, 分析评估不透彻

电力企业已经意识到可靠性管理可以为企业带来更好的经济和社会效益, 然而由于我国在这方面的起步比较晚, 这就决定了各方面的可靠性指标还不够健全, 分析评估还不够透彻。 (1) 国家有关部门都会定期发布系统或者设备相关的可靠性数据, 然而所发布的数据其作用并没有得到充分的发挥, 没有针对这些可靠性指标实施更加深入的分析, 直接导致了管理、设备以及人员素质等各方面的深层次问题无法得到挖掘。 (2) 对已有的可靠性研究成果并没有进行充分转化且应用。电力企业和高等院校、科研单位之间的合作基本没有, 导致高等院校、科研单位的研究成果很难转化。

1.3 制定指标时没有考虑成本因素

怎样处理好成本和可靠性之间的关系一直以来都是困扰电力企业的问题, 如何在投入最小的情况下获得最佳的可靠性水平是电力企业的研究热点。这些研究都是基于庞大的统计数据, 再加上电网可靠性的期望值, 然后在利用可靠性成本效益分析, 最后实施决策。然而现阶段的可靠性指标采集系统, 并未综合考虑投资、维护以及报废成本, 因此有必要建立一套新的可靠性指标采集系统将这些因素纳入其中。

2 资产评估管理

本文拟在安全效能成本指标 (SEC) 的基础上来实现资产评估管理。

2.1 资产全寿命管理和SEC管理的关系

周期成本、效能以及资产安全这几个及时SEC指标。SEC管理不但是资产全寿命管理的深化以及延续, 更重要的它还是对资产全寿命管理实际具体执行状况的真实反映。就目前的情况而言, 大部分企业主要还是强调在对运维成本以及检修成本的细化、对车辆使用以及人力资源等隐性成本的分析。这种方式已经无法满足相关的要求, 有必要对其实施更加深入的SEC管理, 在整个过程中, 从投资到报废, 都实施成本分析, 逐渐构建资产全过程的成本分析框架体系, 这样可以为完善检修策略、实现投资的标准统一以及优化等打下坚实的基础。SEC要做到的就是协调并统筹好周期成本、效能以及安全三者之间的关系, 这样不但可以保证电网的可靠安全, 于此同时还可以使得电网的使用效率和质量得到显著提升, 实现全寿命成本的优化。对于企业资产全寿命周期管理而言, SEC管理体现了整体最优、综合平衡的管理理念, 其中SEC的数值越小说明管理的效果越优。

2.2 SEC管理指标定义以及模型搭建

(1) 定义结果性指标

结果性指标主要包括效能、资产安全以及周期成本三个部分组成, 其中年度安全效能成本指标SEC指的就是年度内某一部分或者全部资产范围以内单位资产所耗费的总成本 (元/k VA) ;安全指标S指的是在安全方面年度内资产的表现状况, 主要有:发生设备事故的次数 (S1) 、出现电网事故额次数 (S2) 以及发生人身事故的次数 (S3) 等;效能指标E表示年度内某一部分或者全部资产在质量以及效能等方面的表现状况, 主要有:电压合格率 (E1:%) 、电网供电的可靠性指标 (E2:%) 、设备等效利用率 (E3:%) 、频率合格率 (E4:%) ;周期成本指标C指的是年度内某一部分或者全部资产在成本、投资方面的表现状况, 主要有:年度运行维护成本 (C1:元) 、年度平均投资 (C2:元) 、年度故障处理成本 (C3:元) 、年度检修成本 (C4:元) 以及报废处理成本 (C5:元) 。

(2) 计算方法

SEM基本计算公式如下:

式中:表示各个分类资产SECj相加的和;j表示不同资产, 比如:输电线路类资产以及变电类资产等;kj表示在整个电网规模当中第j类资产所占的比例;fE表示效能质量指标因子, 在计算fE的时候应该对频率、电压合格率, 供电可靠性等进行综合考虑, 看其是不是符合有关要求, 如果这些参数越合适, 那么计算出来的fE便会越小, 意味着SEC越小;fs表示安全指标因子, 在计算fs的时候应该按照具体情况来确定, 电网中出现的事故次数越多、事故约严重, 那么对应的fs就越大, 意味着SEC越大。

(3) 过程性指标

资产全寿命周期内各个关键阶段的流程运转效率以及工作质量可以用过程性指标来进行描述, 对该指标进行控制可以确保相关工作的有效开展以及顺利衔接。各个单位应该结合具体状况, 同时遵循以下原则来制定并逐渐完善过程性指标。

(1) 必须将资产全寿命周期内各个环节的业务管理要求以及特点都体现出来, 同时还要搞清楚业务流程对于资产全寿命周期管理的重要性, 可以从规范、及时和先进几个等级来对其实施过程评价。

(2) 落实不同专业以及不同管理层次相关管理要求。各单位制定的过程性指标必须充分结合本公司各专业的管理模式, 一层一层的实施拆分, 对于每一层都要实时严格的监督考核。

3 计算实例

本文将单台变压器作为例子进行讲述, 来详细说明单位容量成本SECj。

3.1 变压器数据信息

(1) 数据参数 (如表1) 。

(2) 运行成本 (如表2) 。

(3) 效能质量相关参数 (如表3) 。

(4) 安全数据信息 (如表4) 。

3.2 计算基本参数

(1) 资产年度成本的计算

(2) SECj的计算

(3) 假设效能质量指标因子fE=1保持不变, 那么当变压器出现重大事故的时候则必须要停电对事故事实处理, 这将会对SEC指标产生非常大的影响, 衔假设出现一次特大事故引起的损失如表5所示。

从表5中的数据可以看出引起的成本增加为24.6+15=39.6 (万元) ;对安全指标因子造成的影响为1.2;则有。通过上述的计算过程可以知道, 如果出现了一次重大事故, 那么将会使得使单位容量成本SEC指标提升19元的成本。

4 结束语

本文在输变电设备可靠性管理过程中引入寿命周期成本管理相关理念, 不在仅仅是关注设备运行过程中的可靠性, 而是将可靠性管理整体往前移动, 在设备的整个寿命周期内斗考虑其可靠性管理, 采用这种方式毫无疑问可以显著提升设备的可靠性, 也只有这样才可以满足社会发展的需求。

摘要：我国在管理电力设备的时候通常而言都是根据不同阶段将其划分为几个相对独立的环节, 所以直接决定了根本不可能从整个寿命周期这一层面来分析系统的可靠性。本文在输变电设备可靠性管理过程中引入寿命周期成本管理相关理念, 在安全效能成本指标 (SEC) 的基础上来实现资产评估管理, 以期能够提升寿命周期成本输变电设备的可靠性。

关键词：寿命周期成本,输变电设备,管理模式,可靠性

参考文献

[1]孙宝峰.输变电设备全寿命周期成本优化[J].硅谷, 2009 (05) .

[2]江韬.基于全生命周期相关理论的输变电设备资产管理研究[D].中南大学, 2013.

可靠性成本篇5

一、相关性强调市场反应

会计信息的相关性是指会计信息在帮助使用者形成关于过去、现在和未来事件的结果和确认或改正预期的决策中导致差异性的能力。一项信息是否具有相关性, 主要由预测价值、反馈价值和及时性三个因素所决定。

笔者认为, 可以从会计信息整体相关性和部分相关性两个方面来理解。一般而言, 使用会计信息与否会导致其决策差别, 这就是会计信息在投资决策中的相关性, 投资者会选择投资决策相关的会计信息帮助其进行股票投资决策;与此同时, 对于股东和债权人而言, 他们对会计信息的具体项目的关注度也不相同:债权人更关注偿债能力, 而股东更强调盈利能力。这样来看, 同一项具体会计信息, 对不同信息使用者的决策有不同的影响, 即相关性不同。由此我们可以大致推出, 如果仅从整体上理解会计信息相关性, 不同会计计量属性会导致会计信息的具体项目金额不同, 但不影响会计信息的整体相关性, 人们在进行决策时还是会选择使用会计信息。我们通常讨论的会计信息相关性主要是指部分相关性, 是会计信息内部结构的市场反应。事实上, 相关性并非会计信息系统本身所能解决的, 它与会计信息使用者的决策类型密切相关, 包括投资者个人的知识结构、所掌握的分析技能和决策模式、偏好、决策环境等因素。

财务会计概念框架关于相关性的定义是单一的, 但学者可以从不同的角度来观察, 特别是在关于相关性的经验会计研究过程中, 视角的不同会产生不同甚至相反的结论, 这是需要关注的。总的来看, 会计信息的相关性至少存在以下四种观点:第一, 相关性是指财务报表信息包含了公司股票的内在价值, 股价会随着财务报表的发布而波动, 该观点假设是会计信息而非股价反映了公司的内在价值, 但学术研究表明, 股票市场能了解财务会计未及时反映的信息, 从而领先于财务报表信息。第二, 如果财务报表信息能有助于预测若干估价模型中的变量, 它就是相关的, 例如盈利的预测能力的高低体现其相关性的高低。第三, 财务报表信息的相关性是指其获取或汇总能影响股票价值的信息的能力。第四, 在相关的假设条件下, 财务报表信息的发布与股价的反应之间存在明显的关联。以上四种观点强调的侧重点不同, 但共同之处是都要求与市场股价相联系。可以说, 相关性是指会计信息, 特别是其中作为研究变量而被选择的关键数据对市场的反应, 尤其是对资本市场上的股票价格的反应。

二、可靠性关注会计主体

可靠性是指确保信息能免于错误及偏差, 如实反映, 可验证和不偏不倚。一项信息是否可靠, 可用如实反映、可核实性和中立性三个基本要素加以衡量。

可靠性是指财务报表中反映的资产、负债等信息能为信息使用者的决策提供可靠的证据。可靠性强调可验证性、证据确凿等, 信息使用者使用会计信息是用于面向未来的决策。会计信息的可靠性应当是动态的, 会计信息 (尤其是资产价值) 应当与当前的决策在时间上匹配。

会计信息的可靠性可以从两个层次来考虑, 即单个会计数据的可靠性和一系列会计数据经过企业会计人员的主观判断、分析综合、加工汇总、反映在财务报表上的单一项目的可靠性。这种分类对正确认识可靠性具有积极的意义, 可以厘清概念, 统一讨论的基础, 避免讨论口径的不一致。

与会计信息的相关性相比, 人们对可靠性的研究, 尤其是经验研究较少。究其原因, 相关性可以通过一些关键变量与资本市场联系起来进行检验和评价, 但可靠性往往立足于会计主体, 由会计人员根据实际发生的交易和证据来确保, 并通过审计师的审计来鉴证。通常, 一项资产的价值可以通过原始入账凭证和后续的会计计量来确定, 对市场的反应并不明显。

三、相关性与可靠性的融合

相关性与可靠性的关系在很大程度上取决于我们对二者进行观察的视角和对二者概念的界定。如果从静态的角度来考察, 一项资产价值计量的可靠性在于初始计量的价值, 不论这项交易本身公允与否。例如, 甲公司在特定情况下, 以远高于市场价的价格购买乙公司的一台设备, 会计按照实际发生的原则进行处理, 该台设备的价值是不可靠的, 因为它背离了市场, 以特定主体为依据, 这一价值对于投资者决策而言相关性不大, 甚至会误导决策。所以, 为了提高会计信息的有用性, 必须在期末报告时, 按照当前市场上的价值重新进行估价入账, 此时的交易并未实际发生, 但是可以从市场上得到验证, 具有可靠性, 这项资产的价值对信息使用者来说是相关的。

四、历史成本与公允价值会计信息的相关性与可靠性

讨论相关性与可靠性时, 人们通常会用历史成本与公允价值作比较。我们首先要确定一个讨论的前提, 即历史成本和公允价值都是准确的, 因为二者都涉及主客观两种因素, 只是程度不同而已。

(一) 公允价值和历史成本的相关性比较分析

笔者主要从构成相关性的三个基本要素来对比分析二者的相关性, 即预测价值、反馈价值和及时性。

预测价值是指信息能够帮助使用者提高正确预测过去或现在事项的可能性。一般认为公允价值比历史成本能提供更具预测性的价值信息, 原因在于公允价值的动态性, 它反映了当时的市场状况。

反馈价值是指会计信息能够帮助使用者确认或改正以前的预期。一般而言, 历史成本和公允价值在资产的初始确认时是一致的。但随时间流逝, 二者之间便产生了差异。资产的公允价值会发生变化, 如果这些变化的公允价值能被计量并计入财务报表, 则该信息预期能给使用者提供有价值的反馈。它可以根据当前的经济情况和最近的估值信息帮助使用者确认或更改先前的预期。相比之下, 相对静止不变的历史成本只能提供有限的反馈价值, 资产的账面价值提供的反馈甚至可能会有方向性错误, 因为当资产出现增值时, 账面价值却持续偏低。

及时性是指会计信息要在其失去影响决策的能力之前提供给使用者。显然, 披露公允价值变动的财务报告能够为投资者、债权人和其他利益相关者提供及时的信息。如果当前的信息是可靠的, 投资者将受益于当前资产和负债价值的当前信息;当以企业资产为抵押进行借贷时, 债权人通常考虑企业资产当前的公允价值的大小, 以便决定是否能作为抵押物。当历史成本价值比较接近公允价值时, 历史成本也能影响决策;但二者的差异重大时, 历史成本影响决策的能力会下降。

总之, 与历史成本相比, 公允价值在预测价值、反馈价值和及时性方面都具有一定优势, 相关性更高。

(二) 公允价值和历史成本的可靠性比较分析

笔者从可靠性的基本要求来进行比较分析, 即可验证性、中立性和如实反映三方面。

人们主张采用历史成本计量通常是建立在可验证性的基础上的。人们普遍认为, 历史成本是在交易发生时的成本, 具有较高的可验证性。但事实并非总是如此, 有些资产的历史成本并不容易验证。例如, 自建固定资产对历史成本的可验证性构成了挑战。在捐赠资产时, 通常也采用公允价值来核算, 因为该捐赠资产价值可以通过现实市场予以验证。因此, 公允价值计量并非不具有可验证性, 甚至比历史成本更强。

中立性是指在报告信息中没有为达到预定结果而引进偏见。在会计计量中, 偏见意味着持续过高或过低的倾向。显然, 历史成本在计量固定资产等时引进了明显的稳健性偏见。当存在持续的通货膨胀时, 这种长期稳健性的偏见会不断增大, 减值调整更加剧了此种偏见。历史成本计量承认并计量资产减值, 对资产增值却视而不见。相比而言, 公允价值根据现时的市场情况, 中立地对待资产增值和减值, 保持了会计信息的中立性。

如实反映是指对现象的计量或描述需与其意欲表示的相一致。如实反映不仅与发生交易的当时有关, 而且与交易之间财务信息的变动有关, 这也是在每个会计期末需要进行调整的主要目的。如果没有及时的会计调整分录, 势必会导致报表中资产、负债和收入的错误列报。同样, 如果没有根据公允价值的变动情况调整资产最初的公允价值 (即历史成本) , 将导致该信息不能如实反映潜在的公允价值。当然, 如果会计目标是准确记录过去发生的经济事项, 那么历史成本会计则符合如实反映。从收益的角度看, 人们通常认为历史成本会计的资产信息比公允价值更如实反映, 因为历史成本收益较少受盈余管理的影响。资产公允价值产生的利得和损失是以评估或其他估值技术为基础的。这些估值技术包含大量估计, 因此为经理层提供了盈余管理的工具。因此, 有人认为历史成本会计产生的收益更符合如实反映的要求。然而, 有证据表明, 即使在严格的历史成本会计下, 也可以通过选择资产销售的时机来实现盈余管理。

以上分析表明, 可靠性是动态的, 与信息使用者的决策时间密不可分。历史成本更侧重实际交易, 有滞后性, 并不比公允价值有更强的可靠性, 历史成本的可靠性不足是导致公允价值计量的重要驱动力, 这是财务会计发展的必然要求。历史成本和公允价值是相互依存的, 历史成本计量下需要考虑公允价值, 公允价值体现了会计计量的动态性和及时性, 其确定常常是参考市场情况对历史成本的调整。

五、结论

通过以上分析, 笔者认为应该对可靠性进行重新思考, 主要是要体现动态性, 使会计信息与现时状况相符, 这样才能保证会计信息的相关性与可靠性的完全统一, 否则二者的“矛盾权衡”关系不会得到有效解决。历史成本会计的信息缺乏可靠性, 所以引进了稳健性来修正, 稳健性在一定程度上对会计信息的可靠性进行了完善, 但要想彻底解决可靠性问题, 必须引进公允价值计量对稳健性进行再次修正。从动态的角度分析, 公允价值在相关性和可靠性方面均较历史成本优越。

参考文献

[1] .葛家澍, 占美松.会计信息质量特征与会计计量属性的选择[J].厦门大学学报 (哲学社会科学版) , 2007, (6) :77-81.

[2] .周明春, 刘西红.金融危机引发的对公允价值与历史成本的思考[J].会计研究, 2009, (9) :15-21.

[3] .Herrmann D., Inoue T., Thomas W.The sale of assets to manage earnings in Japan[J].Journal of Accounting Research, 2003, 41, (1) :89-108.