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Smart Grid 智能电网, 2013, 3, 137-140
http://dx.doi.org/10.12677/sg.2013.35025 Published Online October 2013 (http://www.hanspub.org/journal/sg.html)
Research on Main Equipment Procurement Model
Based on LCC
Fachi Chen, Bin Zhang, Ronglin Zhou
Shenzhen Power Supply Bureau Co. Ltd., Shenzhen
Email: qwp_425951@163.com
Received: Aug. 11th, 2013; revised: Sep. 10th, 2013; accepted: Sep. 18th, 2013
Copyright © 2013 Fachi Chen et al. This is an open access article distributed under the Creative Commons Attribution License, which permits unre-
stricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.
Abstract: Because of the unsatisfied present situation of bidding evaluation in the field of electric power equipment,
the LCC theory is introduced into the bidding evaluation method, which can be used to appraise the total cost of electric
power equipment. LCC method is combined with ADC model to build procurement evaluation optimization model and
make an example to verify it.
Keywords: ADC; Electric Power Equipment Procurement; LCC
基于 LCC 的主设备采购模型研究
陈法池,章 彬,周荣林
深圳供电局有限公司,深圳
Email: qwp_425951@163.com
收稿日期:2013 年8月11 日;修回日期:2013年9月10日;录用日期:2013 年9月18 日
摘 要:针对电力设备采购评标中的现状与发展目标,本文提出了一种基于全寿命周期成本的新的评标模型。
该模型在引入寿命周期成本(LCC)理论的前提下,将ADC 评标模型应用到电力主设备采购模型中。其次,分析
影响设备综合效益的因素,利用层次分析法进行权重值的确定,并建立主设备采购评标优化模型,并进行算例
验证。
关键词:ADC;电力设备采购;寿命周期成本
1. 引言
目前,电力公司在采购设备时,偏重一次采购成
本,对设备后期成本估计不足甚至忽略运行维护成
本;对设备质量差异造成的后期成本缺少量化的评
价,许多设备尚未达到使用年限就必须更换[1,2]。目 前
的评标指标体系不够科学,采购时偏重报价因素,对
设备后期成本估计不足甚至忽略运行维护成本,缺乏
长期决策的理论依据;主观因素影响大,基于现代评
标方法未能把定性和定量分析有效的结合起来,未能
把成本指标和功能指标、社会指标有机结合起来,这
有悖于电力设备评标注重长期效益和商务、技术评标
整合的发展趋势。
帕累托曲线显示,在产品的全寿命周期中,方案
研究论证阶段结束时,LCC 的70%大体上已被确定;
设计阶段结束时,LCC的85%已被确定;到全面研制
工作结束时,LCC的95%已被确定了,而使用、维护
阶段的活动对LCC 的影响仅仅只占 1%[3-5]。因此,必
须尽早采取控制 LCC 的措施,即在设备采购阶段不
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基于 LCC 的主设备采购模型研究
仅要关注设备的采购成本,还需要关注设备生命周期
内包括安装、调试、运行、检修、改造、更新直至报
废这一全过程中各个阶段所发生的总成本。
本文研究主设备的入网策略,主要是建立基于
LCC 理念的设备采购模型,编制设备采购招标书中关
于LCC 的计算内容,并在标前会上对厂家说明 LCC
理念和需要提供的相关计算数据。评标时,对设备采
用LCC 方法计算分析。
2. 采购数学模型
2.1. ADC评标模型
ADC 效能评价方法能够用于对电力设备的功能
(技术性能)进行评价。运用 ADC方法的关键是对电力
设备有效性、可信性、固有能力进行量化,其计算模
型为
EADC (10)
式中 A为设备有效性向量,是对设备有效性的一个量
化,表示为:


12
,,,
n
A
aa a (10)
式中, ;n为设备可能的状态数量; 为
设备处于状态 的概率。
11
n
i
ia


i
i
a
有效性反映了设备准备工作时的初始状态,一
般由可工作、定期维护、故障、等待备件等状态组
合而成。设备处于某种工作状态的概率可用该种状
态持续工作时间与总时间的比值表示,最常见的两
种状态为工作状态和维修状态,计算如下
i
a
1
MTBF
MTBF MTTR
a

21
MTTR
1MTTR MTBF
aa  (3)
式中,a1为设备准备工作时处于可用状态的概率;
a2为设备准备工作时处于不可用状态的概率;MTBF
为平均无故障持续运行时间;MTTR 为平均修复时
间。
D为设备可信性矩阵。设备在准备执行任务时处
于n种状态中的任意一种状态,在执行任务的过程
中,它或者保持原状态,或者转化为其他 n − 1 种状
态中的一种;因此,在执行过程中就会出现 n × n种
可能的转化模型,因此可信性矩阵是一个 n × n阶方
阵。
11 121
21 222
12
n
n
nn nn
dd d
ddd
D
dd d










(4)
式中,


,1,2,,
j
i
dij n为设备在准备执行任务时处
于第 i种状态,而在执行任务过程中转化为第 j种状
态的概率,若设备准备执行任务时处于不可工作状
态,则在可信性矩阵中该状态转化为其他状态的概
率为零。
C为设备固有能力向量。如果设备有 n种不同状
态,表示设备处于第 j种状态下能最终完成任务的
概率,那么设备在不同状态对应的最终完成任务的
概率就组成了一个 n × 1阶能力矩阵。
j
c
1
2
n
c
c
C
c






 (5)
式中,


1, 2,,
j
cj n表示设备在最终的状态 j下能
最终完成任务的概率。
在实际应用中,设备的固有能力包括多个能力
指标,各设备在各个能力指标上的得分可由行业专
家打分确定。将这些能力指标通过加权计算合成一
个综合能力指标。例如,如果设备的第 1个状态为
工作状态,那么 就表示设备在可用且可信的前提下
能完成任务的概率,其计算公式为:
1
c
11
k
s
s
s
cw

F
(6)
式中,
s
w为第 s个能力指标的权重;
s
F
为设备在第
s个能力指标上的得分;k为设备需完成的能力指标。
2.2. 基于 LCC 的ADC 改进模型
由前述分析可知,LCC 能客观评价设备的长期
成本,是评标过程中商务标的核心;ADC 模型则能
够对设备的效能进行评价,是技术标的核心。针对
目前商务标和技术标脱节比较严重,以及在我国构
建和谐社会的进程中对设备的社会效益关注程度越
来越高的现状,电力企业越来越趋向于将商务标和
技术标整合起来,从设备寿命周期成本、综合效能、
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基于 LCC 的主设备采购模型研究
社会效益等多个角度对设备进行综合评标。考虑到
评价标准的归一性,将成本指标设置为最小 LCC 与
待评设备 LCC 之比,将效能指标设置为待评设备
ADC 与最大 ADC 之比,构建设备采购综合评标:



1
1
min LCC
LCC
ADC
max ADC
jn j
i
j
i
bi
jn j
S
S

















(7)
式中,
i
S——第i个待评设备的综合得分, 01;
i
S

、

、

——分别为成本、效能、社会效益的
权重,其值可由 AHP方法确定。


1
min LCC
jn j
Cj
——n个投标设备中 LCC 最低
值; LC 为第 i个投标设备的 LCC;


1
max ADC
jn j
ADCi
——为 n个投标设备中ADC 最
大值;为第 i个投标设备的 ADC;
bi
S——第 i个设备的社会效益得分。社会效益
包括节能性、低误差性、环保性等等, ;
其值可由专家打分确定。
01
bi
S
2.3. 层次分析(AHP)法确定权重因子
AHP 法采用先分解后综合的系统思想,整理和
综合人们的主观判断,使定性分析与定量分析有机
结合,实现定量化决策。这种方法不仅能够保证模
型的系统性、合理性,还能让决策人员充分运用其
有价值的经验与判断能力。
运用 AHP法进行评标决策时,需要经历以下步
骤:
1) AHP法第一步是要针对待解决的问题建立合
理的递阶层次结构。一般递阶层次从上至下应包括
目标层、准则层、指标层、方案层等。具体到设备
采购问题,可将递阶层次划分为目标层、指标层和
方案层:目标层就是采购综合绩效最优;指标层则
表示达成总目标所涉及的中间环节,如技术指标、
经济指标、社会效益等等;方案层是采购者所面临
的可供选择的方案集合。
2) 两个元素相对重要性的比较一般采用 1~9 及其
倒数的 9点标度方法。假设有 n个方案 ,
权重向量为
12
,,,
n
WW W


12
,,,
n
www w,用评标专家按照给定
的准则,利用相对重要比例标度方法,对同层并属于
同一上层元素的所有元素进行相互比较,将评判结果
用数值表示出来,如此即构成判断矩 阵:
111
12 12
22 2
111121
12
22122 2
12
12
nn
n
n
n
nnn
nnn nn
n
ww w
WWW ww w
ww w
Www w
ww w
Www w
ww w
Www w
ww w











A






(8)
其中,
A是一个 n阶方阵,且根据比较方式有
0, 1, 1,,1,2,,
ijijij ij
wwwwij n
2


(9)
因此 A是一个正互反矩阵;wij = 1/wji 意味着在
构造判断矩阵时,只需要做 n(n − 1)/2次判断就行了。
3) 单准则下的排序,根据判断矩阵可知:
11
2
nn
ww
ww
n
ww
 
 
 

 
 
 
A
 (10)
或简写为Aw = nw。该齐次线性方程有非零平凡解的
充要条件是行列式|A−nI|为零,所以 n是A的一个特
征值,与之对应的特征向量w即为权重向量。
4) 综合排序。利用单准则排序的结果,计算同一
层次所有因素对于最高层(总目标)的相对重要性的排
序权值,称为层次的合成权重。对于评标来说,就是
最终确定投标单位的排序,以便定标。这一过程是从
最高层到最低层、自上而下进行的,并逐层进行一致
性检验。
对于评标问题,有了每个设备供应商的综合权
重,即可根据该权重的大小对投标方进行优劣排序。
显然,综合权重值越大的投标方综合实力越强。
3. 算例
3.1. 低压隔离开关的 LCC 寿命周期成本分析
本案例取10 年计划分析,对 a、b、c三家产品的
购置成本、运行成本、维护成本、故障成本、退役成
本进行分析、整理,可以得到以下数据见表1。
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Table 1. Life cycle cost Table 2. ADC data
表1. 寿命周期成本 表2. A DC数据
A D C E
比值
a[0.99, 0.01][0.82, 0.18; 0, 1] [0.93, 0] 0.75500.9545
b[0.98, 0.02][0.79, 0.21; 0, 1] [0.92, 0] 0.71230.9005
c[0.99, 0.01][0.85, 0.15; 0, 1] [0.94, 0] 0.79101
购置成本 运行成本 维护成本 故障成本 退役成本 总成本处理值
a 360 36 600 10 −12 10041
b 380 34 608 10 −13 10190.985
c 370 35 602 10 −12 10050.999
Table 3. General table
表3. 总评表
3.2. 低压隔离开关的 ADC分析
C δ E  φ S  ρ 总分
a1 0.50 0.95450.46 0.92 0.04 0.8798
b 0.985 0.500.9005 0.46 0.92 0.04 0.8259
c 0.999 0.501 0.46 0.92 0.04 0.9295
根据上面的模型,可以得到ADC 的数据如下见
表2。
3.3. 总评表
有较好的先进行和科学性。评标的依据不仅仅单看成
本因素或者是效能因素。还结合考虑了设备的社会效
益,使得电网设备的经济效益进一步得到提升。

、

、

分别为成本、效能、社会效益的权重,
其值可由 AHP 方法确定:0.50、0.46、0.04。社会效
益的取值有专家给出。利用本文建立的综合评标模
型式(7),对 a、b、c三个产家同一种容量的低压开
关进行综合评标,计算结果如表 3所示。 参考文献 (References)
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能评估研究[J]. 计算机科学, 2009, 6(2): 45-48.
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压隔离开关应选择c家。 [2] 魏继才, 黄谦, 胡晓峰. 层次分析法在武器系统效能建模中
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究与应用[J]. 上海电力, 2004, 3: 192-194.
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基于 LCC的ADC改进模型,对电网主设备进行
了采购选择。结合低压隔离开关,利用 ADC 分析法
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[5] 曹杨. 基于 LCC 理论的电力设备采购评标方法及其应用研究
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基于 LCC 的ADC 改进模型针对传统的评标模型

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