成本建模（精选三篇）
成本建模 篇1
物流成本,是指产品空间转移(包括静止)过程中所耗费的各种劳动的货币表现。在财务上,物流成本的核算通常是从被统计在折旧费和人工费等己消费、使用的不同经营资源项目中抽出隐匿在其中的物流成本,即把物流活动当中消耗的金额按一定标准抽出进行核算。但是,这种物流成本核算方法存在以下方面的不足[2]:
1.1 不能提供准确的物流成本信息
要想把物流成本准确地从相应的制造成本、一般管理费和销售费用中抽出,首先应界定哪些是物流活动消耗的,哪些不是物流活动消耗的。由于界定存在着随意性,将导致物流成本的不准确;其次,物流成本金额按一定标准抽出,标准选择不合理,也会导致物流成本的不准确。
1.2 无法有效进行物流成本的控制
企业的传统成本计算体系是为了满足企业财务报告需要而产生的,因此其成本核算和成本分类不能有效地满足物流成本控制的需要。在传统的成本计算体系下,物流成本一般是企业的间接费用,按发生的部门进行归集,成本管理只能局限于部门这个层次,而不能深入到产生物流成本的物流活动这个作业层次上,无法进行如下分析:即不同的产品、客户和配送渠道对整个物流服务有着什么样的影响。
正是因为传统的物流成本计算方法存在着以上不足,所以我们引入管理会计领域的作业成本计算方法和物流领域的任务成本计算方法,并将其有机地结合起来,深入到企业物流系统的作业层面上对物流成本进行计算和控制。
2 作业成本理论概述
2.1 作业成本的应用范围
Cooper和Kaplan(1998)认为企业可以在以下三个主要领域来应用作业成本计算系统[3]:
(1)订购成本和产品销售成本;(2)库存成本、产品成本、服务成本和客户成本的估算;(3)为企业管理者提供生产和物流过程绩效的财务回馈。
在这三个应用范围中,第一个可以应用于企业和外部合作者的接口,而后两者主要应用于企业内部的决策管理。
2.2 作业成本在物流成本计算中的应用
物流运作方式与作业成本法的思想有相似性[4]。首先,物流业务的间接费用在总成本中比例很高。其次,企业的物流部门提供的是无形服务,其物化表现为与客户签订的合同,每个客户所要求的服务都是不一样的。最后,作业成本法能辅助企业准确掌握提供物流服务的成本,进而辅助产品定价、客户赢利性分析以及物流流程改进等。
2.3 作业成本的计算流程
物流作业成本计算是以作业成本计算为指导,将物流间接成本和辅助资源更准确地分配到物流作业、运用过程、产品、服务及顾客中的一种成本计算方法。一般来说,物流作业成本计算需要经过以下几个阶段:分析和确定资源,建立资源库;分析和确定作业,建立作业成本库;确定资源动因,分配资源耗费至作业成本库;确定成本动因,分配作业成本至成本对象[5,6,7]。
2.3.1 分析和确定资源
资源指支持作业的成本、费用来源。它是一定期间内为了生产产品或提供服务而发生的各类成本、费用项目,或者是作业执行过程中所需要花费的代价。通常,在企业财务部门编制的预算中可以比较清楚地得到各种资源项目。
2.3.2 分析和确定作业
作业是企业为了某一特定的目的而进行的资源耗费活动,是企业划分控制和管理的单元,是链接资源和成本对象的桥梁。作业划分和认定的方法有多种多样,比较常用的是绘制企业的作业流程图,将企业的各种经营过程以网络的形式表现出来,以此来确定作业单位。一个作业流程图描述了企业内的作业以及它们的相互联系。
2.3.3 确定资源动因,分配资源耗费至作业成本库
物流作业确认后,要为每一项作业设立一个作业成本库,然后以资源动因为标准将各项资源耗费分配至各作业成本库。所谓资源动因是指资源被各项作业消耗的方式和原因,是把资源库价值分解到各作业成本库的依据。
在物流成本分配的过程中,各资源库价值要根据资源动因一项一项分配到各物流作业中去。这样,我们可以为每个作业成本库设置一套账户,引入作业成本核算矩阵这一工具。所谓作业成本核算矩阵是反映和描述成本项目和作业成本关系的一个表格,通过它可以准确地得出每个物流作业的成本。
2.3.4 确定成本动因,分配作业成本至成本对象
成本动因是指物流作业被各种产品或劳务消耗的方式和原因,它是作业成本库成本分配到成本对象中去的标准,也是将作业耗费与最终产出相沟通的中介。
选择成本动因时,应主要考虑以下几个原则:(1)选定的成本动因与实际作业消耗之间的相关性,成本分配的准确性依赖于物流作业的消耗与成本动因的消耗之间的关联关系;(2)尽量减少计量成本动因的费用;(3)成本动因的选择应有助于激励业绩的改进;(4)成本动因的相关程度、计量费用和行为作用三者的互相作用状况。
2.3.5 计算物流作业成本
物流作业成本动因选定后,就可以按照同质的成本动因将相关的成本归集起来,有几个成本动因,就建立几个成本库,建立不同的成本库按多个分配标准(成本动因)分配间接费用是作业成本计算优于传统成本计算之处。物流作业成本计算是将成本库归集的作业成本按成本动因分配到各成本计算对象上去。各作业成本库的作业成本在成本计算对象之间进行分配时,应通过确定成本动因分配率以计算各成本计算对象的物流作业成本。
3 物流作业成本法控制与预测计算模型
构成物流成本要素具有多样性、动态性,使得对于物流成本计算、预测和控制变得更加复杂。合理而有效地控制物流成本成为新的研究课题,通过对物流作业成本法的研究,利用线性回归预测与控制原理可以有效地计算、预测物流成本和优化控制物流作业量,对物流成本管理与决策有一定的参考价值。
3.1 多作业线性回归原理
3.1.1 回归模型[11]
设物流总成本C与m项作业变量V1、V 2…V m满足关系式
其中,F,r1,r 2…r m,σ2均为未知参数,m>1(当m=1时,为特例即单作业物流作业成本法),则称C与V 1,V 2…Vm之间是线性相关的。称式(1)为多作业正态线性回归模型。
3.1.2 模型求解
已知多作业物流作业成本法线性回归方程
根据m项作业的n个作业观测样本值(V i 1,V i 2,…,V i m,C i)i=^1,2,…,n,求未知参数F,r1,r 2…r m的最小二乘估计值F,r1^,r 2^,…r m^从而得到该作业线性回归方程
求解步骤如下:
(1)最小二乘原理[12]
(2)求∂Q/∂F,∂Q/∂rj(j=1,2,...,n)并令其等于零,整理得正规方程组。
(3)解正规方程组,可以求得多作业物流作业成本法线性回归方程
3.2 预测与控制
3.2.1 作业成本预测
假设给定物流作业成本变量(V1、V 2…V m)的一组作业量测量值(V 01,V 02,…V om)对应的C值为:
将(V 01,V 02,…V om)代入回归方程得:
对给定显著性水平α,0C的1-α的预测区间(置信区间)为:
其中
称为残差平方和。
3.2.2 作业量控制
若要控制物流成本C以不小于1-α的置信水平落在区间(C',C'')之内,,则物流作业量V1、V 2…V m的优化控制区域L(C',C'')即:P{C'
3.3 算例
根据多作业的一组作业测量值对多作业物流作业成本法线性回归模型验证分析。表1为一组作业量和相应成本的统计资料。
由以上观测数据可以求得模型:
3.3.1 成本预测
当物流作业量V1=1850,V2=210,V3=180时,求相应的物流作业成本0C的预测值以及预测区间(置信度α=0.05),根据多作业物流作业成本预测原理计算结果如表2。
3.3.2 作业量控制
对于多作业物流作业量优化控制来说要控制每一项作业量是很困难的,原因在于求解θ(V)很复杂。在实际物流运作管理中,影响物流成本的作业具有多样性、动态性,并且各作业对物流成本影响程度不一,为简化计算提供了有效途径,可以只控制那些对成本影响较大的作业量,最终达到控制整体物流成本的目的。要求满足作业成本在[6000,6500]之间,已知作业V2,V3的作业量为200和155,控制V1的取值范围(置信度α=0.05)。作业量控制计算如表3。
4结论
通过对物流作业成本法中的物流成本与作业量的相关关系研究,引入线性回归预测与控制原理对物流作业成本预测和物流作业量的优化控制,以实例证明了该原理对于物流成本的计算、预测和优化控制的正确性。线性回归原理为物流作业成本管理与决策提供了新的视角,为物流成本计算、预测和物流作业量的优化控制提供一种新的管理和决策手段。但是,在实际应用线性回归模型时中要注意对该模型进行拟合优度及残差分析,进而对模型加以修正,从而可以更加精确地对物流作业成本进行预测和控制,最终为企业带来更大的利润空间。物流成本计算、预测和控制是一个系统工作,涉及物流运作的方方面面。作业成本法本身在分析成本动因时就不可能做到全面化,况且在财务上成本与费用又没有一个绝对明确的划分标准,这限制了作业成本法的普适性。因此尚待研究的问题主要体现在两个方面:一是作业成本法的成本界定问题;二是在不能准确界定成本构成的情况下,如何采用定性和定量相互结合的方法研究物流成本计算、预测和控制问题。
摘要：介绍物流作业成本法,引入线性回归预测与控制原理来预测物流作业成本和控制物流作业量。同时讨论多作业物流作业成本的计算、预测和作业量的优化控制基本原理。通过实例验证线性回归预测与控制原理对多作业物流作业成本的计算、预测和对作业量的优化控制的正确性,该原理对物流成本管理与决策具有一定的参考价值。
基于SD的物流成本建模与仿真研究 篇2
1 物流成本构成分析
《国家标准物流术语》(GB/T18354-2001)中物流成本(logistics cost)定义为:“物流活动中所消耗的物化劳动和活劳动的货币表现”。物流成本按其范围来分,有广义和狭义之别。狭义的物流成本是指由于物品实体的场所(或位置)位移而引起的有关运输、包装、装卸等成本。广义的物流成本是指包括生产、流通、消费全过程的物品实体与价值交换而发生的全部成本,它具体包括了从生产企业内部原材料协作件的采购、供应开始,经过生产制造过程中的半成品存放、搬运、装卸、成品包装及运送到流通领域,进入仓库验收分类、储存、保管、配送、运输,最后到消费者手中的全过程,发生的所有成本。
从物流成本的概念可以看出,要想对物流成本进行系统的核算,需考虑的子成本项目是很多的,涉及到运输、仓储、装卸搬运、包装、配送、流通加工和物流信息服务等诸多环节,这在当前的成本核算体系下是无法实现的。但鉴于对大多数物流企业来讲,其物流活动中的主要成本发生在运输、仓储及管理领域,其成本可以占到物流总成本的90%以上。因此,本文在考虑物流成本构成时,将物流成本划分为运输成本、库存成本、管理成本三大部分,具体的成本构成如图1所示。
从图1可以看出,物流成本由运输成本、保管成本和管理成本三部分组成。其中,基本运输费用包括铁路运输、公路运输、航空运输、水上运输、管道运输及搬运、装卸等方面的费用;库存成本包括利息支出、仓储、保险、货物损耗、配送、包装、信息及相关服务等费用;管理成本是因组织管理各项物流活动所发生的费用,包括物流管理人员的劳动报酬、福利、办公费用、教育培训费用、劳动保险,车船使用费等属于管理科目的费用。
2 基于SD的物流成本模型
2.1 SD理论研究物流成本的可行性
本文之所以选择系统动力学(SD)方法应用于物流成本的建模问题,是由系统动力学的学科特点和物流活动的系统性特征共同决定的。
首先,系统动力学自其诞生之日起,所研究的对象便是那些高度非线性、高阶次、多变量、多重反馈、复杂时变的大系统问题。它吸收了系统论、信息论和反馈理论等多种学科的精髓,从系统的微观结构入手建模,构造系统的基本结构,并借助计算机仿真技术来模拟与分析系统的动态行为。因此,非常适合于研究具有复杂时变特征的大系统问题。
其次,从物流活动自身看,物流系统正是具有非线性、多变量、多重反馈等特征的复杂大系统。它由多个子系统构成,各子系统相互联系且构成各个子系统的功能要素具有时间和空间的变化特性,这就决定了物流成本核算的复杂性和动态性。采用传统的运筹和数学等方法来解决这样一个动态问题,实践起来不免有些难度。而系统动力学建立的是结构—功能模拟模型,它最适用于研究复杂系统的结构、功能和行为之间动态的关系。
此外,由于物流系统的复杂性会导致物流成本核算的许多参数关系难以量化或数据不足,但是由于系统动力学模型的结构是以反馈环为基础的,多重反馈环的存在使得系统行为模式对大多数参数是不敏感的。因此,虽然数据缺乏,但是只要估计的参数在其宽容度内,系统动力学仍可以进行一些研究工作。
综合上述原因,系统动力学适合于研究物流系统中的成本问题,它可以根据物流系统中各因素的因果性和明显的“白箱”结构,来构造出能反映非线性、多重反馈和存在时滞的动态模型,并用计算机仿真的方法来实现动态系统的运动过程,并分析其中人为因素即决策因素对系统运动的影响。
2.2 构建物流成本的SD模型
基于前面对物流成本的构成分析,将物流成本系统划分为运输、库存和管理三个子系统,也由此可确定系统的边界构成为:物流企业月运输量及需求增长率;物流企业库存量及每月入库量、出库量;物流企业货物运输费率及影响因素;物流企业库存总成本及构成因素。
根据系统边界可进一步确定物流成本SD模型的各主要变量如下:
(1)状态变量:是随着时间变化的积累量。本模型选择运输量和库存量为系统的状态变量,是决定系统运行下去的关键因素。
(2)速率变量:影响着状态变量的增加或减少。本模型选择月运输需求增长率、入库量、出库量为系统速率变量。月运输需求增长率代表了运输量的流入速率,入库量和出库量分别代表状态变量库存量的流入速率和流出速率。
(3)辅助变量:用于描述状态变量和速率变量之间的依赖关系。模型中确定的辅助变量有:运输费率、运输货损成本、延迟、货损率、货损量、缺货成本、货物出入库成本、储存成本。
(4)常量:作为系统的输入值一般不随系统的动态变化而变化,是一个常数。本模型中的常量有:缺货成本系数、期望库存,用来确定系统中的缺货成本;货物出入库成本率,用来确定货物出入库成本;单位储存成本率,用来计算库存系统中的库存成本大小。
(5)表函数:用于描述变量间的非线性关系。模型中用表函数定义的变量有:月运输需求增长率、运输量影响因子、运输距离影响因子、实载率影响因子、在途存货成本率和运输延迟影响系数。
在明确了系统边界、系统变量及其之间的关系后,即可建立物流成本的SD模型如图2所示。
3 模型仿真分析
模型建立后,通过对系统中的各变量进行赋值,即可利用系统动力学专用软件vensim仿真系统中各变量的变化趋势,得出系统中运输量、运输成本、库存量、库存成本、管理成本及相应物流总成本的变化情况,从而帮助决策者分析企业的运输量和库存量的安排是否合理,影响物流各成本的关键因素有哪些,并得出相应的解决方案。还可以通过调解参数值,改变系统运行结果,最终得到令人满意的结果,有助于管理者决策的制定。
模型设定时间步长为1个月,起始的基准年为2010年,预测时间为60个月(5年),仿真结果如图3的(a)所示。从图中可以看出各物流成本,尤其是库存成本波动较大。于是,根据SD模型中的变量关系,找出相关影响参数对模型进行修正。本模型选择“1-实载率;2-延迟;3-货损率;4-单位储存成本率;5-货物出入库成本率;6-运输调节量”作为调整参数(调整前后的数据见表1),重新模拟后的结果如图3的(b)所示。
从图3(b)可以看出,调整后的模型不仅有效降低了总运输成本和总库存成本,还在很大程度上控制了缺货现象的发生,避免了总库存成本在较大范围内的波动。
4 结论
提高物流效率和控制物流成本一直是物流管理的重要内容,而物流成本核算又一直是物流企业经营中的一个难点。本文将系统动力学引入到物流成本研究这一领域,在解决物流成本问题时,着眼于整个物流系统,力求整体物流成本的最优化。另外,物流活动的动态性决定了对物流成本预算的难度,系统动力学恰恰又提供了系统未来活动的模拟实验室,为较准确地模拟系统发展趋势,预计未来物流开支,制定政策性指导,提供了一个好的方法。
参考文献
[1]王其藩.系统动力学[M].北京:清华大学出版社,1994:151-201.
[2]张余华.现代物流管理[M].武汉:华中科技大学出版社,2006:280-291.
[3]孙云霞.浅谈企业物流成本管理与控制[J].中国商贸,2009(7):210-211.
成本建模 篇3
以常规能源为基础的能源结构已不适应于社会的发展,开发和利用可再生能源己成为现代社会科技发展的趋势。其中,光伏产业发电是使用最广泛的清洁能源之一。它是以半导体光生伏打效应为基础的,可以直接将太阳光能转换为电能。太阳的光照强度对光电转换率是有影响的,所以我们可以通过在光伏能源施工建设过程中,改进核心聚光器,提高光照强度,来增加光电转换率,从而降低整个光伏能源在大型工程应用中的成本。
1 外部温度对光伏电池的影响
如图1所示,在实际的工程应用中,建筑室外温度上升将使光伏电池的开路电压下降,短路电流则略微增大,总体来看,会造成光伏电池的总输出功率下降,如图2所示。可以看出,光伏电池转换率是具有负的温度系数的,所以在实际应用时,既要提高光照强度,也要考虑到光伏电池表面的温度问题,以避免造成因温度过高反而使光伏电池转换率下降甚至损伤电池的后果。
为了使光伏电池输出更多的能量,又考虑到温度对光伏电池的影响,采用了聚光倍数在1-10之间的CPC(compound parabolic content rator)聚光器来提高光照强度,这种聚光器是组合抛物面式结构,它的主要部件就是菲涅耳透镜。实验证明,在晴朗无云的天气条件下,在11:00-14:00时间段,菲涅耳透镜焦点带处的温度可达200℃以上,升高了四至五倍。CPC聚光器反射面用镀铝薄膜,造价低廉,对于加工工艺要求较低。
2 大型工程中光伏能源的应用情况
自古以来人类就在使用光伏,上个世纪关于光伏应用的研究先后出现了几次热潮。第一次是20世纪初期。1901年,一台由美国波士顿财团资助建造的直径为10米的圆锥形反射镜矗立在一个农场上,把光伏聚集到锅上产生10个大气压、温度为18°C的水蒸气,驱动蒸汽机,带动水轮运转,可从5米深的水井每分钟抽取6.4吨水。热潮因为第一次世界大战的爆发而告终。第二次是二次世界大战后十几年,取得重要成就有:光伏热水器的使用,光谱选择性吸收涂层的研制,桂电池的研究突破并应用于人造卫星,建造了一批实验性太阳房,并且建立了国际光伏协会,定期有组织地开展国际学术交流活动。热潮的结束是因为中东大量廉价石油的出现,光伏利用的经济性地位受到冷落,各国研究兴趣下降。第三次热潮是在1973年石油危机后,光伏重新受到国家政府的重视,研究方经费得到大幅提高。例如,1973年,美国制定了政府级阳光光电计划;1974年,日本颁布“阳光计划”,研究内容包括:工业光伏系统、太阳房、太阳热发电、分散型和大型光伏发电系统等。中国的“全国第一次光伏利用工作经验交流大会”于1975年在河南安阳召开,推动了中国光伏事业的发展。当时,光伏热水器和光伏电池已初具商业化。然而随着80年代,世界原油价格大幅度回落,光伏研究减速,进展缓慢。近代,由于环境污染和生态破环成为全球性问题,并且愈发严重,其对人类社会的发展构成严重威胁。《里约热内卢环境与发展宣言》、《21世纪议程》和《联合国气候变化框架公约》等一系列重要文件于1992年由联合国在巴西召开的“世界环境与发展大会”上得到通过。各国加强了洁净绿色能源技术的开发,将应用光伏与保护生态环境放在一起考虑。1996年,联合国在津巴布韦召开“世界光伏高峰会议”,会上讨论了《世界光伏10年行动计划》以及《国际光伏公约》、《世界光伏战略规划》等重要文件,并于会后发表《哈拉雷光伏与持续发展宣言》。目前光伏已经在全球范围内取得了长期稳定的发展。
根据光伏转化形式,光伏应用技术主要划分为以下四类:
1光伏光热应用。基本原理为将吸收获得的光伏转换为热能直接利用或者将获得的热能进一步转换为其他形式的能量。
2光伏光电应用。阳光发电是利用光生伏特效应,使用半导体发电器件将光能直接转换成电能。主要装置为光伏电池,现在已有的光伏电池种类包括:单晶桂电池、多晶桂电池、砷化镓单晶体化合物电池、薄膜电池、有机化合物电池以及染料敏化电池等等。现在光电转化效率在10%~25% 之间。
3光伏光化应用。这是一种利用光伏直接分解水得到氢的化学反应方式。
4光伏光生物应用。这指的是光合作用,通过植物等将光伏收集起来,转变为生物质能的过程。目前,世界上对光伏光热和光电应用的研究非常广泛,包括光伏与光热发电、农业应用、热利用、制冷、海水淡化等多个方面。下面对光伏光热应用和光电应用做一些详细的介绍。
目前,光伏光热应用是在可再生能源应用领域商业化程度最高、推广应用最普遍的一种利用方案。光伏的热应用根据收集光伏的温度范围可以分为:集热温度小于200°C的光伏低温应用、集热温度在200到800°C的中温应用以及集热温度大于800°C的高温应用。根据温度范围不同,光伏可应用的用途也有差别,温度越高,能量的品质越好。光伏低温应用主要用于光伏生活热水器、光伏农业干燥、海水淡化、光伏房以及光伏制冷系统等;中温应用主要有太阳灶、光伏热发电、工业预热等;高温应用则可以进行高温太阳炉、光伏热化学等应用。目前光伏光热应用领域已从人们日常生活应用扩展到工农业热水、采暖、空调、制冷、烘烤、干燥、海水淡化以及光伏中高温发电等等。光伏集热器是光伏热应用中最关键的装置。按照传热工质分类可以分为液体集热器和空气集热器。按照聚焦形式分类又可以分为非聚光集热器、菲涅尔反射镜型聚光集热器、抛物槽式聚光集热器、菲涅尔透镜聚光集热器、旋转抛物面聚光集热器、复合抛物面聚光集热器、多平面聚光集热器等;其中,非聚光集热器还可以分为平板型集热器和真空管集热器等。
主动式光伏采暖系统一般通过风机或者水力来驱动传热介质将光伏收集的热量输送到有采暖需求的地方,循环工质主要有空气和热水等。系统主要部件包括光伏集热器、储热装置、能量输送管道、风机或者水轮、室内散热终端等设备。由于光伏辖射的不稳定性,以及夜晚无太阳辐射,系统中一般会有辅助能源系统作为备用,以备缺失光伏以及光伏不足的情况下,采暖需求仍能得到满足。光伏热水主动采暖系统研究方面,Argiriou,A.等人介绍了在希腊海勒斯北部一个光伏热水主动采暖系统的研究,他们将光伏生活热水系统与采暖系统合并。通过TRNSYS软件分析系统运行情况,结果表明平均光伏保证率达到28%,系统成本收益率为0.18ECU/k Wh,此外还能减少40%的二氧化碳排放量。Badescua,V.通过模拟也研究了一套主动式光伏热水采暖系统,设计应用于德国Pir-masens Passive House中,结果发现热水系统与采暖系统级联方式的设计不适合于光伏采暖系统。Yang,Z. Y.介绍了一个采用光伏热力进行采暖的主动式光伏热水采暖系统,采用的集热器埋入建筑屋面,散热终端采用地方辐射采暖,结果表明房间温度能达到18.9°C,热力平均COP为2. 97。Wang,F.等人介绍了一个光伏集热墙的热水系统,该系统用于生活热水和采暖,通过理论模拟合适实验数据分析得出该系统可以满足房间热水采暖需求,投资回报期大概在16年左右。刘谨等人对光伏热水主动式供暖系统进行了经济性分析。江清阳等人将我国农村传统炕与光伏热水系统相结合,建立了光伏炕的理论模型,并进行了实验测试和验证,对光伏炕蓄热特性以及人体室内睡眠环境进行了分析。在光伏空气主动釆暖系统的研究中,Robert L. Reid介绍了其研究的一个主动式光伏空气采暖系统22年的运行情况,指出该系统每年的平均维护费用为系统总投资的1.6%。当下采用光伏空气主动采暖系统已经有一些成功的应用范例。Waqas,A等人研究光伏空气采暖系统与相关材料搭配使用应用于住宅采暖。美国能源部(DOE)和加拿大资源部(Natural Resources Canada)共同合作研制的光伏主动式空气集热墙在北美大型建筑上得到推广应用。
如上所述,建筑的能耗主要包括采暖、制冷空调、通风、动力、生活热水等。光伏建筑的主要任务就是通过光伏满足建筑的各项能耗需求。目前光伏建筑的研究重点主要聚焦于提高光伏系统的效率以及稳定性,探索光伏与建筑结合优化形式,提高光伏建筑热环境舒适性以及光伏建筑经济性评估等。围绕上述议题,各国研究学者开展了大量的研究,建造了一批光伏建筑示范工程。一些国家研究者着眼于光伏建筑的推广发展,Jesudas,F.W.等人分析了在印度能源危机的背景下,光伏建筑实行的可能。Basir,N. A.从降低建筑能耗和建筑稳定性角度分析了光伏应用于建筑上的可行性,结果指出采用光伏技术与建筑结合能优化当下建筑能耗的问题。Yin,Hang等人对于位于美国洛杉机、亚特兰大和芝加哥的住宅的光伏热水系统进行了有用能、经济性以及环境影响的分析,结果显示光伏热水系统投资回收期大概在4到13年。Wermager,S.等人通过Energy-10软件分析了在美国光伏十项全能比赛中建造的一栋光伏建筑,运行结果得到该建筑可以达到节能71%的效果。Yu,G.等人提出将光伏电池面板阵列作为建筑屋面,并在中国山东、山西和黑龙江等省份成功应用于当地建筑施工当中。翟晓强等人总结介绍了光伏釆暖与制冷技术在中国建筑上的运用,特别是光热技术的运用经验,对于公共建筑采用多种光伏技术集成的办法可以提高建筑光伏保证。Atikol,U.等人为了说服北塞浦路斯居住者采用光伏技术的建筑,建造了一个光伏示范建筑,采用光伏为建筑提供电力、热水、采暖以及被动冷却等。结果显示并网光伏系统、太阳采暖和热水都是比较经济的方案,适合推广应用。
3 改进CPC聚光器原理
CPC聚光器属非成像低聚焦的聚光器,采用边缘光线原理设计,可将能接收范围内的入射光按照其聚光比收集起来。这种聚光器的接收角大,接收角范围内的入射光只需一次反射就可以到达光伏电池板上,且它可接收直射太阳光和部分散射太阳光,并能接收太阳周围辐射。
CPC聚光器由两段对称于光伏电池中轴的旋转抛物面组成,底部放置封装了光伏电池的真空管,两段抛物线的底端分别是对面一段抛物线的焦点,其中一条抛物线的焦点与该顶点的连线必须与另一条抛物线的轴平行。如图3 CPC反光板的截面图所示。
其中,θa:最大半接收角;r:真空管半径;g:CPC反光板底的中点与真空管之间的间隙;t:底的中点到真空管的切线长 ,该切线与 水平面的 夹角为φ0,且sinφ0= t (r + g) ;φ :反光板的某点到真空管的切线与Y轴的夹角。图中的主要几何关系为:
CPC的开口长跟接收器面积的比值为聚焦比C。对于有间隙g的CPC聚光器,其最大聚焦比可表示为:
通过上式可分析出,CPC的开口面积越大,其聚光比C也就越大,由图3可以看出,开口面积大,高度也会跟着增加,制造材料也会相应地增加,从性价比这个角度来看是需要考虑的方面。又由于抛物线末端曲率小,反射作用可忽略,所以对完整的CPC反光板进行优化,既节省材料,又对光学效率影响不大。
4 成本节约的分析与统计
为了测试改进后,在成本节约方面的功效,需要进行一次实验,测试条件:晴朗无云,室外光照条件下,上午10:00—11:30,单块光伏电池在有聚光和无聚光条件下的电压和电流(每10分钟测1次),测得试验数据如表1。
以某一大型建筑照明项目为例,说明上述方法的运用。该项目由多项照明区域组成,图4展示了该项目的照明区域规划图。该大型光伏照明项目计划完工期为个月,项目总成本预算为500万元,在使用改进的光伏发电技术后,对发电的成本每个月月末监测一次,已知发电过程进展到第3个月月末时,监测到的项目参数信息见表2所示。此时,发电区域1、2、3已经改进,光伏发电区域4、5、6正在进行改进中,尚未完成,其完成百分比分别为25%、20%、10%,发电区域7、8、9尚未开始。针对表2,运用挣值分析法计算光伏发电改进后在第3个月月末时,发电成本与进度绩效指标,光伏发电完工成本的最乐观值、最可能值和最悲观值。改进的光伏发电过程1、2、3已经完工,活动完工成本按其实际成本计算。光伏发电过程4、5、6正在进行中,光伏发电过程7、8、9尚未开工,光伏发电过程完工成本按其计划值计算,具体结果见表2。
(单位:元)
结论