安科瑞 陳聰

摘要:傳統電動汽車充電站建設項目成本控制方法直接對成本實施控制未對成本上限進行計算造成傳統成本控制效果較差。本文提出基于作業成本法的電動汽車充電站建設項目成本控制方法。對項目成本支出影響因素進行提取將影響成本的主要因素作為確定最高成本控制限度的依據進行成本上限計算在作業成本法的基礎上對成本上限進行處理以實現精確的成本控制設計對比實驗實驗結果表明本文方法的成本控制性能優于傳統方法。

關鍵詞:作業成本法、電動汽車充電樁、成本上限、成本控制方法

一、引言

隨著我國發展的加快，能源短缺、空氣污染和環境破壞等問題日益嚴重。改善環境、清新空氣是當今社會的共同呼聲 。2015年11月，中共中央制定國民經濟和社會發展第十三個五年規劃，提出了促進低碳交通、優先考慮公共交通、實施新能源汽車推廣計劃和提高電動汽車生產水平的要求。但是當前在用戶使用電動汽車的過程中，充電難的問題始終存在，充電樁設備的不足已成為制約整個電動汽車產業發展的重要因素。

在中國，新能源汽車的個人充電樁充電功率相對較小，公共充電設備嚴重不足。如果選擇汽車制造商等獨立單位作為運營中心，將不可避免地導致分離和孤立的局面，從而產生許多缺點，如:運營成本高和客戶來源分散。使用公共電動車輛充電站可以避免風險和提高收益。政府和社會資本合作建設城市充電樁，將成為未來的主要途徑。同時，鼓勵便利店、超市、采購中心和其他公共中心為用戶提供額外的充電樁設備，并促進清潔新能源電動汽車的發展，以實現利潤*大化。

此外充電站試點的引入也增加了廣告位、顯示屏等位置，這些位置也可以產生額外收入。密集、方便、安全和全面的充電樁系統是解決城市擔憂和刺激消費者消費*望的**效方式。充電站收入的多元化無疑將吸引更多的市場資本投資。

二、基于作業成本法的電動汽車充電站建設項目成本控制方法設計

2.1 提取項目成本支出影響因素

電動汽車充電站是當前城市公共交通組成的重要部分，主要是為了減少因為快速發展的城市化和城市擴張導致的道路擁堵和資源短缺問題。這決定了充電站建設的社會效益。因此多年來充電樁企業一直處于虧損狀態。

為了實現電動汽車充電站建設項目設計和施工階段的動態成本控制，進行了成本預測研究。所選項目的總建設成本包括許多因素其中包括無法直接確定的未處理因素。因此，項目的成本因素指數應選取影響工程成本的主要因素,

充電樁公司的虧損分為經營性和政策性兩類。第一個原因是公司無法控制，例如由充電樁公司管理層的錯誤排班導致的，或者是生司機的錯誤行為給公司帶來的高昂成本和損失。第二個原因是充電樁公司的價格受政府管轄，這意味著如果收入不能*全彌補成本，則會產生損失。國家補貼是補償企業損失和維持社會福利的措施。國家對新能源電動汽車充電樁的補貼由新能源汽車的購置和使用以及新能源充電樁運營廠家的損失支撐。因此，在電動汽車充電樁運營成本的真實性和可靠性方面政府補貼尤為重要。電動汽車充電樁的排班決策也依賴于其經營分析，其中成本分析是最重要的組成部分。關于運營成本的錯誤信息將會導致未來商業決策中的許多錯誤，這表明運營成本信息對于電動汽車充電樁的可持續發展至關重要，

電動車輛充電樁的運營成本如下圖所示：

圖1 成本支出構成圖

成本支出各部分的具體內容如下:

公司新能源充電樁的運營成本與新能源電動汽車充電樁正常運營直接相關的支出有關，經營運營成本主要包括:

(1)工作成本:支付給直接參與運營電動汽車充電樁員工的不同支出，如工資、保費、社會保障、福利和補貼。

(2)能源費:新能源城市電動汽車充電樁為保證正常運行而使用的能源費，如充電費。

(3)設備費:保險費、折舊費、維修費、車站設備折舊費(收藏庫存等)、新能源城市電動車入庫包月費等。

(4)與經營過程直接相關的其他費用。

新能源充電樁管理費應涵蓋公司相關職能單位為電動汽車充電樁的正常運營而產生的各種支出，特別是:

(1)工作費用:充電樁運營管理企業的工資、保險、福利和津貼。

(2)能效費用:場地費、水電費、通訊費、運營管理費。

(3)業務費用:差旅費、業務接待費、咨詢費、廣告費。

(4)押金及材料費:辦公設備及系統折舊費、無形資產折舊費、維修費、低值易耗費等辦公費用。

(5)稅收:土地使用稅、車船使用稅、印花稅及其他相關稅費。

(6)資產損失費:存貨價差、損耗、各種壞賬損失。

(7)工會基金。

(8)審計評估費:審計費、評估費等。

(9)與充電樁公司管理直接相關的其他支出。

以上各種因素都能影響電動汽車充電站建設項目成本，選取其中占比較大的份額，進一步進行成本上限計算，以便于更好的對充電站建設項目進行建設成本控制。

2.2 成本上限計算

為了實現精確的成本控制，將影響成本的主要因素作為確定最高成本控制限度的依據。電動汽車充電站建設項目的成本控制模型主要包括p均值模型、p中心模型、最大成本上限模型和總成本上限模型。p均值模型和p中心模型分別關注需求點和訂單點，以降低移動成本。將最大成本收集作為一個模型進行優化的概念可以在特定數量的安裝中最大限度地提高最大成本收集。具體的成本收集模型是在充分利用現有設備資源的情況下，通過高效的成本收集計劃點來實現的。考慮集合的充電樁部署原則以實現最大成本和高效使用，所建立的最大成本模型適用于充電樁的最佳部署。配置的上限模型是適用于離散情況下的充電樁*優地址的方法模型。其核心是保證代價最小的前提下將某一集合用若干子集成本上限。傳統成本確定的最高閾值模型可能具有相同子元素，因此模型的計算結果會導致無法獲得統一的*優解。

在使用成本系數優化布局之前，應首先確定相關指標的權重。鑒于成本指標主要是定量的，采用熵權法確定權重。Entropia最初來源于熱力學。1948年，C.E.Shannon將其引入信息論，并建立了熵權方法的計算模型。其性質是基于數據的不確定性授予權利，指標中信息的內容越多，權重就越大。熵權法屬于客觀稱重法，與其他稱重方法相比，熵權法可以用于計算成本上限，提高成本上限計算的準確性，優化成本配置和識別上限指標。使用熵加權方法對特定階段的成本上限計算模型的原始數據進行歸一化。在具體的分析過程中，Eeia使用被定義為候選配置點的解決方案元素，而指標元素是充電樁建設的成本指標。鑒于指標體系的價值不同，在規模上也存在顯著差異。為了防止不同層面的不相稱性質，需要進行歸一化處理原始成本上限計算矩陣。

2.3 基于作業成本法控制電動汽車充電站建設項目成本

在作業成本法的基礎上，與支出因素造價上限相結合，由清單中包含的具體子項確定上限，然后計算每個項目的具體數量，最后確定每個項目的總單價。充電樁對布局點的成本上限能力可作為表征利用率的有效指標。每個配置點的利用需求應為1，滿載率應為6，每個充電樁在費用上限內的成本上限為D。

三、應用方案

圖2 平臺結構圖

充電運營管理平臺是基于物聯網和大數據技術的充電設施管理系統，可以實現對充電樁的監控、調度和管理，提高充電樁的利用率和充電效率，提升用戶的充電體驗和服務質量。用戶可以通過APP或小程序提前預約充電，避免在充電站排隊等待的情況，同時也能為充電站提供更準確的充電需求數據，方便后續的調度和管理。通過平臺可對充電樁的功率、電壓、電流等參數進行實時監控，及時發現和處理充電樁故障和異常情況對充電樁的功率進行控制和管理，確保充電樁在合理的功率范圍內充電，避免對電網造成過大的負荷。

四、安科瑞充電樁云平臺具體的功能

平臺除了對充電樁的監控外，還對充電站的光伏發電系統、儲能系統以及供電系統進行集中監控和統一協調管理，提高充電站的運行可靠性，降低運營成本，平臺系統架構如圖3所示。

圖3 充電樁運營管理平臺系統架構

大屏顯示：展示充電站設備統計、使用率排行、運營統計圖表、節碳量統計等數據。

圖4 大屏展示界面

站點監控：顯示設備實時狀態、設備列表、設備日志、設備狀態統計等功能。

圖5 站點監控界面

設備監控：顯示設備實時信息、配套設備狀態、設備實時曲線、關聯訂單信息、充電功率曲線等。

圖6 設備監控界面

運營趨勢統計：顯示運營信息查詢、站點對比曲線、日月年報表、站點對比列表等功能。

圖7 運營趨勢界面

收益查詢：提供收益匯總、實際收益報表、收益變化曲線、支付方式占比等功能。

圖8 收益查詢界面

故障分析：提供故障匯總、故障狀態餅圖、故障趨勢分析、故障類型餅圖等功能。

圖9 故障分析界面

訂單記錄：提供實時/歷史訂單查詢、訂單終止、訂單詳情、訂單導出、運營商應收信息、充電明細、交易流水查詢、充值余額明細等功能。

圖10 訂單查詢界面

五、產品選型

安科瑞為廣大用戶提供慢充和快充兩種充電方式，便攜式、壁掛式、落地式等多種類型的充電樁，包含智能7kw/21kw交流充電樁，30kw直流充電樁，60kw/80kw/120kw/180kw直流一體式充電樁來滿足新能源汽車行業快速、經濟、智能運營管理的市場需求。實現對動力電池快速、高效、安全、合理的電量補給，同時為提高公共充電樁的效率和實用性，具有有智能監測：充電樁智能控制器對充電樁具備測量、控制與保護的功能；智能計量：輸出配置智能電能表，進行充電計量，具備完善的通信功能；云平臺：具備連接云平臺的功能，可以實現實時監控，財務報表分析等等；遠程升級：具備完善的通訊功能，可遠程對設備軟件進行升級；保護功能：具備防雷保護、過載保護、短路保護，漏電保護和接地保護等功能；適配車型：滿足國標充電接口，適配所有符合國標的電動汽車，適應不同車型的不同功率。下面是具體產品的型號和技術參數。

六、現場圖片

七、結論

完善充電換電基礎設施是電動汽車走進千家萬戶的基本前提，只有控制充電站建設成本，制定發展計劃，才能提高各類公眾投資者的積極性，加快新能源汽車充電樁建設的步伐。