DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 实证分析 3.1. 数据选取与处理 本文选取沪深300股指期货自2010年4月16日运行以来的数据，由于每日有不同合约进行交易，本文选取最近到期交割日的合约数据，从2010年4月16日到2016年7月13日共有1642个交易日数据，并对数据求对数收益率，去除2010年4月16日基数，然后得到周一数据，周二数据，周三数据，周四数据，周五数据。为保证数据的充足性，虽然每组数据个数不同，我们并不需要对其删除。数据来自于国泰安数据库。国泰安CSMAR经济，金融数据研究服务中心含有中国股票市场、公司研究、基金市场、债券市场、期货市场、经济系列等如上市公司财务数据库、财务附注数据库，证券市场交易数据库，治理结构研究数据库、并购重组研究数据库等等在内的一系列研究型数据库。 3.2. 样本描述性统计检验 利用Eviews6.0 [ 11 ] 得到沪深300股指期货从2010年4月16日至2016年7月13日的对数收益率的总体样本做描述性统计检验，从2010年4月16日以来沪深300股指期货的平均收益率是小于零的，为−0.072598%，这恰巧也说明这段时间我国资本市场的收益率并不是多好。样本方差为1.508827，这表明虽然平均收益率为负，但其波动性也被控制在合理的范围之内。沪深300股指期货的JB值得相伴概率为0，说明了其收益率分布并不服从正态分布。 另外对沪深300股指期货的周内效应检验，沪深300股指期货的观测值、均值、标准差、偏度、峰度如表1所示：由表1我们可以看出，周三和周五的平均收益率为正，且周五较大为0.042763%。而周一周二周四的均值都为负，并且周二的最小，为−0.248011%。从收益率的波动性看来，只有周一的较大，为2.06087。 然而上述结论都是通过对样本的描述统计结果进行的分析，但是这些分析都是基于表面的，并不能得到具有统计意义的结果，故我们需要更深入的研究。 3.3. 收益的平稳性检验及ARCH效应检验 在2011年之后收益率波动范围有些变小，并且大的波动后面跟随较大波动，小的波动后面也是较小波动，即存在明显的“集群”效应，也显示出了异方差的存在。接下来我们利用Eviews6.0对沪深300股指期货进行单位根检验，此处选择ADF检验。最后得到ADF的t统计量为−24.38379，p值为0。由此可以得到在1%的显著性水平下，沪深300股指期货的对数收益率拒绝原假设，也就是说其时间序列是平稳的，不存在单位根。 ARCH效应检验存在三种方法：图示检验、自相关函数检验和LM检验，本文选择对残差序列的自相关检验，结果如图1所示。 由图1可以看出，从滞后五阶开始，其Q值得概率就变为了0，即从滞后五阶开始在1%的置信水平就通过了检验，因此可以看出此时间序列存在ARCH效应。 3.4. GARCH模型建立 利用Eviews6.0建立GARCH (1， 1)模型，结果如表2。 从表2最终结果可以得出，沪深300股指期货在5%的置信水平内只有负的“周四效应”比较明显，其概率值为2.25%，平均收益率为−0.233019%。其它日的Z值得概率都在5%以上，通不过检验，因此日历效应并不明显。 最后，我们对GARCH模型回归的样本区间残差序列进行ARCH效应检验，由于上步选择的是自相关检验，此处选择LM检验，最终发现在滞后20阶时，P值为0.6272仍大于5%，由此可以说明ARCH Table 1 Weekly effect test of Shanghai and Shenzhen 300 index future 观测 均值 标准差 偏度 峰度 周一 306 −0.030916 2.060870 −0.440998 4.349630 周二 330 −0.248011 1.520647 0.039923 5.418699 周三 332 0.000601 1.342987 0.250937 3.187628 周四 336 −0.154006 1.271635 0.196703 3.800416 周五 336 0.042763 1.265076 −0.873517 8.059470 表1. 沪深300股指期货周内效应检验表 图1. 标准试验系统结果曲线 Table 2 Results of GARCH Mode 周一 周二 周三 周四 周五 系数 −0.106656 −0.105494 0.0725610 −0.233019 0.053628 标准差 0.066010 0.123830 0.1207535 0.102116 0.100109 Z值 −1.615753 −1.030388 0.6009950 −2.281906 0.535697 P值 0.106100 0.302800 0.5478000 0.022500 0.592200 表2. GARCH模型最终结果 模型已经消除，也就是说我们选择的GARCH (1， 1)模型也是有效的。
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user: 4. 结论 本文通过对沪深300股指期货从2010年4月16日到2016年7月13日的最近到期日期货合约价格的对数收益率进行周内效应的检验，结果发现沪深300股指期货存在负的“周四效应”。沪深300股指期货的负的“周四效应”，说明了我国金融期货市场尚未达到弱势有效市场。之所以会存在日历效应，总结下来有以下几点： 1) 我国沪深300股指期货运行仅仅几年的时间，还有许多不够完善的地方需要改进，这也说明了，金融期货市场还没有走到成熟的阶段，存在周内效应是无可厚非的。 2) 信息的不对称。信息的掌握是左右投资者的强大力量，信息获取的不对称也是导致市场出现日历效应的一个重要原因。如果回顾国家宏观政策发布的时间分布，就会发现这信息的发布在周内也不是均匀的，这说明书中国的股指期货市场是一个受宏观政策市场影响显著的市场。 3) 投资者在不同交易时间的心理状态，心里预期不相同，同时也导致了不同买卖方向，继而引起收益的变动。 4) 沪深300股指期货是以沪深300股票指数为标的资产的衍生工具，其之所以出现负的“周四效应”，从很大程度上和沪深300股票指数有关，它们之间的日历效应关系也是我们下一步应该深入研究的对象。
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user: 摘 要 为提高输变电工程全过程造价管理的能力，从成熟度理论角度出发，构建了适用于我国输变电工程全过程造价管理成熟度模型，并综合层次分析法(AHP)、特征向量法和隶属因子赋值法对其评价进行研究，最后通过实例演算，验证了该方法对全过程造价管理成熟度评价的有效性。 关键词 :输变电工程，全过程造价管理，成熟度模型 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 近年来在电力行业中，全过程造价管理(Whole Process Cost Management)越来越受到重视，覆盖电力建设工程策划及建设实施各个阶段的造价管理。输变电工程全过程造价管理能力水平是评价、比较电力企业造价实力的一个重要方法。全过程造价管理成熟度模型就是用于全过程造价管理能力评价的一项重要技术。本文从成熟度理论角度出发，针对我国输变电工程全过程造价管理的多目标、多定性指标的特点，构建了适用于我国输变电工程全过程造价管理成熟度模型，并综合层次分析法(AHP)、特征向量法和隶属因子赋值法对其评价进行研究，为我国输变电工程全过程造价管理成熟度评价提供了更加科学的方法与工具。
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user: 2. 全过程造价管理成熟度模型的概述 全过程造价管理成熟度模型(WPCMMM，简称WPCM3)是一整套科学的体系和方法，也是表征一个企业(或组织)全过程造价管理能力从低级向高级不断发展的过程 [ 1 ] 。本文所提到的全过程造价管理成熟度模型(WPCM3)，主要是针对输变电工程全过程造价管理水平进行评价，希望通过给出可持续评价的成熟度模型，提升输变电工程全过程造价管理水平，并最终达到提高输变电工程项目管理水平的目的。
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user: 3. 输变电工程全过程造价管理成熟度模型的思路 输变电工程全过程造价管理模型以现代全过程造价管理及输变电工程全过程造价管理理论为指导，在消化吸收现有的项目管理成熟度模型的基础上，结合我国国情和输变电工程全过程造价管理的特点，建立适用我国输变电工程全过程造价管理操做性强的成熟度模型。 3.1. 输变电工程全过程造价管理分级 当前，许多成熟度模型都使用了确定的改进过程等级，用以构造和表述模型内容。输变电工程WPCM3在综合现有的几种模型成熟度等级基础上，将成熟度划分为五个逐步上升的梯级，依次是初步阶段、成长阶段、提高阶段、成熟阶段、持续改进阶段，其中每个等级的全过程造价管理水平作为达到下一更高等级的基础，全过程造价管理成熟度不断提升的过程也就是其全过程造价管理水平逐步提高的过程 [ 2 ] 。其结构如图1所示，等级评价指标体系如表1所示。 图1. 输变电工程WPCM3模型成熟度等级结构 Table 1 WPCM3 Level Evaluation Index System for Power Transmission and Distribution Projec 总指数区间 成熟度等级 特征 [0， 20) 初步阶段 管理水平差或未开展全过程造价管理工作，还没有建立有关规范标准、经验积累，投资估算计划随意性很大，成功依靠的是个人的才能和经验，管理方式属于反应式。 [20， 40) 成长阶段 初步建立了全过程造价管理制度，意识到需要发展全过程造价管理规范性过程，在造价过程中重视技术和经验的逐渐积累，从而被普遍接受和应用。 [40， 60) 提高阶段 在这一阶段电力企业意识到造价整体过程组织体系的重要，从而建立一个标准规范的工程造价组织体系，并使整个造价管理体系制度化。 [60， 80) 成熟阶段 在这一过程中每一个分项工程的管理和组织体系都能根据国家定额规范和计算规则，再结合技术创新、积累经验、实际施工环境和市场经济形势来确定工程量和工程价，可以中间穿插统计等其他计量方法，从而达到从每一个小的分项工程的有效计价来进行单位工程的有效计价。其次，在这个过程中企业不仅要考虑施工成本还要考虑运营和维护成本，这样才能更科学地进行设计和选择材料，利用国家定额规范更好地控制输变电工程造价，在确保质量的前提下，降低造价成本。 [80， 100] 持续改进阶段 对于输变电工程全过程造价管理实现了可度量的全面量化管理，每个造价过程管理都根据每一个子系统的内在和外在的综合因素进行优化和改善，实现造价管理目标的优化管理，这一等级并非是静止的，与其他等级之间始终存在着无休止的循环改进过程。 表1. 输变电工程WPCM3等级评价指标体系 从图1和表1可以看出，输变电工程WPCM3模型成熟度不断提高的过程就是输变电工程全过程造价管理水平不断改进的过程，其为企业对于造价管理提供了一份引导图。它将指导企业不断改进其全过程造价管理的缺陷，最终促使企业达到工程全过程造价管理的最高层次。 3.2. 输变电工程全过程造价管理成熟度评价要素和指标设计 本文指标体系汲取了国内外现有的项目管理成熟度模型的优点，结合我国输变电工程全过程造价管理实践的需要，对输变电工程全过程造价管理要素分类进行了调整和重新设计，本评价结构共设为三个层次：目标层、准则层、指标层 [ 3 ] 。如表2所示。
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user: 4. 输变电工程全过程造价管理成熟度模型及计算方法 在评价的过程中都涉及到了指标权数的确定，指标权数的大小将直接影响到最终的评价结果。本文采取层次分析法(AHP)与特征向量法相结合的方法来确定指标权数。 4.1. 层次分析法 层次分析法的基本思想是按照相邻上下层元素之间存在着特定的逻辑关系，将多目标决策问题按层 Table 2 Maturity level model of the entire process of power transmission project cost managemen 目标层A 准则层B B层单排序权数 指标层C C层单排序权数 输变电工程全过程造价管理成熟度 投资决策造价管理 47.35% 可行性研究深度 12.30% 投资估算精度 5.37% 技术经济论证科学性 51.01% 融资方案分析合理性 5.37% 投资决策科学性 25.94% 规划设计造价管理 30.51% 设计概预算精度 5.95% 造价编制方法科学性 46.18% 设计方案优选的科学性 28.74% 造价审查的真实合理性 14.11% 设计变更科学合理性 5.02% 招投标造价管理 7.11% 最高限价编制科学性 26.34% 投标报价合理性 56.38% 合同价类型选择适用性 11.78% 中标价合理性 5.50% 施工现场造价管理 11.03% 工程现场变更管理 20.10% 工程施工索赔管理 7.76% 工程价款结算管理 52.05% 投资偏差分析 20.10% 竣工验收造价管理 4.00% 竣工验收工程量准确性 52.05% 竣工决算资料完整性 20.10% 决算价款合理性 20.10% 工程造价比较分析 7.76% 表2. 输变电工程全过程造价管理成熟度层次模型 次进行分解，将上层次的每一个元素与它有着逻辑关系的下层元素用直线连接起来，从而构成一个由上而下递阶层次的结构模型 [ 4 ] 。 输变电工程全过程造价管理成熟度的层次结构模型如表2所示，第一层次为目标层：评价的目标是输变电工程全过程造价管理成熟度；第二层次为准则层：对输变电工程全过程造价管理成熟度要素类型进行识别与分析，确定了5种主要要素作为评价二级指标；第三个层次为指标层：采用22个指标分别对5个准则层评价要素进行描述，指标主要依据输变电工程全过程造价管理要素的具体内容，同时借鉴了已有的项目管理成熟度模型的评价测试指标 [ 5 ] 。 在明确了结构层次关系后，就可以针对每一个上层元素，考查与其有逻辑关系的下层元素，并在各个元素之间采用1~9标度法进行两两比较，之后将判断的结果汇成判断矩阵 [ 6 ] 。有了判断矩阵后，就可以根据矩阵计算出权数，此时将用到特征向量法。 4.2. 特征向量法 特征向量法是确定多因素之间关系的常用方法之一。其具体做法是：得到判断矩阵后，根据判断矩阵进行计算，求出最大特征根 λ max 和规范化的特征向量 ω ， ω 的分量 ω t 即是对应于单元排序的权数， ω t 和 λ max 可以通过方根法求解，具体的方法见公式1-1、1-2。 a i = ∐ i = 1 n a i j n (1-1) ω i = a i ∑ i = 1 n a i (1-2) 在得到各个底层因素的权数后，为避免在两两对比中逻辑循环矛盾的出现，如：甲因素比乙因素重要，乙因素比丙因素重要，而丙因素又比甲因素重要，需要进行一致性检验。计算一致性指标CI、一致性比率CR，其方法见公式1-3、1-4、1-5。 C I = λ max − n n − 1 (1-3) C R = C I R I (1-4) λ max = 1 n ∑ i = 1 n ∑ j = 1 n a i j ω j ω i (1-5) 公式中由于元素个数不同所对应的随机指标RI如表3所示。 注意：一阶、二阶判断矩阵总是完全一致性的；当阶数大于2时，判断矩阵的一致性指标CI与同阶平均随机一致性指标RI之比称为判断矩阵的随机一致性比率，记为CR。当 C R = C I / R I < 0.1 时，认为判断矩阵具有理想的一致性，否则需要调整判断矩阵，使之具有理想的一致性 [ 7 ] 。 4.3. 隶属因子赋值法 隶属因子赋值法，也称综合分析判断法，是一种改进了的定性评价方法，评价结果更具有较高的可靠性。该方法将所有定性指标视为独立的多个因子，每个因子都有一定的属性，通过评价人员已有的知识、经验和分析判断能力，对评价对象的多个因子进行分析判断，形成对被评价对象整体的综合分析结论 [ 8 ] 。计算方法见公式1-6和公式1-7。 单 项 指 标 得 分 = ∑ i = 1 n ( 指 标 权 数 × 每 个 评 价 人 员 的 等 级 系 数 分 ) n (1-6) 评 议 指 标 总 分 = ∑ j = 1 m 单 项 指 标 得 分 (1-7) Table 3 n-order matrix random index R 阶数 1 2 3 4 5 6 7 8 9 RI 0.00 0.00 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 表3. n阶矩阵随即指标RI 其中指标权数可以通过前面介绍的特征向量法、层次分析法来确定；等级系数分是评价人员选定的评价等级对应的水平参数，客观地反映各阶段(档次)评价标准值所代表的水平，本文结合成熟度模型将成熟度水平等级系数分定义为：持续改进阶段[100， 80)、成熟阶段[80， 60)、提高阶段[60， 40)、成长阶段[40， 20)、初步阶段[20， 0)；n为参与测评人员的数量，最低不少于5人。 在具体运用中，隶属因子赋值法、特征向量法和层次分析法综合使用，从而达到整合各定量、定性指标的作用。最终可以计算出输变电工程全过程造价管理的成熟度得分，并判断所处的成熟度等级。
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user: 6. 结论 本文从全过程造价管理成熟度评估的目的与要求出发，分析研究了输变电工程全过程造价管理等级评估的内容与过程，从而达到整合各定量、定性指标的作用，建立了输变电工程全过程造价管理成熟度模型，从而满足了评价的多目标、多定性指标的需要，并针对影响输变电工程全过程造价管理成熟度的敏感点提出相应的对策及建议，提高了评价的效率和效果，具有较强的可行性和准确性。
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user: 摘 要 综述和评析上市公司多元化经营和财务风险的相关研究成果。国内外现有文献对于企业财务风险和多元化经营的研究方法基本保持一致，但国内外学者对于多元化经营对财务风险的研究结果却相差甚远，因此，未来研究方向应侧重于实证分析多元化经营对于财务风险的影响机理及影响程度，以便于降低上市公司财务风险带来的不利影响。 关键词 :上市公司，多元化经营，财务风险 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 本文对现有国内外关于上市公司多元化经营及财务风险的相关文献进行归纳分析，了解其相关的研究进展，并分析多元化经营对财务风险的影响。本文第一部分是对国内外上市公司多元化经营的文献进行概述，第二部分梳理国内外上市公司财务风险的研究，第三部分梳理多元化经营对财务风险影响的相关文献。第四部分为研究评述。
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user: 2. 多元化经营文献综述 2.1. 国外文献综述 2.1.1. 多元化经营的定义 美国著名战略管理及经济学家安索芙(1950)是企业多元化经营理论的创始人。安索芙以市场和产品两个维度划分企业经营战略，认为实行多元化经营战略就是企业在新市场上推行新产品即被称作为“安索芙矩阵”。随着企业实践的不断发展，学者们不断地完善多元化的定义。英国学者Penrose (1959)认为多元化经营不仅包括产品、最终市场、现有市场中产品种类的延伸，及基本生产领域及生产工艺的扩张等维度。按照《国际行业分类》多元化简单定义为，涉及两个及以上行业的企业行为(Jungho Kim， 2005) [ 1 ]。近年来多元化经营指的是企业为使股东权益最大化而对企业的经营业务和有限的资源进行统筹安排的战略层策略(Rosa Fernández & Marta Novo， 2016) [ 2 ]。 2.1.2. 多元化经营的动机 多元化企业的市场竞争力受到经营范围和市场竞争力的影响，突破了传统理论认为只由某个市场的市场地位决定的局限。诸多学者认为企业进行多元化经营可以提供交叉补贴、相互制约和互利销售三种“市场力量”帮助企业提高市场地位。多元化动机存在三种理论，第一种分散市场风险理论。该理论认为企业存在市场风险和非市场风险，多元化经营可分散非市场风险，减少经营失败的可能性。第二种资源剩余理论，认为企业在日常经营过程中为提高资源利用而开展多元化经营，从而避免产生未充分利用的资源。第三种代理理论认为管理者出于中饱私囊的目的而开展多元化经营。学者们在考虑了外部环境的作用以后认为企业实施多元化经营的原因是为了抓住外部出现的新的增长机会和为企业寻求新的业绩增长点(Reed & Luffman， 2013) [ 3 ]。 2.1.3. 多元化经营的分类 安索芙将多元化划分为四类，即垂直多元化、水平多元化、同心多元化、非同心多元化。Wrigley (1970)提出运用专业化比率来衡量，将多元化分为单一业务型、主导业务型、相关业务型、非相关业务型。Rumelt (1974)提出在专业化比率的基础上，增加相关性比率和垂直一体化比率并将多元化分为专业化企业、主导型企业、关联型企业、非关联型企业。学者们均沿用Rumelt的分类方法进行多元化经营研究(Jungho Kim， 2005; Marta Novo， 2016) [ 1 ] [ 2 ] [ 4 ]。 2.1.4. 多元化经营的度量 国外学者对于多元化经营程度的度量分为SIC编码法和类别分类法两种。20世纪50年代，一般用产品的种类数来衡量多元化程度，忽略了各种产品的相关关系。直到SIC标准行业分类码的出现，多元化程度由企业涉足异质市场的增加数来度量。1970年，Wrigley提出运用专业化比率衡量多元化程度。学者用Herfindal指数(各项业务单元销售额占销售总额比率的平方和)，来反应企业多元化经营的行业集中度。Herfindal指数越大，企业多元化程度越高。Jacquemin和Berry (1979)提出了运用热能学中的概念熵值Entropy对相关多元化和非相关多元化进行区分，以此衡量多元化经营程度 [ 5 ]。在非SIC编码方法中，Fan和Lang (2010)基于投入-产出及企业主营产品与其他产品间的垂直相关性系数衡量多元化经营程度 [ 6 ]。目前学者的多元化程度度量方法也均在沿用以上方法，学者们采用熵值法、类别分类法、Herfindal指数法等对多元化经营进行度量(Adam， 2013; JX， 2015; Houssam & Bouzgarrou 2016) [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ]。 2.2. 国内文献综述 总体来说，国内对于多元化定义、动机、分类的研究起步较晚，借鉴国外研究的同时，结合国内多元化情况进行深入研究。 2.2.1. 多元化经营的定义 我国众多学者针对多元化的定义展开论述。多元化是指企业进行跨行业经营的行为，而不是指单纯的产品细分化(魏然，2012) [ 10 ]。从产品与市场角度来看，多元化经营是新产品进入新的异质市场(贾于露，2013) [ 11 ]。从行业角度定义来看，多元化经营是出于战略发展的目的进入其他产业领域。对多元化经营进行定义时，学者以《上市公司行业分类指引》为依据，认为当在两个或两个以上大类行业中经营时，则视为多元化经营(曹爱鸿，2011；刘楠2013) [ 12 ] [ 13 ]。企业多元化经营主要是指企业同时经营多种产品或进行跨行业的经营活动。当企业发展到一定规模时，就需要多元化经营，以达到进军新市场的目的。多元化经营利于企业长期稳定发展(杨曼2016) [ 14 ]。 2.2.2. 多元化经营的动机 国内学者在研究定义时，同时研究多元化经营的动机，研究结果与国外学者结论一致。多元化经营是企业发展的必然，它有优势的同时带来诸多的财务风险。多元化经营策略的实施可以为企业带来更大的利润，只要财务风险控制在可控范围内，多元化则可以充分利用各种资源，合理配置，从而提升企业的核心竞争力(付彬，2014) [ 15 ]。多元化经营势必是企业提高自身竞争实力，实现长期可持续发展的重要途径之一(张薪，2017) [ 16 ]。在企业发展的过程中，多元化的经营是比不可少的，但在实施的过程中风险也是一定存在的，例如财务风险与机遇共存。因此企业应重点关注多元化经营带来的财务风险问题(黄绪群，2017) [ 17 ]。 2.2.3. 多元化经营的度量 国内学者对于多元化经营程度的度量主要依据国外文献的研究。学者大多同时运用行业数目法、Herfindal指数及熵值等进行研究(曹爱鸿，2011；吕文豪，2013；吴国鼎，2015) [ 12 ] [ 18 ] [ 19 ]。也有部分学者采用单一多元化度量指标进行研究，如仅采用行业数目法进行研究(魏然，2012) [ 10 ] ，仅采用采用H指数进行研究(刘楠，2013) [ 13 ]。国内学者多元化经营类型的划分并没有形成统一的标准。对农业上市公司多元化经营进行研究时，学者将样本分为专业化、相关多元化和非相关多元化三种类型(刘楠，2013) [ 13 ]。也有学者沿用国外的分类方法，将其分为水平多元化、垂直多元化、混合多元化三种类型；或沿用Wrigley的利用专业化率分类为专业型、主导型、关联型、非关联型四种类型(吕文豪，2013) [ 18 ]。同样地，在研究多元化经营对经营绩效影响时，采用赫芬达指数作为衡量方法进行研究(张立俊，2014) [ 20 ]。还有学者同时采用业务计数法N和H指数两种测度方法来度量企业多元化水平(赵景芬和戴蓬军，2013) [ 21 ]。也有学者同时使用熵值估计法和H指数两个指标衡量多元化经营，研究对与财务风险的相关性，结果表明多元化经营对分散企业财务风险无明显作用(吴国鼎和张会丽，2015) [ 19 ]。
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user: 3. 财务风险文献综述 3.1. 国外文献综述 国外学者对财务风险的研究开始较早，迄今为止分为统计类研究和非统计类研究两个阶段，统计类的研究选择相应的财务及非财务指标，运用单因素判别法、多元线性回归法、logistic模型等进行研究。随着理论研究的深入以及现实环境的影响，相关学者运用将神经网络模型、仿生技术及专家系统应用等方法引入对财务风险的研究，即非统计研究。以下是对多种方法进行梳理： 1) 单变量模型。运用单一指标进行财务风险度量。Beaver (1966)在提出的单变量模型中将企业破产、债券违约及无法支付股利等定义为财务失败。并把资本市场信息引入该预警模型中。运用79家经营成功和失败的企业进行配比，研究其十年数据发现现金流量/负债资产报酬率及资产负债率等指标变化显著 [ 22 ]。除此之外资产负债分解模型、赌徒理论模型也属于单变量预警模型，通过单一指标进行财务预测，预测方法操作简单，容易理解，但缺点是只能描述财务风险的单一方面，无法综合评估财务风险大小，模型衡量准确度较低。 2) 多元线性变量模型。多元线性变量财务危机预警模型中最著名的是Z-score模型(Altman， 1968) [ 23 ]。Altman以33家经营失败企业和33家经营成功的企业为例建立多元线性变量模型，模型中选择5个财务指标，该模型为Z = 1.2X1 + 1.4X2 + 3.3X3 + 0.6X4 + X5，最后根据Z值的大小衡量企业财务风险，判断其是否存在危机。研究结果证明Z值与企业财务危机呈负相关关系。当Z ≤ 1.8时，企业财务危机严重，当1.8 < Z ≤ 2.625时，企业处于财务危机及财务状况良好之间。当Z > 2.625时，表明企业运营良好，发生财务危机情况较小。其中X1~X5如下表1所示。 3) 逻辑回归模型。以逻辑回归模型衡量财务风险降低了多元线性变量模型条件的限制。由于逻辑回归模型变量指标无正态分布要求，也不需要获得协方差，因此可提高预测的准确性，适用范围较为广泛。Ossman & Bell & Swartz & Turtle (1998)应用logistic回归以1970~1976年105家破产企业及2058家正常 Table 1 Indicator Syste 代码 Z-score模型指标 X1 营运资本/总资产 X2 留存盈余/总资产 X3 息税前利润/总资产 X4 股东权益/债券总额 X5 销售收入/总资产 表1. 指标体系 数据来源：文献整理所得。 企业的财务数据进行研究，将衡量公司规模、公司业绩、变现能力、资本结构等指标放入模型当中，因此财务风险衡量准确性得到大幅提高 [ 24 ]。现今应用很广的ZETA模型选择了7项指标，研究结果准确度较高，相比较Z-Score模型来说，ZERA模型具有更高的预测准确率(Altman， Haldeman & Narayanan， 1977) [ 25 ]。具体指标如下表2所示。 4) 单位概率模型。单位概率模型致力于用概率描述因变量与自变量间的关系。Logistic模型与Probity模型相似，都是以极大化似然函数求参数，但Probity模型要求样本符合正态分布，并且Logistic采用对数，而Probity则采用积分方式。 5) 神经网络方法。Shardonofsky. F. & Bates (1990)首次用神经网络评价财务风险，以65家破产企业和65家正常企业为例，研究其1975~1982年的财务数据，使用Z-score模型的5个指标作为变量。预测准确率较其他衡量方法显著提高 [ 26 ]。 3.2. 国内文献综述 随着不同样本特点以及不同研究目的财务风险相关课题的深入发展，出现了多元化的财务风险模型，比较普遍的是单变量模型、多元回归模型、聚类分析、神经网络分析、模糊层次分析、Logistic回归模型等方法。 1) 单变量模型。该模型由来已久，但存在着一定的局限性，基本如此，我国也有一些学者应用过该模型。选用EPS、ROA、ROE代表企业的财务波动(刘楠，2013) [ 13 ] ，选取现金流量、应收账款、资产负债率考察多元化经营(吕文豪，2013) [ 18 ] ，以净资产收益率及其变异系数、净资产收益率及其变异系数、资产负债率代表企业财务风险(曹爱鸿，2011) [ 12 ] 等对多元化经营进行研究。 2) 多元化线性回归模型。众多的国内学者运用了该模型进行研究。吴国鼎(2015)、马珲(2018)采用Z-score模型、魏然(2012)采用F模型衡量企业财务风险 [ 10 ] [ 19 ] [ 27 ]。杨淑娥(2015)运用了主成分分析法，也就是Y-score模型，对企业财务风险进行量化研究 [ 28 ]。该模型的一般形式为(表3)。 F = −0.1774 + 1.1091C1 + 0.1074C2 + 1.9271C3 + 0.0302C4 + 0.4961C5 用13个财务指标来评价财务风险发生与否，建立了主成分模型，准确率高达95%，检测能源行业的财务风险，使得公司可以提前采取应对风险的防范措施(王君萍、王娜，2016) [ 29 ]。 3) 神经网络模型。在对我国制造业上市公司进行了实证研究时引入神经网络模型，发现引入非财务因素后的神经网络模型预测率要高于没引入的(王志仁、曾繁荣，2008) [ 30 ]。使用聚类分析方法把企业分为5种类型风险程度，运用粗糙集的方法选择确定了9个指标的指标体系，最后运用神经网络建立评价 Table 2 Indicator Syste 代码 指标 X1 经营收益/总资产 X2 利息保障倍数 X3 收益稳定性 X4 留存收益/总资产 X5 流动比率 X6 普通股权益/总资本 X7 普通股权益/总资产 表2. 指标体系 数据来源：文献整理所得。 Table 3 Indicator Syste 代码 F模型指标 C1 营运资本/总资产 C2 留存盈余/总资产 C3 (税后收益＋折旧)/总资产 C4 股东权益/债券总额 C5 (税后收益＋折旧＋利息)/总资产 表3. 指标体系 模型，实用价值得到极大提高(鲍新中和杨宜，2013) [ 31 ]。 4) 多层感知器模型。通过学者研究发现，在衡量财务风险上，多层感知器比logistic回归模型效果更好，准确率更高。多层感知器也会运用财务指标与非财务指标，研究发现财务危机的主要受短期偿债能力、现金流量能力以及营运能力等影响，因此为了降低财务风险，企业应对其多加关注(杨华，2015) [ 32 ]。 5) 模糊层次分析。学者运用模糊层次分析模型对医药企业的财务风险进行度量和评价，选择23个指标代表企业盈利能力、发展能力、偿债能力、营运能力等构建财务风险评价指标体系，对企业财务风险进行全面分析和评估(王超，2018) [ 33 ]。 6) Logistic回归模型 有的学者以制造业上市公司为例，运用Logistic构建企业财务风险预警模型，研究结果表明，上市公司建立预警模型能准确评估财务风险(李长山，2018) [ 34 ]。也有学者通过Logistic回归模型，以40家中小上市公司为样本，提取财务指标及非财务指标的因子，最终得到财务风险预警模型。回归结果表明模型综合准确率大约达到81%，预警作用十分好(高歌，2018) [ 35 ]。
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user: 4. 多元化经营程度对财务风险影响的综述 4.1. 多元化经营程度与财务风险负相关 部分的国外学者研究认为多元化经营程度提高时公司的财务风险能够显著降低。系统风险和资产负债率在非相关业务型企业中比相关业务型、主导业务型和单一业务型的企业会更高，导致非相关业务型企业财务风险更高(Montgomery和Harbir，1984) [ 36 ]。在以爱尔兰的企业为研究对象时发现，进行多元化经营的企业的经营绩效明显比没有进行多元化经营的企业波动要小，财务风险的均值也小，即多元化经营能够有效的分散财务风险(Rosa Fernández， 2016) [ 2 ]。 国内也有部分学者在研究二者关系时得出相似结论。从偿债能力、持续盈利能力、现金流影响等角度研究二者关系时发现，行业数目的增多会导致财务风险的增大(魏然，2012) [ 10 ]。从多元化角度分析雅戈尔与杉杉同城德比之争，发现企业是否拥有进入新业务领域的能力影响了企业多元化经营的成败，同时多元化经营的过程中，要注重对多项业务的整合，尽量要协同效应，使得主业和现金的优势能够降低财务风险(刘媛，2013) [ 37 ]。通过计算SR和RR值度量企业的多元化程度，运用因子分析的方法计算不同类型企业的财务风险时，得出结论认为只有相关的多元化才能降低企业的财务风险，而非相关多元化会起到负作用(张华青，2014) [ 38 ]。 4.2. 多元化经营程度与财务风险正相关 国外学术界也有一部分学者的研究结论认为多元化经营程度越高，企业的财务风险也会随之越高。在不同的国家因社会环境和经济环境的不同，多元化经营引起的企业价值减损也具有巨大的差异，英日比较显著，但德国就不显著(Rumelt， 1974) [ 39 ]。多元化经营使得管理层都机会侵吞企业资产，造成财务风险(Bettis， 1981) [ 40 ]。科技多元化不利于稳固核心竞争力，降低成长性，增大财务风险。国内学者对该结论也进行了验证。例如华润集团过度的追求多元化，涉足过度的非相关产业，导致资产负债率提高，盈利能力下降，财务风险加剧(巫海洋，2012) [ 41 ]。运用多元化回归分析的方法和Z-score破产风险模型方法研究发现，保持主营业务的主导地位能够降低企业的财务风险，多元化程度的加深会减少企业的经营现金流量，增加企业的应收账款和资产负债率(吕文豪，2013) [ 18 ]。以商业银行数据为样本进行实证分析，结论认为，在不考虑地域、规模等因素的情况下，实施综合型的多元化投资，会显著提高银行的经营风险(王军，2015) [ 42 ]。以影视公司为研究对象进行回归分析得到结论，提高多元化经营程度，同时会降低企业的偿债能力以及股票的EPS，不利于企业财务风险的分散(高浠媚和陈有禄，2015) [ 43 ]。非相关多元化会使企业系统风险增加，增大企业财务风险(吴国鼎，2016) [ 19 ]。资本结构和多元化经营呈现正相关关系，但多元化经营改善企业财务结构时，因负债上升导致财务风险也显著上升(孙策，2016) [ 44 ]。以进行了多元化经营农业上市公司研究样本，分别研究多元化经营，相关多元化经营和非相关多元化经营对财务风险与经营风险的影响时发现，多元化经营不仅不能缓解公司经营风险和财务风险，反而增加财务风险(闫迪，2018) [ 45 ]。 4.3. 多元化经营程度与财务风险不相关 部分学者认为二者之间不存在相关关系。通过研究美国财富500强发现，多元化经营并不是一种非常好或者特别不恰当的发展战略，它是一种中性的发展战略，之所以会产生不同程度的财务风险，是因为受到了不同的内外部环境影响，因此，内部控制环境的建立和完善就具有十分重要的意义(Barton， 1988) [ 46 ]。部分企业确实可以通过实施相关多元化提高企业的效益，但反过来讲，并不一定收益好的企业均采用了相关多元化。研究发现，普遍意义上讲，收益好的企业均处于良好的经济社会发展环境之中，由此我们可以得出结论，其实多元化经营与企业的财务风险并没有必然的联系(Bettis和Mahajan，1985) [ 47 ]。要保证企业价值的实现，必须要确保多元化发展过程中内部控制的建设和维护(Palich， 2014) [ 48 ]。在这些学者的研究看来，内部控制才是事关企业财务风险的重要影响因素，而采用何种经营发展战略并没有太大关系。 我国学者也有论证二者之间不存在相关关系结论的研究。以我国旅游业上市公司的数据为研究样本分析二者之间的关系时发现，实施多元化经营战略不能显著的降低企业的财务风险，但能起到一定的分散作用(张运来和王储，2014) [ 49 ]。运用因子分析法建立分析的评价标准，进而分析二者之间的关系时发现，单一业务型比主导业务型企业的财务风险高、相关业务型企业比非相关业务型的企业的财务风险高(张华青和张敏，2014) [ 38 ]。利用修正的Altman Z值来比对多元化经营企业和单一经营企业的风险差异，实证分析得到结论，多元化经营策略可以降低风险的传统理论存在争议，并不能完全得到证实(吴国鼎，2015) [ 19 ]。
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user: 5. 国内外文献述评 通过梳理国内外关于财务风险、多元化经营及其两者关系的相关文献发现，对于财务风险和多元化经营的国内外研究方法大体相同。财务风险研究方法由最初的单变量、逻辑回归、多元线性回归模型，不断发展和进化，出现了聚类分析、神经网络分析、模糊层次分析、Logistic回归模型等方法，充实了财务风险计量的理论和方法，为精准计算企业的财务风险奠定了坚实的基础。 关于多元化程度的主要衡量方法有行业数目法、Herfindal指数法和熵值法，多元化经营类型划分的方法主要有安索芙矩阵法和Wrigley专业化比率法。 但是，对于多元化经营对财务风险的影响分析，国内外学者研究结果却大相径庭，有关结论大体可分类三类：正相关、负相关和不相关。分析原因，主要是源自于各行各业具有不同的行业特色，产业环境，使得财务风险的来源和表现形式也各不相同，因而二者的影响关系也就呈现出了不同的结果。因此，未来研究方向应侧重于实证分析多元化经营对于财务风险的影响机理及影响程度，以便于降低上市公司财务风险带来的不利影响。
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user: 摘 要 在低碳经济背景下，本文综合考虑环境以及经济效益，提出了一种以碳排放量最低、火电机组成本最低以及等效负荷方差最低为目标的电动汽车与风电协同调度模型。在碳排放量上，核算了电动汽车全生命周期的碳排放。成本部分，加入碳交易机制，充分考虑碳减排的经济价值。使用基于Pareto解的多目标粒子群算法进行求解，并与燃油汽车以及电动汽车无序充电情景对比，说明可行性与有效性。 关键词 :电动汽车，风电，碳交易，经济调度 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着经济的发展以及人们对环境问题的日益关注，清洁能源的地位不断提升。近些年来，中国的清洁能源发展非常迅速，而风电作为重要的清洁能源之一，其在经济和环境上有着巨大优势，有关风电的各方研究也日益增多。但风电出力具有明显的波动性和反调峰特点，风力发电大规模并网后功率的时域波动会造成电网调峰能力不足，影响电力系统的稳定运行，在负荷的低谷期，系统调峰容量不足也将产生弃风问题。 此外，由于其良好的环境效益，电动汽车在近几年得到国家的大力支持和发展。随着电动汽车技术的发展，特别是性能卓越的电池和充电性能卓越的电机及其控制系统的飞速发展，电动汽车的发展明显加快。在电动汽车的行驶过程中，碳的排放量取决于一次能源结构，而中国的能源结构还是主要以火电为主，因此电动汽车的单位里程碳排放水平在某些情况下甚至有可能高于传统汽车，大大限制了电动汽车的减排能力。此外，受车主出行习惯的影响，电动汽车大量入网后负荷高峰时段充电，也将会增大峰谷差和系统压力。大量电动汽车的无序充电行为会影响系统的安全性与可靠性。 现阶段国内外已经开展了很多研究。文献 [ 1 ] 提出电动汽车与风力发电的协同调度策略，通过对电动汽车充电的调度来调节峰谷差，消纳更多的风电。文献 [ 2 ] 分析了电动汽车充电在低碳电力系统中可以充当的角色和作用。文献 [ 3 ] 分析了电动汽车代替传统汽车来达到碳减排目的的策略。文献 [ 4 ] 以碳排放最少为调度目标，分析了在对电动汽车充电进行合理调度下的碳减排效益。文献 [ 5 ] 考虑需求响应，将用户成本考虑到模型中，提出了一种负荷方差最小且火电和用户成本最低的电动汽车充电策略模型。文献 [ 6 ] 以最大限度改善负荷方差、排放最小以及火电成本最低为目标对电动汽车充电进行优化调度。文献 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] 考虑用户侧的利益，提出分时电价的制度，同时考虑平滑负荷波动，减小负荷峰谷差。文献 [ 12 ] 基于分时电价，提出了寻找负荷最低时段和倒序逆推两种充电模式。文献 [ 13 ] 提出基于分时电价的一种滚动优化控制策略，并与无序充电对比，结果能有效降低用户成本和达到削峰填谷的目的。文献 [ 14 ] 研究了虚拟电厂的碳减排策略。文献 [ 15 ] 提出一种双层调度模型，在上层考虑用户利益，在下层考虑用户满意度，并尽量与上层模型偏差最小。文献 [ 16 ] 利用虚拟电厂的概念，将电动汽车、火电以及清洁能源作为一个整体，对电动汽车的充电进行调度，以收益最大为目标并将碳交易的概念加入其中。可以看出，对电动汽车充电和风电的协同调度能够良好的解决上述问题，不过目前的研究停留在考虑峰谷差、发电成本或是用户成本，而忽略了碳减排的效益，或是单一的考虑碳排放这唯一条件。 本文在考虑降低等效负荷方差的基础上，以碳排放最低和系统成本最低为目标，并加入碳交易机制，充分分析调度策略的碳减排水平，并赋予碳减排经济价值。
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user: 2. 电动汽车全生命周期碳排放水平 为了核算有电动汽车参与调度的系统碳排放水平，并与燃油汽车和无序充电下进行比较，不能忽略电动汽车生命周期中产生的碳排放量，使用全生命周期法对电动汽车生命周期的碳排放量进行核算。生命周期法即详细研究产品生命周期内各单元过程的能源需求、原材料利用和活动可能造成的污染排放。将电动汽车的生命周期分为三个过程，生产、使用以及报废 [ 17 ] 。在生产阶段，又分为传统汽车制造部分以及锂电池制造部分。在使用阶段，电动汽车的碳排放主要取决于一次能源的类型以及其对环境的影响。在报废阶段，主要分析汽车材料的报废和回收对环境所产生的影响。对比电动汽车的生命周期与燃油汽车的生命周期，可以发现，最主要的区别在于锂电池的制造以及行驶过程中的碳排放，在本文中，为了对比燃油汽车与电动汽车的碳排放，所以重点分析生命周期中的这两个部分。 锂电池制造阶段，主要消耗的能源为电能，将制造过程分为两个部分：原材料制备和电池组装。在原材料制备过程中，耗电量主要根据各原材料制造的耗电量加权平均来计算，权重为电池中对应含量。由于材料比较复杂，采取抓大放小的思路，主要取锂电池中国产的能耗大含量大的原材料。其公式如下： E c l = ∑ i E i × p i (1) 其中 E c l 代表材料制造总过程中的电耗， E i 代表第i种材料电耗， p i 代表该材料的含量比重。这里主要取正负极材料以及铜箔和铝箔。 在组装过程中，因为工艺复杂繁多，无法详细确定单个工序电耗，所以采用整体测算，取组装厂年度耗电总量，除以产品总重量，得到单位质量锂电池组装的耗电量，如下： E z z = E a l l M (2) 其中， E z z 代表单位质量电池组装耗电量， E a l l 为年度耗电总量，M为产品总质量。 最后将耗电量折算成标准煤，公式如下 T C E l = ρ × ( E c l + E z z ) (3) 式中， T C E l 代表锂电池的煤当量， ρ 为折算系数。 根据文献 [ 17 ] 提供的数据得生产1吨电池排放二氧化碳约23.71吨。 电动汽车行驶过程中的碳排放量取决于电耗量以及一次能源对环境的影响，在电动汽车与风电协同调度中，一次能源主要为火电以及风电，在下文，结合实际情况对其进行分析和计算。 为了使锂电池生产中的碳排放量和下文行驶过程中的碳排放量相结合，将其归算到行驶里程中，假设电动汽车全生命周期行驶里程为150，000 km，电池循环次数达10年以上，设定电动汽车生命周期只需要一组电池。E150V型电动车电池重量约为300 kg。本文将其归算到电动汽车充每度电排放的二氧化碳量，公式如下： I e v = I s u m S s u m ⋅ ( W / 100 ) ⋅ η c (4) 其中， I s u m 代表总的碳排放量， S s u m 为总行驶里程，W为百公里耗电量， η c 代表充电效率。求得数值约为351.26 t/Gwh。
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user: 3. 电动汽车充电负荷建模与风电出力建模 首先对电动汽车充电负荷进行建模，假设开始充电时刻、初始SOC、目标SOC之间相互独立。 根据数据统计，电动汽车开始充电时刻近似为正态分布 [ 18 ] 。其概率密度函数如下： f t = { 1 σ 1 2 π exp [ − ( t − μ 1 ) 2 2 σ 1 2 ]     ( μ 1 − 12 ) < t ≤ 24 1 σ 2 2 π exp [ − ( t + 24 − μ 2 ) 2 2 σ 2 2 ] 0 < t ≤ ( μ 2 − 12 ) (5) 其中 σ 1 = 5.4 ， σ 2 = 9.6 ， μ 1 = 18.6 ， μ 2 = 13 。 电动汽车到达充电站开始充电时车载电池的初始SOC及充电结束时的目标SOC都与起始充电时刻一样，也具有一定程度的随机性，本文均使用概率模型对其进行描述，公式如下： f ( S 0 ) 1 σ 0 2 π exp [ − ( s − μ 0 ) 2 2 σ 0 2 ] (6) f ( S t ) 1 σ t 2 π exp [ − ( s − μ t ) 2 2 σ t 2 ] (7) 其中， S 0 为初始S0C，通常在0.1~0.6之间。 S t 为目标SOC，通常在0.5~1.0之间。 μ 0 = 0.35 ， σ 0 = 0.3 ， μ t = 0.8 ， σ t = 0.3 。 本文假设电动汽车都以恒定功率充电，取充电功率为100 KW。因此，根据充电功率以及初始SOC、目标SOC，可以计算出充电时长，再根据上述模型模拟出各时段电动汽车充电数量，进而得到各时段充电负荷。 其次对风电出力进行模拟，这里选用双参数威布尔风速模型，公式如下： f V ( v ) = k c ( v c ) k − 1 exp [ − ( v c ) k ] (8) 式中，k和c为威布尔分布的形状参数和尺度参数。 结合威布尔风速模型，假设空气密度恒定，线性化有功出力曲线，得出风电出力分段函数： p w = { 0 v < v i n 或 v > v o u t p r w v − v i n v r − v i n v i n ≤ v < v r p r w v r ≤ v ≤ v o u t (9) 式中， V i n 、 和 V r 分别对应风电机组的切入风速、切出风速和额定风速； p r w 为风电机组的额定有功出力。当风速大于 V i n 时，风电机组启动并正常运行；当风速大于 V r 且小于 V o u t 时，风电机组有功出力保持额定值；当风速小于 V i n 或大于 V o u t 时，风电机组停止运行。
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user: 4. 电动汽车-风电协同调度建模 4.1. 目标函数 本文主要考察电动汽车的碳减排效益，因此以碳排放量最小为目标函数，在这里主要考虑火电本身的碳排放，以及电动汽车全生命周期核算过后对应到充电上的碳排放量，如下： min E h ∑ t = 1 n P h ， t + I e v ∑ t = 1 n P e v ， t (10) 其中， E h 表示火电的碳排放因子， P h ， t 代表第t时段的火电出力， P e v ， t 为第t时段电动汽车充电功率。 其次考虑系统成本最低，系统成本分为两部分，一部分是火电机组运行成本，主要由发电成本构成，另一部分为碳交易成本，采用基准线法，根据出力分配碳排放配额，超出配额的碳排放部分需要支付额外的费用，相反，多余的部分可以获得相应的收益 [ 16 ] 。由此目标函数如下： min ∑ t = 1 N C t g a s + C t c (11) 其中， C t g a s 为t时刻的火电机组运行成本， C t c 为t时刻的碳交易成本。 火电机组运行成本表示为： C t g a s = ∑ i = 1 N ( a i + b i P i ， t + c i P i ， t ) (12) 其中 a i 、 b i 、 c i 为第i台发电机的发电成本系数。 碳交易成本如下： C t c = K ( P c ， t − M t ) (13) M t = ∑ i = 1 N ε P i ， t (14) 其中，K为碳交易价格， P c ， t 为t时刻系统的实际碳排放量， M t 为t时刻碳排放配额。 ε 为配额系数。 最后，风电与电动汽车的协同调度目的之一是为了削峰填谷，缓解系统调峰压力。因此，定一个M个时段为一个时间窗口，使每个时间窗口等效方差最小(1)，其公式如下： min ∑ i = 1 T − M + 1 ∑ t = i i + M − 1 ( P l ， t − P w ， t + P e v ， t − P a v ， i ) 2 (15) P a v ， i = 1 M ∑ t = i i + M − 1 ( P l ， t − P w ， t + P e v ， t ) (16) 其中， P w ， t 为t时刻风电出力， P l ， t 为t时刻常规负荷。 P a v ， i 为第i个时间窗口等效负荷的平均值。 4.2. 约束条件 1) 系统约束 系统要满足负荷和出力的平衡，如下： ∑ i = 1 N P i ， t + P w ， t = P l ， t + P e v ， t (17) 2) 电动汽车充电约束 每个时段的电动汽车充电负荷要小于该时段可调度的电动汽车充电负荷，约束如下： 0 ≤ P e v ， t ≤ P c h ， t (18) 其中， P c h ， t 为t时段电动汽车可调度充电功率的上限。 另外，为了保证电池寿命，防止深度充放电，应保证电量有一定余额，并小于电池容量上限，其约束如下： S min ≤ S t ≤ S max (19) 其中， S min ， S max 为电池储存容量的上下限。 S t 为t时刻电池剩余电量。 最后，协同调度下电动汽车总的充电需求应该大于等于电动汽车自由充电时充电需求和，约束如下： ∑ t = 1 T P e v ， t ≥ P f (20) 其中， P f 为电动汽车自由充电时充电需求的总和。 3) 火电机组出力约束 a) 出力约束 每台火电机组出力应该介于其上下限之间，如下： P i min ≤ P i ， t ≤ P i max (21) 其中， P i max 、 P i min 为第i台火电机组出力的上下限。 b) 爬坡约束 火电机组出力的上升或下降速率有其极限值，如下： − R i D Δ t ≤ P i ， t − P i ， t − 1 ≤ R i U Δ t (22) 其中， R i D Δ t 、 R i U Δ t 为i机组的最大滑坡和爬坡功率。 c) 风电出力约束 0 ≤ P w ， t ≤ P w ， t max (23) 其中， P w ， t max 为t时刻风电出力的最大值。 4.3. 模型求解 本文主要采用多目标粒子群优化算法。粒子群算法模拟鸟集群飞行觅食的行为，通过鸟之间的集体协作使群体达到目的。多目标粒子群算法是基于粒子群算法的改进。在算法中加入非支配关系排序、粒子拥挤距离计算以及锦标赛选择，最终获取粒子的Pareto前沿 [ 19 ] 。 多目标粒子群算法的基本流程如下： 1) 随机初始化种群，设定惯性权值。 2) 求解粒子的各目标函数值。 3) 按照适应度对粒子进行非支配排序。 4) 计算各粒子的拥挤距离。 5) 根据粒子的前沿等级和拥挤距离，使用锦标赛选择法选取种群的个体最优和全局最优。 6) 按照下式更新粒子： V i ， j ( t + 1 ) = ω V i ， j ( t ) + c 1 × r a n d ( ) × [ p b e s t i ， j − x i ， j ( t ) ]     + c 2 × r a n d (   ) × [ g b e s t i ， j − x i ， j ( t ) ] (24) x i ， j ( t + 1 ) = x i ， j ( t ) + V i ， j ( t + 1 ) (25) V i 是粒子的速度，pbest和gbest是粒子的个体最佳和全局最佳位置，rand代表0~1之间的随机数，c 1 、c 2 是学习因子，ω代表惯性权值。 7) 重复2~6过程直至满足迭代条件。 在Pareto集中挑选最优粒子，使用模糊理论求解。本文追求碳排放最小和成本最小，选用偏小型模糊隶属度函数(5)。 ω i = { 1 f i ≤ f i min f i max − f i f i max − f i min f i max > f i > f i min 0 f i ≥ f i max (26) ω = 1 m ∑ i = 1 m ω i (27) 其中， ω i 等于0和1时代表对目标i函数值的完全不满意和满意， f i 为目标函数值。采用式(27)求得Pareto解集中的标准化满意度，然后通过式选取最大 ω 值的Pareto解作为最优解。