基于挣值管理的分布式光伏发电项目成本管理研究学术报告

第一作者及单位：曹建忠（内蒙古科技大学经济与管理学院）；合作作者马志强。本文发表于期刊《质量·成本·管理》2023年第61卷第12期（总第712期）。

学术背景与研究动机

本研究聚焦分布式光伏发电项目的成本管理问题。随着清洁能源需求增长，分布式光伏发电因其环保性和灵活性成为重要发展方向，但其项目成本管理面临设备价格波动、人工成本高、运营维护复杂等挑战。传统的成本管理方法难以动态跟踪项目绩效，而挣值管理（Earned Value Management, EVM）作为一种集成成本、进度与范围的项目管理工具，在国际工程领域广泛应用。本研究旨在通过构建基于EVM的成本管理模型，提升分布式光伏发电项目的成本控制精度与实施效率。

研究流程与方法

1. 研究框架设计

研究分为四个阶段：
1. 现状分析：通过文献与案例调研，梳理分布式光伏发电项目的成本构成（建设成本占60%-70%，其中光伏组件占设备成本的50%以上）、成本控制难点（如设备价格波动、设计变更风险）。
2. 理论整合：详细解析EVM三大核心指标——计划价值（PV）、实际成本（AC）、挣值（EV），以及衍生指标（成本绩效指数CPI、进度绩效指数SPI）。
3. 模型构建：建立适用于分布式光伏项目的EVM成本管理模型，步骤包括：
- 成本基准确定：依据项目总投资预算（如案例中的2742.72万元）分解至各阶段。
- 工作分解结构（WBS）：将项目拆解为9项可量化任务（如设备采购、组件安装、电网接入等）。
- 动态监控：按月采集PV、EV、AC数据，通过偏差分析（如案例中建设安装成本超支12.47%）识别风险。
4. 案例验证：以K公司6 MW分布式光伏项目（2022年实施）为对象，对比计划与实际数据（如表1所示），验证模型有效性。

2. 数据采集与分析

• 样本特征：案例项目实际投资2902.26万元，超预算159.54万元，主要因光伏组件延期到货（进度滞后1个月）及设计变更（基础类型调整）。
  
• EVM计算：通过图3趋势线显示，CPI=0.94（）表明成本超支，SPI=0.98（）表明进度滞后，需优化资源配置。
  

核心研究结果

1. 成本失控主因：
   
   • 设备采购延迟：组件涨价导致设备投资超支57.78万元（增幅3.14%）。
     
   • 设计缺陷：灌注桩改为条形基础，增加建设安装成本98.76万元（增幅12.47%）。
     
2. EVM应用效果：模型成功识别偏差，如第4个月CPI降至0.91，触发预警并调整采购计划，最终将总成本偏差控制在5.8%（低于未用EVM项目的平均偏差20%）。
   

结论与价值

1. 理论贡献：将EVM理论与光伏项目结合，提出动态成本监控框架，弥补传统静态预算管理的不足。
   
2. 实践意义：
   
   • 为项目管理者提供量化工具，例证显示EVM可将进度延误缩短25%。
     
   • 提出6项优化措施，如加强设计前期勘察（避免案例中屋顶防护围栏的返工）、建立变更控制流程。
     

研究亮点

1. 方法创新：首次将EVM应用于分布式光伏领域，开发了针对性的WBS分解规则（如按屋面/地面/车棚分区核算成本）。
   
2. 数据价值：公开案例项目的详细成本偏差数据（如待摊投资超支2.69%），为后续研究提供基准参考。
   

延伸讨论

研究建议未来结合大数据技术实现EVM实时监测，并探索政策补贴（如0.3-0.5元/kWh）对成本弹性的影响。