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安科瑞 耿敏花

摘要:传统电动汽车充电站建设项目成本控制方法直接对成本实施控制未对成本上限进行计算造成传统成本控制效果较差。本文提出基于作业成本法的电动汽车充电站建设项目成本控制方法。对项目成本支出影响因素进行提取将影响成本的主要因素作为确定高成本控制限度的依据进行成本上限计算在作业成本法的基础上对成本上限进行处理以实现精确的成本控制设计对比实验实验结果表明本文方法的成本控制性能优于传统方法。

关键词:作业成本法、电动汽车充电桩、成本上限、成本控制方法

一、引言

随着我国发展的加快，能源短缺、空气污染和环境破坏等问题日益严重。改善环境、清新空气是当今社会的共同呼声 。2015年11月，中共中央制定国民经济和社会发展第十三个五年规划，提出了促进低碳交通、优先考虑公共交通、实施新能源汽车推广计划和提高电动汽车生产水平的要求。但是当前在用户使用电动汽车的过程中，充电难的问题始终存在，充电桩设备的不足已成为制约整个电动汽车产业发展的重要因素。

在中国，新能源汽车的个人充电桩充电功率相对较小，公共充电设备严重不足。如果选择汽车制造商等独立单位作为运营中心，将不可避免地导致分离和孤立的局面，从而产生许多缺点，如:运营成本高和客户来源分散。使用公共电动车辆充电站可以避免风险和提高收益。政府和社会资本合作建设城市充电桩，将成为未来的主要途径。同时，鼓励便利店、超市、采购中心和其他公共中心为用户提供额外的充电桩设备，并促进清洁新能源电动汽车的发展，以实现利润大化。

此外充电站试点的引入也增加了广告位、显示屏等位置，这些位置也可以产生额外收入。密集、方便、安全和全面的充电桩系统是解决城市担忧和刺激消费者消费的有效方式。充电站收入的多元化无疑将吸引更多的市场资本投资。

二、基于作业成本法的电动汽车充电站建设项目成本控制方法设计

2.1 提取项目成本支出影响因素

电动汽车充电站是当前城市公共交通组成的重要部分，主要是为了减少因为快速发展的城市化和城市扩张导致的道路拥堵和资源短缺问题。这决定了充电站建设的社会效益。因此多年来充电桩企业一直处于亏损状态。

为了实现电动汽车充电站建设项目设计和施工阶段的动态成本控制，进行了成本预测研究。所选项目的总建设成本包括许多因素其中包括无法直接确定的未处理因素。因此，项目的成本因素指数应选取影响工程成本的主要因素,

充电桩公司的亏损分为经营性和政策性两类。第一个原因是公司无法控制，例如由充电桩公司管理层的错误排班导致的，或者是生司机的错误行为给公司带来的高昂成本和损失。第二个原因是充电桩公司的价格受政府管辖，这意味着如果收入不能弥补成本，则会产生损失。国家补贴是补偿企业损失和维持社会福利的措施。国家对新能源电动汽车充电桩的补贴由新能源汽车的购置和使用以及新能源充电桩运营厂家的损失支撑。因此，在电动汽车充电桩运营成本的真实性和可靠性方面政府补贴尤为重要。电动汽车充电桩的排班决策也依赖于其经营分析，其中成本分析是重要的组成部分。关于运营成本的错误信息将会导致未来商业决策中的许多错误，这表明运营成本信息对于电动汽车充电桩的可持续发展至关重要，

电动车辆充电桩的运营成本如下图所示：

图1 成本支出构成图

成本支出各部分的具体内容如下:

公司新能源充电桩的运营成本与新能源电动汽车充电桩正常运营直接相关的支出有关，经营运营成本主要包括:

(1)工作成本:支付给直接参与运营电动汽车充电桩员工的不同支出，如工资、保费、社会保障、福利和补贴。

(2)能源费:新能源城市电动汽车充电桩为保证正常运行而使用的能源费，如充电费。

(3)设备费:保险费、折旧费、维修费、车站设备折旧费(收藏库存等)、新能源城市电动车入库包月费等。

(4)与经营过程直接相关的其他费用。

新能源充电桩管理费应涵盖公司相关职能单位为电动汽车充电桩的正常运营而产生的各种支出，特别是:

(1)工作费用:充电桩运营管理企业的工资、保险、福利和津贴。

(2)能效费用:场地费、水电费、通讯费、运营管理费。

(3)业务费用:差旅费、业务接待费、咨询费、广告费。

(4)押金及材料费:办公设备及系统折旧费、无形资产折旧费、维修费、低值易耗费等办公费用。

(5)税收:土地使用税、车船使用税、印花税及其他相关税费。

(6)资产损失费:存货价差、损耗、各种坏账损失。

(7)工会基金。

(8)审计评估费:审计费、评估费等。

(9)与充电桩公司管理直接相关的其他支出。

以上各种因素都能影响电动汽车充电站建设项目成本，选取其中占比较大的份额，进一步进行成本上限计算，以便于更好的对充电站建设项目进行建设成本控制。

2.2 成本上限计算

为了实现精确的成本控制，将影响成本的主要因素作为确定高成本控制限度的依据。电动汽车充电站建设项目的成本控制模型主要包括p均值模型、p中心模型、大成本上限模型和总成本上限模型。p均值模型和p中心模型分别关注需求点和订单点，以降低移动成本。将大成本收集作为一个模型进行优化的概念可以在特定数量的安装中大限度地提高大成本收集。具体的成本收集模型是在充分利用现有设备资源的情况下，通过高效的成本收集计划点来实现的。考虑集合的充电桩部署原则以实现大成本和高效使用，所建立的大成本模型适用于充电桩的部署。配置的上限模型是适用于离散情况下的充电桩地址的方法模型。其核心是保证代价小的前提下将某一集合用若干子集成本上限。传统成本确定的高阈值模型可能具有相同子元素，因此模型的计算结果会导致无法获得统一的解。

在使用成本系数优化布局之前，应首先确定相关指标的权重。鉴于成本指标主要是定量的，采用熵权法确定权重。Entropia初来源于热力学。1948年，C.E.Shannon将其引入信息论，并建立了熵权方法的计算模型。其性质是基于数据的不确定性授予权利，指标中信息的内容越多，权重就越大。熵权法属于客观称重法，与其他称重方法相比，熵权法可以用于计算成本上限，提高成本上限计算的准确性，优化成本配置和识别上限指标。使用熵加权方法对特定阶段的成本上限计算模型的原始数据进行归一化。在具体的分析过程中，Eeia使用被定义为候选配置点的解决方案元素，而指标元素是充电桩建设的成本指标。鉴于指标体系的价值不同，在规模上也存在显着差异。为了防止不同层面的不相称性质，需要进行归一化处理原始成本上限计算矩阵。

2.3 基于作业成本法控制电动汽车充电站建设项目成本

在作业成本法的基础上，与支出因素造价上限相结合，由清单中包含的具体子项确定上限，然后计算每个项目的具体数量，确定每个项目的总单价。充电桩对布局点的成本上限能力可作为表征利用率的有效指标。每个配置点的利用需求应为1，满载率应为6，每个充电桩在费用上限内的成本上限为D。

三、应用方案

图2 平台结构图

充电运营管理平台是基于物联网和大数据技术的充电设施管理系统，可以实现对充电桩的监控、调度和管理，提高充电桩的利用率和充电效率，提升用户的充电体验和服务质量。用户可以通过APP或小程序提前预约充电，避免在充电站排队等待的情况，同时也能为充电站提供更准确的充电需求数据，方便后续的调度和管理。通过平台可对充电桩的功率、电压、电流等参数进行实时监控，及时发现和处理充电桩故障和异常情况对充电桩的功率进行控制和管理，确保充电桩在合理的功率范围内充电，避免对电网造成过大的负荷。

四、安科瑞充电桩云平台具体的功能

平台除了对充电桩的监控外，还对充电站的光伏发电系统、储能系统以及供电系统进行集中监控和统一协调管理，提高充电站的运行可靠性，降低运营成本，平台系统架构如图3所示。

图3 充电桩运营管理平台系统架构

大屏显示：展示充电站设备统计、使用率排行、运营统计图表、节碳量统计等数据。

图4 大屏展示界面

站点监控：显示设备实时状态、设备列表、设备日志、设备状态统计等功能。

图5 站点监控界面

设备监控：显示设备实时信息、配套设备状态、设备实时曲线、关联订单信息、充电功率曲线等。

图6 设备监控界面

运营趋势统计：显示运营信息查询、站点对比曲线、日月年报表、站点对比列表等功能。

图7 运营趋势界面

收益查询：提供收益汇总、实际收益报表、收益变化曲线、支付方式占比等功能。

图8 收益查询界面

故障分析：提供故障汇总、故障状态饼图、故障趋势分析、故障类型饼图等功能。

图9 故障分析界面

订单记录：提供实时/历史订单查询、订单终止、订单详情、订单导出、运营商应收信息、充电明细、交易流水查询、充值余额明细等功能。

五、产品选型

 安科瑞为广大用户提供慢充和快充两种充电方式，便携式、壁挂式、落地式等多种类型的充电桩，包含智能7kw/21kw交流充电桩，30kw直流充电桩，60kw/80kw/120kw/180kw直流一体式充电桩来满足新能源汽车行业快速、经济、智能运营管理的市场需求。实现对动力电池快速、高效、安全、合理的电量补给，同时为提高公共充电桩的效率和实用性，具有有智能监测：充电桩智能控制器对充电桩具备测量、控制与保护的功能；智能计量：输出配置智能电能表，进行充电计量，具备完善的通信功能；云平台：具备连接云平台的功能，可以实现实时监控，财务报表分析等等；远程升级：具备完善的通讯功能，可远程对设备软件进行升级；保护功能：具备防雷保护、过载保护、短路保护，漏电保护和接地保护等功能；适配车型：满足国标充电接口，适配所有符合国标的电动汽车，适应不同车型的不同功率。下面是具体产品的型号和技术参数。

六、现场图片

七、结论

完善充电换电基础设施是电动汽车走进千家万户的基本前提，只有控制充电站建设成本，制定发展计划，才能提高各类公众投资者的积极性，加快新能源汽车充电桩建设的步伐。