海上风电项目运行期风险评价研究

【摘要】：风能是一种清洁的可再生能源,是理想的绿色能源,从而成为我国的重点发展行业。伴随陆上风电场场址有限和电力上网困难等一些问题,我国海上风电开发将大规模商业化,未来海上风电项目数量将会快速增长。我国海上风电项目进入了快速发展期,海上风电项目作为一个高投入、高技术的产业,对其运行期风险评价以及风险管理的研究工作备受项目投资者与参与者的关注。 文章中首先全面归纳总结了海上风电项日运行期风险的相关理论,介绍了海上风电项目运行期风险概念以及风险特征,分别对风险识别、风险估计和风险评价这三个阶段进行介绍。重点分析了风险评价所常用的方法：模糊综合评价法、蒙特卡罗法、BP神经网络法,分析其优缺点,为本文风险评价方法的选择提供理论基础。 文章在分析风险指标建立原则的基础上,结合海上风电项日运行期风险特证及来源,全面识别海上风电项目运行期风险因素,进而建立海上风电项日运行期风险评价指标体系。在建立海上风电项目运行期风险评价指标的基础上,提出了基于支持向量机(SVM)的海上风电项日运行期风险评价方法,介绍了支持向量机的原理和算法,运用支持向量机理论构建海上风电项日运行期风险评价模型,通过具体项日数据分析其预测准确性。最后,完成实证分析,运用文章中提出的SVM回归模型,借用MATLAB平台使用LIBSVM工：具箱完成数据运算和风险评价,并分析评价结果,从而验证了SVM模型评价海上风电项目的科学性和有效性。 支持向量机方法丰富了海上风电项目运行期风险评价方法体系。通过实证分析表明,在实际项目风险评价过程中,支持向量机的方法比传统评价方法更便捷、精确度更高,能够为海上风电项日运行期风险管理提供可靠依据。 【关键词】：海上风电项目 运行期风险 风险评价 支持向量机
【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：F426.61;TM614
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 1 绪论10-19
• 1.1 研究背景及意义10-11
• 1.1.1 研究的背景10-11
• 1.1.2 研究的意义11
• 1.2 国内外风电发展现状11-14
• 1.2.1 欧洲风电发展现状11-12
• 1.2.2 我国风电发展现状12-13
• 1.2.3 我国海上风电发展现状13-14
• 1.3 国内外研究现状14-16
• 1.4 研究的内容及技术路线16-18
• 1.4.1 研究的内容16-17
• 1.4.2 研究技术路线17-18
• 1.5 本章小结18-19
• 2 海上风电项日运行风险评价的理论基础19-31
• 2.1 海上风电项目运行期风险的概念与特征19-20
• 2.1.1 海上风电项目运行期风险的概念19
• 2.1.2 海上风电项目运行期风险的特征19-20
• 2.2 海上风电项目运行期风险分析的一般过程20-26
• 2.2.1 海上风电项目风险的识别21-24
• 2.2.2 海上风电项目风险的估计24
• 2.2.3 海上风电项目风险的评价24-26
• 2.3 海上风电项目运行期风险评价方法分析26-30
• 2.3.1 模糊综合评价法26-27
• 2.3.2 蒙特卡罗法27-28
• 2.3.3 BP神经网络法28-29
• 2.3.4 常用风险评价方法比较29-30
• 2.4 本章小结30-31
• 3 海上风电项目运行期风险评价指标体系构建31-40
• 3.1 指标体系建立的原则31-32
• 3.1.1 目的性和全面性原则31
• 3.1.2 科学性和可行性原则31
• 3.1.3 定性分析与定量研究相结合原则31-32
• 3.2 海上风电项目运行期风险分析32-38
• 3.2.1 自然风险32-33
• 3.2.2 设备风险33-35
• 3.2.3 意外事故风险35-36
• 3.2.4 管理风险36-37
• 3.2.5 市场风险37-38
• 3.3 海上风电项目运行期风险评价指标体系的确定38-39
• 3.4 本章小结39-40
• 4 基于SVM的海上风电项目运行期风险评价模型40-52
• 4.1 支持向量机理论40-43
• 4.1.1 支持向量机的发展40
• 4.1.2 支持向量机的基本思想40-43
• 4.2 基于支持向量机回归的海上风电项目运行期风险评价43-49
• 4.2.1 基于支持向量机回归的海上风电项目运行期风险评价原理43
• 4.2.2 基于支持向量机回归的海上风电项目运行期风险评价模型43-46
• 4.2.3 海上风电项目期风险评价的SVM回归模型计算流程46-49
• 4.3 SVM工具箱49-51
• 4.3.1 LIBSVM的下载、安装49-50
• 4.3.2 LIBSVM的函数50
• 4.3.3 LIBSVM工具箱的功能50-51
• 4.4 本章小结51-52
• 5 实例分析52-64
• 5.1 项目概况及风险定性分析52-56
• 5.1.1 项目背景及概况52-54
• 5.1.2 项目风险定性分析54-56
• 5.2 数据描述56-57
• 5.3 支持向量机应用步骤及参数选择57-60
• 5.3.1 数据导入57
• 5.3.2 选择模型参数57-58
• 5.3.3 训练模型58-60
• 5.3.4 实例风险评价结果60
• 5.4 ε-SVR风险评价模型特性60-63
• 5.5 本章小结63-64
• 结论64-66
• 参考文献66-69
• 攻读硕士学位期间发表学术论文情况69-70
• 致谢70-71

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