模糊网络分析在海上风电项目风险评价中的应用

【摘要】： 我国是常规能源严重短缺的国家,多年的高发展是以能源的高消耗和自然环境的破坏为代价的,随着常规能源的日益短缺,这种粗放的经济运行方式已不能保证我国经济的持续发展。 风电以其清洁无污染,施工周期短,投资灵活,占地少,尤其是海上风电几乎不占用任何土地,具有良好的经济效益和社会效益,越来越多的受到我国政府的重视。我国有近10亿KW(海上风能7.5亿KW)的风能储量,在未来数年必然掀起一股风电开发热潮,而其中大部分将向海洋进军。但是,我们也必须清楚的认识到,我国现阶段的海上风电开发技术与发达国家相比还存在很大差距,在开发过程中将会遇到诸多风险。为此,本文对海上风电项目施工期和运行期进行详细的风险分析。 文章简单介绍了海上风电项目的相关概念并详细介绍了海上风电项目的基础形式和环境影响;在风险分析方面,首先通过文献分析和专家调查进行风险因素识别,进而构建风险评价指标体系;在指标体系的构建完成以后,对现有的风险评价方法予以简单介绍,并指出现有方法在海上风电项目风险评价中的不适用性,为此,根据海上风电项目风险因素的特点,文章整合多种风险评价方法,提出基于三角模糊数的模糊网络分析法,文章详细介绍该方法的步骤,并将其应用到杭州湾某海上风电场施工期与运行期的风险评价中去,收到了良好的效果,证实了该方法的实用性和易操作性。文章最后对研究成果进行了总结,并提出了以后有关海上风电项目风险分析研究的方向。 【关键词】：海上风电 风险评价 模糊综合评判 三角模糊数 模糊网络分析
【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2008
【分类号】：F224;F426.61
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-6
• 目录6-9
• 1 绪论9-19
• 1.1 问题的提出与研究意义9-10
• 1.1.1 研究问题的背景9-10
• 1.1.2 研究意义10
• 1.2 国内外建设工程项目风险评价技术研究现状10-11
• 1.3 论文研究的主要内容与思路11-14
• 1.3.1 研究内容11
• 1.3.2 研究方法11-14
• 1.4 海上风力发电概述14-19
• 1.4.1 国内外海上风力发电概况14-15
• 1.4.2 海上风电场的基础形式与环境影响15-19
• 2 海上风电项目风险评价理论基础19-31
• 2.1 风险简述19-21
• 2.1.1 风险的概念19-20
• 2.1.2 风险的要素20-21
• 2.2 风险的多维特性21-22
• 2.3 海上风电项目风险的概念与特征22-24
• 2.3.1 海上风电项目风险的概念22
• 2.3.2 海上风电项目风险的特征22-24
• 2.4 海上风电项目风险识别24-31
• 2.4.1 海上风电项目风险识别的流程24-25
• 2.4.2 海上风电项目风险识别的关键步骤25-26
• 2.4.3 常用风险识别的方法26-29
• 2.4.4 海上风电项目风险识别的障碍29-31
• 3 海上风电项目风险评价31-42
• 3.1 海上风电项目风险评价的步骤32-33
• 3.2 海上风电项目风险评价指标体系的构建33-38
• 3.2.1 构建风险评价指标体系的基本原则33
• 3.2.2 海上风电项目风险评价指标的选择33-37
• 3.2.4 海上风电项目风险评价指标体系的总体框架37-38
• 3.3 常用风险评价的方法38-42
• 4 基于三角模糊数的模糊网络分析法42-63
• 4.1 层次分析法42-45
• 4.1.1 层次分析法的原理42
• 4.1.2 层次分析法的步骤42-45
• 4.2 网络分析法45-51
• 4.2.1 ANP与AHP的关系45-46
• 4.2.2 网络模型结构分类46-48
• 4.2.3 网络分析法的基本步骤48
• 4.2.4 网络元素集之间权重的合成方法—超矩阵运算48-51
• 4.3 模糊风险综合评判51-55
• 4.3.1 模糊数学的相关概念51
• 4.3.2 模糊风险综合评价方法的基本步骤51-53
• 4.3.3 模糊算子及评判指标的处理53-55
• 4.4 基于三角模糊数的模糊网络分析法55-60
• 4.4.1 三角模糊数55-56
• 4.4.2 基于三角模糊数的模糊网络分析法的基本原理56
• 4.4.3 基于三角模糊数的模糊网络分析法的步骤56-60
• 4.5 海上风电项目风险评价60-63
• 4.5.1 评价方法的选取60
• 4.5.2 评价模型的构建与项目风险的综合评价60-63
• 5 实证分析—杭州湾某海上风电场施工与运行期的风险分析63-73
• 5.1 项目背景及概况63-64
• 5.1.1 项目背景63-64
• 5.1.2 项目概况64
• 5.2 构建项目风险评价指标体系64
• 5.3 构建F-ANP模型64-73
• 5.3.1 构建项目风险因素集64-65
• 5.3.2 确定项目风险评语集65
• 5.3.3 确定模糊关系矩阵65-66
• 5.3.4 F-ANP确定权重66-71
• 5.3.5 确定评价结果71
• 5.3.6 分析评价结果71-73
• 6 结论与展望73-75
• 6.1 本文的主要研究成果73-74
• 6.2 展望74-75
• 参考文献75-78
• 附录A: 风险素间的影响关系78-79
• 附录B: 根据风险因素的不同特性进行风险因素的单因素评价79-81
• 附录C: 准则L下的判断矩阵的构造与计算81-92
• 附录D: 准则L、P、C下的超矩阵与合成超矩阵92-94
• 攻读硕士学位期间发表学术论文情况94-95
• 致谢95-96

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