李存斌，潘張益

(華北電力大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，北京 102206)

基于三角模糊數(shù)的電力企業(yè)科研風(fēng)險(xiǎn)模糊綜合評(píng)判

李存斌，潘張益

(華北電力大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，北京 102206)

基于電力企業(yè)科研項(xiàng)目的特點(diǎn)，從政策、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、技術(shù)、組織等5個(gè)角度構(gòu)建了相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。采用的模型以專(zhuān)家對(duì)指標(biāo)項(xiàng)的精確打分值為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，針對(duì)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)中的模糊性特征，首先以三角模糊數(shù)的形式實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的模糊化，再結(jié)合多級(jí)模糊綜合評(píng)判模型進(jìn)行科研項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)判。此評(píng)判方式綜合了兩者優(yōu)勢(shì)，在削弱參數(shù)擬定的主觀(guān)影響的同時(shí)，保留了原數(shù)據(jù)集一定的精確性，兼顧了意見(jiàn)的一致性和差異性。最后通過(guò)實(shí)際科研項(xiàng)目算例證明了該模型的實(shí)用性和有效性。

電力企業(yè)；科研項(xiàng)目；風(fēng)險(xiǎn)評(píng)判；三角模糊數(shù)；多級(jí)模糊綜合評(píng)判

近年來(lái)，電力企業(yè)的科技研究項(xiàng)目多以電力發(fā)、輸、配、用的高質(zhì)量、高效率為目標(biāo)，結(jié)合大數(shù)據(jù)時(shí)代下的信息化發(fā)展，促進(jìn)電力系統(tǒng)的智能化建設(shè)。比如，當(dāng)下正快速發(fā)展起來(lái)的能源互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)致力于推進(jìn)分布式能源系統(tǒng)的互聯(lián)，實(shí)現(xiàn)能量雙向流動(dòng)；智能電網(wǎng)及特高壓等技術(shù)將實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)性、高效性和安全性作為目標(biāo)。這些技術(shù)都依托科研項(xiàng)目取得了實(shí)質(zhì)性的進(jìn)展。

與一般工程建設(shè)項(xiàng)目類(lèi)似，從最初的決策啟動(dòng)到最終的交付運(yùn)行，電力科研項(xiàng)目本身所具備的不確定性及其所涉及因素的多樣性與復(fù)雜性，使得項(xiàng)目在研究開(kāi)展過(guò)程中不可避免地存在一定的風(fēng)險(xiǎn)，倘若不能很好地進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)控制與規(guī)避，很可能導(dǎo)致科研項(xiàng)目最終無(wú)法順利完成。因此，進(jìn)行科學(xué)合理的項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)管理和控制，無(wú)論是對(duì)科研項(xiàng)目本身的順利開(kāi)展，還是對(duì)實(shí)現(xiàn)后續(xù)的電力經(jīng)濟(jì)社會(huì)效益，都具有極大的現(xiàn)實(shí)意義。作為項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)管理的核心組成，項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估是對(duì)風(fēng)險(xiǎn)可能性進(jìn)行量化評(píng)估分析的過(guò)程，有效的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估有利于把握項(xiàng)目的實(shí)際情況，從而及時(shí)采取相應(yīng)的措施實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)的規(guī)避與控制，保證項(xiàng)目的順利開(kāi)展。但在目前，電力科研項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)判仍然沒(méi)有形成統(tǒng)一的指標(biāo)體系，對(duì)科研項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)的管理也不夠到位。

在學(xué)術(shù)研究方面，國(guó)內(nèi)外的專(zhuān)家學(xué)者已提出多種風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法和模型。其中，層次分析法[1-3]和決策樹(shù)模型[4-5]在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中使用較為頻繁，但存在一定的主觀(guān)性或規(guī)則依賴(lài)性問(wèn)題。文獻(xiàn)[6]和文獻(xiàn)[7]分別利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估問(wèn)題，但其過(guò)程同樣需要借助同類(lèi)已建成項(xiàng)目的歷史數(shù)據(jù)，使得實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估存在較大的依賴(lài)性。

現(xiàn)實(shí)情況中，風(fēng)險(xiǎn)在語(yǔ)言上往往通過(guò)高、中、低等帶有模糊性質(zhì)的詞匯表述，造成風(fēng)險(xiǎn)本身存在一定的模糊性，因此模糊綜合評(píng)判方法在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中較為常用[8-10]。該方法通過(guò)對(duì)相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)因素的風(fēng)險(xiǎn)隸屬評(píng)判，結(jié)合對(duì)應(yīng)的權(quán)重分配進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)的綜合考量，所得結(jié)果是一個(gè)模糊隸屬度向量，一般由最大隸屬度原則確定最終的風(fēng)險(xiǎn)隸屬。而當(dāng)最大隸屬度元素不唯一時(shí)，對(duì)結(jié)果的隸屬判斷會(huì)存在一定的困難。另外，該方法計(jì)算時(shí)所涉及的權(quán)重向量由專(zhuān)家以精確值的形式給出，存在一定的主觀(guān)性影響。文獻(xiàn)[11]采用區(qū)間數(shù)與模糊綜合評(píng)判的結(jié)合方式，弱化了專(zhuān)家確定權(quán)重及隸屬度的主觀(guān)因素影響，但當(dāng)專(zhuān)家給出的權(quán)重系數(shù)或隸屬度取值較為統(tǒng)一時(shí)，該方式也犧牲了一定的精確度。

據(jù)此，本文基于電力企業(yè)科研項(xiàng)目特征建立風(fēng)險(xiǎn)評(píng)判指標(biāo)體系，并以多級(jí)模糊綜合評(píng)判方法為基礎(chǔ)，將原方法中單值形式的專(zhuān)家權(quán)重與隸屬度數(shù)值先轉(zhuǎn)化為三角模糊數(shù)，從而達(dá)到削弱主觀(guān)影響并保證一定參考精度的目的，實(shí)現(xiàn)專(zhuān)家意見(jiàn)一致性和差異性的雙重體現(xiàn)。將此模型結(jié)合電力企業(yè)科研項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，可對(duì)風(fēng)險(xiǎn)做出較為合理的評(píng)價(jià)。

1 電力企業(yè)科研風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

一般的工程項(xiàng)目往往以自然風(fēng)險(xiǎn)、社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)、經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)、技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)等幾個(gè)因素作為主要切入點(diǎn)展開(kāi)項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)與分析。而對(duì)電力企業(yè)科研項(xiàng)目而言，其所具備的電力特性以及基礎(chǔ)研究與技術(shù)開(kāi)發(fā)等過(guò)程使得它與一般的工程項(xiàng)目有所區(qū)別。本文擬從以下幾個(gè)方面建立指標(biāo)體系：

1) 政策風(fēng)險(xiǎn)。政策風(fēng)險(xiǎn)從電力行業(yè)政策、電力企業(yè)自身政策、科研技術(shù)相關(guān)政策以及國(guó)家財(cái)稅政策等4個(gè)方面進(jìn)行評(píng)估。電力行業(yè)政策關(guān)系到整個(gè)行業(yè)對(duì)電力新技術(shù)的研究與發(fā)展的扶持力度。比如，風(fēng)電基于其相對(duì)火力發(fā)電的環(huán)境友好性、清潔性等特點(diǎn)，得到了國(guó)家的政策支持，這對(duì)其相關(guān)技術(shù)的研制起到了一定的促進(jìn)作用，而2012年國(guó)家提出的“防止太陽(yáng)能、風(fēng)電設(shè)備制造能力的盲目擴(kuò)張”[12]又對(duì)風(fēng)電新技術(shù)的研發(fā)帶來(lái)了一定的影響。同樣，電力科研項(xiàng)目也受技術(shù)相關(guān)政策、國(guó)家財(cái)稅政策的影響，并受企業(yè)本身政策的制約。

2) 社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)。社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)從社會(huì)支持程度、科研設(shè)備與材料供應(yīng)、與外界交流程度、電力企業(yè)穩(wěn)定性等4個(gè)方面進(jìn)行評(píng)估。電力科研項(xiàng)目本身所期望達(dá)到的研究成果歸根結(jié)底是面向社會(huì)、服務(wù)社會(huì)的，因此在電力科研項(xiàng)目的研究過(guò)程中，其不可避免地需要接受大眾的評(píng)議，從而面臨一定的社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)。比如特高壓輸電技術(shù)，由于其輸送容量大、距離遠(yuǎn)、損耗低等優(yōu)點(diǎn)，在國(guó)內(nèi)得到了較大的研制關(guān)注度，但在安全性、可靠性方面一直也飽受爭(zhēng)議[13]，這就使得特高壓相關(guān)科研項(xiàng)目面臨著一定的社會(huì)支持程度的風(fēng)險(xiǎn)。此外，科研項(xiàng)目相關(guān)的設(shè)備或材料供應(yīng)直接影響項(xiàng)目的進(jìn)度和質(zhì)量，與國(guó)內(nèi)外相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域的先進(jìn)研究機(jī)構(gòu)或?qū)W者開(kāi)展交流與合作以及電力企業(yè)自身在社會(huì)中發(fā)展與運(yùn)營(yíng)的穩(wěn)定性等對(duì)科研項(xiàng)目本身都有著一定的影響，因此還需要考慮社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)。

3) 經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)。經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)包括項(xiàng)目成本預(yù)測(cè)可靠性、資金供應(yīng)可靠性、采購(gòu)價(jià)格穩(wěn)定性、宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定性等4個(gè)因素。在項(xiàng)目研究過(guò)程中，必然要不斷地投入資金以獲取人力、設(shè)備、材料等資源的支持。項(xiàng)目成本預(yù)測(cè)的可靠性越低，表明科研項(xiàng)目實(shí)施前的成本預(yù)測(cè)與實(shí)施過(guò)程實(shí)際發(fā)生的成本之間的偏差越大。這與資金供應(yīng)的滯后情況一樣，容易造成對(duì)項(xiàng)目財(cái)務(wù)方面的制約，從而在經(jīng)濟(jì)上對(duì)項(xiàng)目造成一定的影響。而在項(xiàng)目研究期間，物料設(shè)備的采購(gòu)價(jià)格發(fā)生波動(dòng)或宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)的動(dòng)蕩會(huì)導(dǎo)致項(xiàng)目各開(kāi)銷(xiāo)項(xiàng)的變動(dòng)，從而使得項(xiàng)目面臨經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)。

4) 技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)。技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)從該電力科研項(xiàng)目的關(guān)鍵技術(shù)認(rèn)知以及各關(guān)鍵技術(shù)的先進(jìn)性、可靠性和難度等4個(gè)方面進(jìn)行評(píng)估。項(xiàng)目的關(guān)鍵技術(shù)很可能直接關(guān)系科研的成敗，因此對(duì)項(xiàng)目關(guān)鍵技術(shù)的認(rèn)知不同使得項(xiàng)目面臨不同程度的風(fēng)險(xiǎn)。而各關(guān)鍵技術(shù)的先進(jìn)性、可靠性和難度又能從3個(gè)維度考察科研項(xiàng)目的技術(shù)可行性，從而達(dá)到風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的目的。如針對(duì)某交流特高壓輸電線(xiàn)路研究項(xiàng)目，即可對(duì)操作過(guò)電壓、外絕緣、污閃、電磁環(huán)境[14]等方面的相關(guān)關(guān)鍵技術(shù)從以上3個(gè)維度進(jìn)行綜合性的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)，并結(jié)合關(guān)鍵技術(shù)的認(rèn)知風(fēng)險(xiǎn)對(duì)項(xiàng)目的技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)做出評(píng)估。

5) 組織風(fēng)險(xiǎn)。組織風(fēng)險(xiǎn)可以從科研項(xiàng)目組織成員的電力知識(shí)水平、科研素質(zhì)、團(tuán)隊(duì)意識(shí)以及組織整體的管理水平、項(xiàng)目進(jìn)度等5個(gè)方面進(jìn)行評(píng)價(jià)。電力及相關(guān)技術(shù)知識(shí)水平和科研素質(zhì)是進(jìn)行電力項(xiàng)目科研的基本前提，而項(xiàng)目組織的團(tuán)隊(duì)意識(shí)和管理水平是項(xiàng)目取得實(shí)質(zhì)進(jìn)展的保障。這4個(gè)因素的優(yōu)劣對(duì)科研項(xiàng)目開(kāi)展具有較大影響。同時(shí)，在項(xiàng)目研究過(guò)程中，某一環(huán)節(jié)進(jìn)度的提前或落后對(duì)項(xiàng)目后續(xù)過(guò)程會(huì)造成連續(xù)的不同性質(zhì)和程度的影響，從而使項(xiàng)目面臨著一定的風(fēng)險(xiǎn)。

綜上所述，建立的電力企業(yè)科研項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系如表1所示。

2 科研項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)判模型

2.1 多級(jí)模糊綜合評(píng)判模型

模糊綜合評(píng)判模型是建立在模糊數(shù)學(xué)基礎(chǔ)上的一種綜合評(píng)價(jià)模型，通過(guò)隸屬度實(shí)現(xiàn)定性概念和定量數(shù)值的相互轉(zhuǎn)化，其簡(jiǎn)單思路為：基于各因素的權(quán)重及相應(yīng)的評(píng)價(jià)結(jié)果，按照一定的規(guī)則得出評(píng)判對(duì)象的評(píng)價(jià)結(jié)果[15-17]。單級(jí)模型的具體步驟表述如下[18]：

1) 確定因素集U={u1,u2,…,un}，因素集包含進(jìn)行模糊綜合評(píng)判所依據(jù)的同級(jí)全部因素。

2) 確定評(píng)語(yǔ)集V={v1,v2,…,vm}，評(píng)語(yǔ)集是對(duì)評(píng)判對(duì)象的定性區(qū)分，例如評(píng)判風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)語(yǔ)集可以是{ 低風(fēng)險(xiǎn)，中風(fēng)險(xiǎn)，高風(fēng)險(xiǎn)}。

3) 針對(duì)步驟1)中的因素集，確定因素xi隸屬評(píng)語(yǔ)集各元素的隸屬度，完成從U到V的映射，從而得到模糊集(ri1,ri2,…,rim)，并將各因素對(duì)應(yīng)的模糊集進(jìn)行合并，形成評(píng)價(jià)矩陣

(1)

表1 電力企業(yè)科研項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系Table 1 Risk index system of scientific research projects in electric power enterprises

5) 計(jì)算B=A ° R=(b1,b2,…,bm)，得出評(píng)判對(duì)象隸屬各評(píng)語(yǔ)的隸屬度。其中，“ ° ”代表合成算子，常用的有(∨,∧)、(·,+)等。取(∨,∧)，則有

(2)

式中：j=1,2,…,m；∨與∧分別表示取大與取小運(yùn)算。

由此，即可依據(jù)最終得到的綜合評(píng)價(jià)集B，并以最大隸屬度原則確定評(píng)判對(duì)象的隸屬情況。

現(xiàn)實(shí)情況中，由于評(píng)判對(duì)象所涉及的諸多因素具有層級(jí)結(jié)構(gòu)，因此需要將逐級(jí)向上求解的思路引入模糊綜合評(píng)判中，此即為多級(jí)模糊綜合評(píng)判。例如，對(duì)二級(jí)模型而言，因素體系呈現(xiàn)“評(píng)判對(duì)象—父因素—子因素”結(jié)構(gòu)，此時(shí)應(yīng)首先對(duì)各子因素集分別進(jìn)行模糊綜合評(píng)判，得到對(duì)應(yīng)父因素ui的評(píng)判結(jié)果Bi，再由Bi合并得到父因素層級(jí)的模糊關(guān)系R=(B1,B2,…,Bn)T，并依據(jù)各父因素權(quán)重得出最終的評(píng)價(jià)結(jié)果。

2.2 三角模糊數(shù)

圖1 三角模糊數(shù)的概率密度函數(shù)Fig.1 Probability density function of triangular fuzzy numbers

對(duì)任意2個(gè)三角模糊數(shù)X=[x-,x*,x+]和Y=[y-,y*,y+]，有如下運(yùn)算規(guī)則：

(3)

(4)

在對(duì)2個(gè)三角模糊數(shù)進(jìn)行比較時(shí)，若X與Y出現(xiàn)區(qū)間重疊，則不能簡(jiǎn)單地通過(guò)區(qū)間重心確定兩數(shù)的大小排序，而需借助可能度P(X≥Y)與P(Y≥X)的大小加以比較判斷，可能度滿(mǎn)足P(X≥Y)+P(Y≥X)=1。區(qū)間重疊有如圖2所示的兩種情況。

圖2 三角模糊數(shù)X與Y的區(qū)間重疊情況Fig.2 Interval overlap of triangular fuzzy numbers X and Y

根據(jù)圖2，假設(shè)區(qū)間重疊的兩種情況分別為y-≤x-≤y+≤x+與y-≤x-≤x+≤y+，則此時(shí)有：

(5)

(6)

根據(jù)可能度計(jì)算結(jié)果進(jìn)行大小比較。當(dāng)P(X≥Y)>P(Y≥X)時(shí)，認(rèn)為三角模糊數(shù)X>Y；當(dāng)P(X≥Y)=P(Y≥X)=0.5時(shí)，認(rèn)為X=Y，否則認(rèn)為X

2.3 科研項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型

根據(jù)前述的理論基礎(chǔ)，將三角模糊數(shù)引入模糊綜合評(píng)判模型中，在減小專(zhuān)家給定數(shù)值的主觀(guān)性影響的同時(shí)，也保留了原模型一定程度的精確性，從而使所得結(jié)果更具參考價(jià)值。因此，擬將原模糊綜合評(píng)判模型中的權(quán)重與隸屬度數(shù)值以三角模糊數(shù)取代，并結(jié)合兩者的運(yùn)算和比較規(guī)則得出模型的最終評(píng)判結(jié)果。

在應(yīng)用該模型進(jìn)行企業(yè)科研項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評(píng)判前，需依據(jù)項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，由相關(guān)的專(zhuān)家對(duì)各個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行評(píng)價(jià)并確定因素權(quán)重，從而得到相應(yīng)各級(jí)的模糊關(guān)系矩陣和權(quán)重向量。模型的具體步驟如下：

1) 確定風(fēng)險(xiǎn)評(píng)語(yǔ)集V={極高風(fēng)險(xiǎn)，較高風(fēng)險(xiǎn)，中等風(fēng)險(xiǎn)，較低風(fēng)險(xiǎn)，極低風(fēng)險(xiǎn)}，并根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系，確定各因素集。其中，父因素集U={U1,U2,…,Un}，各父因素集對(duì)應(yīng)的子因素集Ui={Ui1,Ui2,…,Uim}，i=1,2,…,n。

2) 首先請(qǐng)多位專(zhuān)家對(duì)各子因素集進(jìn)行評(píng)判，并給出相應(yīng)的權(quán)重分配(其中有i=1,2,…,n，j=1,2,…,5，k=1,2,…,m，假設(shè)專(zhuān)家總數(shù)為H，h=1,2,…,H)。

(7)

其中函數(shù)avg()表示選取專(zhuān)家評(píng)數(shù)中出現(xiàn)頻率較高數(shù)的加權(quán)平均值。由此，形成各因素集各自的模糊關(guān)系：

(8)

② 根據(jù)專(zhuān)家給出的各因素權(quán)重aikh，根據(jù)①中的三角模糊數(shù)取值方法，得

(9)

因素集權(quán)重向量

(10)

③ 根據(jù)各子因素的權(quán)重及模糊關(guān)系計(jì)算各父因素的評(píng)價(jià)向量：

(11)

其中

(12)

3) 將對(duì)各子因素集進(jìn)行模糊評(píng)判所得的父因素評(píng)價(jià)向量合并，得到新的模糊關(guān)系：

(13)

4) 根據(jù)各父因素在三角模糊數(shù)下的權(quán)重向量A，為減小其對(duì)結(jié)果的趨同影響，增大模糊關(guān)系R包含信息的充分利用程度，改換為(·,+)算子進(jìn)行評(píng)判計(jì)算，即對(duì)于

(14)

(15)

5) 利用三角模糊數(shù)在坐標(biāo)軸上的位置，可直觀(guān)反映各結(jié)果的隸屬排序。模糊數(shù)位置越靠右代表相應(yīng)隸屬度越大。也可對(duì)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)判結(jié)果進(jìn)行兩兩大小可能度計(jì)算，構(gòu)造可能度比較矩陣：

(16)

以此量化反映大小順序，從而確定該項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)判結(jié)果。

3 算例分析

本文選取某電力企業(yè)的微網(wǎng)能量管理系統(tǒng)的技術(shù)研究項(xiàng)目作為實(shí)證研究對(duì)象。確定模型評(píng)判所采用的評(píng)語(yǔ)集為V={極低風(fēng)險(xiǎn)，較低風(fēng)險(xiǎn)，中等風(fēng)險(xiǎn)，較高風(fēng)險(xiǎn)，極高風(fēng)險(xiǎn)}。參照表1的指標(biāo)體系，請(qǐng)7位專(zhuān)家分別對(duì)各因素集進(jìn)行評(píng)語(yǔ)隸屬度和權(quán)重的擬定，從而確定各子因素集在三角模糊數(shù)下的權(quán)重向量Ai、模糊關(guān)系Ri(分別對(duì)應(yīng)指標(biāo)Ui下的子因素集)以及父因素集的權(quán)重向量A。以U1(政策風(fēng)險(xiǎn))下的4個(gè)子因素權(quán)重為例，7位專(zhuān)家給出的打分結(jié)果見(jiàn)表2。

表2 “政策風(fēng)險(xiǎn)”項(xiàng)各子因素權(quán)重的專(zhuān)家打分結(jié)果Table 2.The expert scoring results of each sub factor weight of “policy risk”

由式(7)、(9)可得，2級(jí)和3級(jí)指標(biāo)層權(quán)重向量及3級(jí)指標(biāo)層模糊關(guān)系，如表3所示?；谝陨蠑?shù)據(jù)，由式(11)可得各2級(jí)指標(biāo)的評(píng)判向量B1,B2,B3,B4,B5，并按次序合并得到2級(jí)指標(biāo)層的模糊關(guān)系R。結(jié)合各2級(jí)指標(biāo)的權(quán)重分配A，由式(14)即可求出最終項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)價(jià)向量B，結(jié)果如表4所示。

從表4評(píng)判向量B中可看出：對(duì)應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)語(yǔ)隸屬的5個(gè)三角模糊數(shù)兩兩之間存在區(qū)間重疊的現(xiàn)象，記B=(b1,b2,b3,b4,b5)，可做出其位置坐標(biāo)圖，如圖3所示。

圖3 評(píng)判結(jié)果隸屬情況Fig.3.Membership of evaluation results表3 模型初始數(shù)據(jù)Table 3 Model initial data

對(duì)象模型數(shù)據(jù)二級(jí)指標(biāo)層權(quán)重向量A=([0.1,0.14,0.2],[0.1,0.16,0.2],[0.2,0.2,0.2],[0.2,0.26,0.3],[0.2,0.24,0.3])3級(jí)指標(biāo)層權(quán)重向量A1=([0.3,0.36,0.5],[0.3,0.3,0.3],[0.1,0.16,0.2],[0.1,0.16,0.2])A2=([0.3,0.39,0.5],[0.1,0.17,0.2],[0.2,0.21,0.3],[0.2,0.23,0.3])A3=([0.2,0.31,0.4],[0.3,0.31,0.4],[0.1,0.19,0.2],[0.1,0.19,0.3])A4=([0.3,0.33,0.4],[0.1,0.16,0.2],[0.2,0.27,0.4],[0.2,0.24,0.3])A5=([0.2,0.23,0.3],[0.1,0.16,0.2],[0.1,0.19,0.2],[0.2,0.27,0.3],[0.1,0.16,0.2])3級(jí)指標(biāo)層模糊關(guān)系R1=[0,0.07,0.2][0,0.03,0.1][0,0,0][0,0,0][0.2,0.31,0.5][0.1,0.17,0.3][0,0.04,0.1][0,0.03,0.1][0.3,0.43,0.6][0.3,0.46,0.6][0,0.19,0.3][0,0.14,0.2][0.1,0.19,0.3][0.1,0.3,0.5][0.2,0.47,0.6][0.2,0.33,0.5][0,0,0][0,0.04,0.2][0.2,0.22,0.3][0.3,0.5,0.7]?è?????÷÷÷R2=[0.1,0.21,0.3][0,0,0][0,0.09,0.2][0,0,0][0.3,0.41,0.5][0,0.09,0.2][0.2,0.3,0.6][0,0,0][0.2,0.29,0.4][0.2,0.26,0.3][0.2,0.44,0.6][0,0.14,0.2][0,0.07,0.2][0.3,0.44,0.5][0,0.14,0.3][0.2,0.33,0.5][0,0,0][0.1,0.21,0.3][0,0.01,0.1][0.3,0.53,0.8]?è?????÷÷÷R3=[0.2,0.27,0.4][0,0.03,0.1][0,0,0][0,0,0][0.4,0.49,0.6][0.1,0.2,0.3][0,0.06,0.1][0,0.09,0.2][0.1,0.2,0.3][0.4,0.53,0.7][0.2,0.23,0.3][0.2,0.34,0.6][0,0.04,0.1][0.2,0.23,0.3][0.3,0.46,0.6][0.2,0.44,0.6][0,0,0][0,0.01,0.1][0.1,0.26,0.5][0,0.13,0.3]?è?????÷÷÷R4=[0,0,0][0,0.1,0.2][0,0.04,0.1][0,0.16,0.3][0,0.06,0.1][0.1,0.23,0.4][0,0.2,0.3][0.3,0.41,0.6][0.2,0.29,0.4][0.3,0.4,0.6][0.2,0.4,0.6][0.2,0.34,0.5][0.4,0.46,0.6][0.1,0.24,0.4][0.2,0.27,0.4][0,0.09,0.2][0.1,0.2,0.3][0,0.03,0.1][0,0.09,0.3][0,0,0]?è?????÷÷÷R5=[0,0,0][0,0.06,0.1][0.1,0.21,0.3][0.3,0.41,0.6][0.1,0.31,0.5][0,0,0][0,0.06,0.1][0.1,0.2,0.3][0.4,0.53,0.8][0.1,0.23,0.4][0,0.06,0.1][0.2,0.21,0.3][0.3,0.5,0.6][0.2,0.2,0.2][0,0.03,0.1][0,0.1,0.2][0.2,0.3,0.4][0.3,0.46,0.6][0,0.14,0.2][0,0,0][0,0.04,0.1][0.1,0.2,0.3][0.3,0.46,0.7][0.1,0.27,0.5][0,0.03,0.2]?è??????÷÷÷÷

表4 模型結(jié)果Table 4 Model result

圖3中可直觀(guān)看出5個(gè)三角模糊數(shù)的排序?yàn)閎3>b2>b4>b5>b1，認(rèn)為該微網(wǎng)科研項(xiàng)目為中等風(fēng)險(xiǎn)。但b2和b3較為接近。通過(guò)式(3)和式(4)計(jì)算其大小可能度矩陣：

其中P(b3≥b2)=0.551，即項(xiàng)目在b2、b3中隸屬b3的可能性為0.551，表明該科研項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評(píng)判在中等風(fēng)險(xiǎn)b3和較低風(fēng)險(xiǎn)b2的隸屬中區(qū)分不太明顯，因此可將該項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)折中認(rèn)定為中低等風(fēng)險(xiǎn)，由此采取相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)管理和控制措施。

4 結(jié)束語(yǔ)

本文以一般工程項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)判體系為藍(lán)本，結(jié)合電力和科研兩個(gè)方面的特點(diǎn)，從政策、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、技術(shù)、組織等5個(gè)方面具體分析了電力企業(yè)科研項(xiàng)目實(shí)施過(guò)程所面臨的各種風(fēng)險(xiǎn)因素，并據(jù)此構(gòu)建出電力企業(yè)科研項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。在此基礎(chǔ)上，將模糊綜合評(píng)判方法中的數(shù)值以三角模糊數(shù)代替，構(gòu)建了基于三角模糊數(shù)的多級(jí)模糊綜合評(píng)判模型，并以此對(duì)電力企業(yè)科研項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)判。相比于原模糊綜合評(píng)判模型，該模型利用三角模糊數(shù)的優(yōu)勢(shì)，綜合了專(zhuān)家意見(jiàn)，既保留了專(zhuān)家群體的意見(jiàn)一致性成分，又考慮了差異性成分，削弱了專(zhuān)家擬定參數(shù)的主觀(guān)影響，同時(shí)對(duì)比普通的二值區(qū)間數(shù)，又保留了原模型一定的精確性，是一種具實(shí)用價(jià)值的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型。最后，經(jīng)實(shí)際算例的檢驗(yàn)，表明所構(gòu)建的指標(biāo)體系及模型具有一定的可行性和可靠性。

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(責(zé)任編輯 陳 艷)

Fuzzy Comprehensive Assessment of Power Enterprise R&D Risk Based on Triangular Fuzzy Number

LI Cun-bin, PAN Zhang-yi

(School of Economics and Management, North China Electric Power University,Beijing 102206, China)

Based on the characteristics analysis of the R&D projects of electric power enterprises, this paper constructs the corresponding risk evaluation index system from the aspects of policy, society, economy, technology and organization. And due to the fuzziness of risk, with the accurate scores of the indexes from expects as the data base, the model uses triangular fuzzy number to obscure data, and achieves the risk assessment of R&D project by multilevel fuzzy comprehensive assessment. This method integrates both advantages, not only weakening the subjective effects of the parameters given by the experts, but also retaining the accuracy of the original fuzzy evaluation model, and it considers both consistency and deviation of experts’ opinions. Finally, the practical example indicates the practicality and effectiveness of the model.

power enterprise; R&D project; risk assessment; triangular fuzzy number; multilevel fuzzy comprehensive evaluation

2016-07-18

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71271084)；國(guó)家電網(wǎng)公司總部科技項(xiàng)目(KJGW2015-020)

李存斌(1959—),男,內(nèi)蒙古人，教授,博士生導(dǎo)師,主要從事信息管理與決策、電力運(yùn)營(yíng)與管理決策、信息化環(huán)境下的企業(yè)或項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)管理研究；通訊作者 潘張益(1992—)，男，碩士研究生，主要從事電力運(yùn)營(yíng)與管理決策研究，E-mail:pan_zhangyi@163.com。

李存斌,潘張益.基于三角模糊數(shù)的電力企業(yè)科研風(fēng)險(xiǎn)模糊綜合評(píng)判[J].重慶理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué))，2017(1):143-151.

format：LI Cun-bin, PAN Zhang-yi.Fuzzy Comprehensive Assessment of Power Enterprise R&D Risk Based on Triangular Fuzzy Number[J].Journal of Chongqing University of Technology(Natural Science)，2017(1):143-151.

10.3969/j.issn.1674-8425(z).2017.01.022

O21

A

1674-8425(2017)01-0143-09