胡萬(wàn)強(qiáng),楊 飛
(許昌學(xué)院 電氣機(jī)電工程學(xué)院,河南 許昌 461000)
新世紀(jì)以來(lái),隨著國(guó)民經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展和社會(huì)對(duì)電力的增長(zhǎng)需求,我國(guó)電網(wǎng)建設(shè)增加迅速,但是在項(xiàng)目建設(shè)過(guò)程中存在大量投資風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題,我國(guó)的許多工程項(xiàng)目,由于風(fēng)險(xiǎn)造成的損失是觸目驚心的,風(fēng)險(xiǎn)常常是項(xiàng)目失敗的主要原因之一[1].因此,對(duì)電網(wǎng)項(xiàng)目工程造價(jià)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行系統(tǒng)的研究,幫助企業(yè)避規(guī)風(fēng)險(xiǎn),就顯得尤為重要.
圖1 模糊影響圖構(gòu)建步驟
國(guó)外對(duì)于項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)的研究集中在風(fēng)險(xiǎn)的分析和預(yù)測(cè)方面,方法主要有DEA法[2]、蒙特卡羅法[3]、概率論中的數(shù)字法[4]、遺傳算法[5]等.國(guó)內(nèi)主要有模糊綜合評(píng)價(jià)法[6]、差分進(jìn)化理論和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[7]、灰色影響度法[8]等.這些方法一般通過(guò)成本分析對(duì)電網(wǎng)項(xiàng)目工程造價(jià)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行研究,現(xiàn)實(shí)中大量影響項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)變量卻被排除在所建數(shù)學(xué)模型之外,因而使得風(fēng)險(xiǎn)變量間關(guān)系以及可能引起的后果得不到有效表示.針對(duì)上述問(wèn)題,本文用模糊影響圖法構(gòu)建復(fù)雜和不確定性問(wèn)題的結(jié)構(gòu)和各種變量之間的關(guān)系,并將難以量化的風(fēng)險(xiǎn)因素運(yùn)用模糊理論進(jìn)行描述頻率結(jié)點(diǎn)之間的模糊關(guān)系和狀態(tài).模糊影響圖法的應(yīng)用模型如圖1所示.
一變電站位于某市解放路南側(cè),距人民路與解放路交匯處約500 m,距市中心約8 km.10 kV出線規(guī)模為25 回,一期出線23 回.該變電站內(nèi)負(fù)荷主要以居住為主,商業(yè)為輔.隨著一些居住區(qū)陸續(xù)建成,用電量激增,到2017 年負(fù)荷水平預(yù)計(jì)達(dá)到67.21 MW.為滿足新增負(fù)荷用電需求、優(yōu)化供電分區(qū)和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),電力公司決定實(shí)施解放路變電站10 kV 配出工程[9].
(1)頻率模糊集
(2)狀態(tài)模糊集
將上述變電站改選項(xiàng)目造價(jià)中各風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行識(shí)別分解后,按照其自身特性與互相間的邏輯關(guān)系構(gòu)造局部影響圖,檢查并剔除相同的變量,通過(guò)反復(fù)修改,得到各風(fēng)險(xiǎn)因素構(gòu)造而成的如圖2所示的影響圖.
圖2中獨(dú)立結(jié)點(diǎn)狀態(tài)頻率對(duì)應(yīng)關(guān)系如表1所示.
圖2 造價(jià)風(fēng)險(xiǎn)影響圖
結(jié)點(diǎn)編號(hào)結(jié)點(diǎn)名稱(chēng)可能狀態(tài)出現(xiàn)頻率M11氣候條件好中壞非常低高中M131地質(zhì)條件大中小非常低高中M132施工難度大中小高低非常低M21通貨膨脹高中低中高低M22貨幣利率高中低非常高非常低中M3對(duì)方奪標(biāo)強(qiáng)中低高低非常低
對(duì)于結(jié)點(diǎn)間模糊關(guān)系通過(guò)咨詢專(zhuān)家、調(diào)查問(wèn)卷等方式得出如表2所示的結(jié)點(diǎn)之間模糊關(guān)系對(duì)應(yīng)表.
表2 結(jié)點(diǎn)之間模糊關(guān)系對(duì)應(yīng)表
模糊評(píng)估主要是針對(duì)價(jià)值結(jié)點(diǎn)而言,方法即利用模糊矩陣的相關(guān)理論,步驟為獨(dú)立結(jié)點(diǎn)→關(guān)系層→價(jià)值結(jié)點(diǎn).
由上面數(shù)據(jù)得到該電網(wǎng)項(xiàng)目造價(jià)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的可能性概率分布如圖3所示.
圖3 造價(jià)風(fēng)險(xiǎn)概率分布
從圖3可知,該變電站項(xiàng)目改造過(guò)程中造價(jià)P(0%)和P(40%)的概率最高,均為0.279 5,即27.95%,另外,從圖3中也可以看出,從造價(jià)P(0%)至P(40%)的積累概率也最高,達(dá)到96.28%,這說(shuō)明該變電站項(xiàng)目改造造價(jià)風(fēng)險(xiǎn)很高.
風(fēng)險(xiǎn)管理作為電力項(xiàng)目改造與建設(shè)管理的一個(gè)重要組成部分,對(duì)有效控制工程造價(jià),降低工程風(fēng)險(xiǎn),增加經(jīng)濟(jì)效益均有著重要意義.文章將模糊集理論和影響圖理論相結(jié)合用于解決不確定問(wèn)題決策,處理隨機(jī)事件間的相互關(guān)系,并對(duì)隨機(jī)事件發(fā)生的概率及其對(duì)其它事件發(fā)生概率的影響性進(jìn)行完整的概率評(píng)估,方法簡(jiǎn)單可靠,對(duì)改進(jìn)電網(wǎng)項(xiàng)目工程造價(jià)風(fēng)險(xiǎn)管理具有很重要的參考價(jià)值,對(duì)其它類(lèi)似項(xiàng)目造價(jià)管理具有更廣泛的應(yīng)用價(jià)值.
[1] 北京世紀(jì)未來(lái)投資咨詢有限公司.中國(guó)火電行業(yè)分析報(bào)告[R].2006.
[2] Arocena P. Cost and Quality Gains From Diversifieation and Vertieal Integration in the Eleetrieity Industry[J]. A DEA Approach Energy Eeonomics, 2008, 30(1): 123-127.
[3] Bosker D S M A. Modeling Scheduling Uncertainty in Capital Construction Project[C]. Winter Simulation Conference, IEEE. 2005: 21.
[4] Babic D D M. Analysis of Duration and Cost Estimate of Construction Projects Through Computer Simulation[C].29th Int.Conf.on Information Technology Interfaces,IEEE. 2007: 6.
[5] Gwang-Hee K. Neural Network Model Incorporating a Genetic Algorithm in Estimating Construction Cost[J]. Building and Environment, 2004(5): 48-53.
[6] 雷碧濤,楊 建,劉君健.基于模糊評(píng)估模型的公路工程造價(jià)風(fēng)險(xiǎn)研究[J].長(zhǎng)沙鐵道學(xué)院學(xué)報(bào):社會(huì)科學(xué)版, 2007,8(4):183-184.
[7] 李高揚(yáng),劉明廣,吳育華.工程項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型[J].統(tǒng)計(jì)與決策,2006(11):142-144.
[8] 何 明,黃 莉.基于灰影響度的大型科研項(xiàng)目費(fèi)用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型[J].工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì),2007,26(5):68-71.
[9] 高 榮.電網(wǎng)項(xiàng)目工程造價(jià)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)研究[J].中國(guó)外資,2014(1):140-141.
[10] 蘇慧賢.基于模糊影響圖的電網(wǎng)項(xiàng)目工程造價(jià)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估[D].保定:華北電力大學(xué),2011.