風(fēng)電機(jī)組生產(chǎn)項(xiàng)目管理研究

王娟

摘要：在本研究中，開(kāi)發(fā)了用于建設(shè)風(fēng)電機(jī)組生產(chǎn)工廠的項(xiàng)目管理模型。應(yīng)用程序評(píng)估和審查技術(shù)（PERT）來(lái)查找建造工廠時(shí)的關(guān)鍵工程，并計(jì)算正常條件下項(xiàng)目的總成本和總工期以及各種工程提前完成的總項(xiàng)目成本和總工期。通過(guò)模糊PERT模型可以設(shè)計(jì)出項(xiàng)目實(shí)施計(jì)劃，可以最大程度地提高總體滿意度，同時(shí)使總項(xiàng)目成本和總工期最小。

Abstract： In this research， the project management model is developed for building a wind turbine production plant. Program evaluation review technology （PERT） is utilized to find the key work when building the plant， and the total cost and duration of the project are also calculated under normal conditions and early completion conditions. Furthermore， the project implementation plan can be designed by fuzzy PERT model， which can improve the overall satisfaction to the greatest extent and reduce the total cost and duration of the project.

關(guān)鍵詞：風(fēng)電機(jī)組;項(xiàng)目管理;PERT

0? 引言

風(fēng)電發(fā)電已成為世界各國(guó)實(shí)現(xiàn)可再生能源發(fā)展道路的主要戰(zhàn)略[1]。然而，近年來(lái)受多種因素影響的風(fēng)力發(fā)電產(chǎn)業(yè)存在諸多不確定性因素，使得相關(guān)投資主體面臨更多風(fēng)險(xiǎn)[2-3]，嚴(yán)重影響了未來(lái)風(fēng)電行業(yè)的發(fā)展。因此建立科學(xué)的項(xiàng)目管理模式，降低風(fēng)電生產(chǎn)制造商生產(chǎn)周期和生產(chǎn)成本具有重要的科學(xué)研究意義。

完成風(fēng)電機(jī)組生產(chǎn)發(fā)是一項(xiàng)非常復(fù)雜的任務(wù)，它需要花費(fèi)大量的時(shí)間，資金和精力。因此必須對(duì)工廠的建設(shè)進(jìn)行良好的項(xiàng)目管理。在大型項(xiàng)目中，管理層需要協(xié)調(diào)整個(gè)組織內(nèi)的多個(gè)工程。由于關(guān)鍵路徑法在工程項(xiàng)目進(jìn)度計(jì)劃編制中的不足，隨后又出現(xiàn)了幾種常用的方法，如垂直法、線性法和時(shí)間計(jì)劃法[4]。計(jì)劃評(píng)估和審查技術(shù)（Program Evaluation and Review Technique，PERT）是上個(gè)世紀(jì)50年代后期開(kāi)發(fā)的，最初用于美國(guó)海軍計(jì)劃和控制北極星導(dǎo)彈計(jì)劃的，其重點(diǎn)是在盡可能短的時(shí)間內(nèi)完成計(jì)劃。PERT有能力應(yīng)對(duì)不確定的工程完成時(shí)間，并且有可能減少完成項(xiàng)目所需的時(shí)間和成本[5]。

本文建立離散PERT和模糊PERT模型，提高風(fēng)電機(jī)組生產(chǎn)項(xiàng)目的管理水平，縮短項(xiàng)目建設(shè)周期，降低項(xiàng)目生產(chǎn)成本。

1? 管理模型

1.1 離散PERT模型

假設(shè)項(xiàng)目的實(shí)施沒(méi)有不確定性。因此，工期和成本參數(shù)是已知和確定的。當(dāng)考慮提前工期時(shí)，可計(jì)算出各種工程下的總工期和總成本，數(shù)學(xué)模型如下：

1.2 模糊PERT模型

我們假設(shè)縮短的工期成本和懲罰成本是不確定的。提前期完成工程被認(rèn)為是獲得一個(gè)折衷的解決方案。該模型的步驟如下：

第一步：考慮每個(gè)工程中提前期成本的模糊性。

第二步：建立數(shù)學(xué)模型。通過(guò)平衡項(xiàng)目工期和成本，可以得到一個(gè)最優(yōu)的項(xiàng)目計(jì)劃和成本降低方案。原多目標(biāo)線性規(guī)劃模型如下，目標(biāo)函數(shù)為使項(xiàng)目的總提前期（縮短的工期）成本（包括提前期（縮短的工期）成本和懲罰成本）最小化：

由于目標(biāo)函數(shù)中的G是一個(gè)三角模糊數(shù)，其Rm，Ru和Rl三個(gè)突出點(diǎn)可以用來(lái)將原模糊目標(biāo)函數(shù)轉(zhuǎn)化為三個(gè)目標(biāo)函數(shù)。它們是最小化總提前期（縮短的工期）成本的最可能值GR1，最大化提前期（縮短的工期）成本的最樂(lè)觀值GR2，最小化總提前期（縮短的工期）成本的最悲觀值GR3。

②根據(jù)文獻(xiàn)[7]可得每個(gè)目標(biāo)函數(shù)計(jì)算正最優(yōu)解（PIS）和負(fù)最優(yōu)解（NIS），然后添加約束。

③根據(jù)PIS和NIS的值，分別建立三個(gè)目標(biāo)函數(shù)的隸屬度函數(shù)。

第四步：基于文獻(xiàn)[8]提出的模糊規(guī)劃，引入輔助變量λ，將原模糊多目標(biāo)線性規(guī)劃問(wèn)題轉(zhuǎn)化為一個(gè)簡(jiǎn)潔的單目標(biāo)線性規(guī)劃問(wèn)題。通過(guò)最大化λ，可以得到如下折衷解：

2? 案例分析

本節(jié)以某風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的生產(chǎn)項(xiàng)目為例，驗(yàn)證了所提出模型的實(shí)用性。預(yù)計(jì)時(shí)間和費(fèi)用見(jiàn)表1，生產(chǎn)項(xiàng)目的網(wǎng)絡(luò)如圖2所示。

①項(xiàng)目總成本：可獲得GR1=786.1萬(wàn)元、GR2=172.33萬(wàn)元和GR3=318.12萬(wàn)元。根據(jù)式（22）可得項(xiàng)目總成本為R=（467.68，785.87，958.2）萬(wàn)元。

②項(xiàng)目總工期：有提前期工程時(shí)，最佳工期為T(mén)P=184.99天。

3? 結(jié)論

采用項(xiàng)目評(píng)價(jià)與評(píng)審技術(shù)（PERT）對(duì)工廠建設(shè)過(guò)程中的關(guān)鍵工程進(jìn)行評(píng)價(jià)。首先計(jì)算正常情況下的工程總成本和總工期。當(dāng)某些工程提前期時(shí)，可以縮短總工期。從而得到可供參考的項(xiàng)目總成本和各類工程的總工期。由于每個(gè)工程的提前期通常是不確定的，接下來(lái)將模糊集理論與PERT相結(jié)合。針對(duì)模糊PERT模型，構(gòu)造了一個(gè)模糊多目標(biāo)線性規(guī)劃模型。通過(guò)最小化項(xiàng)目總成本和總工期，使總滿意度最大化，得到折衷解。

參考文獻(xiàn)：

[1]夏云峰.全球風(fēng)電市場(chǎng)前景可期[J].風(fēng)能，2019（11）：35-39.

[2]王效，杜虹錦.基于全壽命周期理論的風(fēng)電工程項(xiàng)目管理體系研究[J].電力設(shè)備管理，2019（10）：146-149，173.

[3]李巍.國(guó)際風(fēng)電項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)與防范[J].能源，2019（04）：93-96.

[4]K.A. Chrysafis， B.K. Papadopoulos. Approaching activity duration in PERT by means of fuzzy sets theory and statistics. J Intell Fuzzy Syst 2014;26（2）： 577-587.

[5]A. Azaron， R.T. Moghaddam. A multi-objective resource allocation problem in dynamic PERT networks. Appl Math Comput 2006;181（1）：163-174.

[6]Y.J. Lai， C.L. Hwang. A new approach to some possibilistic linear programming problems[J].Fuzzy Set Syst 1992;49（2）： 121-133.

[7]C.L. Hwang， K. Yoon. Multiple attribute decision making： methods and applications[M]. New York： Springer-Verlag; 1981.

[8]H.J. Zimmermann. Fuzzy programming and linear programming with several objective functions[J]. Fuzzy Set Syst 1978;1：45-55.