組合賦權(quán)法在海上風(fēng)電項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)中的應(yīng)用

楊 歡，馬朝陽(yáng)

(1.河北水利電力學(xué)院交通工程系，河北省滄州市黃河西路49號(hào) 061001；2.交通運(yùn)輸部天津水運(yùn)工程科學(xué)研究院，天津市濱海新區(qū)新港2號(hào)路 300000；3.天津水運(yùn)工程勘察設(shè)計(jì)院有限公司，天津市濱海新區(qū)新港2號(hào)路 300000)

海上風(fēng)電具有風(fēng)能資源穩(wěn)定、不占用土地、消納條件良好等獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，對(duì)改善沿海地區(qū)環(huán)境、優(yōu)化經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)有重要意義。同時(shí)，海上風(fēng)電作為可再生能源，不產(chǎn)生二氧化碳，具有巨大的資源前景，也是國(guó)家實(shí)現(xiàn)“雙碳”戰(zhàn)略目標(biāo)的重要領(lǐng)域。我國(guó)具有發(fā)展海上風(fēng)電的天然優(yōu)勢(shì)，擁有較長(zhǎng)海岸線，可利用海域面積300多萬(wàn)平方公里，海上風(fēng)能資源豐富。近年來(lái)，我國(guó)海上風(fēng)電發(fā)展迅速，2019年我國(guó)海上風(fēng)電累計(jì)并網(wǎng)容量達(dá)到僅次于英國(guó)和德國(guó)的世界第三大國(guó)家水平[1]，而到2021年，我國(guó)海上風(fēng)電突破1000萬(wàn)千瓦通用容量，裝機(jī)規(guī)模躍居全球第一[2]，海上風(fēng)電產(chǎn)業(yè)也正從近海向深水遠(yuǎn)岸發(fā)展。

與此同時(shí)，海上風(fēng)電項(xiàng)目通常規(guī)模較大、投資較高、涉及面廣以及技術(shù)要求較高，加之復(fù)雜的海洋環(huán)境，使得海上風(fēng)電項(xiàng)目從設(shè)計(jì)、施工到后期生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)整個(gè)過(guò)程的技術(shù)和管理都較陸上風(fēng)電項(xiàng)目更復(fù)雜，面臨的風(fēng)險(xiǎn)因素也更多。海上風(fēng)電開(kāi)發(fā)風(fēng)險(xiǎn)涉及到對(duì)風(fēng)資源的評(píng)價(jià)、發(fā)電量的預(yù)測(cè)、海上風(fēng)機(jī)、施工安裝、檢修維護(hù)成本等風(fēng)險(xiǎn)[3]，其中施工安裝是海上風(fēng)電開(kāi)發(fā)的重要組成部分，也對(duì)控制工程成本至關(guān)重要，因此對(duì)海上風(fēng)電項(xiàng)目施工階段風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析和評(píng)價(jià)是必要的。

針對(duì)海上風(fēng)電工程項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)，國(guó)內(nèi)學(xué)者大多使用較為成熟的概率法、層次分析法、模糊層次分析法等。于自強(qiáng)[4]，鐘飛[5]，楊立[6]分別從不同角度對(duì)不同的項(xiàng)目面臨的風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行了分析和評(píng)價(jià)，在他們的研究中，風(fēng)險(xiǎn)因素指標(biāo)權(quán)重確定的方法均采用了層次分析法，計(jì)算權(quán)重的主觀性較大，有可能偏離實(shí)際。在此基礎(chǔ)上，李靜、孫亞勝[7]加入了數(shù)學(xué)分析方法，采用了一種三角模糊數(shù)的模糊網(wǎng)絡(luò)分析法對(duì)海上風(fēng)電項(xiàng)目進(jìn)行了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)；李靜[8]等運(yùn)用支持向量機(jī)理論對(duì)海上風(fēng)電項(xiàng)目運(yùn)行期風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了評(píng)價(jià)，證明了最終結(jié)果比傳統(tǒng)方法準(zhǔn)確度高。為改善評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重的可靠性，越來(lái)越多學(xué)者將主客觀賦權(quán)的方法進(jìn)行組合使用來(lái)確定權(quán)重值，如鄧紅雷[9]等運(yùn)用層次分析法和熵權(quán)法組合研究架空輸電線路的風(fēng)險(xiǎn)；山成菊[10]等基于博弈論方法將層次分析法和熵權(quán)法進(jìn)行組合來(lái)確定河流健康評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重；張平[11]等采用層次分析法和變異系數(shù)法組合法來(lái)確定房地產(chǎn)投資影響因素的指標(biāo)權(quán)重；劉玉偉[12]等采用層次分析法和模糊評(píng)價(jià)法相結(jié)合來(lái)對(duì)沙河水環(huán)境的質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)。

文中以江蘇如東某海上風(fēng)電項(xiàng)目為例，以該項(xiàng)目基礎(chǔ)建造施工過(guò)程中面臨的風(fēng)險(xiǎn)建立相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型，采用層次分析法(AHP)和熵權(quán)法組合的組合賦權(quán)法對(duì)風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行分析評(píng)價(jià)，準(zhǔn)確把握項(xiàng)目建設(shè)過(guò)程的風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)，為決策者提供更可靠的決策依據(jù)。

1 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)首要是進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別，對(duì)各風(fēng)險(xiǎn)影響因素進(jìn)行分類歸納，建立風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。文中在相關(guān)文獻(xiàn)研究的基礎(chǔ)上結(jié)合實(shí)地調(diào)研，識(shí)別了海上風(fēng)電項(xiàng)目在基礎(chǔ)施工階段面臨的風(fēng)險(xiǎn)因素，在此基礎(chǔ)上建立了如下風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型，如表1所示。

表1 海上風(fēng)電基礎(chǔ)施工風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系Tab.1 Risk evaluation index system of offshore wind power foundation construction

2 組合賦權(quán)法方法介紹

2.1 層次分析法

層次分析法主要依據(jù)評(píng)價(jià)專家的經(jīng)驗(yàn)認(rèn)知按照給定的打分規(guī)則進(jìn)行打分得到判斷矩陣，并利用數(shù)學(xué)方法對(duì)判斷和比較的結(jié)果進(jìn)行計(jì)算得到權(quán)重的一種方法，是一種主觀賦權(quán)法。具體計(jì)算步驟如下：

(1)建立風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

文中將海上風(fēng)電基礎(chǔ)施工風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系分為目標(biāo)層、準(zhǔn)則層(一級(jí)指標(biāo))和指標(biāo)層(二級(jí)指標(biāo))三個(gè)層次，然后根據(jù)各層次指標(biāo)之間的隸屬關(guān)系繪制為上下分層的結(jié)構(gòu)模型，具體評(píng)價(jià)體系見(jiàn)表1。

(2)構(gòu)造判斷矩陣

文中邀請(qǐng)項(xiàng)目相關(guān)專家依據(jù)項(xiàng)目的相關(guān)數(shù)據(jù)和資料，根據(jù)自身經(jīng)驗(yàn)依據(jù)9分位比率對(duì)上述各指標(biāo)之間的重要程度進(jìn)行兩兩比較打分，最后以各位專家打分的中位數(shù)作為最終分值，構(gòu)造出判斷矩陣，記作X=(xij)n×n。其中xij表示風(fēng)險(xiǎn)因素i與風(fēng)險(xiǎn)因素j進(jìn)行比較的重要程度，n表示因素的個(gè)數(shù)，且xij與xji互為倒數(shù)，具體打分表參見(jiàn)表2。

表2 判斷矩陣標(biāo)度[13]Tab.2 Judge matrix scale

(3)計(jì)算權(quán)重值

對(duì)上述判斷矩陣X進(jìn)行歸一化及一致性檢驗(yàn)處理，通過(guò)求出該矩陣的最大特征根以及對(duì)應(yīng)的特征向量來(lái)確定各評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重值。具體做法如下：

首先，對(duì)判斷矩陣X利用公式(1)進(jìn)行歸一化處理，得到新的判斷矩陣，記作Y=(yij)n×n，并對(duì)Y的各行求和，記做向量W=(w1,w2,…wn)T。

(1)

式中,xij表示判斷矩陣X中風(fēng)險(xiǎn)因素i與風(fēng)險(xiǎn)因素j進(jìn)行重要程度比較的得分；wi為未進(jìn)行歸一化的各指標(biāo)權(quán)重。

(2)

最后，利用公式(3)求出矩陣的最大特征值λmax。

(3)

(4)一致性檢驗(yàn)

根據(jù)公式(4)(5)對(duì)判斷矩陣是否存在嚴(yán)重異質(zhì)性問(wèn)題進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，當(dāng)CR<0.1時(shí)，可以認(rèn)為判斷矩陣基本滿足一致性要求，不存在嚴(yán)重異質(zhì)性問(wèn)題。

(4)

CR=CI/RI

(5)

式中，CI為一致性指標(biāo)；n為判斷矩陣的階數(shù)；CR為一致性比例；RI為一組平均隨機(jī)的一致性指標(biāo)，RI的取值主要依據(jù)表3。

表3 平均隨機(jī)一致性指標(biāo)Tab.3 Mean random consistency index

2.2 熵值法

熵值法是一種依據(jù)原始數(shù)據(jù)資料信息量的大小來(lái)決定相應(yīng)指標(biāo)權(quán)重的客觀賦權(quán)法。在信息論中，信息熵值反映了一個(gè)系統(tǒng)的無(wú)序程度，可以度量原始數(shù)據(jù)所提供的信息量的大小。信息量越大，系統(tǒng)無(wú)序程度與不確定性就越小，熵也越小。反之，信息量越小，則熵越大[14]。具體計(jì)算指標(biāo)權(quán)重的步驟如下：

(1)指標(biāo)數(shù)據(jù)的無(wú)量綱化和歸一化處理

文中在建立的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上，收集相關(guān)指標(biāo)原始數(shù)據(jù)。由于各指標(biāo)性質(zhì)不同，計(jì)量單位不同，缺乏可比性，因此需要對(duì)指標(biāo)按照公式(6)進(jìn)行無(wú)量綱化處理，之后再對(duì)所得矩陣按照公式(7)進(jìn)行歸一化處理，得到第j個(gè)指標(biāo)的比重。

無(wú)量綱化處理：

(6)

歸一化處理：

(7)

(2)根據(jù)公式(8)和公式(9)計(jì)算指標(biāo)熵值ej和差異系數(shù)gj。

(8)

gj=1-ej

(9)

(3)指標(biāo)熵權(quán)的確定

第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重為：

(10)

2.3 組合賦權(quán)

組合賦權(quán)是將兩種或多種不同賦權(quán)方法進(jìn)行綜合，采取一定方式將主觀賦權(quán)法和客觀賦權(quán)法進(jìn)行組合。文中選用層次分析法(AHP)和熵值法，按照某種原理進(jìn)行組合來(lái)確定風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)最終的權(quán)重，從而能夠使決策者的主觀判斷與項(xiàng)目的客觀信息相聯(lián)系，提高決策的可靠性。文中根據(jù)最小相對(duì)信息熵原理，用拉格朗日乘子法優(yōu)化[15]可得到如下組合權(quán)重計(jì)算式：

(11)

其中,w1j和w2j分別表示用AHP法和熵值法計(jì)算所得的第j項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重，λj為組合權(quán)重。

2.4 權(quán)重的一致性檢驗(yàn)

由于采用不同的權(quán)重計(jì)算方法所得權(quán)重有時(shí)相差較大，甚至相互沖突，因此需要對(duì)不同賦權(quán)方法所得的結(jié)果進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。本文采用兩種賦權(quán)方法進(jìn)行組合，利用Spearman等級(jí)相關(guān)系數(shù)來(lái)進(jìn)行檢驗(yàn)，計(jì)算公式為：

(12)

當(dāng)0≤d(w1,w2)≤1時(shí)，說(shuō)明這兩種賦權(quán)方法計(jì)算所得的權(quán)重是具有一致性的。

3 實(shí)證分析

3.1 層次分析法確定權(quán)重

文中邀請(qǐng)?jiān)擁?xiàng)目施工及監(jiān)理等各方負(fù)責(zé)人作為評(píng)價(jià)專家，根據(jù)項(xiàng)目相關(guān)數(shù)據(jù)資料及現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際情況對(duì)各因素進(jìn)行兩兩打分，得到判斷矩陣，并根據(jù)公式(1)至公式(5)計(jì)算出權(quán)重值并進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表4至表9。

表4 準(zhǔn)則層判斷矩陣及權(quán)重Tab.4 Judgment matrix and weight of standard layer

表5 準(zhǔn)則層B1對(duì)應(yīng)指標(biāo)層判斷矩陣及權(quán)重Tab.5 Judgment matrix and weight of index layer of B1

表7 準(zhǔn)則層B3對(duì)應(yīng)指標(biāo)層判斷矩陣及權(quán)重Tab.7 Judgment matrix and weight of index layer of B3

表8 準(zhǔn)則層B4對(duì)應(yīng)指標(biāo)層判斷矩陣及權(quán)重Tab.8 Judgment matrix and weight of index layer of B4

表9 準(zhǔn)則層B5對(duì)應(yīng)指標(biāo)層判斷矩陣及權(quán)重Tab.9 Judgment matrix and weight of index layer of B5

3.2 熵值法計(jì)算指標(biāo)權(quán)重

由于海上風(fēng)電項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)很難用具體數(shù)值來(lái)表達(dá)，文中擬利用5標(biāo)度法對(duì)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)進(jìn)行衡量，邀請(qǐng)上述專家根據(jù)項(xiàng)目實(shí)際情況，對(duì)該項(xiàng)目5個(gè)標(biāo)準(zhǔn)層及16個(gè)具體風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行等級(jí)賦值。其中用1表示風(fēng)險(xiǎn)低，2表示風(fēng)險(xiǎn)較低，3表示風(fēng)險(xiǎn)一般，4表示風(fēng)險(xiǎn)較高，5表示風(fēng)險(xiǎn)高。賦值結(jié)果如表10所示。

表10 專家風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)賦值表Tab.10 Expert risk rating assignment table

根據(jù)公式(6)至公式(10)分別計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)層以及指標(biāo)層的指標(biāo)熵值ej、差異系數(shù)gj及權(quán)重值wj，計(jì)算結(jié)果如表11和表12所示。

表11 準(zhǔn)則層指標(biāo)Bj的熵值ej差異系數(shù)gj及權(quán)重wjTab.11 Entropy value ej of standard layer index Bj, difference coefficient gj and weight wj

表12 指標(biāo)層指標(biāo)Cj的熵值ej差異系數(shù)gj及權(quán)重wjTab.12 Entropy value ej, difference coefficient gj and weight wj of index Cj in index layer

3.3 組合賦權(quán)

本文將層次分析法計(jì)算所得權(quán)重與熵權(quán)法計(jì)算所得權(quán)重進(jìn)行綜合，采用公式(11)進(jìn)行組合賦權(quán)，并根據(jù)公式(12)對(duì)兩種方法所得權(quán)重進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。其中海上風(fēng)電項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)準(zhǔn)則層組合賦權(quán)結(jié)果如表13所示，風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)層組合賦權(quán)結(jié)果如表14所示。

表13 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)準(zhǔn)則層組合賦權(quán)結(jié)果Tab.13 The combination weighting results of risk assessment criteria layer

計(jì)算Spearman等級(jí)相關(guān)系數(shù)為0.207小于1，因此兩種賦權(quán)方法所得權(quán)重具有一致性。同理，計(jì)算指標(biāo)層權(quán)重及一致性檢驗(yàn)，結(jié)果見(jiàn)表14。

表14 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)層組合賦權(quán)結(jié)果Tab.14 The combination weighting results of risk assessment index layer

對(duì)各準(zhǔn)則層對(duì)應(yīng)的指標(biāo)層權(quán)重分別進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，Spearman等級(jí)相關(guān)系數(shù)分別為0.250，0.234，0.374，0.289，0.428均小于1，滿足一致性要求。

從組合賦權(quán)結(jié)果來(lái)看，該海上風(fēng)電項(xiàng)目基礎(chǔ)施工階段受自然條件和施工管理方面的風(fēng)險(xiǎn)影響較大，其次是施工技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)和設(shè)備及樁體質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)，最后為社會(huì)與政治風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)于自然條件方面，尤其是氣象條件和海洋災(zāi)害(主要為大風(fēng)、暴雨、罕見(jiàn)大潮、海冰沖撞等)對(duì)項(xiàng)目的實(shí)施影響較大，建設(shè)、監(jiān)理及施工單位應(yīng)及時(shí)關(guān)注當(dāng)?shù)睾Ｑ髿庀蟛块T預(yù)警，根據(jù)氣象預(yù)警級(jí)別做好相應(yīng)的應(yīng)急預(yù)案。對(duì)于施工管理方面，現(xiàn)場(chǎng)溝通協(xié)調(diào)對(duì)于項(xiàng)目順利實(shí)施尤為重要，從備料、制樁、運(yùn)樁、打樁、檢測(cè)等各個(gè)環(huán)節(jié)需各方相互配合才能順利完成。對(duì)于施工技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)方面，勘察設(shè)計(jì)偏差權(quán)重較大，要求在勘察設(shè)計(jì)之前對(duì)周邊條件進(jìn)行充分的調(diào)查，將一切外在因素考慮在內(nèi)，最大限度的降低偏差概率。在設(shè)備及樁體質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)中，液壓錘或振動(dòng)錘故障、樁船故障或者穩(wěn)樁平臺(tái)損壞都會(huì)影響施工進(jìn)度，應(yīng)對(duì)其進(jìn)行定期維護(hù)、定期送檢，盡量減少施工作業(yè)中的故障率。社會(huì)和政治風(fēng)險(xiǎn)占比較低，根據(jù)當(dāng)前實(shí)際情況來(lái)看政府決策信用較高，對(duì)本項(xiàng)目的影響較小。

綜上所述，在本海上風(fēng)電項(xiàng)目基礎(chǔ)施工階段，參建各方要對(duì)氣象和海洋因素、現(xiàn)場(chǎng)溝通協(xié)調(diào)因素、勘察設(shè)計(jì)因素以及設(shè)備故障因素等方面進(jìn)行重點(diǎn)關(guān)注，使該項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生概率降為最小。

4 結(jié)論

文中針對(duì)江蘇如東某海上風(fēng)電項(xiàng)目基礎(chǔ)施工，建立了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，采用層次分析法和熵值法的組合賦權(quán)法來(lái)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行分析，計(jì)算各風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的重要程度。計(jì)算結(jié)果可看出，組合權(quán)重?cái)?shù)值介于AHP和熵值法所得權(quán)重之間，并達(dá)到了一種最優(yōu)的組合狀態(tài)，能夠克服單一方法計(jì)算權(quán)重的片面性，使得評(píng)價(jià)結(jié)果更合理、更可靠，從而為該項(xiàng)目決策者提供可靠的理論依據(jù)。