風力發電投資風險評價方法研究

【摘 要】目前，我國風力發電投資面臨多方面的不確定因素，比如經濟、技術及政策等，如果盲目地進行投資建設，會造成資源及經濟的多項損失，因此制定有效的風力發電投資風險評價方案便顯得極為重要。本課題筆者在分析風力發電投資特點的基礎上，進一步對風力發電投資風險評價方法進行了探究，希望以此為我國風力發電工作的完善提供有效依據。

【關鍵詞】風力發電；風險評價；方法

0.引言

近年來，我國風力發電呈現了穩健增長的趨勢[1]。但是，風力發電投資卻面臨多方面的問題，比如經濟問題、技術問題及政策問題等。如果在投資建設過程中盲目地進行，則會造成不可估量的資源損失及經濟損失，從而大大降低風力發電工作的實效性與科學性。因此，在進行風力發電投資建設之前，便需要制定有效的風力發電投資風險評價方案，以此確保投資的規范性及科學性，進一步為風力發電工作的完善奠定良機。

1.風力發電投資特點分析

1.1風力發電的施工建設周期較短

較與其他建設工程，風力發電的施工建設周期比較短，一臺風電機的運輸安裝時間通常低于3個月，如果對萬千瓦級別的風電場進行建設，所花費的時間大概為一年。如此一來，風力發電前建設風險便呈現了較小的特點，同時項目停工的可能性也在很大程度上降低。但是，就算風力發電的施工建設周期比較短，同樣需要提高警惕，以此為今后工程建設的正確決策提供依據。

1.2風力發電的投資回收期和運營期較長

通常風力發電的投資回收期比較長，一般超過8年。這主要是受到風能資源所具備的兩個特點影響，其一為能量密度較低，其二為供給具有不可控性。據有效數據表明，風電機組的年平均利用小時數在2300h左右，與火電廠比較要低很多[2]。所以，在風力發電的實際發量受到制約的情況下，與之對應的風力發電投資回收期便較長。

同時，風力發電具備耐久性這一特性。主要指的是風力發電項目的經濟壽命及自然壽命較長，換而言之，便是運營周期較長。基于理論層面分析，它的運營區通常可高達20年至30年之間，由于壽命周期較長，所以發生各類風險的概率便大大增加。這些風險涵蓋了暴愈、雷電及地震及臺風等。

1.3風力發電占地面積大

對于風力發電廠來說，其整體面積呈現了無下降空間的特點。主要是由于風機在布置方面存在多方面的限制。其一，風機比值數量不能太少，若數量過少，便沒有辦法對當地的風能資源進行利用，從而無法使風力發電的規模效應充分有效地發揮出來。其二，如果風電機組布置太過集中，基于風機間的尾流會對旁邊的設備造成極大的影響，并且使風機電組承受較大的疲勞載荷，如此以來便使風電機組的使用壽命大大降低[3]。所以，在對風機進行布置的時候，為了使以上問題得到有效規避，通常需合理地將布機范圍擴大。除此之外，風電場建設還需要對電氣設備的配置及保護進行充分考慮，以此使機組間集電線路能得到有效保障，同時使施工道路的長度得到有效保障。

2.風力發電投資風險評價方法探究

2.1風力發電投資風險評價常用方法分析

對于風力發電投資風險評價，常用的方法有三種，即為：層次分析法、敏感分析法及蒙特卡洛方法。

（1）層次分析法。該方法的基本思路是以風力發電投資決策問題的本質為依據，然后將其進行有層次地分解，以此形成一個階梯性的層次結構，該結構自上而下分為三層：目標層、準則層及方案層。使用層次分析法對風力發電投資風險進行評價主要表現為評價思路簡單，同時也存在一些缺陷，比如基于專家系統權衡打分方面往往過于隨意及主觀，缺乏客觀性及正確性。又如，因為風力發電發展時間比較短，有些專家多該領域認識不夠充分，時常會發生判斷錯誤的情況。在個別專家判斷失誤的情況下，便會使評價結果與實際情況之間存在很大的差異。

（2）敏感分析法。該方法是目前風力發電投資風險定量評價是常用的方法，使用該方法需要完成兩個步驟。第一步，需對目標指標進行設立，同時以過去的經驗及相關數據為依據，對該目標指標的預期值進行估算。第二步，以目標指標的計算公式對某一個風險因素所發生的變動進行分析，然后確定會對目標指標造成多大的損害。比如：讓上網電量、電價及利率等因素控制在一定的百分比之內，通?？刂圃?%～10%以內[4]。

（3）蒙特卡洛方法。該方法主要是對風力發電的投資風險進行定量評價。這是一種隨機模擬方法，主要是將許多的歷史統計數據作為支撐依據，同時將基于統計理論的有關知識結合隨機數據的分布特點進行分析。所以，在風力發電投資風險評價過程中，通常將其應用在多個不確定因素的處理方面，比如上網電量、上網電價等。應用蒙塔卡洛方進行風力發電投資風險評估時，需要明確三點：其一，在進行模擬的情況下需要大量的數據作為依據；其二，需對每個變量的概率分布情況加以明確。其三，運用該方法具備一定的前提條件，即為變量之間相互獨立存在的，但是上網電價、電量及度電成本之間不是呈完全獨立關系。

2.2基于支持向量機方法的風力發電投資風險定性評價

對于支持向量機方法，主要適合運用在非線性、小樣本及高維數等方面的風險評價問題。與傳統風險評價方法比較，主要具備三方面的優勢：（1）能夠有效克服風力發電數據缺失問題。使用支持向量機方法進行風力發電投資風險評價時，通過小樣本訓練學習，便能夠得出模擬評價結果，這樣便能夠使風力發電所存在的數據缺失問題得到有效解決。（2）在評價中更具客觀性及科學性。該方法很好地避免了專家通過打分計算指標權重的過程，這樣便使整個評價過程更具客觀性及精準性。（3）能夠為風力發電投資提供有效的決策依據[5]。對于在人工智能法當中所存在的一些問題能夠實現有效避免，例如多個局部優化解等問題。通過避免這些問題，便使評價結果保持唯一性，進一步為風力發電投資提供了有利的決策依據。

3.結語

通過本課題的探究，認識到制定有效的風力發電投資風險評價方法的重要性與必要性?？偠灾L力發電投資風險評價方法是否有效落實會對我國風力發電產業在未來的發展構成很大的影響。因此，進一步擴大對風力發電投資風險評價方法在理論方面的研究工作便顯得極為重要。同時，需要在實踐當中不斷發現問題，對問題加以改正，以此使風力發電投資風險評價方法更具時效性與科學性，進一步為我國土地資源的合理開發、利用及管理提供幫助。

【參考文獻】

[1]趙會茹，蘇婕，楊雯.基于CVaR方法的風力發電項目投資風險度量[J].可再生能源，2012，10：29-32+37.

[2]趙會茹，蘇婕，戴杰超.我國風力發電項目投資風險評價——基于支持向量機模型[J].技術經濟，2012，12：77-81.

[3]王明和，劉培德，歐國立.一種基于不確定語言變量的房地產投資風險評價方法[J].北京交通大學學報（社會科學版），2011，04：71-75.

[4]關會芳，田劍.工程項目投資決策中風險評價方法研究[J].價值工程，2010，08：98-100.

[5]于立友，胡筱敏，齊磊，戚作秋.風力發電場風險評價單元劃分模型的構建與應用[J].遼寧工程技術大學學報（自然科學版），2013，08：1094-1097.