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電力項目工程造價風險評估研究

2018-03-15 06:03:35胡萬強
許昌學院學報 2018年2期
關鍵詞:變電站工程造價影響

胡萬強,楊 飛

(許昌學院 電氣機電工程學院,河南 許昌 461000)

新世紀以來,隨著國民經濟的不斷發展和社會對電力的增長需求,我國電網建設增加迅速,但是在項目建設過程中存在大量投資風險問題,我國的許多工程項目,由于風險造成的損失是觸目驚心的,風險常常是項目失敗的主要原因之一[1].因此,對電網項目工程造價風險進行系統的研究,幫助企業避規風險,就顯得尤為重要.

圖1 模糊影響圖構建步驟

國外對于項目風險的研究集中在風險的分析和預測方面,方法主要有DEA法[2]、蒙特卡羅法[3]、概率論中的數字法[4]、遺傳算法[5]等.國內主要有模糊綜合評價法[6]、差分進化理論和人工神經網絡[7]、灰色影響度法[8]等.這些方法一般通過成本分析對電網項目工程造價風險進行研究,現實中大量影響項目的風險變量卻被排除在所建數學模型之外,因而使得風險變量間關系以及可能引起的后果得不到有效表示.針對上述問題,本文用模糊影響圖法構建復雜和不確定性問題的結構和各種變量之間的關系,并將難以量化的風險因素運用模糊理論進行描述頻率結點之間的模糊關系和狀態.模糊影響圖法的應用模型如圖1所示.

1 研究對象

一變電站位于某市解放路南側,距人民路與解放路交匯處約500 m,距市中心約8 km.10 kV出線規模為25 回,一期出線23 回.該變電站內負荷主要以居住為主,商業為輔.隨著一些居住區陸續建成,用電量激增,到2017 年負荷水平預計達到67.21 MW.為滿足新增負荷用電需求、優化供電分區和網絡結構,電力公司決定實施解放路變電站10 kV 配出工程[9].

2 分析過程[10]

2.1 定義語言變量模糊集

(1)頻率模糊集

(2)狀態模糊集

2.2 構造模糊影響圖的關系層和數據層

將上述變電站改選項目造價中各風險因素進行識別分解后,按照其自身特性與互相間的邏輯關系構造局部影響圖,檢查并剔除相同的變量,通過反復修改,得到各風險因素構造而成的如圖2所示的影響圖.

圖2中獨立結點狀態頻率對應關系如表1所示.

圖2 造價風險影響圖

結點編號結點名稱可能狀態出現頻率M11氣候條件好中壞非常低高中M131地質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對方奪標強中低高低非常低

2.3 確定函數層

對于結點間模糊關系通過咨詢專家、調查問卷等方式得出如表2所示的結點之間模糊關系對應表.

表2 結點之間模糊關系對應表

2.4 模糊評估

模糊評估主要是針對價值結點而言,方法即利用模糊矩陣的相關理論,步驟為獨立結點→關系層→價值結點.

由上面數據得到該電網項目造價風險發生的可能性概率分布如圖3所示.

圖3 造價風險概率分布

從圖3可知,該變電站項目改造過程中造價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P(0%)至P(40%)的積累概率也最高,達到96.28%,這說明該變電站項目改造造價風險很高.

3 結語

風險管理作為電力項目改造與建設管理的一個重要組成部分,對有效控制工程造價,降低工程風險,增加經濟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合用于解決不確定問題決策,處理隨機事件間的相互關系,并對隨機事件發生的概率及其對其它事件發生概率的影響性進行完整的概率評估,方法簡單可靠,對改進電網項目工程造價風險管理具有很重要的參考價值,對其它類似項目造價管理具有更廣泛的應用價值.

[1] 北京世紀未來投資咨詢有限公司.中國火電行業分析報告[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.基于模糊評估模型的公路工程造價風險研究[J].長沙鐵道學院學報:社會科學版, 2007,8(4):183-184.

[7] 李高揚,劉明廣,吳育華.工程項目風險預測模型[J].統計與決策,2006(11):142-144.

[8] 何 明,黃 莉.基于灰影響度的大型科研項目費用風險預測模型[J].工業技術經濟,2007,26(5):68-71.

[9] 高 榮.電網項目工程造價風險評價研究[J].中國外資,2014(1):140-141.

[10] 蘇慧賢.基于模糊影響圖的電網項目工程造價風險評估[D].保定:華北電力大學,2011.

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