基于模糊邏輯理論的新能源風(fēng)電項目風(fēng)險評估研究

摘 要：本文探討了如何利用模糊邏輯理論進行新能源風(fēng)電項目的風(fēng)險評估研究。以我司計劃承接的安徽阜南300MW風(fēng)電項目為例，分析了風(fēng)力發(fā)電項目面臨的許多潛在風(fēng)險，包括氣象條件不確定性、政策調(diào)整、技術(shù)挑戰(zhàn)等。通過模糊邏輯理論中的風(fēng)險識別、分析和評估階段，建立數(shù)學(xué)模型量化整體風(fēng)險水平，并提出相應(yīng)的應(yīng)對措施。本文強調(diào)了模糊邏輯理論在處理不確定性和模糊性問題上的優(yōu)勢，并展望其在未來新能源領(lǐng)域中的廣泛應(yīng)用前景。

關(guān)鍵詞：模糊邏輯；風(fēng)電項目；風(fēng)險評估

中圖分類號：TK 89 文獻標志碼：A

模糊邏輯理論是一種能夠處理不確定性和模糊性問題的數(shù)學(xué)工具，通過引入模糊集合和隸屬度函數(shù)，可以更好地描述現(xiàn)實生活中復(fù)雜多變的風(fēng)險類型和表現(xiàn)，相關(guān)領(lǐng)域先行研究眾多。王平[1]研究了基于自適應(yīng)模糊PID的風(fēng)力發(fā)電機葉片角度控制，提高了系統(tǒng)的穩(wěn)定性和效率。歐陽逸云等[2]探討了基于模糊邏輯和網(wǎng)絡(luò)層次分析法的森林火險區(qū)劃，為森林火災(zāi)防控提供了新思路。陳信強等[3]提出了基于模糊邏輯方法的多船會遇安全態(tài)勢評估，增強了海上交通安全管理能力。孫啟鵬等[4]開發(fā)了基于風(fēng)險預(yù)測的自動駕駛車輛行為決策模型，提升了自動駕駛系統(tǒng)的安全性和智能化水平。施薇[5]提出了基于FMEA的企業(yè)信息管理系統(tǒng)模糊風(fēng)險評估法，為企業(yè)風(fēng)險管理提供新思路。王大慶等[6]提出油氣儲運設(shè)施事故風(fēng)險指數(shù)模糊邏輯評估方法，有助于提高安全管理水平。劉毅[7]研究了輸電線路覆冰的自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)模糊推理預(yù)報模型，為輸電線路安全運行提供技術(shù)支持。基于先行研究，本文將探討如何利用模糊邏輯理論來進行新能源風(fēng)電項目的風(fēng)險評估研究。

1 背景概述

隨著我司承擔(dān)了一系列風(fēng)力發(fā)電項目，涵蓋了四川德昌縣臘巴山風(fēng)電項目、安北第五風(fēng)電場A區(qū)項目、潤渦陽牌坊項目、重慶市巫山青山頭風(fēng)電場項目、重慶市黔江五福嶺風(fēng)電場項目、河南宜陽風(fēng)電場項目、青海海南州切吉鄉(xiāng)風(fēng)電場項目、四川省冕寧鐵廠鄉(xiāng)風(fēng)電場項目、新疆三臺風(fēng)電一期工程和四川省鹽邊縣紅格大面山風(fēng)電場等，公司在實際操作中迫切需要建立更系統(tǒng)化和全面的風(fēng)力發(fā)電評估與風(fēng)險管理體系。這些多樣化的項目不僅覆蓋了不同規(guī)模和地區(qū)，而且還面臨各種潛在的技術(shù)、環(huán)境和市場挑戰(zhàn)。因此，為了確保這些復(fù)雜的風(fēng)力發(fā)電項目能夠高效運營并取得成功，我司需要采取積極的措施來評估和管理這些潛在的風(fēng)險因素。

作為中國電建集團旗下專業(yè)技術(shù)服務(wù)提供商，二灘國際在過去幾十年中積累了豐富的經(jīng)驗，特別是在監(jiān)理和咨詢服務(wù)方面。然而，當(dāng)面對如此多元化和復(fù)雜性的風(fēng)力發(fā)電項目時，單純依靠傳統(tǒng)方法可能無法全面把握并有效應(yīng)對潛在挑戰(zhàn)。

因此，在“十四五”規(guī)劃期間，公司將著重構(gòu)建更系統(tǒng)性和科學(xué)化的評估與管理體系。通過結(jié)合先進的技術(shù)手段（例如模糊邏輯理論等方法），二灘國際可以量化分析各個項目所面臨的潛在風(fēng)險并制定相應(yīng)措施，以應(yīng)對這些挑戰(zhàn)。這種綜合性評估體系將幫助公司更準確地識別可能出現(xiàn)的問題并及時采取行動，以最大程度地減少潛在影響。

2 風(fēng)險識別與分析方法

2.1 模糊邏輯理論簡介

模糊邏輯理論是由美國數(shù)學(xué)家ZadehL.A.教授于1965年提出的一種數(shù)學(xué)理論。傳統(tǒng)的布爾邏輯只能處理命題為真或假的問題，無法很好地應(yīng)對日常生活中存在不確定性和模糊性的情況。而模糊邏輯則引入了“模糊集合”和“隸屬度函數(shù)”的概念，通過定義隸屬度函數(shù)來表達一個元素對某個集合中所有元素之間關(guān)系的程度。這種方式可以更靈活地處理那些無法用確定性語言準確描述的問題。例如，在風(fēng)力發(fā)電項目風(fēng)險評估中，模糊邏輯可以幫助公司更準確地量化和分析風(fēng)險因素。

2.2 模糊變量

將研究對象歸類為特定分類，其函數(shù)如公式（1）所示。

（1）

式中：u為研究對象；A為其所屬的模糊集合；XA為其特征函數(shù)。

與普通集合不同，模糊集合使用隸屬度函數(shù)表示對象與集合之間的隸屬程度，使對象在屬于和不屬于之間具有一定的過渡狀態(tài)，從而更靈活地處理不確定性。隸屬度函數(shù)對輸入變量進行模糊化，并生成一個介于0到1之間的數(shù)值來表示其隸屬程度，數(shù)值越接近1表示輸入變量越符合該模糊集合。

在模糊邏輯中，模糊變量包括輸入的變量和對應(yīng)的一組模糊集合，如公式（2）所示。

A={f（x，μA（x））|x∈U} （2）

式中：A為模糊集合；x為輸入變量，表示論域中的某個具體值；μA（x）為隸屬度函數(shù)；f（x，μA（x））為評估隸屬度的具體函數(shù)；U為結(jié)果的總體合集。

常見的隸屬度函數(shù)包括三角隸屬度、高斯分布隸屬度、廣義鐘形分布隸屬度和梯形隸屬度函數(shù)。

三角隸屬度函數(shù)（Triangular Membership Function）如公式（3）所示。

（3）

式中：a、b和c分別為三角形隸屬函數(shù)的起始點、頂點和結(jié)束點。

高斯分布隸屬度函數(shù)（Gaussian Membership Function）如公式（4）所示。

（4）

式中：c為均值參數(shù)，控制曲線在哪個位置達到最大值；σ為標準差參數(shù)，控制曲線的寬窄程度。

廣義鐘形分布隸屬度函數(shù)（Generalized Bell Membership

Function）如公式（5）所示。

（5）

式中：a、b、c為參數(shù)，共同影響鐘形曲線的偏度和峰度。

梯形隸屬度函數(shù)（Trapezoidal Membership Function）如公式（6）所示。

（6）

式中：a、b、c、d為4個參數(shù)，定義了梯形的起始點、上升斜率開始點、下降斜率開始點和結(jié)束點。

這些不同類型的隸屬度函數(shù)在模糊邏輯系統(tǒng)中扮演重要角色，廣泛地應(yīng)用于模糊集合理論和模糊推理中。通過調(diào)整參數(shù)可以靈活地描述不同類型事物之間的模糊關(guān)系。

2.3 模糊規(guī)則

構(gòu)建模糊規(guī)則是模糊邏輯理論中的核心部分，規(guī)則形式為“IF…THEN…”。其中，IF語句作為前提條件，THEN語句作為結(jié)論。規(guī)則庫包括了將問題從初始狀態(tài)轉(zhuǎn)換為解狀態(tài)的各類變換規(guī)則，具體來說就可以被表示成P→Q的簡單結(jié)構(gòu)，也即IF P THEN Q。其中，P被稱為前件，是產(chǎn)生式的前提，給出了先決條件，決定了該產(chǎn)生式是否可以使用。而當(dāng)P可以使用時，則P→Q成立，前件所描繪的事實的邏輯組合構(gòu)成了其結(jié)論或從操作，這被稱為產(chǎn)生式的后件也即Q。當(dāng)P被滿足時，則推出Q，這一過程可以繼續(xù)推進，從而最終導(dǎo)出結(jié)果。

在這一過程中，規(guī)則庫提供映射關(guān)系，使初始狀態(tài)得以通過映射轉(zhuǎn)換為解狀態(tài)，且這一映射關(guān)系是系統(tǒng)內(nèi)置材料，從而構(gòu)成了必要的基礎(chǔ)信息庫，使這一轉(zhuǎn)換順利進行，而這一過程自身則被稱為推理。換句話來說，規(guī)則庫是推理機的基礎(chǔ)邏輯，推理機則是以規(guī)則庫為基礎(chǔ)形成的程序，實際控制了規(guī)則庫和數(shù)據(jù)庫的運行。

解模糊化是將計算出來的模糊值轉(zhuǎn)化為精確的數(shù)值，在這一過程中常用到重心法、最大隸屬度法和加權(quán)重心法等方法。

重心法中，通過計算隸屬度函數(shù)曲線下面積的加權(quán)平均值來確定輸出結(jié)果。如公式（7）所示。

（7）

式中：v為輸入元素；v0為輸出元素，也即中心；μV（v）為隸屬度函數(shù)曲線在點x處的取值，也可以理解為縱坐標。

通過計算隸屬度函數(shù)曲線和橫坐標形成面積的重心，可以得到更平滑的輸出推理。當(dāng)輸入變量產(chǎn)生微小變化時，輸出也會相應(yīng)地產(chǎn)生變化。

最大隸屬度法簡單地選擇具有最高隸屬度值的輸入元素作為輸出，如公式（8）所示。

v0=maxμV（v） （8）

在這種方法中，只需要考慮輸入變量的隸屬度函數(shù)，比其他方法更簡單。

系數(shù)加權(quán)平均法考慮了不同輸入變量之間可能存在的權(quán)重差異，在計算解模糊化結(jié)果時進行加權(quán)處理，如公式（9）所示。

（9）

式中：k為與第i個輸入元素相關(guān)聯(lián)的權(quán)重。

將每個輸入元素乘以相應(yīng)權(quán)重并求和再除以總權(quán)重之和，可以更好地考慮各個因素對輸出結(jié)果產(chǎn)生影響程度不同的情況。

綜上所述，在風(fēng)力發(fā)電項目風(fēng)險評估中應(yīng)用模糊邏輯理論能夠幫助我司更全面地評估潛在風(fēng)險，并制定相應(yīng)應(yīng)對措施。通過定義清晰的模糊變量、構(gòu)建有效的模糊規(guī)則以及進行準確的解模糊化過程，我司可以更好地理解和管理復(fù)雜多變的風(fēng)力發(fā)電項目中存在的各種挑戰(zhàn)和風(fēng)險因素。

3 模糊邏輯理論在風(fēng)力發(fā)電項目風(fēng)險評估中的應(yīng)用

3.1 風(fēng)險識別

當(dāng)利用模糊邏輯理論進行風(fēng)險識別階段時，可以將氣象條件、政策環(huán)境以及技術(shù)可靠性等因素列為關(guān)鍵影響因素。通過設(shè)定隸屬度函數(shù)來量化這些因素對項目產(chǎn)生影響的程度，并確定各因素之間的關(guān)聯(lián)性。

在氣象條件方面，風(fēng)力資源不足（Insufficient，I）可能導(dǎo)致發(fā)電量不穩(wěn)定，從而影響項目的經(jīng)濟效益和可持續(xù)性。對風(fēng)力資源中等（Moderate，M），存在一定的風(fēng)險，可能需要額外投入，以應(yīng)對氣象變化帶來的波動。而當(dāng)風(fēng)力資源充足（Adequate，A）時，雖然相對較低風(fēng)險，但仍需注意設(shè)備運行穩(wěn)定性和維護成本。

在政策環(huán)境方面，政策限制能源項目（Restrict，R）可能導(dǎo)致項目推進受阻、投資回報受限，并增加不確定性。如果政策不進行引導(dǎo)（Not-guide，N），就存在一定政策風(fēng)險，可能影響項目的發(fā)展方向和競爭力。相反，政策鼓勵新風(fēng)電建設(shè)（Encourage，E）將有利于項目順利推進和運營。

在技術(shù)可靠性方面，技術(shù)對現(xiàn)有荷載水平缺乏應(yīng)對能力（Lacks-ability，L），可能導(dǎo)致設(shè)備故障率增加，影響項目長期穩(wěn)定運行。而技術(shù)滿足基本要求（Basic-requirements，B），雖然存在改進空間和需求，但需要持續(xù)關(guān)注技術(shù)更新，以保持競爭力。當(dāng)技術(shù)成熟（Perfection，P）時，雖然技術(shù)風(fēng)險相對較低，但是仍需注意設(shè)備維護保養(yǎng)和升級換代計劃。

通過全面了解這些潛在風(fēng)險，并制定有效的應(yīng)對措施來規(guī)避或減輕其影響，可以幫助確保風(fēng)電項目的順利實施和成功運營。相應(yīng)形成3種不同程度風(fēng)險的模糊集，見表1。

當(dāng)進行風(fēng)險分析時，可以建立規(guī)則庫來計算不同輸入條件下的輸出結(jié)果，并通過隸屬度函數(shù)來描述這些情況對項目造成的潛在損失。

此類區(qū)分三類別的模糊評分結(jié)果構(gòu)建于平面結(jié)構(gòu)，如圖1所示。

由圖1可知，三類模糊集分別在不同風(fēng)險水平上形成顯著差異的表現(xiàn)，三類模糊集間差異性顯著，但在風(fēng)險-關(guān)聯(lián)性的二維展示中則表現(xiàn)出彼此交叉的模糊區(qū)域。由此，特定水平的風(fēng)險可以定位于特定的模糊集中，從而獲得準確值定位，同時兼容跨越模糊集的關(guān)聯(lián)性表現(xiàn)。因此，模糊集在不同風(fēng)險水平內(nèi)更完善的構(gòu)建模糊集合框架，使各類風(fēng)險評估結(jié)果組合得以在其中形成相應(yīng)落點。

3.2 風(fēng)險分析

考慮項目整體風(fēng)險，構(gòu)建三類風(fēng)險來源之間的交叉結(jié)果，形成總體風(fēng)險評估。因此，考慮其兩兩間關(guān)聯(lián)性風(fēng)險，設(shè)置其交互水平為1至5的五級評分，其結(jié)果見表2。

政策環(huán)境與技術(shù)可靠性之間存在中等程度的關(guān)聯(lián)性，意味政府政策對新能源風(fēng)電項目的技術(shù)方面有一定影響。因此，在項目實施過程中，需要密切關(guān)注政策變化對技術(shù)可靠性帶來的潛在影響。技術(shù)可靠性與氣象條件之間也存在一定程度的關(guān)聯(lián)，表明天氣條件可能會影響新能源風(fēng)電項目的技術(shù)運行情況。因此，在規(guī)劃和設(shè)計階段，需要充分考慮當(dāng)?shù)貧庀髼l件對技術(shù)設(shè)備穩(wěn)定性和可靠性的影響。氣象條件與政策環(huán)境之間的關(guān)聯(lián)相對較弱，反應(yīng)需要注意天氣變化可能對政府政策執(zhí)行和項目運營帶來的潛在挑戰(zhàn)。針對新能源風(fēng)電項目的風(fēng)險評估，需要綜合考慮三類風(fēng)險來源之間的交叉影響。

與此同時，需要考慮指標的兩兩間關(guān)聯(lián)性水平，結(jié)果見表3。

相應(yīng)形成模糊規(guī)則如下。

Rule1：IF（Meteorological conditions=I）and（Policy environment=R）and（Technical reliability=L），THENrisk=5

……

Rule1：IF（Meteorological conditions=A）and（Policy environment=E）and（Technical reliability=P），THENrisk=1

基于此進行仿真分析，其推理機結(jié)構(gòu)基于輸入變量和輸出變量共同形成完整風(fēng)險分析過程。推理機結(jié)構(gòu)如圖2所示。

3.3 風(fēng)險評估

通過綜合考慮各個因素之間的關(guān)系，并結(jié)合實際情況對每個因子進行權(quán)重分配，在模糊邏輯理論框架下建立數(shù)學(xué)模型來評估整體風(fēng)險水平。此類輸入變量和輸出的隸屬度函數(shù)結(jié)果如圖3、圖4所示。

由圖3可知，較寬的輸入變量得以被降維，也即由多種數(shù)據(jù)輸入的多樣波動趨勢轉(zhuǎn)化為單一數(shù)據(jù)輸出的有限變化，從而縮小其波動范圍，將復(fù)雜的外部環(huán)境數(shù)據(jù)提煉為簡單的單一函數(shù)結(jié)果。這一模型可以用于進一步擴大各類輸入變量參數(shù)，從而將項目前期規(guī)劃階段的多樣風(fēng)險影響因子整理為特定風(fēng)險評估結(jié)果。

由圖4可知，與輸入變量相比，輸出變量的隸屬段數(shù)更窄、更陡峭，能夠更好地描繪有序環(huán)境中的風(fēng)險評估結(jié)果，確保其可比性和彼此間的差異性，利用解模糊化進一步定量形成評估結(jié)果。

由此，這一函數(shù)結(jié)構(gòu)能夠完整評估各新能源風(fēng)電項目的實際風(fēng)險水平，項目建設(shè)前期也可以利用該模型量化風(fēng)電項目所面臨的整體風(fēng)險水平，并據(jù)此制定相應(yīng)的應(yīng)對措施。

4 結(jié)語

新能源風(fēng)電項目在可持續(xù)發(fā)展中扮演重要角色，因此面臨多方面挑戰(zhàn)。通過本文所提出的基于模糊邏輯理論的風(fēng)險評估方法，整合氣象、政策和技術(shù)等多種因素，可以更全面地識別、分析和評估項目潛在風(fēng)險，并制定有效措施進行規(guī)避或管理。未來，將繼續(xù)完善相關(guān)數(shù)學(xué)模型，結(jié)合實證數(shù)據(jù)驗證，在新能源領(lǐng)域持續(xù)提高風(fēng)力發(fā)電項目管理水平，為可持續(xù)發(fā)展貢獻更多技術(shù)、實踐經(jīng)驗。

參考文獻

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