模糊风险综合评价法
模糊风险综合评价法（精选12篇）
模糊风险综合评价法 第1篇
目前国内外对风险评价方法有不少研究,主要有Zhang. M. L等 ( 2012) 对房地产投资风险进行了综述和分析,讨论和比较各种方法,最后提出了模糊综合评价方法评价房地产投资风险,不仅在理论上具有科学性,在应用程序中也具有可靠性[1]。Zou Zongxian等 ( 2012) 。
在研究集中式太阳能 ( CSP) 的基础上建立了CSP的风险评估指标体系,并应用模糊综合评价方法对CSP进行风险评价,评价结果表明,该风险评估评价指标体系是合理的,结果与现实相一致[2]。 牟小俐等 ( 2009) 通过分析企业组织创新过程中的各风险因素,构建了企业组织创新风险评价指标体系,并且运用熵理论求出各风险因素的相应权重系数,达到更好的评价效果[3]。司马军 ( 2010) 等采用三角模糊数原理确定工程项目指标权重,并结合模糊综合评价法对工程项目进行风险评价,实践证明这种方法是科学可行的[4]。李志刚等 ( 2011) 在深入研究EPC项目和采购风险影响因素分析的基础上,从理论和实证两个方面研究探索出一套比较适用的EPC项目采购风险评价指标体系和评价方法, 为同类型企业的项目采购管理提供了借鉴[5]。赵兵等 ( 2012) 引入模糊理论对AHP赋权法进行改进,计算出的指标权重能够有效地评估风险大小,有效地克服了AHP法不可避免的模糊片面性和主观臆断性[6]。邓德胜等 ( 2012) 通过四元集成 ( DHGF) 综合评价模型对物流企业的风险进行评估,并通过采用经熵技术处理指标权重,为物流企业风险水平的确定 提供科学 合理的评 价方法[7]。 杨浩雄 ( 2012) 采用基于三角模糊数的模糊综合评价方法对城市物流虚拟共同配送进行了风险评价研究[8]。蔡文飞等 ( 2013) 对煤矿事故应急管理的定量化模型进行研究,提出了层次分析与模糊综合评价相结合的风险评价方法[9]。何德文等 ( 2013) 构建了重大工程项目社会风险评价指标体系,采用多层次模糊综合评价方法对其筹划期的社会风险进行了评价, 并通过案例论证了评价指标体系及所提方法的适用性[10]。
从上述文献来看,大多数学者对风险评价因素权重的确定,往往主观臆断或没有考虑专家判断的模糊性,可信度不高。迄今尚未发现有专家学者对城市共同配送风险评价进行研究。基于三角模糊数 —模糊综合评价法是运用科学的标准、客观的数据来评判城市共同配送风险,进而加强城市共同配送风险防范 意识,促进城市 共同配送 稳定、健康发展。
1城市共同配送风险模糊综合评价模型
模糊综合评价模型构建具体步骤如下: 第一步, 选定评价指标,构建评价因素集; 第二步,确定指标权重; 第三步,建立评语集; 第四步,对各风险要素进行独立评价,建立模糊评价矩阵; 第五步, 运用模糊数学运算方法,计算出评价结果; 第六步, 对计算结果归一化,确定风险水平。
指标的选取不仅关系到整个评价体系构建的合理性,更关系到最终评价结果的准确性。依据科学性、合理性、可比性和可操作性的原则,从分析影响共同配送活动各种各样的因素入手,根据各个因素的内容及表现,按影响因素的特点及分类来构造评价指标。在设计评价指标体系时,尽可能考虑指标体系的覆盖面,并有重点地选择,同时兼顾定性指标的量化分析,以便能更好地对共同配送风险进行评价。
1.1选定评价指标
为了得到较为准确的案例分析数据,制定了300份调查问卷,并以各种形式对某城市各共同配送公司开展调研。调研方式包括亲自走访、电子邮件或电话调查,最终获取有效调查问卷278份,并通过整理分析,得到研究所需要的有效数据。
通过对城市中的共同配送公司进行市场调研、 总结分析,并参考相关文献得到下表3个层面的12个评价指标,如下表1所示:
指标体系中, “O”表示整体风险, “A”表示第一层指标,“B”表示第二层指标。第一层指标按照风险来源的不同分为3类,对应存在12个第二层风险评价指标。指标设置力求做到全面不重叠和非相关性。
1.2确定指标权重
( 1) 采用三角模糊数原理确定指标权重。三角模糊数定义如下:称为三角模糊数,隶属度函数可以表示为
其中,x∈R,l < m,u。l和u分别为下界和上界,l和u表示模糊的程度,u - l越大,模糊程度越强。
( 2) 建立评语集
在进行专家调查以前,应首先以语言的形式给出评语集供专家参考,以便于专家做出判断,并为将语言变量转换为三角模糊数提供依据。
设风险评价中需要的评语等级语为V = { V1, V2,…,Vf} ,根据三角模糊数的概念和评价要求, 得出评语集中各数值的含义如下表2所示。
( 3) 建立模糊评价矩阵
假设第P位专家给出主观评价矩阵为: X( p)= [x(p)ij],其中x(ijp)为第P位专家给出的风险因素Ci和风险因素Cj的相对重要程度,可用三角模糊数表示为:
结合调查数据以及不同专家对每个指标重要性程度的评价之后,即可以形成判断矩阵。假设在上述层次模型中,k - 1层次的某个指标同下一层次k的元素C1,C2,…Cn有联系,则构造模糊风险判断矩阵如下:
其中,lij,mij,uij分别表示风险因素Ci和Cj相对于上一层某个风险因素进行比较时,专家给出的风险因素Ci和风险因素Cj的相对重要程度的最保守估计、最可能估计、最冒险估计。
( 4) 计算评价值
根据每位专家的判断矩阵,可得出最终的判断矩阵。
( 5) 获得各指标的三角模糊值
由汇总后的判断矩阵,计算出每个指标ui的三角模糊数。根据相对属性权向量的定义:
称 ωc为相对属性权向量。用下表3表示。
( 6) 模糊判断矩阵转化为非模糊数
根据定义,每个三角模糊数都对应着一个非模糊数,设为一三角模糊数,其对应的非模糊数
运用公式可将每个指标的得分由三角模糊数转化为清晰的数值。这个数值即可以表示对应的风险因素在城市共同配送中的重要程度。
1.3模糊综合评价
要评价共同配送整体风险,首先要确定风险评语等级。专家可以按照风险评语集,对不同的风险因素、风险的大小做出判断。
根据专家在该项五个等级画 “√”的频率统计数据,如果没有人画 “√”,该处就为0,由此得到评价矩阵Ri:
将计算出来的权重A = ( a1,a2,…,an) ,按照模糊数学评估模型公式: A × R = B,进行模糊综合评估计算,B = { b1,b2,b3,…,bm} 就是总的评估结果。
2城市共同配送风险评价实证分析
运用上面提出的风险指标和评价方法,并结合调查数据对城市共同配送风险进行分析评价。由于数据处理的复杂性,研究中选择3位专家进行评价打分。
( 1) 确定评语集
( 2) 集结专家评价,得到所需数据
由公式 ( 3) 得到第一层各种风险因素的相对属性测度,如表6所示。
根据公式 ( 6) 并结合表的模糊属性测度值 μij, 可以得到:
根据公式 ( 7) 将模糊数转变为非模糊数:
三位专家对A1第二层指标B1~ B2的相对重要程度的判断矩阵如表7所示。
根据公式 ( 5) 并结合表7的模糊属性测度值 μij,可以得到:
根据公式 ( 7) 将模糊数转变为非模糊数得到:
三位专家对A2第二层指标B3~ B8的相对重要程度的判断矩阵如表8所示。
根据公式 ( 5) 并结合表8的模糊属性测度值 μij,可以得到
根据公式 ( 7) 将模糊数转变为非模糊数得到:
三位专家对A3第二层指标B9~ B12的相对重要程度的判断矩阵如表9所示。
根据公式 ( 7) 将模糊数转变为非模糊数得到:
根据A层总目标的风险值和B层各因素的风险值,从而得到B层的总目标的总风险值为:
按照专家对各风险因素的评价,得出总的风险因素的大小排序为:
各指标对应的数值也可表示在共同配送风险中所占的比重。
( 3) 确定指标权重
二级指标指标权重:
( 4) 评价矩阵的确定
针对上述共同配送风险评价指标,邀请了10位专家进行评价。按照上述评价方法对专家的评价进行统计整理,得到评价结果矩阵如表11。
对于一级指标来说,其二级指标的风险程度矩阵分别为R1,R2,R3,R4。
隶属于市场风险 ( A1) ( A2) ( A3) 的各个指标风险程度评价结果为:
( 5) 计算模糊评价值
应用数学模型A × R = P,则市场风险 ( A1) 的综合值为:
同理,内控风险 ( A2) 的综合值为: [0. 0554, 0. 1936,0. 3651,0. 2735,0. 1144] 协调风险 ( A3) 的综合值为:[0. 092,0. 1676,0. 438,0. 1795, 0. 0454]
由此得到风险程度的综合评价矩阵:
取权向量O = ( A1,A2,A3) ,根据模糊数学公式进行第一层指标的模糊综合评价运算:
这里的P = ( p1p2p3p4p5) 就是总的评价结果。 计算结果显示,矩阵B的最大隶属度是0. 387,该共同配送公司风险水平为中等的可能性最大。
( 6) 结果分析
根据第一层次综合评价结果,市场风险隶属度最大为0. 4513,风险比较低; 内控风险隶属度最大为0. 3651,中等风险; 协调风险 隶属度最 大为0. 438,中等风险。整体来看共同配送风险适中,最大隶属度是0. 387,即共同配送风险水平为中等的可能性最大。
从上述结果可以得知,第一层指标中,市场风险权重为0. 19,内控风险权重为0. 505,协调风险权重为0. 31,由此得出: 市场风险 < 协调风险 < 内控风险。在隶属于市场风险的第二层指标权重中, 快速响应市 场风险为0. 4625,信息泄露 风险为0. 5325,由此可以得出: 快速响应市场风险 < 信息泄露风险。在隶属于内控风险的第二层指标权重中, 决策风险为0. 203,财务风险为0. 141,员工抵制风险为0. 153,顾客满意风险为0. 192,运作安全风险为0. 177,失去物流创新能力的风险为0. 136。由此可以得出: 失去物流创新能力风险 < 财务风险 < 员工抵制风险 < 运作安全风险 < 顾客满意风险 < 决策风险。在隶属于协调风险的第二层指标权重中,企业文化冲 突风险为0. 230,控制力消 弱风险为0. 227,绩效评价风险为0. 252,合同风险为0. 305, 由此可以得出: 控制力消弱风险 < 企业文化冲突风险 < 绩效评价风险 < 合同风险。
3结论
尝试性地将三角模糊数原理与模糊综合评价法相结合引入到城市共同配送风险评价中,通过选定评价指标,构建评价因素集,确定指标权重,建立评语集和模糊评价矩阵,计算得到共同配送风险评价结果。通过对城市若干家从事共同配送业务的物流公司进行风险评价实证分析,结果表明: 该城市共同配送总体风险属于中等水平,需加强风险防范与管理,其中决策风险、顾客满意风险等是主要风险因素,需侧重管理,重点防范。
模糊风险综合评价法 第2篇
多层次模糊综合评价法的生态修复评价
构建了神东矿区生态修复评价指标体系,并依据此评价体系,提出了基于多层次模糊综合方法的神东矿区生态修复的评价模型,依据数学模型选取3个基准年对神东矿区生态修复的可持续发展水平做出评价,结合实际情况对评价结果进行分析和探讨,指出神东矿区生态修复方面的.不足之处.
作 者：陈浩 张凯 作者单位：中国矿业大学(北京)化学与环境工程学院,北京,100083刊 名：洁净煤技术 PKU英文刊名：CLEAN COAL TECHNOLOGY年，卷(期)：201016(2)分类号：X171.4关键词：生态修复 模糊评价 矿区
模糊风险综合评价法 第3篇
【关键词】 技术创新风险； 模糊灰色综合评价法； 风险评价； 风险因素
中图分类号：F275 文献标识码：A 文章编号：1004-5937（2015）20-0044-05
伴随着市场经济的发展与完善，企业自身的竞争力优势进一步加强，要想在竞争日益激烈的市场下保持优势，只能依靠技术创新。而技术创新不可避免地伴随着风险，所以识别风险因素，并运用专业手段评价相关风险，才能为企业创新决策提供科学参考与依据。
一、技术创新风险和风险评价的含义
（一）技术创新风险的含义
企业在实施技术创新项目过程中，因为市场、企业技术的不确定性、技术创新项目自身的难度和宏观环境等因素的影响，由此而引发创新项目的中断甚至失败，从而达不到预期经济效果和技术指标，造成损失的可能性，就是技术创新风险。
（二）风险评价
建立在风险估测和识别的基础上，参考风险对特定目标的影响程度大小，全面考虑其他因素，将项目的风险进行分级排序，这个过程就叫做风险评价。它主要通过建立风险评价专业模型，并结合具体风险因素来进行综合分析，估测出风险的发生概率及其导致的损失程度，从而找出该创新风险的关键并确定项目整体的风险水平，为企业提供科学的依据，从而保障项目的顺利进行。
项目风险评价的过程为：
1.搜集数据
首先必须搜集数据，可以参照类似项目的历史记录进行搜集，但必须保障数据与本创新项目相关。如果历史资料不能满足需求，有可能需要通过征集专家意见去获得一些主观但是专业的评价。
2.建立不确定性模型
以已得数据为基础，对相关风险进行明确的量化，进一步形成风险评价模型。
3.评价风险影响
在不确定性模型建立之后，全面分析相关风险的影响，运用科学的评价方法，把风险结合起来。项目风险评价过程如图1所示。
二、技术创新项目风险因素指标的设计
一般情况下，建立指标体系中的风险因素要能够做到全面、准确并有效，可以说明创新项目中的所有风险，除了已出现的，还要对未出现的潜在风险进行反映。
本文参考众多学者已提出的风险因素体系，将其中交叉和重复的因素去除，结合我国现有的技术创新状况、企业创新发展现状和问题，建立了创新项目的风险因素体系，如表1所示。
三、构建技术创新的模糊灰色综合评价模型
参考原有技术创新项目的风险识别和评价方法，可以看到，如果仅仅是单一地运用模糊评价法，就有可能面临信息丢失的问题，而且单纯地采用模糊评价法，专家评判的一致性就没有办法衡量。如果单纯地使用灰色综合评价法，很显然，可以在一定程度上解决信息丢失的问题，但是，对于专家评判的一致性，同样没有办法衡量出来。所以如果只是单纯地使用模糊评价法或灰色综合评价法，都有可能造成评价结果与实际存在偏差的情况出现，因为要将这两种方法相结合，使评价能够更加系统、全面、准确。
运用多层次的模糊灰色综合评价方法，通过分析，可以得到属于该企业技术创新项目的总体风险程度大小，除此之外，还可以识别出所属的各级风险因素指标的不同风险级别。鉴于此，企业就可以查找到影响自身技术创新项目成败与否的关键原因，并能采取有针对性的措施，对于不同风险级别采用不同方法，合理地配置有效资源，从而达到降低整个技术创新风险的目的，使创新项目可以顺利地进行下去。
四、模糊灰色综合评价模型的实证分析
为了简化样本数据的搜集工作，本分析的数据通过对文献谢科范、佘廉（2004）的《企业风险管理》和李晓峰（2005）在《企业技术创新风险测度与决策及其预控研究》中的研究，选取了一些较为典型的案例在此作为样本来进行分析。
选取XX石化公司“新型蒸发式空冷机”技术创新项目进行风险评价。“新型蒸发式空冷机”技术创新项目旨在研究出一种新表面蒸发式空冷器，替代夏季运行冷却能力不足的原干式空冷器，还为因扩能改造导致装置空间狭小的难题，找到了有效的解决方法，较常规空冷器每年可节约60%的用电量。仅此一项，每年可为生产装置节约不少的电力费用。
在此，运用模糊灰色综合评价模型对“新型蒸发式空冷机”技术创新项目进行风险评价。该项目的具体风险因素指标及其评价值见表2。
风险分析具体计算步骤如下：
1.对各因素指标的权重予以确定。通过文献查找与询问调查，得出反映各项指标对创新项目的成败影响程度的评分值并计算出大多数指标权重，其余部分参考专家的各项意见依据经验打分，并归一处理其评分值，得到对应的完整一级和二级指标权重。
3.进行模糊综合评判
根据最大隶属性原则，参考计算所得数据，可判断出，此技术创新项目属于风险级别较低的程度，而这个风险评估结果也与项目在实际中所遇到的风险程度基本相同。同样地，通过计算，得出各级指标的综合值，也可以用来判断各级指标所处的风险大小和风险级别。
通过多层次的模糊灰色综合评价，不但能够分析出该企业技术创新项目（新型蒸发式空冷机）的总体综合风险程度，还可以识别并确认各级风险因素指标的相应风险级别。经过创新的风险分析与评价，企业就可以从中找到影响自身技术创新项目能否成功的关键因素，从而采取有针对性的措施，对于不同风险级别采用不同方法，合理地配置有效资源，从而达到降低整个技术创新风险的目的，使创新项目可以顺利地进行下去。
五、总结
无论企业进行何种技术创新，只要在决策之时，风险就始终存在并一直伴随着创新项目。所以，技术创新项目一旦通过预测作出具体选定决策，企业经营者就必须随时密切关注技术创新风险的变化，做到对现存风险和未出现的潜在风险因素都能进行分析、估测和评价，并在此基础上，千方百计地寻求可以防范风险的有效对策和具体措施，力求把风险的影响降到最低。
综合以上分析，企业在应对技术创新项目上，应加大对财务風险的评价与分析，才能及时地提出有效的风险预警与规避方案，使得创新项目能更好地运行下去。
【参考文献】
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模糊风险综合评价法 第4篇
关键词：风险评价,模糊综合评价,PPP项目
PPP是public-private-partnership的缩写即公共政府部门与私营企业合作模式,其典型的结构是政府部门通过政府采购的方式与中标单位组成的特殊目的的公司签订特殊合同,由特殊目的公司负责筹资、建设与经营[1]。采取这种合作的模式的实质是政府通过给予私营公司长期的特许经营权和受益权来换取基础设施加快建设及有效经营[2]。据世界银行研究表明,发展中国家每年在公共基础设施的投资占国民生产总值的4%。我国每年在公共设施上的投资大约在3 000亿元以上,而随着我国实施西部大开发等一系列战略措施,使我国基础建设投资需求越来越大,如何解决资金问题成为一个首要的难题[3]。这就迫使我们寻找新的项目合作方式,而PPP合作模式的出现使问题的解决成为可能。
模糊评价综合评价法是利用模糊集和隶属度函数等概念,应用模糊变换原理,从多个方面对事物的隶属度等级状况进行整体的评价。本文利用模糊评价,以定性和定量相结合的方法,对PPP项目的风险作了综合评价。
1 PPP模式风险分析
风险的识别与合理分配是成功运用PPP模式的关键,在特许权协议及合同设计中应当权责对应,把风险分配给相对最有利承担的合作方。PPP项目的主要风险有经济风险、建设及运营风险、政策风险三部分。
1.1 经济风险
经济风险是由于未来经济状况和项目真实需求的不确定性而导致项目发起者与放贷者所面临的风险。
导致经济风险的因素有:经济政策的改变、汇率的变动、外币的可兑换性、利率变动、通货膨胀等。
汇率风险是指在当地获取的现金收入不能按预期的汇率兑换成外汇。其原因可能是因为货币贬值,也可能是因为政府将汇率人为地定在一个很不合理的官方水平上。这会减少收入的价值,降低项目的投资回报。私营合作方在融资建设经营基础设施时总是选择融资成本最低的融资渠道,不考虑其是何种外汇或是本币,因此为了能够抵御外汇风险,私营合作方必然要求更高的投资回报率。政府可以通过承诺固定的外汇汇率或确保一定的外汇储备以及保证坚挺货币(如美元)的可兑换性与易得性来承担部分汇率风险,这样私营合作方的汇率风险将人为降低,在其它条件(盈利预期等)相同的情形下,项目对民营部门的吸引力增强[3]。
1.2 建设及运营风险
技术风险直接与项目实际建设与运营相联系,技术风险应由私营合作方承担。以PPP为例,私营合作方在基础设施建成后需运营与维护一定时期,因此私营合作方最为关注运营成本的降低,运营成本的提高将减少私营合作方的投资回报,这将促使私营合作方高质量完成基础设施的建设,以减少日后的运营成本。
财务风险大小与债务偿付能力直接相关。财务风险是指基础设施经营的现金收入不足以支付债务和利息,从而可能造成债权人求诸法律,逼迫项目公司破产,造成PPP模式应用的失败。私营合作方可能独自承担此类风险。如果债务由公共部门或融资担保机构提供担保,则公共部门和融资担保机构也可分担部分财务风险[4]。
营运风险主要来自于项目财务效益的不确定性。在PPP运用过程中应该确保私营合作方能够获得合理的利润回报,因此要求服务的使用者支付合理的费用。但在实际运营过程中,由于基础设施项目的经营状况或服务提供过程中受各种因素的影响,项目盈利能力往往达不到私营合作方的预期水平而造成较大的营运风险。私营合作方可以通过基础设施运营或服务提供过程中采取创新等手段提高效率,增加营运收入或减少营运成本,降低营运风险,所以私营合作方理应是营运风险的主要承担者。私营合作方可以通过一些合理的方法将PPP运用过程中的营运风险控制在一定的范围内或转嫁。政府能够帮助私营合作方化解某些营运风险。以公私合营融资建设、运营道路为例,因为正确估计交通流量以及机动车类型是非常主观也是非常困难的,政府可以通过承诺最低的交通流量,从而降低私营合作方的营运风险,提高项目对私营部门的吸引力。另外,在项目的运营收入大大低于预期水平时,政府可以给予私营合作方一定的补贴,政府也应委任独立机构对私营合作方实施监督,以确保私营合作方的运营效果,避免私营合作方的道德风险。当然,在项目的运营过程中,由不可抗力因素(洪水、战争)引起的财务盈利能力降低的风险应由私营合作方和政府部门共同承担。不可抗力风险可由私营合作方或政府部门采取投保等措施以规避。
1.3 政策风险
政策风险即在项目实施过程中由于政府政策的变化而影响项目的盈利能力。为使政策风险最小化,就要求法律法规环境以及特许权合同的鉴定与执行过程应该透明、公开、公正,否则,合作各方均会受到损失。PPP项目失败原因主要归结于法律法规与合同环境的不够公开透明,政府政策的不连续性。政策风险使私营合作方难以预料与防范。因此当政策缺乏一定稳定性时,私人投资方必然要求更高的投资回报率作为承担更高政策风险的一种补偿。有鉴于此,地方政府出台了有关法规,为基础设施特许权经营的规范操作提供法律法规保障。为PPP的进一步广泛与成功应用提供政策支持,在一定程度上化解私营合作方的政策风险。
2 建立AHP风险评价指标体系
层次分析(Analytic Hierarchy Process, AHP )是一种定性和定量相结合,系统化、层次化分析方法。由于PPP项目所涉及到的风险很复杂,建立基于AHP的风险评价指标可以使得对风险的认识更加清晰明白。层次指标体系能为评价PPP项目风险的数学方法—模糊评价法(Fuzzy Comprehensive Evaluation )提供载体,根据上述分析的PPP项目中常见的风险因素,对风险进行归纳,建立基于参与方的项目风险评价体系如图1所示。
3 建立模糊层次分析评价模型
影响风险的因素是具有模糊性的,不能用一个分数来评价。考虑这些因素,采用模糊评价法对基础设施项目风险做一个综合评价。模糊综合评价法的分析步骤如下[5]:
1)确定评价指标集X:X=(x1,x2,…,xn);
2)利用AHP方法确定指标权重集A:A=(a1,a2,…,an);
3)确定评价集Y:Y=(y1,y2,…,yn);
4)确定评价集的标准隶属度U:U=(u1,u2,…,un);
5)对评判对象建立模糊判断矩阵
其中:rij表示判断对象在第i个指标上,对它作出第j等级评价的人数占全部测评人数的百分比;
6)计算模糊综合隶属度集B;
7)根据一级因素的判断结果,进行二级模糊综合评价;
8)计算综合隶属度:P=B·UT。
综合隶属度即测评对象得到的测评总分,据此可以对若干测评对象做出比较客观的评价。
4 实 例
以城市轨道交通项目的建设为例,对该评价模型进行实际应用。并邀请有关专家对该项目的风险进行评价。
4.1 指标权重的确定
针对某城市轨道交通建设项目的具体情况,经有关专家对该项目的风险因素分析,根据指标因素内涵大小和指标间相互关联程度,划分为目标层、因素层和子因素层三级。目标层即PPP项目风险因素层(即风险源)包括:政策风险、经济风险、建设及运营风险;子因素层(即指标层)包括:相关法律变更风险、担保结构合同风险、汇率风险、利率风险、经济景气度、技术风险、财务风险、运营风险8个指标。
用来需要确定3个风险源、8个指标各自的权重,评价PPP项目的风险程度。采用层次分析法确定指标的权重步骤如下:首先采用专家调查问卷的形式,征询一些在PPP项目风险评价方面有权威的人士的意见,分别构造主因素层和各分因素指标层的判断矩阵;然后运用Excell软件求出各矩阵的特征值和特征向量,得到主因素层和各分因素指标层的权重,如下所示(原始数据的计算过程省略)
其中:A表示主因素层(目标层)的指标权重;Ai表示因素层的指标权重,i=1,2,3。
4.2 因素评价尺度集
4.2.1 一级模糊综合评价
利用层次分析法获得所有风险因素的权重后,需要确定各风险因素的评价尺度,评价尺度根据所列因素对基础设施项目收益和风险的影响程度划分,将影响程度分为5个等级,分别为很大(0.9)、较大(0.7)、一般(0.5)、较小(0.3)、很小(0.1)。
评价等级集Y=(很大,较大,一般,较小,很小),
确定评价集的标准隶属度U=(0.9,0.7,0.5,0.3,0.1)。
邀请专家评价小组对因素层下的各子因素进行评价,得各子因素的综合评价等级权重集(原始数据的计算过程省略):
由R11=(r111,r112,r113,r114,r115)得R11=(0,0.5,0.5,0,0)。其中,R11表示第1个因素下的第1个指标的评价等级权重;r111表示判断对象在第一个因素下的第一个因素上,对它做出第一评价等级(即很大)的人数占全部测评人数的百分比。
同理可得:R12=(0,0.82,0.16,0,0)将第1个因素下的各指标的评价等级权重综合后,得模糊评价矩阵
依次计算可得第2个因素下的模糊评价矩阵
其中:
第3个因素下的模糊评价矩阵为:
4.2.2 二级模糊综合评价
二级模糊综合评判是对因素子集的所有因素进行评判,即通过公式Bi=Ai·Ri计算,则
同理:B2=A2·R2=(0.068,0.068,0.380,0.302,0.187),
B3=A3·R3=(0,0.170,0.538,0.278,0.016)。
4.2.3 三级模糊综合评价
三级模糊综合评判在各类之间进行综合评判,三级模糊综合评判集为
项目A的综合隶属度为:P=B·UT=0.528。项目A是一个以PPP形式融资的城市轨道交通建设项目,PPP项目的关键在于一个特许协议,所以法律政策风险是首先需要防范的。
综合隶属度为0.528,说明该项目综合风险属中+等偏大。根据投资者风险偏好的不同,最终是否决定投资该项目的结果不同。
5 结束语
本文应用模糊综合评价法,定性与定量相结合,建立了基础设施项目风险评价模型,取得了比较好的效果。可以帮助公共部门和私人组织更好的理解承担风险,综合考虑和平衡各种现实局限性和各方参与主体的实际情况,从中选择令人满意的PPP结构解决方案。
参考文献
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模糊风险综合评价法 第5篇
模糊数学就是利用用数学方法来处理模糊性现象的一门学科，模糊性主要指的是事物的不确定性，这种模糊性从根本上来说是由于客观事物在差异之间存在着不确定性，
模糊数学是一门新兴的数学学科，理论体系非常严格，在具体的事务分析中常常用模糊数学的方法来解决许多不确定的问题。
模糊风险综合评价法 第6篇
1目前国内外研究现状
关于学风评价体系的研究比较代表性的有：张丽丽、何军、何冬冬（2014）通过构建学风综合评价指标体系，建立高校学风综合评价模型。通过该模型，不仅可以确定影响学风的主要因素，而且可以了解被评价单位的学风综合状况；宋志鹏（2011）将学风分解为学习行为、思想品德行为和日常行为等三个方面，并具体细化为学习成绩、政治态度、集体观念等10个二级指标，在此基础上建立了高校学风评价模型，并进行了实际测评；从田飞、曹威麟（2008），认为高校学生学风是一个抽象概念，研究学风时要将抽象的学风转化为可观察的具体指标（测量指标），体系框架由第一级的抽象概念、第二级的维度和第三级的测量指标组成，学风的维度归类分为五种，采用李克特五级量表的形式来获取最优指标体系。
这些研究都为本文基于模糊层次综合评价法的学风评价体系实证研究奠定了基础。
2基于模糊层次综合评价法的学风评价模型的构建
本研究是从狭义的角度来研究，特指学生的学习风气评价，将学风评价这一重要概念界定为：学风评价是对学生学习风气的客观测评，通过系统的数据搜集和信息蹄选，对高校学生学习风气现状、过程和结果作出客观的分析和判断，在此基础上依据评价结论提出建议对策，以到达提升高校学风水平和效果之目的。
2.1构建学风评价指标体系
本研究广泛征求专家的意见和建议，专家中包括3位专业教授（具有丰富教学科研经验）、2位学院领导（做过学生工作）、5位一线教师、教学督导组专家，根据专家、学者的反馈意见，最终确定了学风评价指标体系。
2.2层次分析法确定各指标权重
合理准确的构建判断矩阵是层次分析法的关键所在，同时也是解决问题的核心。根据图1中的层次结构模型，本文采用常用的T.L Saaty1-9标度方法，通过取加权平均值来构建合理的判断矩阵。判断矩阵A（即A-Bi，i=1，2，3）表示相对总目标来说目标层各指标的相对重要程度；判断矩阵A1（即A1-Ci，i=1，2，3）表示相对于目标A1来讲，其子目标层各指标的相对重要程度；判断矩阵A2（即A2-Ci，i=4，5，6，7）表示相对于目标A2来讲，其子目标层各指标的相对重要程度；判断矩阵A3（即A3-Ci，i=8，9）表示相对于目标A3来讲，其子目标层各指标的相对重要程度；判断矩陣A4（即A4-Ci，i=10，1，12）表示相对于目标A4来讲，其子目标层各指标的相对重要程度。
根据层次分析法的计算规则，确定一级指标和二级指标的权重如表2-2所示。
活动效果C120.2970
3基于模糊综合评价方法的学风评价实证案例分析
3.1收集数据
为了准确评价机场学院的学风情况，本研究邀请了30位评委，其中包括教授5人、管理者5人、一线教师代表10人、学生代表10人，请他们对学风评价指标体系打分表中每一项指标进行考评。评价结果如下表所示，其中“评价结果”栏中数据表示评委中n名评委对该项工作的相应评价占评委总人数的比例。
3.2模糊评价法进行综合评价
1.第二级因素集进行综合评判
同理计算：
2.计算第一级因素集进行综合评判
A=（0.45500.2627 0.14110.1411）
3.计算模糊综合评价值P
P=BV=*（95，85，70，60，50）T=88.53，说明机场学院的学风目前处于良好的状态。
4总结
学风建设是高校基础性的，也是最重要的一项工作。学风不仅直接体现了学生的学习态度，学习氛围，还彰显了高校的管理理念和管理水平，并最终关系到人才培养的质量。本文利用层次分析法构建了学风评价指标体系并确定了各指标的权重，构建了模糊综合评价方法的模型，并以机场学院为例，应用该模型进行了学风评价。
参考文献：
[1]教育部.国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010- 2020年）.教育部网站，2010；
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[3]张丽丽、何军、何冬冬.高校学风综合评价模型研究[J].西南民族大学学报，2014，07：573-577；
[4]宋志鹏.高校学风评价指标体系设计与实际测评[J].青岛大学师范学院学报，2011（3）：30-32；
[5]田飞、曹威麟.学风指标体系实证研究[J].高教发展与评估，2008，24（2）：15-21；
[6]王圣.高校学风评价指标体系研究[J].时代教育，2013（15）：37-37；
模糊风险综合评价法 第7篇
一、高校财务风险治理内涵
当前, 我国高等教育步入到以提高质量为核心的内涵式发展新阶段, 教育领域综合改革提上日程, 现代大学制度建设逐渐成为加快高等教育现代化步伐、 推进大学自身可持续性发展的重要举措, 也成为高等教育领域综合改革的一个重要突破口。 而以财务风险治理为基础的大学治理结构则成为推动现代大学制度建设的重要内容, 也是推动高校治理体系和治理能力现代化的重要基础。
因此,高校财务风险治理,既是高校财务管理模式从“核算型”向“管理型”再向“治理型”演进的必然趋势,也是现代大学制度建设的内在需求。 总体来说,高校财务风险治理的内涵,就是以高校财务风险为对象, 围绕当前高校财务治理的主体和要素,从制度、 业务、流程、人员和信息等方面设计相应的体系和机制, 并嵌入到整个高校治理结构体系中, 对财务风险进行识别、防范和控制。 其中,高校财务风险治理的核 心内容由以下 四个方面构 成:(1)财权配置,主要涉及到高校财务决策权、 执行权和监督权的配置问题, 从制度设计层面对财务风险进行识别、防范和控制;(2)业务控制,主要包括高校经营运作过程所涉及的核心业务, 从业务管理方层面对财务风险进行识别、防范和控制;(3)人员控制, 主要从人员的职业道德和业务能力层面对财务风险进行识别、防范和控制; (4)信息披露 ,主要从信息层面对财务风险进行识别、防范和控制。
二、高校财务风险治理能力评价指标体系构建
高校财务风险治理能力评价,就是运用一定的数理方法, 构建相应的指标体系,收集数据,对高校财务风险治理的综合水平进行评价, 并据此根据评价结果, 有针对性地加强薄弱环节的改善和优化, 从而为提升高校财务风险治理能力提供依据。 从这个角度来说, 高校财务风险治理能力的评价,亦是财务风险治理的重要部分。根据前面分析 的高校财务 风险治理内 涵, 高校财务风险治理能力评价的指标体系可以从财权配置、业务控制、人员控制和 信息披露4个一级指标 构建,具体二级指标及内容如表1所示。
1.财权配置层面指标。 财权配置是高校财务治理的重要内容, 也是财务风险治理的核心领域,主要是对决策、 执行和监督三个方面一系列的制度安排实现财务关系及财务活动的权力制衡。 因此,可以从决策机制、执行机制和监督机制3个二级指标来度量。
2.业务控制层面指标 。 业务控制是高校财务风险治理活动所涉及的具体经济事项, 是财务风险产生的直接来源, 具体业务层面风险治理指标主要包括预算管理、 投资管理、 贷款管理、 收费管理和资产管理等5个二级指标。
3.人员控制层面指标 。 人员控制主要是针对高校管理层和财务相关人员在经济活动过程中是否具备足够的廉政精神、职业道德以及执业水平。当前,高校内部控制失效,部分原因不在于制度设计的好坏,而在于人的因素。 因此, 人员控制亦成为高校财务风险治理的内容之一, 主要包括职业道德和业务水平2个二级指标。
4.信息披露层面 。 现代大学制度建设下的高校财务信息披露具有重要的意义, 一是通过相关财务分析报告可为决策者改善财务治理、 提高资金绩效提供依据, 二是通过财务信息公开披露为高校财务治理的有效实施提供内外监督依据。因此,信息披露层面主要包括财务分析、 信息质量和披露效果三个二级指标。
三、高校财务风险治理能力评价过程
(一)评价方法简介
由于财务风险治理涉及的内容主要是高校经营运作过程的系列行为活动,为此,本文主要通过表1的指标体系设计评价问卷, 选择高校和教育主管部门的专家打分, 再运用模糊综合评价和层次分析法进行分析。
(二)具体计算过程
1.确定财务风险治理能力评估因素集。 高校财务风险治理所涉及的主体和要素很多, 结合当前高校发展状况和财务状况以及某高校M为样本, 本文选取与M高校财务风险治理密切相关的指标(如表1所示)作为该高校财务风 险治理水平 评估的因素集U:U={财权配置 , 业务控制 , 人员控制,信息披露}。
2.确定财务风险治理能力评估的评语集。 由于对高校财务风险治理能力各因素的评估比较模糊, 设置对各因素评估的评语集V为五个等级:V= { 高 , 较高 , 一般 , 较低 , 很低 }, 得分分别为(5,4,3,2,1)。
3. 确定财务风险管理水平要素的权重向量。不同的治理能力要素需要通过相应的权重来确定其重要性,本文通过层次分析(AHP)方法、采用7级量表通过咨询高校及教育主管部门的财务及管理相关专家对各层次的因素进行评价, 最终确定各个层次的指标权重 (具体过程略,结果如下页表2所示)。
4. 建立从U到V的单因素评判矩阵。 本文选取一组具有代表性的专家 (包括M高校财经部门管理者、专业人士、 教育主管部门财务人员等共20人 ) 组成财务风险治理能力评判组,对M高校财务风险治理能力按照13个二级指标从 { 高 , 较高 , 一般 , 较低,很低}五个等级进行模糊评价,从而获得评价矩阵(如下页表2所示)。
5.计算最终评价结果。 以一级指标 “财权配置”的二级指标 “决策机制 ”为例。 通过问卷调查获取如下数据,认为M高校财务风险治理过程中在 “决策机制” 这一二级指标表现很好的有6人,表现较好的7人,一般的5人,较差的2人,很差的没有;则对影响M高校财务风险治理能力因素中“财权配置能力”下属指标“决策机制”评语隶属度分别为:0.30,0.35,0.25,0.10,0;模糊向量=(0.30,0.35,0.25,0.10,0)。
高校财务风险治理能力评价指标体系
同理,求得M高校“业务控制能力”、“人员控制能力”以及“信息披露能力” 三个因素所有二级指标的模糊向量。 以上评判结果均满足归一化条件, 由此得到所有二级指标模糊评判矩阵(如表2所示)。最后,得到所有指标评价结果(如表3所示)。
四、M高校财务风险治理能力评价结果分析及启示
通过以上计算的模糊综合评价矩阵最终结果为(0.2433,0.3333,0.2771, 0.1134,0.0330),即{高 ,较高 ,一般 ,较低, 很低} 的最终评价结果分别占了24.33%、33.33%、27.71%、11.34%、3.30%。根据上述结果,直观来说M高校财务风险治理能力评价为较高 (因为较高以上评价合计占了24.33%+33.33%= 57.66%,超过半数 ); 但是按照加权平均法,得分为3.64(0.2433×5+0.3333× 4+0.2771×3+0.134×2+0.033×1), 介于 “较高 (4分 )”与 “一般 (3分 )”之间 ,该分值的隶属度为0.728(3.64/5)。 即如果M高校财务风险治理能力以100% 计算,那么M高校财务风险治理能力只达到了72.8%。
通过上述分析结果可知,M高校财务风险治理能力介于中等与较高之间,不是十分理想,总体还处在中等偏上水平。 从M高校财务风险治理能力水平结构来看: 专家认为能力较低的领域主要体现在财权配置方面, 占了较低评 分的45.57% (0.1030/0.2268), 其中又以监督机制作为薄弱环节;专家认为能力很低的领域主要体现在信息披露方面,占了很低评分的51.51% (0.0170/0.0330), 其中又以财务分析作为薄弱环节(如表4所示)。
模糊风险综合评价法 第8篇
目前, 关于电力企业形象方面的研究大部分都未涉及电力企业形象风险评价, 采用风险评价方法对电力企业形象风险进行深入研究的文献较少。风险评价的方法较多, 有定性、定量以及定性与定量相结合等方法。基于AHP及模糊综合评价法进行风险评价是运用较多的定性与定量相结合的方法, AHP法结构清晰、指标层数据相对容易获取, 将其与模糊综合评价法相结合建立的风险评价方法, 适合电力企业形象风险等模糊问题的评价。因此, 本文尝试建立电力企业形象风险评价指标体系, 并应用AHP法确定权重, 然后用模糊数学的方法建立模型, 对电力企业形象风险状况进行综合评价。
一、电力企业形象风险评价模型构建
(一) 评价指标体系的建立
电力企业在企业形象建设的过程中面临着来自各方面的风险。本文在企业形象系统组成因素以及查阅相关资料的基础上, 基于全面性及实际性原则, 将电力企业形象风险影响因素分为企业品牌形象系统、企业经营形象系统、企业文化系统以及企业声誉系统四个方面。根据评价指标建立需遵循科学性原则、可行性原则及关联性与独立性相统一的原则的电力企业形象风险评价指标体系。如图1。
(二) 评价指标权重的计算
层次分析法确定权重的步骤为:
1. 建立判断矩阵。
同一层次的指标对上一层次因素而言进行两两比较, 构造判断矩阵B= (bij) , i, j=1, 2, , n。然后按照Saaty TL提出的1-9比率标度将电力企业形象风险各层指标相对重要性的逻辑数量化, 即判断矩阵根据专家的判断结果综合给出。
2. 计算每个因素的权重向量及判断矩阵的最大特征根。
本文采用和法计算权重向量, 取判断矩阵n个列向量的算术平均值近似作为权重向量;最大特征根
3. 进行一致性检验。
为了避免逻辑错误, 需进行一致性检验, 即评价判断矩阵的可靠性。首先要计算随机一致性指标:;然后再计算随机一致性比例:, 其中RI为平均随机一致性指标。当CR<0.1时, 认为判断矩阵的一致性是可以接受的, 否则应对判断矩阵作适当修正。
(三) 运用模糊综合评价法进行综合评价
1. 模糊综合评价的步骤。采用模糊综合评价法进行评价主要有以下几个步骤:
第一, 确定评价因素集合。因素集合U是影响评价对象的各个因素所组成的集合, ui为影响评价对象的各个因素, 集合U可以表示为:U={u1, u2, , un};第二, 建立权重集。因素集合U中的各个元素在评价中具有的重要程度不同, 因而必须对各个元素ui按其重要程度给出不同的权数aij。由各权数组成的因素权重集A是因素集U上的模糊子集, 可表示为:A={a1, a2, , an}, 其中, 0ai1, 且;第三, 建立评语集。评语集是由评价对象做出的评价结果集合, 可表示为:V={v1, v2, , vn}, 每个等级对应一个模糊子集, 式中为事先确定的各种可选择的评语, 适用于各种评价因素。风险评价中常取V={高, 较高, 一般, 较低, 低}, 对应的分值集F= (5, 4, 3, 2, 1) ;第四, 进行单因素模糊评价。假设对第i个评价因素ui, 进行单因素评价得到一个相对于vi的模糊向量:Ri={ri1, ri2, , rij}, i=1, 2, , N;j=1, 2, , N;rij为因素ui具有vi的程度, 0rij1。若对n个元素进行了综合评价, 其结果是一个N行n列的矩阵, 称之为隶属度R;第五, 进行模糊综合评价。由因素集、评语集和单因素评价集就可以得到模糊综合评价模型, 即B=AR= (b1, b2, , bn) , bi为模糊综合评价指标;第六, 模糊综合评价结果向量的分析。通过模糊综合评价, 可以得到被评价对象虽各模糊子集的隶属度, 它构成了一个模糊向量, 但不是一个点值;本文将通过加权平均法求得电力企业形象风险的评分值, 通过这个评分值对应的评语集可以判断电力企业形象风险的状态。
2. 评语标准的建立。
评语集V={高, 较高, 一般, 较低, 低}, 对应的分值集F= (5, 4, 3, 2, 1) , 对应的因素对于电力企业形象风险产生的影响程度E={极重要, 重要, 一般, 较小, 极小}。评价人员首先根据评分标准对评价指标体系的各底层进行打分, 然后按照上文给出的模糊综合评价模型处理步骤进行计算, 最终可以得到电力企业形象风险的分值, 该分值反映了电力企业形象风险的情况。
二、实例分析
企业A是某地区一供电企业, 近年来发展较为稳定, 在企业形象建设方面也进行了一定的投入, 但也存在着一定的企业形象风险, 本文通过调研, 请专家就图1所列指标对A供电企业的形象风险进行了评估。
(一) 指标权重计算
根据前文提到的九标度法的基本方法和层次分析法的基本方法确定各指标的权重, 得到的一级指标权重为 (B1, B2, B3, B4) = (0.3509, 0.1891, 0.1091, 0.3509) ;二级指标权重为 (C1, C2, C3) = (0.1634, 0.5396, 0.2970) , (D1, D2, D3) = (0.5396, 0.2970, 0.1634) , (E1, E2) = (0.2000, 0.8000) , (F1, F2) = (0.1667, 0.8333) ;以上所有判断矩阵均通过一致性检验, 因此, 所有权重赋值都是可以接受的。
(二) 进行模糊综合评价
1. 建立单因素评价集。
根据本文建立的电力企业形象风险评价指标体系、评语集、分值集和评语标准, 请20位专家对各指标进行评分, 并将专家对某一指标评分等级赞成的数目占全部专家的比例作为该指标的评价值, 评价结果见表1所示。
2. 一级模糊综合评价。
根据公式B=AR= (b1, b2, , bn) , 求取B层第i个指标所包含的各下级因素对它的模糊综合运算结果, R为模糊评价矩阵。确定企业品牌形象系统风险的单因素模糊综合评价:
同理, 可以得到:B2= (0.02376, 0.3916, 0.3381, 0.0327) , B3= (0.16, 0.16, 0.34, 0.2, 0.14) , B4= (0.3333, 0.2833, 0.2334, 0.1333, 0.0167) 。
3. 二级模糊综合评价。
对电力企业形象风险的模糊评价为:
可以得到, A= (0.1534, 0.2320, 0.3372, 0.2245, 0.0529)
(三) 评价结果分析
为了便于比较, 本文采用加权平均法将评价结果量化, 则A电力企业形象风险评价结果为:
同理, 对影响电力企业形象风险的其他各分级指标的评价结果进行分析, 可以得到以下评价结果分值:VB1=2.8999, VB2=2.8999, VB3=3, VB4=3.7832。
根据计算结果可知, A电力企业的形象风险介于“较高”和“一般”之间, 偏向于“一般”, 因此, A电力企业目前面临着一定的形象风险。在企业形象的四个系统中, 企业文化系统和企业声誉系统面临的风险较大。企业文化系统中, 文化形象这一指标的权重要高于标识形象的权重, 该电力企业需要注重对文化形象的建设, 需要加大企业文化建设投入率, 提高企业文化适应性, 增强企业文化凝聚力。企业声誉系统中, 社会形象因素影响更大, 该企业需要注意当地媒体的负面报道, 建立媒体负面新闻监管机制, 尤其要控制不实报道的影响, 还要注意与当地媒体建立良好的合作关系, 将企业的新闻风险降低到最低程度。另外, 对企业品牌形象系统和企业经营形象系统也要注意;对于企业品牌形象系统, 服务质量因素和员工素质因素是影响最大的, 尤其是服务质量, 因此, 该企业还需要加强供电服务质量监管, 提高优质服务质量。
三、结论
电力企业形象风险评价是一项比较复杂的工作, 从分析和计算过程可以看出, 将层次分析法和模糊综合评价法结合起来的评估方法, 充分利用了两种方法的优点, 具有赋权合理且计算较为简便的特点。但是, 该方法也存在一定的缺陷, 指标权重存在一定的主观性, 而模糊综合评价法虽然减弱了结果的主观性, 但仍存在专家主观上的一些偏差。另外, 随着经济和电力工业的发展, 电力企业形象风险指标体系需要进一步的优化, 设计更全面更合理的评价指标体系。
参考文献
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[5].孟猛, 胡盛红.基于AHP法的信息安全风险评估模型应用研究[J].热带农业工程, 2009, 1 (33) .
模糊风险综合评价法 第9篇
关键词：聚光型太阳能光热发电,风险评价,模糊综合评价法,低碳电力系统
0 引言
随着电力需求日益增加,环境问题逐步加剧,要求我国走出1条符合国情的、与经济社会发展相适应的低碳电力之路,以缓解供需压力,实现可持续发展[1,2,3]。实现低碳电力系统的途径之一是增加可再生能源发电比重,从而降低碳排放强度。太阳能以不受季节、区域限制,具有经济环保等优点成为传统能源的最佳替代者[4]。2011年6月1日实施的《产业结构调整指导目录(2011年本)》也将太阳能光热发电的发展放在突出位置。
聚光型太阳能光热发电(Conce ntrating Solar Power,CSP)是指利用聚光设备将太阳辐射能聚集起来加热工质,通过热交换器产生过热蒸汽,从而驱动汽轮机带动发电机发电,将太阳能转化为热能再转化为电能的发电技术[5]。与其他可再生能源发电相比,CSP具有以下优势:1)发电的电能质量优良,便于并网;2)可储能、调峰,实现无间断发电;3)有显著的规模经济效益;4)具有经济、环境和社会的可持续性;5)发电同时产生聚光太阳能燃料。因此,聚光型太阳能光热发电成为可再生能源利用的另一个重要方向。
虽然我国具有应用光热发电的地理条件,但光热发电核心技术主要依靠进口,光热发电项目的投资成本较高,以及政策的不确定性等使我国光热发电行业面临着较高的风险。如何在节能减排的新形势下识别影响太阳能光热发电发展的风险因素,通过定量的方法对风险进行评估,并提出相应的对策,这些是相关决策部门亟需优先考虑的关键问题。
目前国内外对光热发电的研究非常有限,尚缺乏健全的风险评价指标体系和评价方法[6,7,8]。因此,有必要对我国太阳能光热发电行业风险进行评价研究,有效识别太阳能光热发电的风险,为相关决策部门提出对策建议,助力光热发电项目的开发与应用,促进低碳电力系统和可持续发展的实现。
本文从太阳能光热发电现状入手,给出我国光热发电行业的风险评价指标,结合层次分析法和模糊评价方法,对我国光热发电行业的风险进行评价,并根据评价结果提出对策建议。
1 聚光型太阳能光热发电系统及其风险评价指标
根据目前我国CSP的现状和风险评价指标体系的构建原则,本文选取几个主要的光热发电风险因素进行评价,即技术风险、经济风险、资源风险、管理风险和政策风险,如图1所示。
(1)资源风险。CSP系统的建设对自然资源禀赋的要求很高,其不仅要求太阳能辐射强度高、日照充足,而且要占用大量的土地面积,对地理条件要求苛刻。我国内蒙古、新疆、青海、西藏等地虽然具备建设CSP系统的基本地理条件,但一些偏远地区无法提供充足水源作为CSP系统冷却用水(尤其是槽式和塔式系统),且存在土地综合利用及输配电规划协调等方面的问题。因此,CSP的资源风险是CSP的重要风险之一。
(2)技术风险。目前,技术风险是我国CSP的主要风险,主要集中在核心技术研发、技术成熟度、技术适用性3个方面。首先,国内的CSP核心技术研发能力和研究经费不足,大多靠引进国外的先进技术。其次,国内外的CSP技术都尚未成熟,CSP的能量转换效率、可靠性等都有待提高,以降低投资成本与并网难度。此外,从国外引进的成熟技术存在与我国实际条件不相符的问题,适用性也成为CSP技术应用的风险之一。
(3)市场风险。CSP的市场风险包括市场需求、市场竞争力和利润空间3个方面。首先,CSP作为规模化、清洁的大型发电方式,对提高我国节能减排效益、缓解供需压力具有重要作用,市场需求较大。其次,目前的CSP不论从技术上、价格上还是供电可靠性上都达不到常规能源发电的水平,市场竞争力相对较弱。此外,CSP具有显著的规模经济效应,即随着投建规模的扩大,其投资成本将迅速下降。然而,目前我国难以提供建设大规模CSP电站所需的土地面积,从而无法有效降低CSP的初期投资成本,利润空间有待提高。
(4)管理风险。管理风险主要包括财务管理风险、运营管理风险和人力资源管理风险。首先,CSP系统涉及多个环节,增加了经济测算的难度,从而增加了财务管理的风险。其次,CSP不仅系统复杂,且并网会对电网运行造成较大影响,增加了运营管理的风险。由于上述原因,要求提高CSP技术人员的专业素养,从而加大了人才的招聘、培训的风险。
(5)外部环境风险。目前,由于我国CSP的技术不够成熟,成本还高于常规电站,因此亟需政府在政策上予以扶持。虽然国家电力在“十二五”规划中明确指出建设太阳能光热发电示范电站,但目前国家还未出台相应的补贴扶持政策。除此之外,国际市场的变动及经济社会环境变化都在一定程度上影响了CSP的发展步伐,未来的投资前景具有不确定性。
2 模糊综合评价模型
模糊综合评价是以模糊数学为基础,应用模糊关系合成的原理,将一些边界不清、不易定量的因素定量化,进行综合评价的1种方法[9,10]。模糊综合评价的一般步骤如下[11,12,13]:
(1)建立因素集U。首先,确定评价对象P,为评价对象建立因素集,即建立评价对象的评价指标体系。记第一层因素集U={u1,u2,u3,,un},第二层因素集为Ui={ui1,ui2,ui3,,uiq}。
(2)建立评语集V。评语集表示了由高到低的各种等级,用于衡量评价对象在各指标下的表现情况。设vi为评价等级,等级数为m,则评语集为V={v1,v2,v3,,vm},所对应的评语集向量为V=(V1,V2,V3,,Vm)。
(3)确定权重集W。运用层次分析法(Analgtic Hierarchy Process,AHP)的思想,将决策者的经验判断予以量化,从而确定各个评价指标的权重。
1)专家按照“19”标度法判断两两指标的相对重要程度,构造判断矩阵:
2)求出判断矩阵的最大特征值λmax及其所对应的特征向量,该特征向量即为各评价指标的权重:集,进行归一化处理,即求得指标ui的权重系数:
因此,得到权重集W={w1,w2,w3,,wn}对应的权重向量为W=(w1,w2,w3,,wn)。
3)进行一致性检验。由于人们对复杂事物的判断存在估计误差,因此还需要进行一致性检验,以保证计算所得权重的合理性。检验公式如式(2):
式中:CR为修正后的一致性指标;CI为偏离一致性指标;RI为随机一致性指标。CI通过,式(3)求得:
RI可由表1查得。
当CR<0.1时,可以认为判断矩阵一致性成立,构造的矩阵是合理的,否则需要重新构造判断矩阵。
(4)确定单因素模糊综合评价矩阵Ri。确定第二层因素在评语集中的隶属度rij,即uij属于vj的程度,从而得到综合评价矩阵Ri,也称为Ui和V的模糊关系矩阵,定义为:
且矩阵中每行的元素满足:
(5)进行模糊综合评价运算得到评价结果A。
1)进行一级模糊综合评价,将第二层评价指标的权重矩阵与单因素模糊评价矩阵相乘:
运算过程中,根据模糊矩阵乘积的定义,将普通矩阵运算中实数的加法改成取大运算,乘法改成取小运算,即:
由此,得到总模糊综合评价的评价矩阵,如式(8):
2)进行二级模糊综合评价,将总模糊综合评价矩阵与第一层因素集的权重W作模糊乘积,即:
然后,对评价结果进行归一化处理:
得到最终的模糊综合评价结果,最后根据最大隶属度原则对结果进行评价。
3 算例分析
3.1 实际算例
以我国聚光型太阳能光热发电为例,用模糊综合评价法对其进行风险评价。
(1)确定评价对象的因素集及评语集
根据上文所述,本文的评价对象为我国聚光型太阳能光热发电行业的风险。我国CSP风险评价的第一层因素集为U={u1,u2,u3,u4,u5}={资源风险,技术风险,市场风险,管理风险,外部环境风险},第二层因素集分别为U1={u11,u12,u13}={太阳能辐射量,年均日照时数,地理地质条件};U2={u21,u22,u23}={核心技术研发,技术成熟度,技术适用性};U3={u31,u32,u33}={市场需求,市场竞争力,利润空间};U4={u41,u42,u43}={财务管理风险,运营管理风险,人力资源管理风险};U5={u51,u52,u53}={政策风险,国际市场变动,经济社会环境}。评语集为V={v1,v2,v3,v4,v5}={大,较大,中,较小,小}。
(2)确定权重集
通过“19”标度法得出专家对评价指标A-B层的判断矩阵为:
求判断矩阵的最大特征向量,得到权重向量为
对其进行一致性检验,求得最大特征根为λmax=5.164 5,且CR=(5.164 5-5)/1.12(5-1)=0.0370.1,因此,判断矩阵具有满意的一致性,说明由AHP方法获得的权重集具有合理性,可进行模糊综合评价。
同理,求得B-C层的判断矩阵分别为:
B1-B5的权重向量及一致性检验结果如表2所示。
由表2可知,所构造的权重全部通过一致性检验。
(3)确定综合评价矩阵
1)首先专家根据我国CSP风险的因素集与评语集,对其进行打分,得出我国CSP风险相应的单因素模糊综合评价矩阵,如表3所示。
2)进行一级模糊综合评价,最后得到的总模糊评价矩阵为:
(4)模糊综合评价结果分析
进行二级模糊综合评价,通过计算并进行归一化处理得到最后的评价结果为:
根据最大隶属度原则可知,我国CSP的风险等级为较高。
3.2 对策探析
综上所述,我国CSP的风险较高,为了降低风险,扫清CSP投资障碍,助力能源发展的低碳化,需从以下几个方面着手:
(1)政策导向方面。一是国家政府出台扶持政策,如通过电价优惠政策、财务政策和环保政策等激励CSP的投资。二是政府积极投建CSP示范工程,将科研和示范工程相结合,使理论研究成果不与实际应用脱节。
(2)技术研发方面。一是应增加研发费用,加强国际合作,继续深入CSP技术的研发,力争拥有自主知识产权的技术,以降低投资成本。二是利用好清洁发展机制及联合履行机制,通过引进国外投资来推动CSP技术的进步。三是培养专业的CSP技术人才及相应的管理人才,为应用CSP做好人才储备工作。
(3)投建规划方面。我国西部地区太阳能丰富,有大量的荒漠可供开发CSP工程,在投建CSP项目之前,需进行可行性评价,选择合适的技术和合理的厂址进行投建,以提高土地综合利用率,与当地电网协调可持续发展。
4 结论
模糊风险综合评价法 第10篇
1999年6月26日由120多个国家参加的国际内审协会 (IIA) 理事会对内部审计定义重新作了界定, “内部审计是一种独立、客观的确认和咨询活动, 增加价值和改善组织的运营。它通过应用系统的、规范的方法评价并改善风险管理控制和治理过程的效果, 帮助组织实现其目标。新定义将内部审计服务的内容明确为评价并改善风险管理。可见, 内部审计重心由事后评价控制转向事前风险管理和过程中控制。
内部审计为组织提供价值的两个非常重要的途径是:对风险管理的充分性和对风险管理及内部控制框架的有效性提供保证服务。因此, 内部审计参与风险管理为内部审计自身提供了发展契机。从发展趋势上看, 内部审计不仅越来越多地关注风险, 同时也是风险管理的重要组成部分。我国现行的内部审计准则的基本准则和具体准则中也充分考虑了“风险评估”作为内部审计中的一个核心概念。
二、内部审计对风险管理体系的多层次模糊综合评价
(一) 模糊数学在内部审计过程中的广泛适用性
在开展内部审计中, 认识和分辨企业经营中的风险, 计量、测算风险, 规避、减少并使风险控制在可接受的程度, 是内部审计风险评估中所应重视的核心问题。由于受主客观条件的约束, 企业的风险管理活动很难精确地线性表示, 导致内部审计人员对企业内部情况的评审不够准确, 难以向管理层提供公允的内部审计报告。模糊数学是用数学方法研究和处理客观存在的模糊现象, 它是人类认识模糊现象并使之精确化的实用工具。由于模糊综合评价法能把所有因素综合起来考察, 同时又通过权重把各因素的重要程度区分开来。因此, 模糊数学在内部审计参与风险管理中有着广泛的适用性。
(二) 模糊综合评价法应用的理论架构
内部审计在企业风险管理中运用模糊综合评价法, 就是对与一些模糊因素有关的风险管理加以综合考虑, 对风险因素采用用数学定量化的方法加以描述和处理, 并做出总体评价的一种审计方法。它涉及到风险管理的评价因素, 以及评审人员将实际状况与理想状况比较后给出的评价 (评分) , 并考虑各评价因素在该风险管理中的影响程度 (权重) , 然后通过合成方法给出综合评价结果。多层次模糊评价法其基本步骤如下:
1、建立模糊对象因素集。U={u1, u2, , un};因素是对象的各种属性, 其能综合地反映出对象的质量, 因而可由这些因素评价对象。如果因素较多, 可以应用二级模型。将因素集U={u1, u2, , un}按某些属性分为P个子集, 设ui={ui1, ui2, , uim};于是U={u11, u12, , u1n1, u21, u22, , u2n2, up1, up2, , upnp};
2、建立模糊对象评价集, V={v1, v2, , vm};
3、建立模糊评判矩阵。对Ui={ui1, ui2, , uin1}中诸因素进行单因素评价, 即建立模糊映射;
4、确定权重。由于各个因素的影响程度不同, 需要对每个因素赋予不同的权重, A={a1, a2, , an}, ai>0, ∑ai=1 (i=1, 2, , n) ;
5、建立多层次模糊综合评判矩阵进行综合评判。在R与A求出后, 运用模糊综合评判模型可表示为B=A誘R= (b1, b2, , bm) , 其是Vi上的一个模糊子集, 得到评价结果。
三、模糊综合评价在业务流程风险管理评价中的应用
(一) 确定评价因素集
以某企业营销风险审计流程为例对一个企业的营销风险管理水平进行评判需要从营销人员的风险、营销信息沟通中的风险、细分市场的风险、营销组合风险4个方面着手, 并由此组成了营销风险评价指标体系, 也就是主因素层次的因素集合。设主因素集U={u1, u2, u3, u4}={营销人员的风险, 营销信息沟通中的风险, 细分市场的风险, 营销组合风险};为了更准确地评价企业风险管理的水平, 内部审计根据实际情况对主因素层的因素细分。子因素层的每个因素又由主因素层的因素决定。子因素集的设置如下:
u1={u11, u12, u13, u14}={营销人员的道德风险, 营销人员的心理风险, 营销人员的市场开拓能力风险};
u2={u21, u22, u23, u24}={市场信息失真的风险, 信息渠道不畅通的风险, 市场信息沟通失败的风险};
u3={u31, u32, u33, u34}={市场细分无效的风险, 细分市场评估失误的风险, 目标市场选择的风险, 市场定位的风险};
u4={u41, u42, u43, u44, u45}={营销组合的整体风险, 产品策略风险, 价格策略风险, 渠道策略风险, 促销策略风险}。
(二) 确定评判集
内部审计师将风险重要程度划分为5个等级, 即V={v1, v2, v3, v4, v5}={很高, 较高, 中等, 较低, 很低}。
(三) 建立评价矩阵
内审部门组织10位有经验的管理者、审计人员和特邀专家组成10人评估小组对各评价因素进行评分。如对因素集u1={营销人员的道德风险, 营销人员的心理风险, 营销人员的市场开拓能力风险}三个子因素进行风险度相对强弱的评判, 评估小组的投票结果如下表所示:
这实际是对子因素层u1的3个因素进行单因素评判, 即建立模糊映射, 得单因素评判矩阵R1=1/10 (Cij) (i=1, 2, 3;j=1, 2, , 5) , 其中Cij是对ui评价为vj的票数。及其他三个因素u2, u3, u4的单因素评判矩阵如下:
(四) 建立权重集
根据每一个层次中各个因素的重要程度, 分别给予相应的权数。关于权数的确定, 在实际工作中有德尔斐 (Delphi) 法、专家调查法、统计分析法和判断矩阵分析法等。在此, 采用加权平均法由10人评估小组对子因素集中的每一个因素给予权重评估。仍以因素集u1为例, 对u1的3个因素进行相对重要程度的评估, 预先设定的权重等级间隔为0.05, 每位专家投票时3个因素所分配的权重和为1, 投票结果如表2所示 (其中:xi:预设权重, Ni:投票人数, Ui:频率) , 因素uk的权重为:
由表2可知, u1的3个因素的权重为A1= (0i.=410, 0.35, 0.25) , 类似地可得u2, u3, u4的权重为A2= (0.35, 0.35, 0.30) , A3= (0.2, 0.3, 0.2, 0.3) , A4= (0.25, 0.15, 0.15, 0.20, 0.25) 。
(五) 多层次模糊综合评价
多层次模糊综合评判的基本思想是:先按最低层次的各个因素进行综合评判, 然后再按上一层次的各个因素进行综合评判, 逐层向上进行, 直到最后的一个层次 (最高层次) , 得出最后的综合评判结果。
1、对子因素层作综合评判
本文采用模型M (, +) 计算, 得:Ai誘Ri=Bi (i=1, 2, 3, 4)
则得到: 。
2、对主因素层作综合评判
用上述相同的方法得出U={u1, u2, u3, u4}的权重为A={0.30, 0.26, 0.24, 0.00}。总评判矩阵R是以 为行的模糊矩阵, 即
做综合评判, 有
根据最大隶属原则可以得到营销风险评价指标体系风险因素由大到小的排序为:营销人员的风险, 营销信息沟通中的风险, 细分市场的风险, 营销组合风险。
(六) 进行对比评价
内部审计对风险评估进行评价, 是通过内部审计人员自身对风险进行测评之后, 再与风险管理部门风险分析评价的结果进行对照而实现的。风险评价是一种综合评价, 风险评价值要受多层次, 多要素的影响。与此相对应, 风险管理体系也应是多层次、多要素综合作用的结果。人们对诸如风险以及风险管理水平这种难以量化现象的认识具有一定的模糊性, 通过精确数学知识对此事物做出确切的判断是不现实的。基于模糊数学的模糊综合评价模型较好地解决了风险管理的评价问题, 给出了风险管理水平高低排序, 为加强企业风险管理提供了依据。
参考文献
[1]王晓凉、黄晓波、王锐:《基于模糊数学方法的注册会计师事务所审计风险研究》, 《财会通讯》 (学术版) 2007第11期。
模糊风险综合评价法 第11篇
【关键词】 港口物流企业；客户满意度；隶属度
在港口的实际发展中，港口物流企业是不可忽视的重要载体。港口业务量的增加，给港口物流企业带来极大的契机，但同时也伴随着严峻的挑战。目前，港口物流企业间的竞争已经转化成为市场竞争模式，原本单一的服务也逐渐转变成为多元化、全方位的服务。在港口物流企业的运营评价中，客户满意度评价成为主要的指标。
1 港口物流企业客户满意度测评存在的问题
在港口物流企业中，客户满意理论的应用与服务质量管理紧密结合。目前，在国内的港口物流企业中，客户满意理论的应用主要是根据企业的业务目标，了解客户对企业的满意程度，通过测量和评价客户满意程度，了解产品和服务方面存在的不足，并据此改进服务质量。
在客户满意度理论中，定量分析是港口物流企业的重点，但绝大部分企业会直接采用调查问卷模式，以此了解客户的真实想法。此种做法忽视了对调查结果作出进一步的分析和探讨，因而存在以下问题。
1.1 调查目的明确度不足
港口物流企业的市场环境从原本的卖方市场逐渐转移到买方市场，客户观念和需求结构存在快速的转变趋势，导致客户对产品的本身期望值逐渐提高。面对当前激烈的竞争形势，港口物流企业客户满意度调研依旧只针对服务和现阶段的产品，使得调研的科学度偏低。面对不断提高的客户期望值，港口物流企业可以在期望变化、客户需求、服务质量感知等方面进行探索。此外，企业也需要客户帮助其创造更多的价值。
1.2 调查问卷内容过于陈旧
在买方市场环境之下，客户需求逐渐朝着多样化、复杂化方向发展，导致需求不稳定。在不同时期，即使服务与产品的质量相同，客户具体的需求结构也会有所差异，最后的评价结果也会天差地别。面对客户需求不断变化，港口物流企业的调查内容应对客户需求的变化作出相应调整。过于陈旧的内容使指标设置无法完全地呈现出客户的需求和期望，进而导致测评结果也无法对真实的满意程度加以展示。
1.3 客户满意度测评缺乏科学性
客户满意度的调查仅仅停留在表面，所发放的调查问卷的内容也仅仅是自认为的能够符合客户要求的项目，并待问卷收集后，对其作出分析。采用百分比的评价方式仅是对调查数据进行简单统计，无法真实、全面地反映出客户的需求和期望、价值感知、质量感知等多种变量的信息。此外，此种评价方式也无法了解变量之间存在的影响因素和变化趋势，无法反映出各个因素对总体变量带来的影响，对服务过程的诊断非常不利。
1.4 调研结果利用不充分
由于测评体系和评价方式的成熟度无法满足正常的要求，容易出现笼统的结果，即使出现结果也无法真实地反映出核心问题，这样的调查结果无法使企业决策者信服。再加之缺少明确的调研目的，使得客户满意度调查结果无法应用到绩效考核的指导以及服务质量的改进上，无法充分地利用其结果。
2 物流企业客户满意度评价指标体系构建
2.1 指标体系构建的原则
（1）可控性。要求企业在选取指标方面能够根据企业的实际情况作出针对性调整，如果没有改进能力的支持，最好不要选择这一指标。
（2）可度量性。指标的选择需要作好相应的分析、计算，以及所具有的可度量性[1]。
（3）可比较性。建立的指标需要与竞争者进行相互比较，同时，指标的选取也应与竞争者进行比较。
（4）客户中心。在选取指标上应把握好客户的实际需求，能够选择出客户认同的关键性评价指标。
2.2 指标体系的构成
合理的客户满意度评价指标体系设计影响客户满意度评价结果的有效性和真实性。经过长期的经验总结，具体的指标体系划分见表1。
表1 物流企业客户满意度指标体系
3 客户满意度评价方法的选择
考虑到评价方法存在优缺点适用性问题，本文基于模糊综合评价法对港口物流企业的客户满意度进行评价。根据客户满意度的特点和方法，主要考虑到：
（1）客户满意度本身具有极强的模糊性，客户受主观感受的影响，使得对产品实际的感受与产品明确的认知指标方面存在很强的模糊性。客户满意度指标以及满意程度的测量同样也存在模糊性。
（2）选择模糊综合评价法的优点有：在评价过程中，这一方法适合在多层指标所构成的客户满意度评价中使用。利用模糊综合评价法所得到的评价结果，无论是质还是量，都具有不可替代的优越性。
4 港口物流企业客户满意度实证分析
4.1 企业现状描述
某港口企业创建于2000年，属于国内服务品牌相对较好的企业之一。在全国范围之内，该企业拥有100多个网点。高效的物流网络使得企业拥有更为强大的物流能力，运输、配送和仓储更加一体化，从而实现高效率的物流管理，同样也有利于成本的控制，使市场竞争优势更为强大。
从2002年开始，在铁矿石领域中，该港口企业的营业额大幅增加。在营业总额中，外部服务超过50%，这主要是由于该港口物流企业将业务范围的拓展作为企业发展的重中之重。为了寻求更加快速的发展，企业在拓展业务范围过程中，增加了更多的客户类型，使得原本的企业性质得到进一步的改善。
4.2 存在的问题
在客户物流服务中，需要考虑到客户管理关系这一因素。这是由于客户是物流企业最需要竞争的市场要素，只有客户服务完善，才能使客户关系和客户沟通都能够顺利地进行，才能够获得明显的同行业竞争优势。基于生产研发实力相互对等的情况下，服务本身所具备的能力决定了企业能否给客户提供个性化的服务。也就是说，一家物流企业即使缺少先进的信息系统或者是完善的物流网络，只要客户服务达到“满意、合适”的程度，必定能够在物流市场中占据一席之地。
由于同行业竞争的日益激烈和业务发展的不断扩大，企业面临的挑战和实际处境都会出现不一样的转变。因此，在调查现状的基础上，还需要作好内部环境与外部环境相互关联的分析，这样才可以总结面临的核心问题。
4.3 具体分析
本文数据是通过该港口物流企业客户满意度的问卷调查得到的，通过5等级标度，表示每一个二级指标满意程度，评价集=（非常满意，满意，合格，不满意，很不满意）。本次调查问卷回收率为83%。
在构建客户满意度综合评价模型过程中，本文选择李克特量表对评价指标进行量化。本文通过层次分析法确定评价指标权重。
运用Matlab软件，通过层次分析法编程得到一级指标的权重W=（0.223，0.487，0.118，0.069，0.104）。该物流企业形象的二级指标权重W1=（0.444，0.222，0.111，0.222）；物流企业服务质量的二级指标权重W2=（0.214，0.107，0.143，0.143，0.286，0.071，0.036）；物流企业成本的二级指标权重W3=（0.571，0.286，0.143）；物流企业服务执着性的二级指标权重W4=（0.333，0.667）；物流企业基础设施的二级指标权重W5=（0.750，0.250）。一级指标权重最大特征根为5.09；二级指标权重最大特征根分别为4.003，7，3.004，2，2。
通过对问卷调查结果进行汇总和统计，得到物流企业形象二级指标隶属度（见表2）。
利用最大隶属度原则，物流企业客户满意度为不满意。由此，可以得到该物流企业总体的满意度为不满意。客户满意度的提高，关键在于企业形象的提高，同时企业服务执着性、企业成本的控制以及基础设施的建设等方面也都需要加以重视。
5 结 语
物流行业的发展为港口物流创建了良好的发展空间，也使得其规模逐渐朝着大型化方向发展，功能朝着综合化方向发展。传统的物流与时代存在隔阂，已经无法满足时代要求，因而港口物流企业需要进行新型管理模式的创新，才能够得到时代的认可和支持，这也是港口物流企业的发展趋势。本文运用客户满意度理论，建立满意度测评体系，同时定期开展调查，更深层次地理解和分析客户需求，并提供服务和内部运作方面的支持，帮助港口物流企业适应发展和社会的变化。
参考文献：
模糊风险综合评价法 第12篇
微电网是由分布式电源、储能/ 供能装置和负荷等组成的有机整体,在提高供电可靠性、改善电能质量方面具有积极作用[1]。作为一种复杂网络,微电网必然存在着一些薄弱环节[2]。对微电网进行风险评估有利于探明这些薄弱环节,以便有针对性地提出改善措施,为微电网的优化运行提供有力的支持。
电网风险评估方法主要有状态枚举法、蒙特卡洛法、模糊评价法、人工智能法。参考文献[3] 提出了城市电网风险评估模型,并利用状态枚举法对系统状态进行抽样计算与分析;参考文献[4] 提出了基于分散抽样蒙特卡洛算法的含风电发输电系统的风险评估方法;参考文献[5] 介绍了智能电网风险的综合指标体系,将层次分析法(AHP) 与模糊评价法相结合对我国智能电网风险进行了分析;参考文献[6] 分析了电力系统连锁故障的风险模型,应用模糊神经网络对电力系统连锁故障进行了风险评估。可以看出,目前的评估手段主要用于大电力系统,而微电网在规模、结构、保护系统等方面与大型系统存在较大差异,因此,亟需在传统评估方法的基础上结合微电网的特点对其进行风险评估。本文立足于微电网风险评估,通过分析微电网的风险因素,建立了微电网风险评估指标体系。构建融合层次分析法和模糊评价法的多层次模糊综合评估模型,借助该模型对微电网的安全风险做定量评估,分析各风险指标的重要性程度以及微电网系统的整体风险级别。
1 评估基本原理
风险评估涉及许多指标因素,且难以对每个指标的评价量化,可采用模糊语言给出不同程度的评价值,最后将评价值进行综合,这种方法称为模糊综合评价法[7,8,9]。利用模糊综合评价法对微电网安全风险进行评估的过程如图1 所示,首先建立微电网评价指标体系并确定其中各指标权重值,然后建立评价集,最后进行多层次模糊评价,将评价结果结合评价集获得各指标的风险等级。
1.1 建立评价指标体系
记A={A1,A2,…,An},其中A代表微电网安全风险评估指标体系。将A ={A1,A2,…,An} 称为第一层结构模型,Ai是其中第i个一级评价指标;将Ai={Ai1,Ai2,…,Aim}(i =1,2,…,n ) 称为第二层结构模型,Aim是其中第m个二级评价指标;将Aik={Aik1,Aik2,…,Aikp}(k=1,2,…,m) 称为第三层结构模型,Aikp是其中第p个三级评价指标。
1.2 各指标权重值的确定
采用层次分析法来确定各项指标的权重,用层次分析法计算指标权重,主要包含判断矩阵的构造及权重向量计算。
1.2.1 构造判断矩阵
判断矩阵表示本层有关元素相对于上层元素的相对重要性,为使比较结果定量化,文中采用1 ~9 标度法,其中数值选取含义如表1 所示。
1.2.2 确立权重
根据所构造的判断矩阵,只需求出最大特征值λmax对应的特征向量即可,该特征向量便是对应判断矩阵的权重向量。
1.3 建立评价集
对每一个指标都需进行等级评定,假设可以分为k个等级(k一般取4 ~ 9 之间的数值)。记评价集V={V1,V2,…,Vp}。
1.4 多层次模糊综合评价
1.4.1 一级模糊综合评价
先对微电网安全风险评估指标体系中第三层结构模型Aik(i =1,2,…,n ;k =1,2,…,m ) 进行单因素模糊评价。由于因素集Aik中l个子因素的重要程度各不相同,因此先利用专家征询法得到Aik的权重向量Wik=(wik1,wik2,…,wikl)。wikr(r=1,2,…,l) 可称为Aikr(r=1,2,…,l) 对Aik的隶属程度。确定隶属程度后,接下来确定Aikr对应评价集Vq(q=1,2,…,p) 的隶属关系rab(a=1,2,…,l ;b =1,2,…,p )。根据专家投票结果,可得到Aik(i =1,2,…,n ;k =1,2,…,m ) 的单因素模糊评价矩阵为:
作一级模糊综合评价:
式中,“○”为模糊合成算子。
根据上述方法,可构造出第二层结构模型Ai的单因素模糊评价矩阵Ci=(Ci1,Ci2,…,Cim)T。
1.4.2 二级模糊综合评价
对于第二层结构模型Ai={Ai1,Ai2,…,Aim},由Ai的权重向量Wi=(wi1,wi2,…,wim),再根据Ai的单因素模糊评价矩阵Ci=(Ci1,Ci2,…,Cim)T,作二级模糊综合评价:
由此构造出总模糊评价矩阵D=(D1,D2,…,Dn)T。
1.4.3 三级模糊综合评价
对于第一层结构模型A ={A1,A2,…,An},由A的权重向量W=(w1,w2,…,wn),再根据总模糊评价矩阵D=(D1,D2,…,Dn)T,作三级模糊综合评价:
其中,eq(q =1,2,…,p ) 分别与评价集V中的评价等级相对应,则对所求矩阵E =(E1,E2,…,En) 便可根据最大隶属度原则,得到微电网安全风险的最终评估结果。
2 实例分析
以某地微电网系统为例,此系统含有四个分布式电源,并配备有相应储能设备、能量变换装置、保护系统、模拟可控负载以及微网SCADA监控系统等。首先建立微电网安全风险评估指标体系,以4位专家对指标间的相互影响关系进行初步判断,结合层次分析法得到各层模型的权重向量,然后采用多层次模糊评价法结合专家意见进行评估,得到微电网安全风险的最终评估结果。
2.1 微电网风险指标体系
微电网所存在的安全风险类型可分为微电网结构风险、运行风险、技术风险,初步建立指标体系如图2 所示。
2.1.1 结构安全风险
从微电网结构安全来看主要存在以下三方面风险:(1) 内部网架结构风险。内部网架结构是微电网稳定运行的物理基础。网架结构设计中不能正确根据电压等级分层以及根据供电负荷密集程度分区会影响分布式电源的正常运行,另外,高低压电磁环网结构出现问题会引起负荷转移并有可能造成安全事故的扩大,也应予以考虑。(2) 主要组成部分风险。微电源、储能装置、负荷是微电网的主要组成部分,它们的配置直接受微电网规模的制约。微电网中风、光等多种分布式电源受外界环境影响不一,不合理的电源结构会带来风险。储能装置在并离网切换时提供紧急功率支撑,并缓解间歇性分布式电源对微电网产生的影响,必须保证储能装置具有足够的补偿能力。负荷本身具有波动性,会使微电网的电压、功率、频率等产生波动。冲击负荷可能带来电压闪变、热冲击、绝缘老化等问题,影响微电网运行安全。(3)重要电力通道风险。电力通道连接送电端和受电端,是电能输送的载体。通道的输电能力和可能出现的故障都会对微电网安全造成影响。
2.1.2 运行安全风险
微网运行时主要考虑以下两方面的风险影响(:1)自身风险。微电网具有并网、孤岛两种运行模式,两种模式转换时系统频率、电压、功角会发生不同程度的变化,可能会产生安全风险。此外,可能发生的非计划孤岛现象是一种非计划且不受控制的运行状态,其会导致微电网脱离监控从而给运行带来了高隐患。微电网运行中,受过载、热冲击等可能会使相关设备运行可靠性降低,影响微电网的安全运行。另外,微电网中大容量电力电子器件的应用带来的谐波畸变等问题可能会给微电网中通信系统造成干扰。(2) 外界影响风险。微电网运行中人为操作不当以及错误都可能给微电网安全运行带来风险。另外,微电网所处环境复杂,自然灾害都会对微电网的安全运行产生影响。
2.1.3 技术安全风险
在微电网技术安全方面,主要考虑以下风险(:1)保护技术风险。由于大量分布式电源和储能装置的接入,使微电网保护装置在选型、配置方面有别于传统的电网保护。同时,由于微电网具有双向潮流以及并、离网两种工况下短路电流差异较大的特点,对保护技术又提出了新要求。这些新问题可能会使保护系统出现故障定位能力降低、误动作等一系列问题。(2) 管理技术风险。微电网管理技术主要为监控技术和能量管理技术。监控技术负责对微电网的发电、储能、负荷情况进行监控,监控故障会使运行人员不能准确掌握微电网运行情况。能量管理技术主要对分布式发电和负荷进行预测,预测偏差过大会影响调度执行,从而影响微电网运行。
2.2 各指标权重的确定
由图2可知第一层结构模型A={A1,A2,A3};第二层结构模型A1={A11,A12,A13},A2={A21,A22},A3={A31,A32};第三层结构模型A11={A111,A112,A113},A12={A121,A122,A123,A124,A125},A13={A131,A132},A21={A211,A212,A213,A214},A22={A221,A222},A31={A311,A312,A313},A32={A321,A322,A323}。
采用层次法确定指标权重的关键是判断矩阵的构造,4 名专家对各层模型内指标进行两两比较,按照AHP的比例尺度( 见表1) 得到指标间的判断矩阵。通过对4 位专家构造的判断矩阵进行加权平均,得到每层模型的判断矩阵,并求解各判断矩阵得出相应的权重向量,最终结果如表2~表12所示。表2 ~表12 直观显示了微电网安全风险体系中各指标的风险重要性程度。由表2 可知在微电网主要三大安全风险中结构安全的权重值最高(0.637 0),是最主要的安全风险。另外,由表6 可知网架结构权重值最高(0.705 9),在结构安全风险中是最重要的部分。因此,在微电网结构设计中相关机构首先就应考虑网架结构部分的设计及完善。其余指标的权重关系均可根据以上各表进行类似分析。
2.3 综合评价
记风险评价集V={V1,V2,V3,V4,V5}={ 高,较高,中,较低,低},其中Vi(i =1,2,3,4,5) 表示风险等级。
对第三层结构模型Aik进行单因素评价,由10位专家组成的评价小组,用投票的方法,得到相应的单因素评价矩阵。根据投票结果,再综合各单因素的权重向量,可组成微电网风险综合评价结构表,如表13 所示。
根据式(2) ~ (3) 作一、二级模糊评价求得总模糊评价矩阵为:
将D代入式(4),得三级综合评价为E=(0.177 0,0.205 8,0.247 1,0.225 9,0.143 3)。如果将评价集V =( 高,较高,中,较低,低) 中的高、较高、中、较低、低分别设为100 分、90 分、80 分、70 分、60 分,那么微电网安全风险评估的最终得分为C=(0.177 0 0.205 8 0.247 1 0.225 9 0.143 3)(10090 80 70 60)T=80.401 分。说明此微电网系统安全风险为中等水平,具有较大的改进空间,有关部门仍需要采取措施进一步加强微电网整体的安全性。
3 结语
本文针对微电网的安全风险评估,建立了微电网风险指标体系,在此基础上构建了融合层次分析法及模糊评价法的多层次模糊综合评估模型并进行了实例分析。分析结果直观显示了微电网中三大主要风险的重要性程度,同时也得到了三大主要风险相应子指标的重要程度排序。另外根据最终评估结果可知目前微电网系统安全风险为中等水平,具有较大的改进空间。
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模糊风险综合评价法
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