基于贝叶斯网络的电力建设项目风险管理

2016-12-23 02:58黔东南州地方电力总公司镇远分公司贵州556000
低碳世界 2016年33期
关键词:贝叶斯电力工程建设项目

陈 俊(黔东南州地方电力总公司镇远分公司,贵州556000)

基于贝叶斯网络的电力建设项目风险管理

陈 俊(黔东南州地方电力总公司镇远分公司,贵州556000)

由于经济发展对电力资源可靠供应的依赖性非常高,在电力工程建设过程中,只有不断提高风险管理意识,加强风险管理工作,才能对电力工程建设过程中存在的风险进行有效规避。本文就工程风险对于电力工程项目的影响进行分析,并在风险管理中引入贝叶斯网络方法提高管理质量。

电力建设项目;贝叶斯网络;风险管理

1 引言

电力企业是我国国民经济中重要的支柱产业,而随着科学技术水平的不断提高,电力企业在管理上也采用了现代化、科学化的管理,要提高风险管理意识,并结合电力工程项目所具备的特点,对工程项目在使用中可能遇到的风险进行估计和评价。

2 贝叶斯理论

贝叶斯网络是一个有向无环图,它是由代表变量的网络节点、连接这些节点的有向指示边以及节点的概率信息构成。变量既可以是连续变量,也可以是离散变量,在本研究中指的是电力工程建设过程中遇到的各种风险因素。有向指示边定性地说明网络节点之间的因果关系。有向边的起始点所连接的节点称为父节点,终止点所连接的节点称为子节点,而最外一层的节点因没有父节点则称为根节点。节点的概率信息可定量说明父节点对子节点的影响程度,对于离散变量,表现为给定父节点组合状态下该节点取不同值的条件概率表。

3 风险识别与评估方法

风险就是不幸事件发生的可能性,或者说风险是一个事件产生人们不希望后果的可能性.深基坑工程的风险可以定义为:

R=PC

式中:P为风险事件的发生概率;C为后果损失。

3.1 基于WBS-RBS的故障树风险因素识别法

3.1.1 工作分解结构(WBS)

工作分解结构是将整个工程项目进行结构分解,例如在建设工程领域最常见的结构分解方式:工程总体-单位工程-分部分项工程-工序。

3.1.2 故障树作图

以WBS“工序”层为行向量,RBS“基本风险源”为列向量,形成耦合矩阵,分析出耦合可能产生的风险因素。一般将易于发生且后果严重的事故作为顶事件,用逻辑门连接上下层事件,直到需要的分析深度,形成一株倒置的逻辑树形图,即故障树图。

3.2 贝叶斯网络拓扑结构的建立

根据建立的指标体系,分析它们之间的因果关系可知,上层指标的情况都是由下层指标之间的情况推断出来的。所以结合专家意见,本文的节点选择了四级结构,即目标节点、一级指标、二级指标和三级指标。

4 基于贝叶斯网络的电力建设项目风险管理分析

4.1 确定风险指标

4.1.1 不安全行为

人的不安全行为是引起事故发生的一个主要因素。一般来说,引发人的不安全行为的因素包括违章操作和操作失误。

4.1.2 不安全状态

不安全状态指在作业过程中,各类事物、环境或人所处的,容易引发事故或对事故严重程度产生影响一种状态,包括人的不安全状态、物的不安全状态以及环境条件不良三类。

4.1.3 外部环境

电力建设项目在申请、规划、投资、建设过程中所面临的政策环境、经济环境、法制环境、舆论环境等均属于其外部环境,由于外部环境不受业主和施工方约定的合同约束,所以在外部环境中产生的风险通过施工方或电力公司并不能全面有效的控制,而需要电力建设外部环境中的主要利益群体,如政府、社会基层组织、社区居民企业、业主、施工企业等共同进行风险管理。

4.2 指标体系建立

依据人、级、环境以及管理系统的相关理论,在现有资料和风险管理工作的基础上应用德尔菲法指标体系对电力建设项目风险进行管理。本次管理工作邀请了多位专家,均为电力行业的资深专家以及学者。在咨询的过程中,通过对专家积极系数、权威程度和和谐系数的分析,确定评价指标体系。

4.3 确定网络节点的风险等级

在确定了拓扑结构后,要合理设置网络节点的取值,也就是各指标具体的风险等级。本次研究选择的节点多为定性变量,是基于以往电力工程建设中的常见风险因素建立的,但是难以对其量化,因此依据现有标准进行分化难度较高。本次研究在指标体系构建过程中,为了能够建立电力建设工程项目风险评价体系,在收集指标时对各类风险事件的发生可能性和造成的影响进行分析,对指标体系中的各末级指标的评价等级一级评价指标均参考了专家的意见。依据专家群的总体意见,统一将电力建设项目风险的对指标体系中的各末级指标的评价等级和评价标准也一并提请专家进行了咨询。

4.4 评估方法及结果

利用所得数据使用AgenaRisk软件进行分析,可得中间节点以及目标节点各风险等级发生的概率,具体见表1。概率总和不完全是1是因为部分风险因素的等级较低,发生的可能性较小,各父节点对于子节点的影响权重后,将其相关数据带入软件进行分析,采用贝叶斯网络的推测功能判断出各中间节点和目标节点的发生可能性,由此便可以对电力建设项目中的风险因素进行定量评估。通过此种方法所得结果符合电力工程建设的实际情况,并且在整个过程中,专家参与程度高,分析过程相对规范,获得了管理者的肯定。

5 结束语

本研究将贝叶斯网络技术应用于电力建设项目风险评估中,建立贝叶斯网络拓扑结构,建立了风险评估模型,并对该模型进行了试应用,实现了对风险的定量评估,可为管理者的决策提供客观数据的支撑,有利于实践推广。

表1 各风险事件风险等级分布情况(%)

[1]吴贤国,丁保军,张立茂,等.基于贝叶斯网络的地铁施工风险管理研究[J].中国安全科学学报,2014,24(1):84~89.

[2]王勇胜,冷亚军.基于贝叶斯网络推理的项目群风险及其演化研究[J].东北电力大学学报,2011,31(5):104~109.

[3]熊芮卿,李旭升.基于贝叶斯网络推理的房地产项目风险分析[J].郑州大学学报(哲学社会科学版),2011(4):77~80.

TM73

A

2095-2066(2016)33-0136-02

2016-11-10

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