基于ISM-BN的海上风电项目人工成本超支预测研究

摘要：近年来，我国海上风电产业发展迅猛，已进入规模化发展阶段，处于高景气周期。但是海上风电项目建设条件复杂、成本较高，成本管控是推进海上风电产业高质量发展的关键。以万宁漂浮式海上风电项目为例，采用ISM-BN模型分析架构对项目建设过程中的人工成本超支问题进行研究，识别出人工成本超支的影响因素，梳理各影响因素间的内在逻辑，对人工成本超支进行预测，验证部分影响因素叠加下的人工成本超支风险。研究成果可为海上风电项目人工成本控制提供实践指导。

关键词：海上风电项目；成本管理；人工成本超支；解释结构模型；贝叶斯理论

0 引言

“十四五”以来，我国海上风电产业进入高质量发展阶段，近海海上风电开发建设成效显著，产业链体系健全完备，技术水平大幅提升，基本实现装备自主可控和技术创新引领，初步具备全球产业竞争优势。预计进入“十五五”后，海上风电工程将呈现离岸距离远、水深较深等新特征，柔性直流输送、漂浮式风电等技术急于突破。截至2023年底，我国海上风电累计并网规模高达3729万kW，同比增长22.4%，新增并网容量稳步上升，高达683万kW，同步增长35.2%，市场潜力巨大。

随着海上风电平价化实施，我国近海海上风电造价明显下降，有力保证了我国海上风电的可持续发展。但随着深远海项目的推进，我国深远海海上风电面临造价升高的挑战，工程总体降本压力较大，因此提高深远海海上风电项目成本管理水平对推动行业发展至关重要。

目前，针对工程项目成本管理，国内外学者做了许多研究。例如，Westney^[1]提出以工作分解的方式并结合WBS-EVM进行成本控制，此方法以计划为基础进行成本控制，但无法在施工过程中预测成本变化；陆红梅等^[2]利用神经网络算法对项目成本进行预测，用实证分析了模型预测的可行性；马朝晖^[3]针对工程量清单和计价规范对工程成本进行预测分析，以达到成本控制的目的。以上学者的研究过程虽具有借鉴意义，但缺乏对因素之间的逻辑关系的考虑。因此，本文以人工成本这一成本控制要点为视角，以万宁漂浮式海上风电项目为研究对象，采用解释结构模型（ISM）识别出关键影响因素，构建一个层级化解释结构模型，并引入贝叶斯网络（BN），在项目实施前对人工成本超支概率进行精确预测。采用ISM-BN研究方法进行人工成本分析不仅能揭示成本因素间的复杂关系，还能提高预测的可靠性，可为漂浮式海上风电项目成本管理提供新的视角和工具。

1 ISM-BN模型构建

ISM-BN模型主要通过收集和整理参考文献，分析和总结人工成本超支的影响因素，再对各影响因素间的逻辑关系进行确认，最后根据影响因素的条件概率计算出动态预测结果。基于ISM-BN的人工成本超支预测模型构建如图1所示。

2 基于ISM的人工成本超支影响因素分析

2.1 ISM构建步骤

因影响项目人工成本超支的因素较多且各因素之间存在一定的逻辑关系，本文采用ISM方法进行影响因素分析，通过对影响因素分层，构建一个层级化的解释结构模型，直观展示各因素间的逻辑关系。具体实施步骤如下：

（1）明确人工成本超支的影响因素。公式如下

N={r₁，r₂，…，r_n}

（2）明确影响因素之间的影响关系。对于任意两个影响因素r_i和r_j之间的逻辑关系，表示公式如下

a_ij=0i因素对j因素无影响1i因素对j因素有影响

（3）生成邻接矩阵。将所有影响因素之间的关系a_ij构成邻接矩阵A=（a_ij）_n×n。

（4）生成可达矩阵。公式如下

M=（A+I）^r+1=（A+I）^r≠（A+I）^r-1

式中，M为可达矩阵；I为单位矩阵。

（5）层级划分。将不同因素划分为不同层级。受因素r_i影响的因素集合定义为可达集P（r_i），影响因素r_i的因素集合定义为先行集Q（r_i）。若P（r_i）∩Q（r_i）=P（r_i），则r_i为最高级因素，即满足该条件的因素为同一层级L₁。以此类推，得到不同的层级。

（6）生成层级结构图。即以有向图的形式表示系统的层次结构。

2.2 海上风电项目人工成本超支影响因素分析

本文参考国内外研究文献并结合海上风电项目施工基本情况下，对影响因素进行梳理、总结，提出60个初步的人工成本超支影响因素。据此制作调查问卷，经过5轮调查，最终以50个影响因素为本文的研究对象，海上风电项目人工成本超支影响因素见表1。

采用调查问卷的方式对上述50个影响因素进行调查，调查对象选取位于北京、江苏、上海的10余家工程单位，以邮件方式共发放调查问卷500份，回收有效问卷453份，问卷有效率为90.6%。海上风电项目人工成本超支影响因素调查表见表2。

根据表2，以人工成本超支概率大于60%为选取标准，最终确定F₁、F₂、F₄、F₅、F₇、F₈、F₉、F₁₂、F₁₄、F₁₈、F₂₆、F₃₁、F₃₄、F₃₈、F₃₉、F₄₂、F₄₃、F₄₈、F₄₉和F₅₀这20个关键影响因素为人工成本超支的主要研究因素。

2.3 系统结构分析

按照本文2.1的步骤，对人工成本超支影响因素进行分析，对各关键影响因素之间的逻辑关系进行梳理，采用三角化分块处理，形成不同层级的逻辑关系，同层级的逻辑关系不存在影响关系，相邻层级采用有向图的方式进行联系，最后形成海上风电项目人工成本超支影响因素解释结构模型，如图2所示。

3 基本BN的人工成本超支预测模型分析

项目施工前人工成本超支预测是基于贝叶斯理论条件概率计算所得的联合概率分布，具体为在已知人工成本因素X_i（i=1，2，…，n）发生概率的前提下，预测人工成本超支的发生概率P（T=1），其计算公式如下

P（T=1）=∑2ⁿ1（P（T=1X₁=x₁，X₁=x₁，…，X_n=x₂）×P（X₁=x₁，X₂=x₂，…X_n=x_n））

式中，x_n∈{0，1};n=18；x_n为人工成本超支影响因素，具有发生（1）和不发生（0）两个状态。

P（T=1）的大小表示人工成本超支概率大小，根据专家经验，将事件发生评估等级划分为5个等级，事件发生概率量化等级见表3。

根据表3，评估得出人工成本超支概率等级，便于在项目施工前及早采取相关措施进行预防。

4 案例分析

以万宁漂浮式海上风电项目（简称“万宁项目”）为例进行分析。该项目位于海南省万宁市，是我国首个规模化深远海海上风电项目，也是全球规划最大的商业化漂浮式海上风电项目。项目总容量100万kW，计划总投资约230亿元，分两期建设，一期项目建设容量为20万kW，建设12台单机容量16MW以上的风机，拟定建设周期24个月，项目总投资39.98亿元。

在编制项目成本预算阶段，人工成本约占项目总投资的9%，具体金额为3.59亿元，比重较大。在项目建设高峰阶段，现场工作人员超5000人，管理人员超400人。

在整个项目建设过程中，由于项目投资经费紧张，需要对人工成本加以控制。本文按照上述原理进行人工成本超支预测，并根据万宁项目实际情况作出适当调整，得出超支成本影响因素。万宁项目人工成本超支影响因素先验概率统计表见表4。

采用本文搭建的预测模型进行计算，万宁项目人工成本超支概率见表５。

根据表5可知：当劳务工人技能水平不满足要求时，即P（F₉=1）=1，人工成本T超支概率为22.67%；当劳务工人技能水平不满足要求且符合条件人工较难招聘时，即P（F₉=1）=1且P（F₂₆=1）=1，人工成本T超支概率为51.27%，此时项目在施工过程中需要编制相关措施，以控制成本支出。

因此，万宁漂浮式海上风电项目在人工成本控制方面应注意两点：一是健全劳务工人技能水平培养制度，对招聘后的工人进行集中培训，使其符合本项目技能要求；二是项目公司在人员招聘过程中应扩大招聘区域范围，可在海上风电项目较多的广东、江苏地区进行招聘，确保及时招聘符合条件的工人。

5 结语

本文采用解释结构模型（ISM）对识别出的海上风电项目人工成本超支关键影响因素进行逻辑分析，构建一个层级化的解释结构模型，并引入贝叶斯网络（BN），在项目实施前对人工成本超支概率进行精确预测。采用ISM-BN研究方法不仅能揭示成本因素间的复杂关系，还能提高预测的可靠性。以万宁漂浮式海上风电项目为例，分析得出：在劳务工人技能水平不满足要求且符合条件人工较难招聘的情况下，人工成本超支概率为51.27%。未来可探讨使用叠加神经网络算法和利用历史项目案例作为数据支撑，进行影响因素分析及概率验证，为未来深远海海上风电项目成本管理理论分析和实践探索提供参考。

参考文献

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[2]陆红梅，王雪青.基于模糊模式识别和BP神经网络的工程项目成本预测模型研究[J].项目管理技术，2013（5）：57-62.

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收稿日期：2024-06-25

作者简介：

何天翔（1991—），男，工程师，研究方向：海上风电投资成本管控。