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论文技巧案例-基于证据理论的海上光伏发电风险评估方法研究
时间:2021-04-09 11:09:23

  在我国清洁能源相关产业蓬勃发展的背景下,各种新型清洁能源建设项目应运而生,其中就包括了太阳能光伏发电项目的建设。作为清洁能源产业的主力军,大规模建设陆上光伏发电站导致的土地资源紧张日益加剧,随着这些弊端日益明显,建设海上光伏发电项目成为热门话题。然而,由于该项目的建设仍处于初级阶段,必将面临一系列的风险问题,因此对海上光伏发电项目风险评估方法的研究变得越来越重要。

  本文参考了现有的海上光伏发电项目风险评估方法,提出了基于证据理论的海上光伏发电项目的风险评估体系。首先,通过查阅大量国内外文献并上网搜索相关资料,梳理和分析目前国内外对海上光伏发电风险评估的研究现状及相关理论成果。其次,收集了大量影响海上光伏发电项目的风险因素,建立了海上光伏发电项目分析评估指标体系,该指标体系包括经济风险、技术风险、环境风险、管理风险4个一级指标以及16个二级指标。利用专家经验和判断给出的各指标的相对重要程度得到成对比较矩阵,计算得到各指标权重值,即AHP,并将三角模糊数转换成BPA,利用D

  1.1研究背景及意义

  1.1.1研究背景

  能源是人类社会经济发展的动力,是现代文明的支柱之一,是人类生存和发展的重要物质基础。它的开发利用是衡量一个国家一个时代的经济发展和科学技术水平的重要指标,直接关系到人民的生活水平。但很多化石能源在短期内都是不可再生的,随着世界各国的大力开采和消耗,最终导致能源枯竭也是在所难免的。

  作为主要的能源消费国,中国高度依赖各种化石能源,但是能源开发和利用中仍然存在许多问题。例如,产生的能源数量正在增加能源消费者的需求,能源消费结构不合理,能源利用效率低下,新能源的开发和使用以及对可再生能源的战略意义的认识不足。针对上述问题,中国还提出了适当的发展战略。包括长期保持节能消耗,提高能源利用率,加快能源结构调整,清洁能源战略以及积极开发和使用可再生能源的战略。在大力发展清洁能源战略中我国也做了相当大的努力,其中以太阳能光伏发电尤为突出,因为光伏发电有着容易获取、无污染的优点。然而,大规模的建设陆上光伏发电站也导致了许多现实问题的显现,如农用土地资源的缩减,再者因为我国有着西高东低的地形特点,西部地区年光照时间长,辐射量大,所以较多的光伏电站主要分布在新疆、青海、甘肃、宁夏等西北地区,但这些地方由于人口少,电量消耗能力弱,向东部进行远距离电力输送又会耗费较多的成本。所以海上光伏发电的建设也变得日益重要。

  建设8个月后,于2017年6月9日,福建省漳浦竹屿第一个5MW容量的离岸太阳能发电项目单位连接到了电力网。这是福建省最大的海上太阳能发电项目。此项目达产后年可发电1亿千瓦时,年可创产值6000万元。形成了空中发电、水下养殖和旅游观光功能同时兼备的新模式,该项目采用创业型渔业与光伏发电互补的方式,可实现水土保持、绿色环保、资源利用的循环经济模式,有利于区域新兴产业落地实施,实现社会效益、环境效益、经济效益多赢。又如2019年12月29日,浙江省最大的沿海渔光互补光伏发电项目在慈溪市龙山镇正式投产,水域总面积5800余亩,光伏板超过120万,总装机容量为340兆瓦。预计年均发电量约3.75亿kw/h,且均接入入国网。此外我国还有类似的其他海上光伏发电项目正处于规划或建设期,尽管已经有很多的海上光伏发电项目正式投运,但我国在此类项目的建设中仍处于初级阶段,相关技术还不成熟。建设以及投运生产过程中都会遇到一系列风险,所以根据海上光伏发电风险因素建立风险评估指标体系,并通过风险评估模型对项目进行决策是有必要的。

  1.1.2研究意义

  目前只能找到较少的关于海上光伏发电的文献资料,其中多数的研究内容都是关于技术研究和项目可行性的讨论,很少涉及到本课题所研究的风险评估问题。随着我国海上光伏发电项目越来越多,建立一套完整的风险指标体系及模型供建设者或投资者参考是有重要意义的。有以下两方面的研究意义。

  ⑴拓展光伏发电项目的研究领域

  因为目前我国的海上光伏发电的相关研究还处于初级阶段,大多的研究对象都集中于陆上光伏发电,但由于陆上光伏发电导致许多现实问题的出现,所以对海上光伏发电的研究就变得日渐重要。构建一套符合海上光伏发电风险评估的指标体系和模型,可以较好的发展我国海上光伏发电产业,拓展光伏发电研究领域。

  ⑵为以后建立新的海上光伏发电风险评估体系提供参考

  由于目前我国的海上光伏发电处于初级阶段,所以只有较少的海上风险评估体系,本文通过查阅大量文献资料并结合国内外海上光伏发电研究现状,整理了影响海上光伏发电的风险因素,形成以经济、技术、环境、管理风险4个一级指标与16个二级指标为主体的风险指标体系,可以为以后建立新的海上光伏发电风险指标体系的研究者们提供参考,并分析得出较为可靠的风险评估结果。

  结合以上两点,将证据理论的知识加入到海上光伏发电风险评估的研究中也是当前科学技术的前沿课题,它的研究具有重大意义。

  1.2国内外海上光伏发电研究现状

  1.2.1国外研究现状

  光伏发电形式多样,水上浮游式光伏发电是其形式之一,水上浮游式光伏发电站利用水上基台,使光伏发电的各模块浮在水面,受光发电。此方法解决了陆上光伏发电导致的土地资源损失等问题,水体对光伏组件的冷却可以防止组件表面温度的升高,可以产生较高的发电量。另外,将太阳能电池板漂浮在水面上可以减少水体的蒸发,抑制藻类的生长,并保护水环境。

  在日本由于陆地面积较小无法建造足够多的陆上光伏电站,所以发展海上光伏发电是一个较优的选择。2013年6月,日本“桶川水上太阳能”项目在桶川市建成并投产运行。该项目将基台固定在水面上,上面放置4536块太阳能电池板和一台集中式逆变器。其发电量同比其他形式的光伏发电系统可高出10%左右。

  图1-1日本桶川漂浮式光伏电站

  日本除了在桶川建造浮动式太阳能发电厂外,还建造了大阪浮动式太阳能发电厂和兵库县大型水上太阳能发电厂。大阪漂浮式光伏电站采用浮动框架平台支撑太阳能电池,并在每个浮动框架平台上设置一定数量的太阳能板。第一,太阳能电池板安装在浮架平台的地面上,然后用起重机运至储水罐的水面进行发电。

  早在2011年,英国设计师Philpauley就提出了一种浮游太阳能电池,它与现在的漂浮太阳能电池不同,是漂浮在海面上的网状太阳电池,连接各个太阳能电池,形成巨大的网络结构,随着浮力船浮在水面上,并且还会收集产生的波能。

  此外,挪威DNV研究人员曾推出一种动态漂浮式太阳能电站,该项目思路是用4200个薄膜电池板构成一个2MW的正六边形的阵列,把多个这样的太阳能阵列相互连接,最终形成一个大的光伏电站。光伏阵列被分成几个发电区域,每个区域将产生的电能传输到两个主开关以收集电能,然后提高中央变压器的电压。该离岸太阳能发电站的中心岛与一条30KV输电线相连,该输电线将一系列其他太阳能岛连接起来,形成一个封闭循环,然后继续向岸上的变电站输送电力,以连接主电网。

  图1-2漂浮式光伏阵列

  以上各种海上漂浮式光伏发电均为外国国家建设项目,其实外国学者对海上光伏发电也进行了大量的研究。比如Kumar v、Shrivastava R L[1]等人研究发现,土地占有率高对新的地面发电站的安装提出了重大挑战,而近海光电设施的机动性和可行性是其在可再生能源方面相对优势的一个重要因素,这不仅是为了满足地面居民的日常电力需求,而且也是为了成为相对孤立的军事基地的能源支柱。Millar D L、Trapani K[2]等人重点对海洋光伏系统进行经济评价,并与风能、波浪能、潮汐能等其他海洋可再生能源技术进行比较。结果表明,海上光伏发电在北纬45o至南纬45o区域内具有较强的经济竞争力,特别是在某些特定装机容量下,其投入产出比会比同一个海上风力发电项目高出1/8。再比如Haider M、Diendorfer C[3]等学者研究认为在地中海建立漂浮太阳能发电站可以大大提高欧洲对太阳能资源的利用,方法是研究动态模型中采集的光电平台的光学性能,并利用地中海波浪数据计算漂浮装置在不同海洋环境中的运动情况,从而优化设计平台对波浪运动的响应最小化。

  1.2.2国内研究现状

  尽管我国目前海上光伏发电处于初级阶段,相关技术还未成熟,但也有较多学者对海上漂浮式光伏发电进行了研究。他们同意陆上光伏发电项目的建设导致的土地资源浪费问题,并提出积极发展海上光伏发电是有必要的。

  何啸、李国富[1]等人分析了离岸浮体式太阳能发电装置在海洋风和波浪的影响下的发电性能。首先,总结并分析倾斜面的太阳辐射能量计算法,通过理论计算和软件模拟,解开浮体的摆动角和摆动角规则。最后,将辐射能的静态计算模型与浮体角度的摆动相结合,计算出半径为1.5m、高度为1.4m的圆柱形浮体在4级海洋风浪影响下所接受到的辐射能,经计算,得出在4级海洋风浪条件下,光伏电池表面接收的太阳辐射能可达到垂直太阳辐射时的87.5%。曾杰、李德[4]等采用有限元分析软件分析了不同风荷载下浮式基础块的动力稳定性。对计算结果进行了分析,并应用于湖北某浮式光伏电站浮式基础设计,验证了计算方法的有效性。根据浮式基础的动力稳定性分析和施工实际操作经验,浮基座波浪荷载作用下的四个角隅位置属于荷载集中区,四个角位置实际上是连接位置。在设计过程中要注意加强这些位置的角度,以提高浮式基础的整体稳定性。乔文玮[17]等针对光伏发电电缆存在的波动问题,指出普通光伏电缆密度较大,易下沉,绝缘子特性易被淹没,安全风险较高。为此,设计了一种新型的直流浮标,用于水上光伏发电,解决了水上光伏发电系统的能量安全传输问题,并且容易识别出浮标的故障和日常维护。

  海上光伏发电作为海上漂浮式发电形式之一,也得到了国内学者的较高关注。陈宏强[5]为攻克海上供电难题,设计了一种球状近海太阳能发电装置,通过对太阳高空角度的计算和分析,应用信天翁原理维护海上漂浮装置的稳定性,并通过海上现场实验验证,该装置具有光能利用率高、海上发电可靠性高的特点,从而确定了海上太阳能发电装置的反射膜方向。由于波浪会导致光伏板的倾角和方位不断变化,因此如何计算光伏板一天内实际接收到的辐射量成为船用光伏发电系统优化设计的难题。针对该难题,张腾慎[18]指出采用积分平均法将分段时间内水平光伏板接受到的有效辐照度转换为海上光伏板接收的有效辐照度,并综合考虑生存条件和系统承载能力,实现光伏组件规模的优化设计。林华[23]设计了一套海上光伏电站以电缆传输方式向岛上激光定位充电桩供电的装置,并通过海底电缆为水锥光伏电站的输出电流向激光发射器供电,引导驾驶电动汽车的驾驶员确定激光发射方位,另一电流便通过传输线进入电流插座,为电动汽车充电桩充电。

  从以上国内外对海上光伏发电的研究现状看,我国沿海地区海上光伏发电项目发展前景良好。既能解决农用土地资源短缺背景下陆上光伏发电项目难以突破的问题,又能有更高的能量转化率输出更多电能。但由于海上光伏发电项目建设初期投资大、技术不成熟、设备安装难度高等问题,以及海洋恶劣环境的影响,鉴于在建造海洋光伏发电项目时需要考虑到风险因素,相应的风险评估特别重要。目前,海洋光伏发电研究主要侧重于发电系统的设计和优化,很少涉及到风险评估的研究。虽然关于经济风险、技术风险和环境风险的文献比较多,但上述文献在进行风险分析时大多没有考虑到海上光伏项目建设问题的模糊性、不确定性和无知性,降低了风险分析的科学性、评估等级或结果的客观性和可靠性。

  1.3论文研究的主要内容和方法

  1.3.1研究内容

  通过对国内外海上光伏发电项目的研究现状分析,本文在原有的评估方法基础上对基于证据理论的海上光伏发电风险评估方法进行研究,构建一套符合我国海上光伏发电项目的风险评估指标体系,并建立其风险评估模型。本文分六个章节的内容对海上光伏发电风险评估进行研究,具体步骤如下:

  第一章内容为研究背景、研究意义、国内外海上光伏发电研究现状的分析,结合研究现状的分析,找出本课题的落脚点,并为全文提供较为明了的理论支持。接下来,将介绍论文研究的主要内容和方法,并为撰写下面的论文提供一个粗略的框架。

  第二章介绍关于D-S证据理论的相关知识,通过叙述D-S证据理论的由来、应用、组合规则和未来的发展等内容为接下来的论文研究方法中的技术路径做好理论支撑。

  第三章构建海上光伏发电风险评估指标体系。整理分析国内外关于海上光伏发电项目的文献资料,提取重要信息,确定我国海上光伏发电项目的影响因素并深入分析。建立海上风险评估指标体系,该系统包括四个主要指标和十六个辅助指标,包括经济风险、技术风险、环境风险和管理风险。

  第四章建立海上光伏发电项目风险评估模型。通过层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)确定各一级指标和二级指标的权重,并利用模糊数生成法将三角模糊数转换成BPA,接着用D-S合成方法融合BPA,得出融合结果,获得海上光伏发电项目风险评估等级。

  第五章应用实例分析。

  第六章总结论文研究成果及结论。

  1.3.2研究方法与技术路径

  本文的技术路径如下图所示:

  图1-3前期理论研究

  图1-4指标体系研究

  图1-5评估模型研究

  1.4本章小结

  以上内容即为论文创作技术路径,主要工作是建立了指标体系。利用层次分析法(AHP)确定各指标权重,D-S证据理论确定指标评估信息,并通过模糊数生成法将模糊三角数转换成BPA,接着利用D-S证据理论的组合规则融合BPA,得出融合结果,最后根据权重融合所得到的结果进行海上光伏发电项目的风险评估等级。

  第二章D-S证据理论与AHP

  2.1 D-S证据基本理论

  2.1.1 D-S证据理论提出

  Dempster[26]于1967年首次提出了证据理论的概念,他的学生Shafer在1976年进一步发展了这一理论,使其得以进一步的完善,它也称为Dempster/Shafer证据理论,即D-S证据理论。此后,较多学者将证据理论这一基础理论应用于多种风险评估决策领域,并取得了良好的评估结果与等级。

  2.1.2基本理论

  ⑴辨识框架

  D-S证据理论假定一个判决问题,将其中所有可能答案的集合表示为Θ,并且Θ中所有元素都是相互排斥的,任意时刻的答案只能取其中的一个子集,且答案为数值变量或非数值变量,则称集合Θ为辨识框架[25],将其表示为:

  (2-1)

  其中:θj表示识别框架Θ的一个事件或元素;

  n为Θ中元素或事件的个数。

  D-S证据理论关注的是识别框架Θ所有子集的集合,即幂集2Θ,把他表示为Ω,则:

  (2-2)

  式中:表示空集。

  ⑵基本信任分配函数

  设Θ为一辨识框架,信任函数m是2Θ至[0,1]的映射。A代表辨识框架Θ的任一子集,记为A2Θ,且满足:

  m()=0

  (2-3)

  数学上,基本概率分配函数或质量概率函数m是从Θ到[0,1]的幂集(所有子集的集合)的函数。式中,当m()=0时,表示的是对空集无信任,如果,则把A称为一个焦元。

  2.1.3 D-S证据理论组合规则

  D-S证据理论组合规则是用于计算两个或两个以上基本函数的正交和运算法则,反映了证据之间的联合作用。

  ⑴两个证据的结合

  若辨识框架Θ下两对证据H1与H2,它们相对应的基本信任分配函数分别为m1和m2,焦元为B与C,则D-S组合规则为:

  (2-4)

  (2-5)

  式中:系数1/(1-k)称作正规化因子,k值的大小反映了证据之间的冲突程度,k值越大,表示冲突程度越大。

  ⑵多个数据的结合

  类似于⑴中的合成过程,多个信任分配函数m1,m2,m3…mn,也能通过正交和运算的法则,将多个基本信任分配函数融合为一个基本信任分配函数。

  假定m1,m2,m3…mn是Θ中的n个基本信任分配函数,对应的焦元为A1,A2,A3,…An,则它们的合成方式为:

  (2-6)

  (2-7)

  2.2 AHP

  AHP结合定量分析与定性分析,使用决策者的经验,判断测定目标之间标准的相对重要性,合理地给予各决定计划的各标准重量,并使用其重量来找出各计划的优缺点顺序,在定量方法中更有效地应用于难以解决的问题。它的具体步骤是:建立层级模型结构、标度确定并且建造矩阵、权重计算、一致性分析、最后进行结论的分析。

  2.3本章小结

  本章主要介绍了D-S基础理论(辨识框架、组合规则)、D-S证据理论组合规则及如何用AHP确定指标权重,为后文的撰写提供理论依据。

  第三章海上光伏发电风险评估模型

  首先确定风险因素、建立一、二级指标、接着进行权重的确定以及BPA的计算,以D-S组合规则融合BPA,得出结果,最后进行海上光伏发电项目风险等级的评价。

  3.1评估指标体系建立

  3.1.1基本原则

  海上光伏发电风险的科学评估是一个复杂的系统,其中包含许多不准确的信息,评估指标的选择是建立海上光伏发电风险评估模型的基础。评估指标选取的合理与否会影响到整个内容的客观性和科学性。所以,想要建立合理和科学的评估指标体系要符合以下原则[16][20]:

  ⑴全面系统原则

  全面系统的理论是评估模型制作的根本依据,要求在评估模型制作时对评估对象全盘考虑,评估指标体系以海上光伏发电风险评估为中心优化控制评价指标。评价指标既要彼此独立又要相互联系,并具有清晰的层次布局和合理的结构。系统之间的内部联系能够用评估指标的选择中反映出来,直接从不同角度反映了评估系统的关键特征和状态,保证了评估的整体性和可靠性。

  ⑵科学性原则

  评价指标必须合理、准确,能反映被评价对象的客观真实和本质。因此,评估指标的选择过程必须以科学的理论为指导,必须遵循科学的原则,以保证选择评价指标体系的有效性和合理性。

  ⑶可行性原则

  建立指标体系,必须充分考虑其科学合理性,采用科学合理的手段,选择风险评估指标,确保各项指标的科学明确意义。另外,在指标体系的构建中需要充分考虑获得指标定量数据的可能性。关于指标的含义和评价基准可以利用现有的文献数据决定公式和计算方法获得,且利用相关统计数据得到各种指标数据。如果在实际操作过程中获取特定指标数据需要很大成本且价格昂贵,则指标可操作性值得商榷。因此,指标选择必须遵循客观事实,以确保其可行性。

  ⑷独立性原则

  系统中的元素之间通常有一定的相关性,如果选择评估指标时忽视了它的相关性,会导致评估指标的属性重叠,影响综合评价系统整体的合理性。所以,在评估指标选定时,要慎重选择相关度大的指标,以免出现指标属性之间的重叠,保证选取较为独立的指标属性,使评估系统的客观本质得到较好的反映。

  ⑸适用性原则

  指标系统是评估对象的性质和元素语句,服务对象是特定条件下的特定评估活动。只有对应的评估系统才能应用于特定评估对象。因此,在选择风险评估指标时,必须明确风险评估的目的,以便进行有针对性的分析和筛选。本文的风险评估是在太阳能发电项目和海洋环境的特定条件下进行的,因此必须遵循特定的适用性原则,构建特定的指标系统,以确保高质量的风险评估。

  3.1.2风险评估指标体系建立的方法

  本文构建风险指标体系的基本步骤为:首先通过查阅大量相关文献了解光伏发电项目,并确定常规的风险因素,接着确立海上光伏发电风险因素,然后通过筛选去掉不太重要的因素,最终以剩余的风险因素为主体建立风险指标体系。如图

  图3-1风险评估指标体系建立流程图

  ⑴文献查阅。针对分析决策、光伏发电风险评估等问题,国内外学者进行了多次调查研究,这些研究资料为本文的工作提供了重要的参考资料。一般信息通过中国知网、万方数据平台等文献数据库开展了相关文献研究,包括投资风险研究、光伏发电、海洋环境等的研究,这些内容作为本章建立海上光伏发电风险评估指标体系的基础。

  ⑵常规光伏风险因素确立。分析投资收益风险因素是本文建设指标系统的基本核心内容,本文以国内外文献的大量收集为基础,进行风险要素分类整合和频率统计,其中风险、环境风险、要总结出技术风险最大的一般投资风险评估指标。

  ⑶海上光伏发电风险因素确立。中国光伏行业的发展对政策依赖度很高,同时海洋环境下的光伏发电项目也具有独特的特点。本阶段结合外部政策和海洋特征,对海上光伏发电项目的风险因素进行挖掘,需要涉及调查、采访、案例分析等方法。通过问卷调查,询问光伏发电项目方向的专家和学者意见,根据他们的学术研究经验,根据普通投资项目的风险因素列表,增加符合海上光伏特征的风险因素。通过采访法直接与从事光伏发电和海上风力发电的员工面对面交流,根据实际项目经验为海上光伏发电项目提供投资风险评价指标的认识和理解。本文还通过案例检索、分析,提取海上光伏发电项目投资风险因素,为构建风险评估指标体系提供现实基础。因为海上光伏发电项目具有其特殊性,所以仅分析一般文献资料也无法得出对象。通过对特定人群的调查和项目的调查,可以得出符合海上光伏特征的风险因素。

  ⑷建立指标体系。对前面获得的风险因素进行筛选,拿去不重要的指标,将剩余的指标进行层级划分,最后建立完整的、合理的海上光伏发电风险评估指标体系。

  3.2风险指标体系的建立

  本节建立指标体系,一级指标与二级指标如下图所示:

  图3-2中国海上光伏发电项目风险评估指标体系

  下面就图中的各指标逐个进行说明。

  3.2.1经济风险

  经济可行性确实是衡量项目成功与否的基本标准,只要处于利润状态,投资者就可以从项目中获得投资收益。在海上光伏投资建设中,由于经济财务的原因,投资家无法获得收益的可能性被称为经济风险。其中包括高初始投资、高昂的运维成本、融资风险以及不清楚的上网电价政策风险。

  ⑴高初始投资

  初始投资风险是指实际投资者对项目投资收益的不确定性,以充分达到项目的发电能力和正常运行。海上光伏发电项目的初始投资主要包括设备购置、安装费率、建设费率、准备费率、建设期利息等,一项或多项过高的成本将对投资者资金造成巨大压力,导致项目资金短缺。为了应对处理海洋环境的特殊性,对海上光伏发电项目的光伏电池板性能要求相对较高,设计和制造过程较为复杂,因此,将面临比太阳能光伏发电项目更高的设备购置成本。此外,海上光伏浮式支撑结构的建造过程相对复杂,需要使用船舶、桩锤等专业施工设备,安装成本较高。水下电缆对施工技术和专业设备的高需求,也将加大项目前期投资的资金压力。

  ⑵高昂的运维成本

  维护成本是通过在发电阶段对光伏设备和其他电气设备进行维护而产生的。原始成本是海上光伏项目整个生命周期总成本的关键组成部分之一。据估计,海上光伏发电项目的维护成本约为其他常规化石燃料发电项目的10倍。另外,由于海盐的腐蚀,海风的侵入等,在海洋环境中很可能出现纱布设施。由于变形,金属腐蚀和材料变质等问题,项目的维护成本会随着项目的使用寿命而逐渐增加,也给海上光伏项目的投资回报带来风险。

  ⑶融资风险

  如上所述,海上光伏发电需要相对大规模的资金。融资严重影响着项目进行的顺利与否。由于中国的海上光伏发电技术还处于起步阶段,考虑到未来收益的巨大不确定性,在融资过程中可能存在很大的障碍和风险。

  ⑷不清楚的上网电价政策

  上网电价作为一个项目是否盈利的最直接体现,直接关系到海上光伏发电项目的收入。但是,目前中国没有针对海上光伏发电的具体电价政策,这给项目收入带来了不确定性。

  3.2.2技术风险

  海上太阳能光伏发电项目的第二风险为技术风险,它是指太阳能转换为电能的生产过程中遇到的技术问题。太阳能发电产业为技术高度密集型产业,其投资和建设需要高级技术来支持,技术的可靠性作为投资成功的基本保证。在海上太阳能发电项目投资以及建设期间,技术风险是指项目投资和运营中的技术缺陷可能导致的损失。其中就有不合理的选址和规划、光伏板结构设计不当、电缆连接不正确、技术引进风险以及陆上支撑条件风险。

  ⑴不合理的选址和规划

  选址风险是指选址对未来投资收益的不确定影响。发电场的选择和规划是海上光伏发电项目实施的重点工作,它对于整个项目的成功与否有着决定性的影响。区别与传统的燃煤电厂和其他新型能源发电方式,海上光伏发电项目的电站选择有其特殊性,涉及光能资源条件,海洋地质探测,负荷中心相互间距离等方面。另外,为了确保电站与环境及人文科学的协调,也需要考虑电站的环境及社会影响。因此,站点选择过程是一个特别复杂的任务,需要注意潜在的风险。如果太阳光伏发电站设置不当,不仅不能按计划开工,而且预期发电量也无法达到,可能会给投资者的收益带来不良影响。

  ⑵光伏板结构设计不当

  光伏板结构设计的内容包括光伏板之间的距离,光伏板的尺寸和倾斜角度,要安装的单元数等。不合适的光伏面板结构设计将导致对太阳辐射和日照时间的利用不足。换句话说,如果没有科学的光伏面板布局设计,那么就不能保证最大的生产效率。

  ⑶电缆连接不正确

  在天体的引力作用下,沿海地区的海水会有周期性的波动,这被称为洋潮,这种现象给海上光伏项目带来了另一种风险,即当海水倒退时,其向下移动的拉力使电缆随之移动。如果岸上逆变器和光伏面板之间的电缆连接以及节点的连接方式设计不当,潮汐对电缆线路的影响就无法很好地应对。

  ⑷技术引进风险

  技术引进是指一个国家或地区的公司、研究机构或组织以某种方式从本国或另一个国家或地区的公司、研究机构或组织获得先进应用技术的行为。人们传播“技术”,把技术分为软件技术和硬件技术。软件技术是指上述技术知识、经验和技术,而硬件技术是一种纯技术,是指机械设备等物理技术。只从国外采购机械设备,一般称为设备进口。从国外购买软件技术并同时购买某些设备的行为称为技术引进。目前,我国海洋光伏项目的发展还不成熟。缺乏对核心技术的研究,严重依赖进口。当由于不同的地理条件和人员能力而导致国外技术与中国的实际情况不符时,引进技术将成为海上光伏项目的风险之一。

  ⑸陆上支撑条件风险

  陆上支撑条件是指有利因素有利于施工、运行和维护项目包括交通状况、电力传输和分销系统。因此,交通状况应该考虑在内由于其对大型设备运输的影响沿着海岸。此外,还需要分析是否陆上电网或其未来规划可以满足配套要求。

  3.2.3环境风险

  环境风险作为一种不可控因素,对事物有着较大的作用,它分为自然环境风险与社会环境风险,就海上光伏发电项目而言,自然环境风险包括太阳能资源风险、恶劣的海洋环境、海洋生态破坏以及视觉效果风险;而政府政策、法律、经济等方面的风险属于社会环境风险。本文的环境风险只对自然环境风险进行分析讨论,未涉及到社会环境的影响。

  ⑴太阳能资源风险

  在进行海上光伏发电项目的规划和设计时,通常根据当地的每日辐射量和每月辐射量估算发电量。但是,在实际操作中,如果天气条件恶劣,如连续下雨或 文天,该区域的辐射不能满足发电电压的要求。同时,烟雾,灰尘和其他障碍物大气情况等也会减少电力输出。此外,从长期来看,气候变化可能会对太阳能资源的预测构成风险。

  表3-1中国太阳能资源分布表

  ⑵恶劣的海洋环境

  因为夏天中国沿海地区经常受到台风的袭击,使得电场建设可能非常困难,而且部件在操作中可能会受到严重损坏。此外,中国东南部沿海地区属于亚热带季风气候。盛行的海陆风带来的盐会导致严重的盐雾腐蚀,影响光伏组件的耐久性。此外,应力和振动通常发生在近海光伏电站,由于风、波浪和其他外力的作用,这将导致光伏组件中出现微裂纹。值得注意的是气候变化可能导致极端海洋天气的恶化,如台风在中国越来越频繁的出现拉尼娜现象,给我国的海上光伏项目带来了巨大的挑战。

  ⑶海洋生态破坏

  由于海上光伏电站规模庞大,其开发建设过程必然会对海洋生态环境产生一定的影响。例如,铺设海底传输电缆会使海底沉积物漂浮,从而影响浮游生物的繁殖。此外,项目将直接占用鸟类的海岸栖息地,并影响它们的筑巢和繁殖。这一系列对于海洋生态环境破坏问题的出现可能招致环境保护机构或环保人士的反对。

  ⑷视觉效果风险

  虽然光伏用钢化玻璃PV模块的透光率较高,但反射现象仍然不能完全避免,可能会对海岸居民造成视觉上的冲击。在日本,一家光伏发电站被起诉要求赔偿附近居民由于光线反射造成的影响,使得发电站管理层遭受了相当大的经济损失。此外,大型光伏电站也对海岸景观产生视觉影响。

  3.2.4管理风险

  管理风险是在管理操作过程中信息不对称,管理不足,判断错误等对管理的水平传输影响。此类风险整体表现在构成管理体系的细节中,分为四个方面:管理素质,组织结构,企业文化和管理流程。管理不好会有较大损失。同样,在海上光伏发电项目中也有着管理风险。

  ⑴工程质量风险

  光伏电池模块通过串联的方式进行连接,这就会达到非常高的直流电压,远远高于安全电压,由于线路数量大,施工过程中可能会出现开路和短路。如果缺乏良好的管理,施工阶段可能会造成质量问题。

  ⑵设备维修风险

  太阳能发电项目中使用的太阳能面板、变频器、变压器等设备是大规模的高科技设备,因此日常维护中存在很多错误,导致设备故障和经济损失。此外,特殊的海洋环境也给维持带来困难和风险。

  ⑶缺乏经验的员工

  参与海上太阳能光伏项目的大部分员工以前大多都是在陆上光伏发电项目上安装作业。因为工作环境从陆上到海上的转变,所以他们具备较少的海上专业知识以及海上环境的工作经验,这在某种程度上是有风险的。

  3.3确定指标权重

  在风险评估过程中,指标体系中各指标的影响程度各不相同,所以要对各指标进行权重确定,以反映对海上光伏发电项目的影响程度大小。本文采用AHP确定权重,AHP能够较好的处理各指标相互关联的影响,使得获得的指标权重更加可靠。首先,构建如层次分析结构,接着,考虑各二级指标的关联关系。利用1~9标度法对指标相互比较,获得矩阵。

  表3-2 1~9标度法

  标度表达意义

  1两指标相比,重要性相同

  3两指标相比,前者稍重要

  5两指标相比,前者较重要

  7两指标相比,前者强烈重要

  9两指标相比,前者很重要

  2,4,6,8相邻判断的中间值

  下面举例说明AHP确定权重的过程:

  计算得wF1=0.6923,wF2=0.0769,wF3=0.2308

  3.4 BPA的生成及融合

  3.4.1 BPA的生成

  本文利用模糊数生成法将三角模糊数转换为BPA,下面举例说明模糊数生成法转换BPA的具体步骤:

  假设某系统有两个事件,分别为M和N。事件M的属性用24370表示,即三角模糊数为(173,243,313);事件N的属性用270120表示,即三角模糊数为(150,270,390),对于属性,传感器测量值是257[22]。则事件M可能性是:

  M可能性=1-=0.8

  事件N的可能性是:

  N可能性=1-=0.89

  事件为未知的可能性表示为1-Un=1-max(M可能性,N可能性)=0.11

  接下来通过归一化处理得到基本概率指派:

  m(M)==

  m(N)==

  m(Θ)==

  3.4.2 BPA的融合

  以上例为例,若其权重为0.3,和BPA相乘的结果为:

  m(M)*0.3=m(N)*0.3=m(Θ)*0.3=,若有另一组基本概率指派为m1(M)=0.6,m1(N)=0.2,m1(Θ)=0.2,权重为0.7,则:m1(M)*0.7=0.42,m1(N)*0.7=0.14,m1(Θ)*0.7=0.14,根据式(2-4)、(2-5)进行融合,得出BPA为:m(M)=0.6385,m(N)=0.3418,m(Θ)=0.0197。

  3.4.3得出风险等级

  把3.4.2中融合后的BPA通过概率转换转换成事件概率,得出风险等级。

  3.5本章小结

  本章的主要工作有:分析海上光伏发电风险评估指标体系的构建原则,有全面系统性原则、科学性原则、可行性原则、独立性原则以及适用性原则。接着构思指标体系建立步骤,并对所收集到的各个指标进行筛选,去掉那些不太重要的或者难以进行权重的指标,对剩余的各个指标进行层级的划分。最终形成以4个主要指标和16个辅助指标为主体的风险评估指标体系。其中主要指标分为经济风险、技术风险、环境风险及管理风险。主要指标经济风险中包含的辅助指标有:高初始投资、高昂的运维成本、融资风险、不清楚的上网电价政策;主要指标技术风险中包含的辅助指标有:不合理的选址和规划、光伏板结构设计不当、电缆连接不正确、技术引进风险、陆上支撑条件风险;主要指标环境风险中包含的辅助指标有:太阳能资源风险、恶劣的海洋环境、海洋生态破坏、视觉效果风险;主要指标管理风险中包含的辅助指标有:工程质量风险、设备维修风险以及缺乏经验的员工。接着就指标权重的确定、BPA的生成及融合方法加以举例说明。

  第四章基于D-S证据理论的海上光伏发电风险评估模型

  4.1评估方法选择

  海上光伏发电作为一种相对而言较为新型的产业,建立指标体系以及风险评估模型进行风险等级评价是有很大研究价值的[20]。

  当前对于海上光伏发电风险评估的方法还算比较多,经常见到的有基于模糊框架分析法、神经网络分析法、灰色系统理论等等。这些方法在评估过程中既有它的优点同时又有较为明显的局限性。比如:作为一种通用的多因素评估方法,模棱两可的基于模糊框架的评估方法可以更准确地反映评估因素本身的歧义,并通过依赖性的概念来区分评估系统中各个要素对风险水平的影响的差异。可以使最终评估结果更加客观合理。但同时,它也有自己的不足,如指标依赖函数的确定很复杂,在实际评估过程中工作量较大。神经网络方法是一种通过学习和训练来寻求与输入和输出的联系以获得评估结果的方法。该方法的结论是,统计理论没有基础,也不是很容易解释,并且其应用会有较大限制。灰色系统理论主要适用于缺乏数据和未知信息的情况,它利用现有材料进行简化处理,从而做出预测或评价,但它的科学性是有争议的。

  因为海上光伏发电项目所受到的风险因素较多,并且很多的指标都有它的模糊性及偶然性。通过参考资料分析获得,D-S证据理论是一种均分思想的推测方法,在处理“不知道”和“不确定”问题时有其独特的优势,在海上光伏发电风险评估中具体有以下方面的优点[25]:

  ⑴它由信任函数来衡量。约束事件的概率建立信任函数,由专家给出,解决了概率值获取麻烦的问题。

  ⑵理论知识相对系统全面,能处理模糊性和偶然性带来的不确定性。

  ⑶D-S证据理论利用其组合规律将多个证据进行融合,使得假设集范围变小。又能将“不知道”与“不确定”信息划分。

  综上所述,本文选择D-S证据理论作为评估海上光伏发电风险的方法。因第二章已经详细阐述了D-S证据理论基本理论、应用及优缺点方面的内容,所以本章不再多加赘述。

  4.2风险评估模型构建

  建立指标层级结构,在对各指标进行权重赋值,针对每一个指标形成三角模糊数的专家意见,然后将三角模糊数转换为BPA,在考虑权重的基础上利用D-S组合规则将获得的BPA融合,获得融合结果,最后对海上光伏发电风险等级进行决策。

  4.2.1构建指标层级结构

  根据第三章建立的海上光伏发电风险评估指标体系,构建风险评估因素集,用C,C1,Cij表示,具体见下表。

  表4-1海上光伏发电风险评估因素集

  目标层准则层指标层

  海上光伏发电风险C

  经济风险C1高初始投资C11

  高昂的运维成本C12

  融资风险C13

  不清楚的上网电价C14

  技术风险C2不合理的选址和规划C21

  光伏板结构设计不当C22

  电缆连接不正确C23

  技术引进风险C24

  陆上支撑条件风险C25

  环境风险C3太阳能资源风险C31

  恶劣的海洋环境C32

  海洋生态破坏C33

  视觉效果风险C34

  管理风险C4工程管理风险C41

  设备维修风险C42

  缺乏经验的员工C43

  4.2.3指标评估信息的处理

  ⑴语言术语集

  海上光伏发电风险评估是一个复杂的问题,涉及很多因素。专家很难对它的认知、知识和经验进行简单评估。关于某个指标的几条评论之间可能会有些犹豫。如前所述,HFLTS方法允许专家在描述指标评估信息时使用更多自然语言形式,从而提供了一种处理这种情况的有效途径。因此,本文利用HFLTS方法对指标进行评价,以减少信息损失,提高决策准确性。其基础含义及计算步骤如下[16]: