基于ANP-QUALIFLEX的海上风电EPC项目投标决策研究

喻珏 李荷

(1.中国电建集团中南勘测设计研究院有限公司，湖南 长沙 410014；2.湖南大学土木工程学院，湖南 长沙 410082)

0 引言

风能作为天然绿色的清洁能源，可极大减少碳排放，助力“双碳”目标的实现[1]。现阶段，陆地风电场建设项目逐步趋于饱和，海上风电资源引起业界广泛关注[2]。相较于陆地风电项目，海上风电项目具有占地面积小、电量高、风速高、沙尘低等优势，符合可持续发展的战略要求。我国海岸线漫长、海域宽广、风资源储量丰富，具有开发海上风电项目的天然优势[3]。近年来，随着清洁能源政策的推广，我国海上风电行业保持高速发展，年均增长率保持30%以上，2021年累计装机容量达1500万kW。

目前，海上风电项目多采用以设计院为主导的EPC总承包模式进行招标。该模式有利于发挥设计院的专业优势，体现设计在工程建设中的主导地位。但是，当前大部分设计院正处于转型为EPC总承包商的探索阶段，欠缺项目投标与项目管理经验，容易忽略项目建设过程中的各种风险因素。因此，如何进行科学合理的投标决策成为设计院成功转型的关键问题。

现阶段，投标决策相关研究多集中于建筑工程、公路工程、水利工程等领域，针对海上风电EPC项目的投标决策研究较少。常用的决策方法包括灰色关联模型[4]、层次分析法[5]等，均具有一定的主观性。基于此，本文基于设计院视角，针对海上风电EPC项目投标决策优选问题展开研究。充分考虑各指标间的相互影响关系，采用网络层次分析法(ANP)确定各指标的权重值，应用多准则决策方法(QUALIFLEX)构建投标决策模型，并应用于实际案例，以期为海上风电项目投标决策提供参考。

1 海上风电项目投标决策体系构建

1.1 投标决策指标识别

海上风电项目涉及海洋工程、电力等行业，具有较强的综合性。不同地区的海上风电项目建设规模与建设难度不同，因此，项目自身条件是投标决策前必须考虑的因素。现阶段，海上风电新项目核准持续收紧、老项目建设进度滞后，海上风电项目面临“圈而不建”的问题。因此，在投标决策时需考虑业主信誉、付款能力等因素。此外，部分海上风电项目正处于抢装状态，市场环境成为海上风电项目顺利实施的关键因素。

结合相关文献与海上风电项目特点，从EPC总承包商条件、市场环境、业主条件、项目条件4个方面识别出海上风电EPC项目投标决策影响因素，见表1。

表1 海上风电EPC项目投标决策影响因素

1.2 投标决策指标筛选

采用德尔菲法对上述指标进行筛选。根据专家意见，进一步筛选和整合投标决策指标，得到最终的海上风电EPC项目投标决策指标，见表2。

表2 海上风电EPC项目投标优选决策指标及评价依据

(续)

2 基于ANP的投标决策指标权重确定

海上风电EPC项目的投标决策是一个极为复杂的非线性问题。各指标之间既相互影响，又存在内部依存与反馈关系。因此，采用ANP法确定海上风电EPC项目投标决策指标的各项权重[6]。为简化计算过程，本文采用超级决策(Super Decisions，SD)软件进行计算。

2.1 建立网络结构模型

通过分析各指标间的相互影响关系，运用SD软件构建海上风电EPC项目投标决策ANP结构模型，如图1所示。

图1 海上风电EPC项目投标决策ANP结构模型

2.2 建立判断矩阵

基于海上风电EPC项目投标决策ANP结构模型，编写专家调查问卷，构造判断矩阵，对各因素进行两两比较。邀请10名具有海上风电EPC项目建设经验的专家参与问卷调查，对各项指标打分。将收集的数据结果进行平均值整合，利用SD软件计算各指标的相对重要程度，并进行一致性检验。

2.3 计算指标权重

通过分析和计算各项指标数据，得到加权超级矩阵和极限超级矩阵，由此计算各级指标的权重值，见表3。

表3 ANP模型中的指标权重值

3 基于QUALIFLEX的投标决策模型构建

投标项目优选决策属于多准则决策问题。QUALIFLEX方法适用于准则数目大于方案数目的决策问题。通过测试不同标准如何支持各潜在投标项目的可能排序确定最佳方案[7]。

3.1 决策矩阵构建

采用多值中智形式收集指标评价信息。中智集能够有效降低评价信息的主观性[8]。决策者可以单独给出支持、不确定与反对程度，取值在0～1之间。指标评价越高，说明真值隶属度越大，不确定隶属度和谬误隶属度越小。

由于成本型指标与效益型指标的评价结果不同，需要将成本型指标转变为效益型指标。公式如下

(1)

若αij=(TA(x)，IA(x)，F(x))，则(αij)c=(F(x)，1-IA(x)，TA(x))。

3.2 可能度计算

依据现有项目的招标情况，确定所有投标项目的排列组合可能，第τ个排列组合为

Pτ=(…，αδ，…，αθ，…)(τ=1，2，…，n!)

(2)

αδ、αθ∈α，且方案αδ优于或等于方案αθ。

(3)

(4)

(5)

偏好关系P(αδj,αθj)的可能度为

P(αδj,αθj)=

(6)

根据偏好关系，得到以下结论：若P(αδj,αθj)>0.5，说明第一个项目优于第二个项目；若P(αδj,αθj)=0.5，说明两个项目无差异；若P(αδj,αθj)<0.5，说明第二个项目优于第一个项目。P(αδj,αθj)越大，则一致性越大。

3.3 一致性指数计算

将各指标层的权重值与指标可能度相乘，得到每一对方案(αδ、αθ)(αδ、αθ∈α)的加权一致性指数，即

(7)

由两两项目的一致性指数得到每个项目排列组合的一致性指数，即

(8)

比较所有项目方案组合的一致性指数值，指数最大的组合为最优排序，即

(9)

4 案例分析

本文以广东ZJ市300MW海上风电场项目(以下简称“A项目”)、浙江BH300MW海上风电场项目(以下简称“B项目”)、江苏RD海上风电场项目(以下简称“C项目”)三个海上风电EPC项目为例。ZN勘测设计院成立了投标小组，采用ANP-QUALIFLEX方法进行投标决策。

4.1 项目概述

A、B、C三个项目的工程规模、自然条件、质量条件不同。通过梳理各项目的招标文件，整理出项目基本信息见表4～表6。

表4 A项目基本信息表

表5 B项目基本信息表

表6 C项目基本信息表

4.2 投标决策项目优选

邀请ZN勘测设计院工程部部长、项目经理、造价负责人根据项目实际情况与自身多年投标经验对各指标进行评估，得到多值中智评价信息汇总表。将成本型指标值进行标准化处理，如A项目的竞争激烈程度原始评价信息值为{(0.3，0.4)，(0.3，0.1)，(0.5)}，转化成效益型评价信息值为{(0.5)，(0.7，0.9)，(0.3，0.4)}。由此得到规范化后的多值中智决策矩阵，见表7。

表7 多值中智规范化决策矩阵

计算投标项目的所有排列组合。现可供选择的投标项目有3个，因此存在6种排列组合：P1=(A,B,C),P2=(A,C,B)，P3=(B,A,C)，P4=(B,C,A)，P5=(C,A,B)，P6=(C,B,A)。项目A与项目B的可能度比较见表8，项目A与项目C的可能度比较见表9，项目B与项目C的可能度比较见表10。

表8 项目A与项目B的可能度比较

表9 项目A与项目C的可能度比较

表10 项目B与项目C的可能度比较

将各指标可能度与指标权重相乘，得到加权一致性指数，汇总得到两个方案的可能度如下

P(A，B)=0.535 3

P(B，A)=0.464 7

P(A，C)=0.517 8

P(C，A)=0.482 2

P(B，C)=0.536 9

P(C，B)=0.463 1

据此，计算各排列组合的加权一致性指数，结果见表11。

表11 加权一致性指数

由表11可知，P1>P3>P2>P4>P5>P6。三个投标项目的最终排序为A>B>C，应选择A项目进行投标。

4.3 投标管理建议

经过分析计算可知，在基于可能度的QUALIFLEX决策方法下，项目A排在首位，是投标的首选项目。进一步分析A项目的多值中智决策矩阵可知，C1、C3、C8、C12这4项指标的评价值较低，具体建议如下：

(1)ZN设计院海上风电EPC项目实践经验不足，项目管理水平较低。可采取以下措施：①提高分包队伍的选择标准；②建立以短期对外引进和长期自主培养相结合的人才完善机制；③加强海上风电EPC项目管理人才培养，做好人才储备。

(2)A项目的业主管理水平欠缺，招标文件合理性较差，在招标文件中存在发电量承诺函偏差问题。为此，建议ZN设计院成立项目前期开发推进组，编制前期准备工作计划，加强项目前期准备工作计划执行检查力度。

(3)A项目建设规模较大、工期紧张。在分包招标工作中，应适当加大投入；对于耗时较长的基础施工和风机吊装工作可以选择两家施工单位同时施工；加强海上风电项目中技术交底与培训，确保各专业施工人员掌握标准的施工技能；合理安排施工排班，确保责任到人，以有效控制项目进度。

5 结语

本文针对海上风电EPC项目特点，筛选出13个投资决策影响指标，构建了投标项目优选决策指标体系。为降低主观评价的模糊性与不确定性，采用ANP法确定各项指标的权重值，利用QUALIFLEX方法建立关系模型，采用多值中智集的形式输入评价信息，得到各项目的一致性排序。将该投标决策模型应用于ZN设计院海上风电项目投标决策，计算得到最优的投标项目，并根据指标评价结果提出投标管理建议，可为类似海上风电EPC项目投标决策提供参考。