基于模糊逻辑理论的新能源风电项目风险评估研究

摘 要：本文探讨了如何利用模糊逻辑理论进行新能源风电项目的风险评估研究。以我司计划承接的安徽阜南300MW风电项目为例，分析了风力发电项目面临的许多潜在风险，包括气象条件不确定性、政策调整、技术挑战等。通过模糊逻辑理论中的风险识别、分析和评估阶段，建立数学模型量化整体风险水平，并提出相应的应对措施。本文强调了模糊逻辑理论在处理不确定性和模糊性问题上的优势，并展望其在未来新能源领域中的广泛应用前景。

关键词：模糊逻辑；风电项目；风险评估

中图分类号：TK 89 文献标志码：A

模糊逻辑理论是一种能够处理不确定性和模糊性问题的数学工具，通过引入模糊集合和隶属度函数，可以更好地描述现实生活中复杂多变的风险类型和表现，相关领域先行研究众多。王平[1]研究了基于自适应模糊PID的风力发电机叶片角度控制，提高了系统的稳定性和效率。欧阳逸云等[2]探讨了基于模糊逻辑和网络层次分析法的森林火险区划，为森林火灾防控提供了新思路。陈信强等[3]提出了基于模糊逻辑方法的多船会遇安全态势评估，增强了海上交通安全管理能力。孙启鹏等[4]开发了基于风险预测的自动驾驶车辆行为决策模型，提升了自动驾驶系统的安全性和智能化水平。施薇[5]提出了基于FMEA的企业信息管理系统模糊风险评估法，为企业风险管理提供新思路。王大庆等[6]提出油气储运设施事故风险指数模糊逻辑评估方法，有助于提高安全管理水平。刘毅[7]研究了输电线路覆冰的自适应网络模糊推理预报模型，为输电线路安全运行提供技术支持。基于先行研究，本文将探讨如何利用模糊逻辑理论来进行新能源风电项目的风险评估研究。

1 背景概述

随着我司承担了一系列风力发电项目，涵盖了四川德昌县腊巴山风电项目、安北第五风电场A区项目、润涡阳牌坊项目、重庆市巫山青山头风电场项目、重庆市黔江五福岭风电场项目、河南宜阳风电场项目、青海海南州切吉乡风电场项目、四川省冕宁铁厂乡风电场项目、新疆三台风电一期工程和四川省盐边县红格大面山风电场等，公司在实际操作中迫切需要建立更系统化和全面的风力发电评估与风险管理体系。这些多样化的项目不仅覆盖了不同规模和地区，而且还面临各种潜在的技术、环境和市场挑战。因此，为了确保这些复杂的风力发电项目能够高效运营并取得成功，我司需要采取积极的措施来评估和管理这些潜在的风险因素。

作为中国电建集团旗下专业技术服务提供商，二滩国际在过去几十年中积累了丰富的经验，特别是在监理和咨询服务方面。然而，当面对如此多元化和复杂性的风力发电项目时，单纯依靠传统方法可能无法全面把握并有效应对潜在挑战。

因此，在“十四五”规划期间，公司将着重构建更系统性和科学化的评估与管理体系。通过结合先进的技术手段（例如模糊逻辑理论等方法），二滩国际可以量化分析各个项目所面临的潜在风险并制定相应措施，以应对这些挑战。这种综合性评估体系将帮助公司更准确地识别可能出现的问题并及时采取行动，以最大程度地减少潜在影响。

2 风险识别与分析方法

2.1 模糊逻辑理论简介

模糊逻辑理论是由美国数学家ZadehL.A.教授于1965年提出的一种数学理论。传统的布尔逻辑只能处理命题为真或假的问题，无法很好地应对日常生活中存在不确定性和模糊性的情况。而模糊逻辑则引入了“模糊集合”和“隶属度函数”的概念，通过定义隶属度函数来表达一个元素对某个集合中所有元素之间关系的程度。这种方式可以更灵活地处理那些无法用确定性语言准确描述的问题。例如，在风力发电项目风险评估中，模糊逻辑可以帮助公司更准确地量化和分析风险因素。

2.2 模糊变量

将研究对象归类为特定分类，其函数如公式（1）所示。

（1）

式中：u为研究对象；A为其所属的模糊集合；XA为其特征函数。

与普通集合不同，模糊集合使用隶属度函数表示对象与集合之间的隶属程度，使对象在属于和不属于之间具有一定的过渡状态，从而更灵活地处理不确定性。隶属度函数对输入变量进行模糊化，并生成一个介于0到1之间的数值来表示其隶属程度，数值越接近1表示输入变量越符合该模糊集合。

在模糊逻辑中，模糊变量包括输入的变量和对应的一组模糊集合，如公式（2）所示。

A={f（x，μA（x））|x∈U} （2）

式中：A为模糊集合；x为输入变量，表示论域中的某个具体值；μA（x）为隶属度函数；f（x，μA（x））为评估隶属度的具体函数；U为结果的总体合集。

常见的隶属度函数包括三角隶属度、高斯分布隶属度、广义钟形分布隶属度和梯形隶属度函数。

三角隶属度函数（Triangular Membership Function）如公式（3）所示。

（3）

式中：a、b和c分别为三角形隶属函数的起始点、顶点和结束点。

高斯分布隶属度函数（Gaussian Membership Function）如公式（4）所示。

（4）

式中：c为均值参数，控制曲线在哪个位置达到最大值；σ为标准差参数，控制曲线的宽窄程度。

广义钟形分布隶属度函数（Generalized Bell Membership

Function）如公式（5）所示。

（5）

式中：a、b、c为参数，共同影响钟形曲线的偏度和峰度。

梯形隶属度函数（Trapezoidal Membership Function）如公式（6）所示。

（6）

式中：a、b、c、d为4个参数，定义了梯形的起始点、上升斜率开始点、下降斜率开始点和结束点。

这些不同类型的隶属度函数在模糊逻辑系统中扮演重要角色，广泛地应用于模糊集合理论和模糊推理中。通过调整参数可以灵活地描述不同类型事物之间的模糊关系。

2.3 模糊规则

构建模糊规则是模糊逻辑理论中的核心部分，规则形式为“IF…THEN…”。其中，IF语句作为前提条件，THEN语句作为结论。规则库包括了将问题从初始状态转换为解状态的各类变换规则，具体来说就可以被表示成P→Q的简单结构，也即IF P THEN Q。其中，P被称为前件，是产生式的前提，给出了先决条件，决定了该产生式是否可以使用。而当P可以使用时，则P→Q成立，前件所描绘的事实的逻辑组合构成了其结论或从操作，这被称为产生式的后件也即Q。当P被满足时，则推出Q，这一过程可以继续推进，从而最终导出结果。

在这一过程中，规则库提供映射关系，使初始状态得以通过映射转换为解状态，且这一映射关系是系统内置材料，从而构成了必要的基础信息库，使这一转换顺利进行，而这一过程自身则被称为推理。换句话来说，规则库是推理机的基础逻辑，推理机则是以规则库为基础形成的程序，实际控制了规则库和数据库的运行。

解模糊化是将计算出来的模糊值转化为精确的数值，在这一过程中常用到重心法、最大隶属度法和加权重心法等方法。

重心法中，通过计算隶属度函数曲线下面积的加权平均值来确定输出结果。如公式（7）所示。

（7）

式中：v为输入元素；v0为输出元素，也即中心；μV（v）为隶属度函数曲线在点x处的取值，也可以理解为纵坐标。

通过计算隶属度函数曲线和横坐标形成面积的重心，可以得到更平滑的输出推理。当输入变量产生微小变化时，输出也会相应地产生变化。

最大隶属度法简单地选择具有最高隶属度值的输入元素作为输出，如公式（8）所示。

v0=maxμV（v） （8）

在这种方法中，只需要考虑输入变量的隶属度函数，比其他方法更简单。

系数加权平均法考虑了不同输入变量之间可能存在的权重差异，在计算解模糊化结果时进行加权处理，如公式（9）所示。

（9）

式中：k为与第i个输入元素相关联的权重。

将每个输入元素乘以相应权重并求和再除以总权重之和，可以更好地考虑各个因素对输出结果产生影响程度不同的情况。

综上所述，在风力发电项目风险评估中应用模糊逻辑理论能够帮助我司更全面地评估潜在风险，并制定相应应对措施。通过定义清晰的模糊变量、构建有效的模糊规则以及进行准确的解模糊化过程，我司可以更好地理解和管理复杂多变的风力发电项目中存在的各种挑战和风险因素。

3 模糊逻辑理论在风力发电项目风险评估中的应用

3.1 风险识别

当利用模糊逻辑理论进行风险识别阶段时，可以将气象条件、政策环境以及技术可靠性等因素列为关键影响因素。通过设定隶属度函数来量化这些因素对项目产生影响的程度，并确定各因素之间的关联性。

在气象条件方面，风力资源不足（Insufficient，I）可能导致发电量不稳定，从而影响项目的经济效益和可持续性。对风力资源中等（Moderate，M），存在一定的风险，可能需要额外投入，以应对气象变化带来的波动。而当风力资源充足（Adequate，A）时，虽然相对较低风险，但仍需注意设备运行稳定性和维护成本。

在政策环境方面，政策限制能源项目（Restrict，R）可能导致项目推进受阻、投资回报受限，并增加不确定性。如果政策不进行引导（Not-guide，N），就存在一定政策风险，可能影响项目的发展方向和竞争力。相反，政策鼓励新风电建设（Encourage，E）将有利于项目顺利推进和运营。

在技术可靠性方面，技术对现有荷载水平缺乏应对能力（Lacks-ability，L），可能导致设备故障率增加，影响项目长期稳定运行。而技术满足基本要求（Basic-requirements，B），虽然存在改进空间和需求，但需要持续关注技术更新，以保持竞争力。当技术成熟（Perfection，P）时，虽然技术风险相对较低，但是仍需注意设备维护保养和升级换代计划。

通过全面了解这些潜在风险，并制定有效的应对措施来规避或减轻其影响，可以帮助确保风电项目的顺利实施和成功运营。相应形成3种不同程度风险的模糊集，见表1。

当进行风险分析时，可以建立规则库来计算不同输入条件下的输出结果，并通过隶属度函数来描述这些情况对项目造成的潜在损失。

此类区分三类别的模糊评分结果构建于平面结构，如图1所示。

由图1可知，三类模糊集分别在不同风险水平上形成显著差异的表现，三类模糊集间差异性显著，但在风险-关联性的二维展示中则表现出彼此交叉的模糊区域。由此，特定水平的风险可以定位于特定的模糊集中，从而获得准确值定位，同时兼容跨越模糊集的关联性表现。因此，模糊集在不同风险水平内更完善的构建模糊集合框架，使各类风险评估结果组合得以在其中形成相应落点。

3.2 风险分析

考虑项目整体风险，构建三类风险来源之间的交叉结果，形成总体风险评估。因此，考虑其两两间关联性风险，设置其交互水平为1至5的五级评分，其结果见表2。

政策环境与技术可靠性之间存在中等程度的关联性，意味政府政策对新能源风电项目的技术方面有一定影响。因此，在项目实施过程中，需要密切关注政策变化对技术可靠性带来的潜在影响。技术可靠性与气象条件之间也存在一定程度的关联，表明天气条件可能会影响新能源风电项目的技术运行情况。因此，在规划和设计阶段，需要充分考虑当地气象条件对技术设备稳定性和可靠性的影响。气象条件与政策环境之间的关联相对较弱，反应需要注意天气变化可能对政府政策执行和项目运营带来的潜在挑战。针对新能源风电项目的风险评估，需要综合考虑三类风险来源之间的交叉影响。

与此同时，需要考虑指标的两两间关联性水平，结果见表3。

相应形成模糊规则如下。

Rule1：IF（Meteorological conditions=I）and（Policy environment=R）and（Technical reliability=L），THENrisk=5

……

Rule1：IF（Meteorological conditions=A）and（Policy environment=E）and（Technical reliability=P），THENrisk=1

基于此进行仿真分析，其推理机结构基于输入变量和输出变量共同形成完整风险分析过程。推理机结构如图2所示。

3.3 风险评估

通过综合考虑各个因素之间的关系，并结合实际情况对每个因子进行权重分配，在模糊逻辑理论框架下建立数学模型来评估整体风险水平。此类输入变量和输出的隶属度函数结果如图3、图4所示。

由图3可知，较宽的输入变量得以被降维，也即由多种数据输入的多样波动趋势转化为单一数据输出的有限变化，从而缩小其波动范围，将复杂的外部环境数据提炼为简单的单一函数结果。这一模型可以用于进一步扩大各类输入变量参数，从而将项目前期规划阶段的多样风险影响因子整理为特定风险评估结果。

由图4可知，与输入变量相比，输出变量的隶属段数更窄、更陡峭，能够更好地描绘有序环境中的风险评估结果，确保其可比性和彼此间的差异性，利用解模糊化进一步定量形成评估结果。

由此，这一函数结构能够完整评估各新能源风电项目的实际风险水平，项目建设前期也可以利用该模型量化风电项目所面临的整体风险水平，并据此制定相应的应对措施。

4 结语

新能源风电项目在可持续发展中扮演重要角色，因此面临多方面挑战。通过本文所提出的基于模糊逻辑理论的风险评估方法，整合气象、政策和技术等多种因素，可以更全面地识别、分析和评估项目潜在风险，并制定有效措施进行规避或管理。未来，将继续完善相关数学模型，结合实证数据验证，在新能源领域持续提高风力发电项目管理水平，为可持续发展贡献更多技术、实践经验。

参考文献

[1]王平.基于自适应模糊PID的风力发电机叶片角度控制[J].中国新技术新产品，2024（4）：38-40.

[2]欧阳逸云，苏漳文，李春辉，等.基于模糊逻辑和网络层次分析法的森林火险区划[J].应用生态学报，2024，35（2）：354-362.

[3]陈信强，史飞翔，王梓创，等.基于模糊逻辑方法的多船会遇安全态势评估[J].广西大学学报（自然科学版），2022，47（5）：1327-1336.

[4]孙启鹏，武智刚，曹宁博，等.基于风险预测的自动驾驶车辆行为决策模型[J].浙江大学学报（工学版），2022，56（9）：1761-1771.

[5]施薇.基于FMEA的企业信息管理系统模糊风险评估法[J].控制工程，2017，24（3）：675-679.

[6]王大庆，梁平.油气储运设施事故风险指数模糊逻辑评估方法[J].安全与环境学报，2017，17（1）：16-20.

[7]刘毅.输电线路覆冰的自适应网络模糊推理预报模型[J].中国新技术新产品，2015（20）：2-3.