CN103488911A - 光伏发电项目投资风险评估方法 - Google Patents

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CN103488911A CN201310486930.8A CN201310486930A CN103488911A CN 103488911 A CN103488911 A CN 103488911A CN 201310486930 A CN201310486930 A CN 201310486930A CN 103488911 A CN103488911 A CN 103488911A
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刘敏
文贤馗
曾华荣
陈仕军
徐梅梅
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Abstract

本发明公开了一种光伏发电项目投资风险评估方法。本发明包括如下两个步骤，步骤1对光伏发电项目投资风险分析；步骤2基于改进多层次模糊综合评估法的光伏发电项目投资风险评估。本发明提出了一种计算过程直观、易于决策者接受的投资风险综合评估方法及评估步骤，并建立了光伏发电项目投资风险评估模型。该风险评估模型主要用来识别投资风险中的关键影响因素，能为项目投资决策提供一定参考。

Description

光伏发电项目投资风险评估方法
技术领域
本发明涉及发电项目投资风险评估领域，具体涉及一种光伏发电项目投资风险评估。
背景技术
光伏发电项目投资决策是一个非常复杂问题，因为一个光伏发电项目除了考虑经济效益，还受项目的开发、建设、执行、维护环节中的风险影响。换而言之，光伏项目投资能否成功主要取决于项目的经济盈利能力和项目执行的时间。
模糊层次综合评价法是将层次分析法和模糊综合评价方法相结合的一种综合应用方法。先进行层次分析，确定出各个指标之间的层次关系，进而确定这些评价指标的权重，然后应用模糊综合评价方法进行评价。
在应用层次分析法时，为了将主观判断的定性分析转换成定量分析，是借助一定的标度且是通过在同一准则下两两因素相比较其重要程度构造的判断矩阵来量化的，而选用哪一种标度更能客观描述各因素之间重要程度的相互关系及所构造的判断矩阵是否满足一致性，是能否得到合理决策的前提。Saaty最早引入一致性比率(Consistency Ratio，记为C)来检验判断矩阵是否满足一致性条件（Saaty T L. The analytic hierarchy process. New York: McGraw Hill, Inc. 1980），即当在C<0.1时，认为判断矩阵满足一致性条件。目前，很多学者在检验判断矩阵一致性方法上进行了研究，在实践中一般采用数学变化的办法处理判断矩阵不一致性问题。
根据标度所构造的判断矩阵性质差异，可将标度分成两大类：互反性标度和互补性标度。
目前，采用互反性标度中的1-9标度和互补性标度中的0-1标度应用比较多，前者简单易用，但可能导致判断矩阵的不一致性问题，后者容易被决策者接受，但需要复杂的数学变化。作为互补性类标度的典型代表0.1-0.9标度综合了1-9标度的优点和0-1标度的长处，既简单易用又容易被决策者接受，在实际应用中越来越得到人们的重视。
发明内容
本发明的目的在于提供一种光伏发电项目投资风险评估方法。该评估方法首先对项目的投资风险进行分析，并构建项目投资风险指标体系，然后对模糊层次综合分析法进行改进得到改进多层次模糊综合评估法，并对项目进行风险评估。
为了达到发明目的，所采取的具体技术方案如下： 
一种光伏发电项目投资风险评估方法，该方法是先进行层次分析，确定出各个指标之间的层次关系，进而确定这些评价指标的权重，然后应用模糊综合评价方法进行评价。
上述述的光伏发电项目投资风险评估方法是，在应用层次分析法时，为了将主观判断的定性分析转换成定量分析，是借助一定的标度且是通过在同一准则下两两因素相比较其重要程度构造的判断矩阵来量化的，根据标度所构造的判断矩阵性质差异，将标度分成互反性标度和互补性标度。
前述的光伏发电项目投资风险评估方法是，所述的光伏发电项目投资主要风险包括：出力波动风险、投资成本风险、政策法律环境风险、市场风险、延时风险、社会风险。
前述的光伏发电项目投资风险评估方法包括如下步骤：
（1）确定评价对象因素集B，包括了投资风险各因素；
（2）确定评语集V，选择与所研究对象相适应的评价集合；
（3）按照0.1～0.9标度建立两两判断矩阵F =( fij )n×n；
（4）利用公式求判断矩阵F各行和，利用公式                                                
Figure 833476DEST_PATH_IMAGE001
将判断矩阵转化为一致性判断矩阵,
Figure 2013104869308100002DEST_PATH_IMAGE004
表示评价因素的个数；
（5）对变换后的一致性判断矩阵利用行和归一法求出排序权值向量
Figure 140402DEST_PATH_IMAGE005
。
（6）利用公式
Figure DEST_PATH_IMAGE006
将判断矩阵 R 转化为互补型判断矩阵
Figure 884499DEST_PATH_IMAGE007
n 表示影响因数的个数。
（7）以排序权值向量作为特征值法的初值V 0 ，以求取更高精度的排序权值向量W (k ) 。
（8）依次计算各层次的因素权重，综合各层次的权重即可得到目标层次排序权重向量。
（9）从一个因素出发进行评价，取因素集B中的第i个因素 bi进行评价，对评语集V中的第j个元素vj的隶属度
Figure 401279DEST_PATH_IMAGE009
（
Figure DEST_PATH_IMAGE010
；），根据专家考核结果，可得到单因素模糊评价矩阵，一级模糊综合评价
Figure 350092DEST_PATH_IMAGE013
，通过对所有决策层因素进行单因素模糊综合评价可得到总模糊评价集 C ， C =（C1，C2，…Cn）。
（10）一级模糊综合评价，其评价的结果可表示为：B =WoC，其中“o”表示模糊矩阵的合成运算。W为B的权重向量
Figure DEST_PATH_IMAGE014
，C为总模糊评价矩阵。
（11）构建指标体系综合评价结果。
本发明有益效果如下：
1）本发明提出的改进层次分析法选用0.1～0.9 标度构建判断矩阵，易于为决策者或决策分析者所掌握，而且在计算判断矩阵的权向量时较为简便。
2）提出了一种计算过程直观、易于决策者接受的投资风险综合评估方法及评估步骤，并建立了光伏发电项目投资风险度量模型。该风险度量模型主要用来识别投资风险中的关键影响因素，能为项目投资决策提供一定参考。
附图说明
图1为发明的整体流程图。
具体实施方式
步骤1，光伏发电项目投资风险分析
1-1光伏发电项目投资风险分析：
光伏发电项目出力风险主要受项目所处的地理位置、及其选用设备的技术水平等因素影响。光伏发电项目投资的成本风险主要受项目启动前期、项目直接投资成本、项目后期维护成本等因素影响。政策、法律环境风险主要受中央政府级鼓励发展可再生能源的法律法规、政策的支持力度和地方政府级鼓励发展可再生能源的政策法律法规支持力度影响。市场风险受上网电价波动、市场准入门槛、市场需求度、宏观经济波动等因数影响。延时风险是指并网延迟，项目规划、施工延迟等因素造成的。社会风险是指项目设施设备盗窃、遭受恶意破坏的可能性、项目占用地引起社会不满而阻碍项目实施的可能性等。
1-2 光伏发电项目投资风险指标体系如图1所示
步骤2 基于改进多层次模糊综合评估法的光伏发电项目投资风险评估
2-1确定评价对象。
那么风险决策因素集为B，B = (B1，B2，…Bn）。风险因子集为B i, ， B i =(Bi1，Bi2，… Bim）。
2-2确定评语集
设
Figure DEST_PATH_IMAGE016
为评价集合，
Figure 460710DEST_PATH_IMAGE017
，式中元素
Figure DEST_PATH_IMAGE018
，
Figure 486566DEST_PATH_IMAGE019
为各种可能的总评价结果。定义
Figure DEST_PATH_IMAGE020
为光伏发电项目的风险评价等级，其风险程度分别为：高，较高，中，较低，低。
2-3改进层次分析法——权重计算
用改进模糊层次分析法建立
Figure DEST_PATH_IMAGE022
个评价因素的权重集向量W， 
Figure DEST_PATH_IMAGE024
，且：
Figure DEST_PATH_IMAGE026
1）：构造两两判断矩阵
假设有n个影响因素
Figure DEST_PATH_IMAGE028
，对于每一个准则层的Bk (1≤k≤ n)，按 0.1～0.9标度建立两两判断矩阵F =( f ij ) n×n ，F称为优先判断矩阵。
2）：求判断矩阵每一行的和及一致判断矩阵 R
利用公式（1）求判断矩阵各行和，利用公式（2）将判断矩阵
Figure DEST_PATH_IMAGE030
转化为一致性判断矩阵,
Figure DEST_PATH_IMAGE034
表示评价因素的个数。
                                 
Figure DEST_PATH_IMAGE038
                             
Figure DEST_PATH_IMAGE042
3）：对变换后的一致性判断矩阵利用行和归一法求出排序权值向量。
4）利用公式（3）将判断矩阵 R 转化为互补型判断矩阵
Figure DEST_PATH_IMAGE046
（n 表示影响因数的个数）。
Figure DEST_PATH_IMAGE048
                                  
Figure DEST_PATH_IMAGE050
5）以排序权值向量
Figure DEST_PATH_IMAGE052
作为特征值法的初值V 0 ，以求取更高精度的排序权值向量W (k ) 。
6）依次计算各层次的因素权重，综合各层次的权重即可得到目标层次排序权重向量。
2-4单因素模糊综合评价
从某个单因素进行评价，即先取因素集B中的第i个因素 bi，结合评语集V中的第j个元素vj的隶属度
Figure DEST_PATH_IMAGE054
（
Figure DEST_PATH_IMAGE056
；
Figure DEST_PATH_IMAGE058
），根据专家考核结果，可得到某个单因素模糊评价矩阵，并得到一级模糊综合评价矩阵
Figure DEST_PATH_IMAGE062
。根据这个方法可以得到所有风险因素的模糊评价集C，C=（C1，C2，…Cn）。即：
Figure DEST_PATH_IMAGE064
2-5一级模糊综合评价
单因素评价只反映一类或一个因素对评价对象的影响，还需要进行综合评价，综合评价结果可表示为：B =WoC，其中“o”是模糊运算，类似两个矩阵相乘。W为B的权重向量
Figure DEST_PATH_IMAGE066
，C为总模糊评价矩阵。
2-6构建指标体系综合评价结果
由一级模糊综合评价结果可以分析出该项目的总体风险情况。同时，我们也需要分析出风险因子层中哪些风险等级高，从而为投资者指定投资决策提供参考。
本发明考虑了光伏发电项目投资时面临的多种风险，包括出力波动风险、投资成本风险、政策法律环境风险、市场风险、延时风险、社会风险；提出了一种计算过程直观、易于决策者接受的投资风险综合评估方法及评估步骤，并建立了光伏发电项目投资风险度量模型。该风险度量模型主要用来识别投资风险中的关键影响因素，能为项目投资决策提供一定参考。
以上所述，仅为本发明较佳的实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种光伏发电项目投资风险评估方法，其特征在于：该方法是先进行层次分析，确定出各个指标之间的层次关系，进而确定这些评价指标的权重，然后应用模糊综合评价方法进行评价。
2.根据权利要求1所述的光伏发电项目投资风险评估方法，其特征在于：在应用层次分析法时，为了将主观判断的定性分析转换成定量分析，是借助一定的标度且是通过在同一准则下两两因素相比较其重要程度构造的判断矩阵来量化的，根据标度所构造的判断矩阵性质差异，将标度分成互反性标度和互补性标度。
3.根据权利要求2所述的光伏发电项目投资风险评估方法，其特征在于：所述的光伏发电项目投资主要风险包括：出力波动风险、投资成本风险、政策法律环境风险、市场风险、延时风险、社会风险。
4.根据权利要求3所述的光伏发电项目投资风险评估方法，其特征在于：该方法包括如下步骤：
（1）确定评价对象因素集B，包括了投资风险各因素；
（2）确定评语集V，选择与所研究对象相适应的评价集合；
（3）按照0.1～0.9标度建立两两判断矩阵F =( fij )n×n；
（4）利用公式                                                
Figure 2013104869308100001DEST_PATH_IMAGE001
求判断矩阵F各行和，利用公式
Figure 767666DEST_PATH_IMAGE002
将判断矩阵
Figure 2013104869308100001DEST_PATH_IMAGE003
转化为一致性判断矩阵
Figure 138603DEST_PATH_IMAGE004
,
Figure 793706DEST_PATH_IMAGE006
表示评价因素的个数；
（5）对变换后的一致性判断矩阵利用行和归一法求出排序权值向量
Figure DEST_PATH_IMAGE007
；
（6）利用公式
Figure 438183DEST_PATH_IMAGE008
将判断矩阵 R 转化为互补型判断矩阵
Figure DEST_PATH_IMAGE009
n 表示影响因数的个数；
（7）以排序权值向量
Figure 501823DEST_PATH_IMAGE010
作为特征值法的初值V 0 ，以求取更高精度的排序权值向量W (k ) ；
（8）依次计算各层次的因素权重，综合各层次的权重即可得到目标层次排序权重向量；
（9）从一个因素出发进行评价，取因素集B中的第i个因素 bi进行评价，对评语集V中的第j个元素vj的隶属度（
Figure 511236DEST_PATH_IMAGE012
；
Figure DEST_PATH_IMAGE013
），根据专家考核结果，可得到单因素模糊评价矩阵
Figure 33396DEST_PATH_IMAGE014
，一级模糊综合评价
Figure DEST_PATH_IMAGE015
，通过对所有决策层因素进行单因素模糊综合评价可得到总模糊评价集 C ， C =（C1，C2，…Cn）；
（10）一级模糊综合评价，其评价的结果可表示为：B =WoC，其中“o”表示模糊矩阵的合成运算；W为B的权重向量
Figure 481564DEST_PATH_IMAGE016
，C为总模糊评价矩阵；
（11）构建指标体系综合评价结果。
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