CN115907461A - 一种基于机理推导方程的电力工程方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于机理推导方程的电力工程方法，包括构建电力工程项目施工进度风险耦合效度测度指标体系；通过大数据获取历史电力工程项目施工风险事件过程记录，并对样本数据进行统计分析；提取出导致风险事件发生的原因类型，并对具体因素进行分类分析归纳；构建电力工程项目施工进度风险耦合的指标体系，并进行权重分析；通过模糊综合评价确定各指标的风险值；根据风险值确定风险耦合测度模型的功效系数；设置电力工程项目施工进度稳定临界点时各风险因素指标风险值的上下限值，计算各风险指标对事故发生风险产生的功效系数；构建电力工程项目施工进度风险耦合测度模型，本发明，具有提升电力工程管理效率和降低施工风险的特点。

Description

一种基于机理推导方程的电力工程方法

技术领域

本发明涉及电力工程技术领域，具体为一种基于机理推导方程的电力工程方法。

背景技术

电力工程项目建设作为电力供应的重要保障，随着规模的不断扩大，其建设周期也越来越长，在这漫长的施工阶段如何对施工进度风险进行科学有效的管理始终是电力工程项目风险管理方面一个永恒的议题。近年来，为了保障电力工程项目施工进度，减少施工进度延误，陆续实现了一系列管理技术、方法和措施，然而由于施工进度系统中不同因素的风险间存在着耦合作用，这种作用可将风险的危害程度大幅提高，而现有的风险管理办法和技术，一般将单因素风险单独管理，从而实现对整个电力工程施工进度系统的管理，无法有效地减轻耦合作用。因此，设计提升电力工程管理效率和降低施工风险的一种基于机理推导方程的电力工程方法是很有必要的。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于机理推导方程的电力工程方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于机理推导方程的电力工程方法，该方法包括：

构建电力工程项目施工进度风险耦合效度测度指标体系；

通过模糊综合评价确定各指标的风险值；

进一步根据风险值确定风险耦合测度模型的功效系数；

构建电力工程项目施工进度风险耦合测度模型。

根据上述技术方案，所述构建电力工程项目施工进度风险耦合效度测度指标体系的步骤包括：

通过大数据获取历史电力工程项目施工风险事件过程记录，并对样本数据进行统计分析；

提取出导致风险事件发生的原因类型，并对具体因素进行分类分析归纳；

构建电力工程项目施工进度风险耦合的指标体系，并进行权重分析。

根据上述技术方案，所述通过模糊综合评价确定各指标的风险值包括：通过模糊综合评价对电力工程项目施工进度风险耦合指标风险值进行评价。

根据上述技术方案，所述进一步根据风险值确定风险耦合测度模型的功效系数包括：设置电力工程项目施工进度稳定临界点时各风险因素指标风险值的上限值和下限值，并据此计算各风险指标对事故发生风险产生的功效系数。

根据上述技术方案，所述构建电力工程项目施工进度风险耦合测度模型包括：结合电力工程项目施工进度风险耦合的致因机理和风险耦合对系统影响的实际效果分析，构建电力工程项目施工进度风险耦合测度模型。

根据上述技术方案，所述该方法应用于一种基于机理推导方程的电力工程系统，该系统包括：

风险事件获取模块，用于通过大数据获取历史电力工程风险事件；

指标数据分析模块，用于对构建出的指标数据进行分析；

风险模型构建模块，用于构建风险耦合测度模型。

根据上述技术方案，所述风险事件获取模块包括：

样本数据统计模块，用于对样本数据进行统计；

风险类型提取模块，用于提取样本数据中的风险类型；

风险指标构建模块，用于构建风险指标；

权重分析模块，用于对各指标权重进行分析。

根据上述技术方案，所述指标数据分析模块包括：

模糊风险评价模块，用于通过模糊评价确定指标风险值；

功效分类模块，用于根据风险值确定功效系数。

根据上述技术方案，所述风险模型构建模块包括：

风险耦合效度计算模块，用于计算风险耦合效度；

风险耦合效度结果分析模块，用于对计算出的风险耦合效度结果进行分析。

与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：本发明，通过设置有风险事件获取模块、指标数据分析模块和风险模型构建模块，通过大数据获取历史电力工程项目施工风险事件过程记录，并对样本数据进行统计分析，提取出导致风险事件发生的原因类型，并对具体因素进行分类分析归纳，构建电力工程项目施工进度风险耦合的指标体系，并进行权重分析；通过模糊综合评价确定各指标的风险值，进一步根据风险值确定风险耦合测度模型的功效系数，结合电力工程项目施工进度风险耦合的致因机理和风险耦合对系统影响的实际效果分析，构建电力工程项目施工进度风险耦合测度模型；通过结合多个风险因素进行管理，有效减轻各因素的耦合作用，有助于提升电力工程项目施工进度风险管理的效果，降低电力工程项目施工进度事故的发生率和进度延误损失。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1是本发明实施例一提供的一种基于机理推导方程的电力工程方法的流程图；

图2是本发明实施例二提供的一种基于机理推导方程的电力工程系统的模块构成示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例一：

图1为本发明实施例一提供的一种基于机理推导方程的电力工程方法的流程图，本实施例可应用于电力工程施工的环境中，该方法可以由本发明实施例提供的一种基于机理推导方程的电力工程系统来执行，该系统由多个软硬件模块组成，该方法具体包括以下步骤：

S101、构建电力工程项目施工进度风险耦合效度测度指标体系；

在本发明的一些实施例中，通过大数据获取历史电力工程项目施工风险事件过程记录，并对样本数据进行统计分析；提取出导致风险事件发生的四种类型，包括人为、设备、环境以及管理，并对此具体因素进行分类分析归纳后，根据各因素发生的频次逐一识别提取出构成电力工程项目施工进度风险耦合的风险因素；最终结合电力工程项目施工进度风险耦合的致因机理，构建电力工程项目施工进度风险耦合的指标体系，具体包括三个层级，分别为风险类型、风险因素和主要风险源。

示例性的，在本发明实施例中，将轨迹交叉理论与风险耦合理论相结合，综合考虑电力工程项目施工进度中的人为、设备、环境以及管理因素，构建出多维度轨迹交叉理论的耦合致因模型。

在本发明的一些实施例中，进一步对构建的指标体系中各指标进行权重分析，具体的，将风险源对造成电力工程项目风险可能性分为五个层级，包括非常可能、可能、较可能、一般以及不太可能，分别对应5、4、3、2、1的分值，并根据风险源出现的频次对应风险因素中的指标分值，对各分值进行归一化处理后，得到该风险源在对应风险因素中所占权重值，示例性的，每类风险因素对应的风险源权重值相加均为1。

示例性的，在本发明实施例中，将提取出的风险耦合的构成因素加入到风险产生的过程中，形成“风险源→风险因素→风险耦合→风险事件→风险损失”的风险形成过程，风险耦合因素具体为多个影响电力工程项目施工进度的风险因素之间相互结合，发生一定作用后对风险的大小产生改变的组成风险因素。

S102、通过模糊综合评价确定各指标的风险值；

在本发明的一些实施例中，通过模糊综合评价对电力工程项目施工进度风险耦合指标风险值进行评价；具体的，建立影响电力工程项目施工进度的指标集，以及指标评价判断集，包括对每个指标的评价结果，建立适合的隶属函数，从而构建好隶属矩阵，获取步骤S101中的权重值构建权重向量集合，结合权重集和隶属矩阵，通过模糊变换对风险值进行综合评价，以确定各指标的风险值。

示例性的，在本发明实施例中，模糊综合评价具体为：以模糊集合理论为基础，应用模糊集合理论中的关系合成原理，将一些不容易分清边界情况的、模糊的和一些不容易定量表示的一些指标因素进行定量化表示，并能够从多个指标因素的角度对被需要评价的事物隶属等级状况进行综合性判断评价；在电力项目施工过程中的各指标风险值具体为：影响电力工程项目施工进度风险耦合的各个风险因素指标量化后的大小，其主要来源于各种影响电力工程项目施工进度风险发生的概率性大小以及该风险会对电力工程项目施工进度带来危害的程度。

S103、进一步根据风险值确定风险耦合测度模型的功效系数；

在本发明的一些实施例中，设置W_ij和Q_ij分别为影响电力工程项目施工进度的第i类风险的第j个风险因素的功效系数和风险值；设置A_ij和B_ij分别为电力工程项目施工进度稳定临界点时各风险因素指标风险值的上限值和下限值，即当电力工程项目施工过程中该施工系统绝对安全不会发生进度延误事故的情况下的风险下限值和当电力工程项目施工过程中该施工系统发生进度延误事故的情况下的风险上限值，并设置A_ij＝1，B_ij＝0。

具体的，在本发明实施例中，当Q_ij≤A_ij时，

W_ij做正功效；当Q_ij>A_ij时，

W_ij做负功效。

S104、构建电力工程项目施工进度风险耦合测度模型；

在本发明的一些实施例中，结合电力工程项目施工进度风险耦合的致因机理和风险耦合对系统影响的实际效果分析，构建电力工程项目施工进度风险耦合测度模型。

示例性的，在本发明实施例中，设置影响电力工程项目施工进度风险耦合的风险因素共有n类，在n类风险因素发生耦合情况时，设置其形成的电力工程施工项目进度风险耦合效度为P，

式中，k_i为第i个风险源对于权重值，P为n类风险因素在发生耦合情况时，其所形成的电力工程项目施工进度风险耦合效度的大小，P越大，说明构成电力工程项目施工进度风险耦合的因素间的相互作用和影响程度越大，其耦合作用效果越强，P越小，说明构成电力工程项目施工进度风险耦合的因素间的相互作用和影响程度越小，其耦合作用效果越弱。

实施例二：

本发明实施例二提供了一种基于机理推导方程的电力工程系统，图2为本实施例二提供的一种基于机理推导方程的电力工程系统的模块构成示意图，如图2所示，该系统包括：

风险事件获取模块，用于通过大数据获取历史电力工程风险事件；

指标数据分析模块，用于对构建出的指标数据进行分析；

风险模型构建模块，用于构建风险耦合测度模型。

在本发明的一些实施例中，风险事件获取模块包括：

样本数据统计模块，用于对样本数据进行统计；

风险类型提取模块，用于提取样本数据中的风险类型；

风险指标构建模块，用于构建风险指标；

权重分析模块，用于对各指标权重进行分析。

在本发明的一些实施例中，指标数据分析模块包括：

模糊风险评价模块，用于通过模糊评价确定指标风险值；

功效分类模块，用于根据风险值确定功效系数。

在本发明的一些实施例中，风险模型构建模块包括：

风险耦合效度计算模块，用于计算风险耦合效度；

风险耦合效度结果分析模块，用于对计算出的风险耦合效度结果进行分析。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。

最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种基于机理推导方程的电力工程方法，其特征在于：该方法包括：

构建电力工程项目施工进度风险耦合效度测度指标体系；

通过模糊综合评价确定各指标的风险值；

进一步根据风险值确定风险耦合测度模型的功效系数；

构建电力工程项目施工进度风险耦合测度模型。

2.根据权利要求1所述的一种基于机理推导方程的电力工程方法，其特征在于：所述构建电力工程项目施工进度风险耦合效度测度指标体系的步骤包括：

通过大数据获取历史电力工程项目施工风险事件过程记录，并对样本数据进行统计分析；

提取出导致风险事件发生的原因类型，并对具体因素进行分类分析归纳；

构建电力工程项目施工进度风险耦合的指标体系，并进行权重分析。

3.根据权利要求1所述的一种基于机理推导方程的电力工程方法，其特征在于：所述通过模糊综合评价确定各指标的风险值包括：通过模糊综合评价对电力工程项目施工进度风险耦合指标风险值进行评价。

4.根据权利要求1所述的一种基于机理推导方程的电力工程方法，其特征在于：所述进一步根据风险值确定风险耦合测度模型的功效系数包括：设置电力工程项目施工进度稳定临界点时各风险因素指标风险值的上限值和下限值，并据此计算各风险指标对事故发生风险产生的功效系数。

5.根据权利要求1所述的一种基于机理推导方程的电力工程方法，其特征在于：所述构建电力工程项目施工进度风险耦合测度模型包括：结合电力工程项目施工进度风险耦合的致因机理和风险耦合对系统影响的实际效果分析，构建电力工程项目施工进度风险耦合测度模型。

6.一种基于机理推导方程的电力工程系统，其特征在于：该系统包括：

风险事件获取模块，用于通过大数据获取历史电力工程风险事件；

指标数据分析模块，用于对构建出的指标数据进行分析；

风险模型构建模块，用于构建风险耦合测度模型。

7.根据权利要求6所述的一种基于机理推导方程的电力工程方法，其特征在于：所述风险事件获取模块包括：

样本数据统计模块，用于对样本数据进行统计；

风险类型提取模块，用于提取样本数据中的风险类型；

风险指标构建模块，用于构建风险指标；

权重分析模块，用于对各指标权重进行分析。

8.根据权利要求6所述的一种基于机理推导方程的电力工程方法，其特征在于：所述指标数据分析模块包括：

模糊风险评价模块，用于通过模糊评价确定指标风险值；

功效分类模块，用于根据风险值确定功效系数。

9.根据权利要求6所述的一种基于机理推导方程的电力工程方法，其特征在于：所述风险模型构建模块包括：

风险耦合效度计算模块，用于计算风险耦合效度；

风险耦合效度结果分析模块，用于对计算出的风险耦合效度结果进行分析。

Images