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海上风电项目运行期风险评价研究

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摘要

1 绪论

1.1 研究背景及意义

1.1.1 研究的背景

1.1.2 研究的意义

1.2 国内外风电发展现状

1.2.1 欧洲风电发展现状

1.2.2 我国风电发展现状

1.2.3 我国海上风电发展现状

1.3 国内外研究现状

1.4 研究的内容及技术路线

1.4.1 研究的内容

1.4.2 研究技术路线

1.5 本章小结

2 海上风电项目运行风险评价的理论基础

2.1 海上风电项目运行期风险的概念与特征

2.1.1 海上风电项目运行期风险的概念

2.1.2 海上风电项目运行期风险的特征

2.2 海上风电项目运行期风险分析的一般过程

2.2.1 海上风电项目风险的识别

2.2.2 海上风电项目风险的估计

2.2.3 海上风电项目风险的评价

2.3 海上风电项目运行期风险评价方法分析

2.3.1 模糊综合评价法

2.3.2 蒙特卡罗法

2.3.3 BP神经网络法

2.3.4 常用风险评价方法比较

2.4 本章小结

3 海上风电项目运行期风险评价指标体系构建

3.1 指标体系建立的原则

3.1.1 目的性和全面性原则

3.1.2 科学性和可行性原则

3.1.3 定性分析与定量研究相结合原则

3.2 海上风电项目运行期风险分析

3.2.1 自然风险

3.2.2 设备风险

3.2.3 意外事故风险

3.2.4 管理风险

3.2.5 市场风险

3.3 海上风电项目运行期风险评价指标体系的确定

3.4 本章小结

4 基于SVM的海上风电项目运行期风险评价模型

4.1 支持向量机理论

4.1.1 支持向量机的发展

4.1.2 支持向量机的基本思想

4.2 基于支持向量机回归的海上风电项目运行期风险评价

4.2.1 基于支持向量机回归的海上风电项目运行期风险评价原理

4.2.2 基于支持向量机回归的海上风电项目运行期风险评价模型

4.2.3 海上风电项目运行期风险评价的SVM回归模型计算流程

4.3 SVM工具箱

4.3.1 LIBSVM的下载、安装

4.3.2 LIBSVM的函数

4.3.3 LIBSVM工具箱的功能

4.4 本章小结

5 实例分析

5.1 项目概况及风险定性分析

5.1.1 项目背景及概况

5.1.2 项目风险定性分析

5.2 数据描述

5.3 支持向量机应用步骤及参数选择

5.3.1 数据导入

5.3.2 选择模型参数

5.3.3 训练模型

5.3.4 实例风险评价结果

5.4 ε-SVR风险评价模型特性

5.5 本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间发表学术论文情况

致谢

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摘要

风能是一种清洁的可再生能源,是理想的绿色能源,从而成为我国的重点发展行业。伴随陆上风电场场址有限和电力上网困难等一些问题,我国海上风电开发将大规模商业化,未来海上风电项目数量将会快速增长。我国海上风电项目进入了快速发展期,海上风电项目作为一个高投入、高技术的产业,对其运行期风险评价以及风险管理的研究工作备受项目投资者与参与者的关注。
  本文首先全面归纳总结了海上风电项目运行期风险的相关理论,介绍了海上风电项目运行期风险概念以及风险特征,分别对风险识别、风险估计和风险评价这三个阶段进行介绍。重点分析了风险评价所常用的方法:模糊综合评价法、蒙特卡罗法、BP神经网络法,分析其优缺点,为本文风险评价方法的选择提供理论基础。在分析风险指标建立原则的基础上,结合海上风电项目运行期风险特证及来源,全面识别海上风电项目运行期风险因素,进而建立海上风电项目运行期风险评价指标体系。在建立海上风电项目运行期风险评价指标的基础上,提出了基于支持向量机(SVM)的海上风电项目运行期风险评价方法,介绍了支持向量机的原理和算法,运用支持向量机理论构建海上风电项目运行期风险评价模型,通过具体项目数据分析其预测准确性。最后,完成实证分析,运用文章中提出的SVM回归模型,借用MATLAB平台使用LIBSVM工具箱完成数据运算和风险评价,并分析评价结果,从而验证了SVM模型评价海上风电项目的科学性和有效性。支持向量机方法丰富了海上风电项目运行期风险评价方法体系。通过实证分析表明,在实际项目风险评价过程中,支持向量机的方法比传统评价方法更便捷、精确度更高,能够为海上风电项目运行期风险管理提供可靠依据。

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