基于改进神经网络模型的火电建设工程项目风险评价研究

来源 :华北电力大学(北京) | 被引量 : 0次 | 上传用户:qijich
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近年来国民经济的快速发展,电力行业作为其先行者也保持稳步、快速的发展态势。火电建设项目具有投资大、周期长、技术复杂和风险多的特点,是资本密集型产业。但是我国火电建设工程项目的风险评价研究理论却比较落后,没有形成系统的、完善的防范体系。针对我国火电建设工程项目的现状,逐步完善国内火电建设工程项目风险管理体系,对于未来火电建设工程项目的健康发展具有非常重要的意义。为实现“十二五”规划纲要提出的万元GDP能耗、万元GDP二氧化碳和主要污染物排放持续下降,空气质量二级和好于二级天数的比例达到80%的总体规划,北京市进一步优化能源结构、改善空气质量,建设国际一流的和谐宜居之都,2015年北京市压减燃煤400万吨,煤炭消费总量削减到1500万吨以内,削减电厂用煤450万吨,于3月份关停石热和国华燃煤电厂,在这样的背景下石景山热电厂于2015年3月19日4台机组全部停运,之后北京能源投资有限责任公司为了解决石景山热电的员工分流问题,在河北省涿州市新建了2×350MW燃煤机组。对于北京能源投资有限责任公司而言,一方面关停了经营效益较好的石景山热电厂,另一方面还要投资近36亿元建设2×350MW机组,因此应加强该火电建设工程项目的风险管理,及时采取有效的风险防范措施,提高投资效益。本文首先介绍了火电项目的发展现状,并将风险管理的基本原理与火电建设工程项目的实际特点相结合,详细阐述了火电建设工程项目的风险来源,突出了火电建设工程项目风险评价的重要性和意义。本文以项目风险评价为理论依据,结合火电建设工程项目的自身特点和实际情况,在对火电建设工程项目风险因素进行深入剖析的基础上,建立了火电建设工程项目风险评价指标体系,并且运用改进神经网络方法对火电建设工程项目风险进行预测,通过实例验证评价方法的可行性和实用性。最后,以涿州电厂建设工程项目为例,结合该项目的实际情况构建了风险评价指标体系,针对神经网络中最常用的BP算法所存在的收敛速度慢、容易得到局部最优解的特点,提出了改进神经网络方法,优化了网络拓扑结构和初始权值,并将其运用到涿州电厂建设工程项目风险评价中,取得了较好的收敛效果和误差控制。
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