新能源电力工程项目风险识别与评估模型研究

引言 随着“双碳”目标的推进，新能源电力工程在能源结构转型中发挥着重要作用。然而，受政策波动、技术迭代、市场不确定及自然环境影响，项目面临的风险日益复杂，亟需建立科学系统的风险识别与评估机制。当前，传统评估方法已难以满足项目全过程风险管理需求，如何构建高效、智能、适用的风险模型成为行业关注的重点。本文基于现有研究成果，探讨新能源电力工程项目风险评估模型的发展路径，以期为行业风险管理提供理论支撑与实践指导。

一、新能源电力工程项目风险识别与评估模型研究重要性

（一）提升项目决策科学性，保障投资安全

新能源电力工程具有技术更新快、政策依赖性强、环境影响大等特点，其面临的风险因素相较于传统电力项目更加复杂和多变。在项目前期规划与投资决策阶段，建立科学有效的风险识别与评估模型，有助于全面梳理可能影响项目成败的关键风险点，如政策调整、电价补贴变动、并网难度等。通过定量与定性相结合的评估方法，可以对各类风险进行等级划分，并预测其发生概率与影响程度，为管理层提供数据支撑的决策依据。

（二）强化全过程风险管理，提升项目执行效率

新能源电力工程从立项到并网发电涉及多个阶段，包括勘察设计、设备采购、施工建设、调试运行等，各环节均存在不同类型的潜在风险。构建完善的风险识别与评估模型，有助于实现对项目全生命周期的动态风险监控。例如，在风电或光伏项目建设中，气象条件、供应链波动、施工进度延误等因素均可通过风险模型提前预警，便于采取应对措施，减少不确定性带来的负面影响。

（三）推动行业标准化发展，提升国际竞争力

当前，我国新能源产业正处于高速发展阶段，但在风险管理体系方面仍缺乏统一标准和系统化工具。开展新能源电力工程项目风险识别与评估模型的研究，有助于推动行业管理规范的制定与实施，促进项目管理模式由经验驱动向数据驱动转变。同时，随着“走出去”战略的深入推进，中国企业参与海外新能源项目的比例不断增加，具备国际认可度的风险评估体系将成为提升企业全球竞争力的重要支撑。通过构建符合国际惯例的风险模型，不仅能增强国外业主对中国企业的信任，也有助于提高我国新能源企业在国际市场的话语权与履约能力。

二、新能源电力工程项目风险识别与评估模型研究中存在的问题

（一）风险因素覆盖不全，模型适用性受限

当前，在新能源电力工程项目风险识别与评估模型的研究中，普遍存在对风险因素分类不够系统、覆盖范围有限的问题。许多研究往往侧重于技术或经济层面的风险，如设备故障率、电价波动等，而忽视了政策变化、环境影响、社会协调及并网管理等非技术性风险。此外，不同类型的新能源项目（如风电、光伏、生物质能等）所面临的风险特征存在显著差异，但现有模型缺乏针对不同场景的差异化分析，导致其在实际应用中的适应性和针对性不足。

（二）数据基础薄弱，评估结果可靠性不足

新能源电力工程项目建设周期长、技术更新快，导致可用于风险建模的历史数据相对匮乏，且数据质量参差不齐。一方面，部分研究依赖主观经验判断或专家打分法进行风险赋值，缺乏客观数据支撑，容易造成评估偏差；另一方面，由于新能源行业处于快速发展阶段，历史项目样本量有限，加之各地区政策法规、市场机制、资源条件差异较大，使得已有数据难以形成统一标准用于建模分析。

（三）模型方法单一，缺乏动态与智能化支持

目前多数新能源电力工程项目风险识别与评估模型仍以传统的定性分析或静态定量评估为主，缺乏对风险演变过程的动态模拟和智能预测能力。一方面，传统方法如层次分析法（AHP）、模糊综合评价法等虽然操作性强，但在面对复杂多变的风险环境时，难以准确捕捉风险之间的相互作用关系和演化趋势；另一方面，随着大数据、人工智能等技术的发展，尽管已有部分研究尝试引入机器学习、神经网络等算法提升模型精度，但整体来看，相关研究仍处于探索阶段，尚未形成成熟、可推广的应用框架。此外，多数模型缺乏与项目管理系统的集成能力，难以实现实时风险预警与决策支持。这种技术手段的滞后性，限制了风险评估模型在新能源工程项目管理中的深度应用与发展潜力。

三、新能源电力工程项目风险识别与评估模型研究路径

（一）构建系统化风险因子体系，提升模型完整性与适用性

在新能源电力工程项目中，风险因素复杂多样，涵盖政策、技术、市场、环境等多个维度。因此，建立科学系统的风险因子体系是构建有效评估模型的基础。首先，应基于现有研究成果和项目实践经验，对各类风险进行归纳分类，形成涵盖政策支持度、电价机制变动、设备可靠性、并网难度、自然环境影响等在内的核心风险清单。其次，要结合不同能源类型（如风电、光伏、储能等）及地域特征，细化风险因子权重和作用关系，增强模型的适应性和针对性。例如，在高海拔地区光伏项目中，需重点考虑温差变化、沙尘覆盖等因素的影响。通过构建全面、动态的风险因子体系，为后续建模分析提供坚实的数据支撑和理论依据[1] 。

（二）融合多方法评估技术，提升模型科学性与智能性

随着大数据、人工智能等技术的发展，传统的定性或静态定量评估方法已难以满足新能源电力工程复杂风险环境的需求。因此，应在传统评估方法（如层次分析法 AHP、模糊综合评价法FCE）的基础上，引入机器学习、神经网络、蒙特卡洛模拟等智能算法，实现风险评估从经验判断向数据驱动转变。例如，利用机器学习对历史项目数据进行训练，自动识别关键风险模式；采用蒙特卡洛模拟预测风险事件的概率分布，提高评估结果的准确性与稳定性[2] 。此外，还应探索多方法协同应用路径，将主观判断与客观数据分析相结合，提升模型的科学性与实用性，为项目管理提供更加精准的风险预警和决策支持。

（三）推动模型与项目管理系统集成，实现全过程动态风险管理

风险识别与评估模型的价值不仅在于静态分析，更在于其在项目全生命周期中的动态应用。当前多数研究仍停留在理论层面，缺乏与实际项目管理系统的有效对接。因此，未来研究应注重模型与 BIM、ERP、智慧工地等管理平台的集成开发，构建集数据采集、风险评估、预警反馈于一体的智能风控系统。例如，通过物联网传感器实时采集施工现场数据，并输入评估模型进行动态更新，及时发现潜在风险并发出预警。同时，还需完善模型的可视化展示功能，使管理人员能够直观掌握风险态势，提高响应效率。只有实现模型与项目管理流程的深度融合，才能真正发挥其在新能源电力工程中的实践价值，助力行业实现高质量发展[3] 。

总结 新能源电力工程项目风险识别与评估模型的构建是一项系统性、前瞻性工程，对提升项目决策科学性和管理效率具有重要意义。未来应进一步完善风险因子体系，融合大数据、人工智能等新兴技术，实现评估模型的智能化、动态化发展。同时，推动模型与项目管理系统的深度集成，使其真正服务于项目全生命周期的风险控制。只有不断优化风险评估机制，才能有效应对复杂多变的外部环境，保障新能源电力工程高质量、可持续发展。

参考文献：

[1] 程静,苏乐,岳雷.新能源接入电力系统的宽频振荡风险识别与抑制[J].太阳能学报, 2023, 44(11):565-574.DOI:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2022-1434.

[2] 燕妮.新能源跨国并购项目风险识别与应对[J].中国外资, 2024(22):99-101.

[3] 李雪琴.新能源汽车动力电池企业供应链风险识别与评估研究[D].福建工程学院,2023.