基于FAHP与SSA-BP神经网络的海洋发电项目风险分析

李一凡; 刘晓捷

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为有效解决风力、光伏联合发电的随机性、波动性和间歇性带来的风险问题,实现海洋风-光联合发电项目的高效建造及后期的稳定运行,从自然、政策、经济、设计、建设、运维6个方面进行风险识别,结合专家对各个风险因素的打分,运用FAHP与麻雀搜索算法改进BP神经网络结合的方法对项目存在的风险进行评价,得到主要风险为政府扶持补贴政策改变风险、施工安全风险、弃风限电风险;其他为中级风险与较小风险,并对主要风险提出应对措施.结果验证了基于FAHP与SSA-BP神经网络在风险评估工作中的客观性、稳定性与适用性.

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来源
《河南科学》 |2023年第9期|1257-1265|共9页
作者
李一凡; 刘晓捷;
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作者单位

河北工程大学土木工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;风能发电;太阳能发电;
关键词
海洋风-光联合发电; 模糊层次分析法; 麻雀搜索算法; BP神经网络; 风险识别; 风险评价; 风险应对;

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