一种基于BIM的风电场三维设计风险评估系统的制作方法

一种基于bim的风电场三维设计风险评估系统
技术领域
1.本发明涉及一种风险评估系统，尤其涉及一种基于bim的风电场三维设计风险评估系统，属于风电场风险管理领域。


背景技术：

2.在信息化时代的大背景下，工程信息化迅速发展，基于bim三维技术的应用势不可挡，正潜移默化地影响着工程建设模式，并逐渐渗透到风电领域。
3.在实际应用过程中，三维设计的应用不可避免地给建设项目带来新的风险，使得未来实施项目的不确定风险因素增多，给项目决策与实施管理带来了一定的困难，也会带来一定的经济损失。因此，亟需对风电项目应用三维设计带来的风险进行管理，识别存在的潜在风险，找出其中关键的风险因素，形成相应的风险清单，理清风险因素之间的相关关系，并采取相应的方法对其进行风险评价，提出合理的风险应对措施辅助进行项目决策与管理，最终保障项目的顺利实施，实现项目的目标。


技术实现要素：

4.为了解决上述技术所存在的不足之处，本发明提供了一种基于bim的风电场三维设计风险评估系统，对三维技术应用的风险因素进行识别，建立风险评价模型。
5.为了解决以上技术问题，本发明采用的技术方案是：一种基于bim的风电场三维设计风险评估系统，建立基于层次分析法的模糊评价模型，包括以下步骤：
6.s1、应用bim风险因素分类；
7.s2、构造判断矩阵b和评价指标集u；
8.s3、计算权重向量并作一致性检验；
9.s4、确定评价指标权重wi；
10.s5、构建评判对象的评价集v；
11.s6、得出风险等级。
12.优选的，步骤s1中，根据bim技术在风电场三维设计应用中的风险因素发生概率以及风险程度，风险因素：识别技术风险、管理风险、政策法律风险、经济风险、市场风险进行分类。
13.优选的，步骤s1中，将风险因素按影响程度分为最高层、中间层和最低层，其中，最高层包括决策的目的、要解决的问题；中间层包括考虑的因素、决策的准则；最低层包括决策时的备选方案。
14.优选的，步骤s2中，将同层次的风险因素相互比较，确定层次之间各因素的权重，形成判断矩阵b；
[0015][0016]
其中，a
ij
表示因素i与j比较的判断。
[0017]
优选的，步骤s2中，按每层风险因素构建评价指标集u＝{u1,u2,u3,u4,u5}，其中，u1表示技术风险、u2表示管理风险、u3表示经济风险、u4表示正常法律风险，u5表示市场风险。
[0018]
优选的，步骤s3中，计算判断矩阵b的最大特征根λmax的特征向量w，特征向量经归一化处理，得到同一层次风险因素对于上一层次风险因素相对重要性的权重；
[0019]
用最大特征值λmax对应的特征向量w作为权重向量进行一致性检验，若未通过一致性检验，则重复步骤s2，直到通过一致性检验。
[0020]
优选的，步骤s4，通过一致性检验后，将最大特征值λmax对应的特征向量wi作为权重向量，建立权重矩阵wi＝{w1,w2,w3,w4,w5}。
[0021]
优选的，步骤s5，按每层风险因素对项目的影响程度，构建评判对象的评价集v＝{v1,v2,v3,v4,v5}，制定评分等级标准，并对评价对象进行评分；其中，v1表示风险“很高”，分值为80
‑
100；v2表示风险“高”，分值为70
‑
80；v3表示风险“一般”，分值为60
‑
70；v4表示风险“低”，分值为50
‑
60；v5表示风险“很低”，分值为30
‑
50。
[0022]
优选的，步骤s6，评价集v和评价指标u的关系用模糊评判矩阵m表示：
[0023][0024]
其中，m
ks
对应风险因素的评分。
[0025]
优选的，步骤s6，对bim应用风险评价，邀请参建各方对实施难点打分，按照隶属度确定原则，构建相应的模糊评判矩阵，作模糊评判矩阵运算，最底层模糊评判隶属度向量ci＝wi*mi，利用权重指标和隶属度加权后得到基于bim的风电场三维设计风险等级，持续改进隶属度高的风险因素，直到满足项目风险等级。
[0026]
本发明提出基于bim的风电场三维设计风险评估系统，能够识别关键风险因素，理清风险因素之间的相关关系，有利于提出合理的风险应对措施辅助进行项目决策与管理，最终保障项目的顺利实施，实现项目的目标。
附图说明
[0027]
图1为本发明的风险评估系统的系统框图。
具体实施方式
[0028]
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
[0029]
如图1所示的一种基于bim的风电场三维设计风险评估系统，建立基于层次分析法
的模糊评价模型，包括以下步骤：
[0030]
s1、应用bim风险因素分类；
[0031]
根据bim技术在风电场三维设计应用中的风险因素发生概率以及风险程度，风险因素：识别技术风险、管理风险、政策法律风险、经济风险、市场风险，如下表所示，将风险因素按影响程度分为最高层、中间层和最低层，其中，最高层包括决策的目的、要解决的问题；中间层包括考虑的因素、决策的准则；最低层包括决策时的备选方案。
[0032][0033]
s2、构造判断矩阵b和评价指标集u；
[0034]
将同层次的风险因素相互比较，确定层次之间各因素的权重，形成判断矩阵b；
[0035][0036]
风险因素相互比较方法
[0037]
标度含义1表示两个因素相比，具有同样重要性3表示两个因素相比，一个因素比另一个因素稍微重要
5表示两个因素相比，一个因素比另一个因素比较重要7表示两个因素相比，一个因素比另一个因素重要的多9表示两个因素相比，一个因素比另一个因素极端重要2，4，6，8重要性在上述两相邻判断的中间倒数因素i与j比较的判断a
ij
，则因素j与i比较的判断a
ij
＝1/a
ij
[0038]
其中，a
ij
表示因素i与j比较的判断；
[0039]
按每层风险因素构建评价指标集u＝{u1,u2,u3,u4,u5}，其中，u1表示技术风险、u2表示管理风险、u3表示经济风险、u4表示正常法律风险，u5表示市场风险。
[0040]
s3、计算权重向量并作一致性检验；
[0041]
计算判断矩阵b的最大特征根λmax的特征向量w，特征向量经归一化处理，得到同一层次风险因素对于上一层次风险因素相对重要性的权重；
[0042]
用最大特征值λmax对应的特征向量w作为权重向量进行一致性检验，若未通过一致性检验，则重复步骤s2，直到通过一致性检验。
[0043]
一致性指标ci，(其中λmax为判断矩阵的最大特征根)，一致性指标ci接近于零，一致性就好。其次，引入平均随机一致性指标ri，平均随机一致性指标ri可通过查表获取，平均随机一致性指标如下表所示。
[0044]
平均随机一致性指标表
[0045]
n1234567891011ri000.520.891.121.241.361.411.461.51.52
[0046]
最后，计算一致性比例cr，cr＝ci/ri，若cr小于0.1，说明有满意的一致性，通过一致性检验，可将最大特征值对应的特征向量作为权重向量，确定权重，否则，调整a
ij
重新构造判断矩阵。
[0047]
s4、确定评价指标权重wi；
[0048]
通过一致性检验后，将最大特征值λmax对应的特征向量wi作为权重向量，建立权重矩阵wi＝{w1,w2,w3,w4,w5}。
[0049]
s5、构建评判对象的评价集v；
[0050]
按每层风险因素对项目的影响程度，构建评判对象的评价集v＝{v1,v2,v3,v4,v5}，制定评分等级标准，并对评价对象进行评分；其中，v1表示风险“很高”，分值为80
‑
100；v2表示风险“高”，分值为70
‑
80；v3表示风险“一般”，分值为60
‑
70；v4表示风险“低”，分值为50
‑
60；v5表示风险“很低”，分值为30
‑
50。
[0051]
s6、得出风险等级。
[0052]
评价集v和评价指标u的关系用模糊评判矩阵m表示：
[0053][0054]
其中，m
ks
对应风险因素的评分；
[0055]
对bim应用风险评价，邀请参建各方对实施难点打分，按照隶属度确定原则，构建相应的模糊评判矩阵，如下表所示。
[0056]
专家隶属度打分确定表
[0057][0058][0059]
基于模糊综合评价法，作模糊评判矩阵运算，最底层模糊评判隶属度向量ci＝wi*mi，利用权重指标和隶属度加权后得到基于bim的风电场三维设计风险等级，持续改进隶属度高的风险因素，直到满足项目风险等级。
[0060]
下面结合实施例对本发明作进一步详细的说明。
[0061]
实施例一
[0062]
一种基于bim的风电场三维设计风险评估系统，建立基于层次分析法的模糊评价
模型，包括以下步骤：
[0063]
s1、应用bim风险因素分类；
[0064]
根据bim技术在风电场三维设计应用中的风险因素发生概率以及风险程度，风险因素：识别技术风险、管理风险、政策法律风险、经济风险、市场风险，将风险因素按影响程度分为最高层、中间层和最低层，其中，最高层包括决策的目的、要解决的问题；中间层包括考虑的因素、决策的准则；最低层包括决策时的备选方案。
[0065][0066]
s2、构造判断矩阵b和评价指标集u；
[0067]
将同层次的风险因素相互比较，确定层次之间各因素的权重，形成判断矩阵b；
[0068][0069]
风险因素相互比较方法
[0070]
标度含义1表示两个因素相比，具有同样重要性3表示两个因素相比，一个因素比另一个因素稍微重要
5表示两个因素相比，一个因素比另一个因素比较重要7表示两个因素相比，一个因素比另一个因素重要的多9表示两个因素相比，一个因素比另一个因素极端重要2，4，6，8重要性在上述两相邻判断的中间倒数因素i与j比较的判断a
ij
，则因素j与i比较的判断a
ij
＝1/a
ij
[0071]
其中，a
ij
表示因素i与j比较的判断；
[0072]
按每层风险因素构建评价指标集u＝{u1,u2,u3,u4,u5}，其中，u1表示技术风险、u2表示管理风险、u3表示经济风险、u4表示正常法律风险，u5表示市场风险。
[0073]
利用层次分析法获取数据，建立中间层之间的判断矩阵，如下表所示。
[0074]
u1—u5对u的判断矩阵b及权重向量w
[0075]
uu1u2u3u4u5u11.0000.5003.0002.0005.000u22.0001.0004.0003.0004.000u30.3330.2501.0002.0004.000u40.5000.3330.5001.0002.000u50.2000.2500.2500.5001.000
[0076][0077]
s3、计算权重向量并作一致性检验；
[0078]
计算判断矩阵b的最大特征根λmax＝5.010的特征向量，特征向量经归一化处理w＝(0.270 0.397 0.158 0.113 0.062)，得到同一层次风险因素对于上一层次风险因素相对重要性的权重。
[0079]
用最大特征值λmax对应的特征向量w作为权重向量进行一致性检验。
[0080]
一致性指标ci，(其中λmax为判断矩阵的最大特征根)，一致性指标ci接近于零，一致性就好。其次，引入平均随机一致性指标ri，平均随机一致性指标ri可通过查表获取，平均随机一致性指标如下表所示。最后，计算一致性比例cr，cr＝ci/ri，若cr小于0.1，说明有满意的一致性，通过一致性检验，可将最大特征值对应的特征向量作为权重向量，确定权重，否则，调整a
ij
重新构造判断矩阵。
[0081]
平均随机一致性指标表
[0082]
n1234567891011ri000.520.891.121.241.361.411.461.51.52
[0083]
n＝5时，一致性指标查表可知，随机一致性指标ri＝1.12，一致性比例cr＝ci/ri＝0.0025/1.12＝0.0023<0.1，通过一致性检验。
[0084]
进行一致性检验得，λmax＝5.010，ci＝0.0025，ri＝1.12，cr＝0.002<0.1，其检验结果符合内部一致性要求。其中，ci为一致性指标、λmax为判断矩阵的最大特征根、ri为平均随机一致性指标。
[0085]
若未通过一致性检验，则重复步骤s2，直到通过一致性检验。
[0086]
s4、确定评价指标权重wi；
[0087]
通过一致性检验后，将最大特征值λmax对应的特征向量wi作为权重向量，建立权重矩阵wi＝{w1,w2,w3,w4,w5}。
[0088]
u11—u15对u1的判断矩阵b1及权重向量w1
[0089]
u1u11u12u13u14u15u111.0005.0004.0004.0003.000u120.2001.0000.5000.5000.330u130.2502.0001.0002.0003.000u140.2502.0000.5001.0004.000u150.3333.0000.3330.2501.000
[0090][0091]
w1＝(0.458 0.070 0.192 0.168 0.113)
[0092]
将上面的数值代入公式进行一致性检验得，λmax＝5.001，ci＝0.00025，ri＝1.12，cr＝0.0002<0.1,其检验结果符合内部一致性要求。
[0093]
u21—u26对u2的判断矩阵b2及权重向量w2
[0094]
u2u21u22u23u24u25u26u211.0002.0002.0003.0004.0004.000u220.5001.0002.0004.0003.0003.000u230.5000.5001.0002.0003.0003.000u240.3330.2500.5001.0000.5000.333u250.2500.3330.3332.0001.0002.000u260.2500.3330.3333.0000.5001.000
[0095][0096]
w2＝(0.327 0.245 0.177 0.065 0.097 0.089)
[0097]
将上面的数值代入公式进行一致性检验得，λmax＝6.004，ci＝0.0008，ri＝1.26，
cr＝0.0006<0.1，其检验结果符合内部一致性要求。
[0098]
u31—u33对u3的判断矩阵b3及权重向量w3
[0099]
u3u31u32u33u311.0000.3332.000u323.0001.0002.000u330.5000.5001.000
[0100][0101]
w3＝(0.268 0.537 0.195)
[0102]
将上面的数值代入公式进行一致性检验得，λmax＝3.005，ci＝0.0025，ri＝0.52，cr＝0.005<0.1，其检验结果符合内部一致性要求。
[0103]
u41—u44对u4的判断矩阵b4及权重向量w4
[0104]
u4u41u42u43u44u411.0002.0003.0004.000u420.5001.0002.0003.000u430.3330.5001.0000.500u440.2500.3332.0001.000
[0105][0106]
w4＝(0.462 0.274 0.118 0.144)
[0107]
将上面的数值代入公式进行一致性检验得，λmax＝4.003，ci＝0.001，ri＝0.89，cr＝0.001<0.1，其检验结果符合内部一致性要求。
[0108]
u51—u55对u1的判断矩阵b5及权重向量w5
[0109][0110]
[0111][0112]
w5＝(0.366 0.086 0.279 0.168 0.102)
[0113]
将上面的数值代入公式进行一致性检验得，λmax＝5.003，ci＝0.008，ri＝1.12，cr＝0.007<0.1，其检验结果符合内部一致性要求。
[0114]
s5、构建评判对象的评价集v；
[0115]
按每层风险因素对项目的影响程度，构建评判对象的评价集v＝{v1,v2,v3,v4,v5}，制定评分等级标准，并对评价对象进行评分；其中，v1表示风险“很高”，分值为80
‑
100；v2表示风险“高”，分值为70
‑
80；v3表示风险“一般”，分值为60
‑
70；v4表示风险“低”，分值为50
‑
60；v5表示风险“很低”，分值为30
‑
50。
[0116]
s6、得出风险等级。
[0117]
评价集v和评价指标u的关系用模糊评判矩阵m表示：
[0118][0119]
其中，m
ks
对应风险因素的评分；
[0120]
对bim应用风险评价，邀请参建各方对实施难点打分，按照隶属度确定原则，构建相应的模糊评判矩阵，如下表所示。
[0121]
专家隶属度打分确定表
[0122]
[0123][0124]
由上表可得出指标层的模糊评判矩阵，如下所示：
[0125][0126]
[0127][0128][0129][0130]
作模糊矩阵运算，最低层模糊评判隶属度向量ci＝wi
·
mi，具体计算结果如下所示：
[0131][0132][0133]
[0134][0135][0136]
根据上述模糊评价集得到新的模糊评判矩阵m，即
[0137][0138]
计算中间层模糊评判隶属度c＝w
·
m，即
[0139][0140]
根据中间层模糊评判隶属度c可知，隶属于v1的可能性为12.5％，隶属于v2的可能性为18.2％，隶属于v3的可能性为26.8％，隶属于v4的可能性为25.5％，隶属于v5的可能性为17.0％，基于模糊综合评价法，v＝{90,75,62,55,40}，则风电场风险评价综合得分为：
[0141]
u＝90*12.5％+75*18.2％+65*26.8％+55*25.5％+40*17.0％＝63.15。
[0142]
根据计算结果可知，项目风险评价等级属于一般风险等级。结合项目实际情况，管理风险与技术风险是阻碍bim应用的关键因素，其次就是政策法律风险，经济风险与市场风险对bim应用的影响程度较低。
[0143]
上述实施方式并非是对本发明的限制，本发明也并不仅限于上述举例，本技术领域的技术人员在本发明的技术方案范围内所做出的变化、改型、添加或替换，也均属于本发明的保护范围。