摘要: 近年来随着全球气候逐渐变暖，石油、煤炭等化石燃料日益枯竭，为实现“碳达峰，碳中和”目标，新能源相关产业的开发显得极为迫切。在这样的背景下，以太阳能光伏发电为突出代表的新能源发电项目将迎来迅速发展的局面，具有良好的市场投资前景。其中，... 展开 近年来随着全球气候逐渐变暖，石油、煤炭等化石燃料日益枯竭，为实现“碳达峰，碳中和”目标，新能源相关产业的开发显得极为迫切。在这样的背景下，以太阳能光伏发电为突出代表的新能源发电项目将迎来迅速发展的局面，具有良好的市场投资前景。其中，海上光伏发电具有发电量高、土地占用少、易与其他产业相结合等特点，有利于优化能源消费结构，已经逐渐成为能源投资者争相参与的热点项目。然而，在目前相关文献研究中，鲜有针对海上光伏发电项目投资风险的决策研究，对于海上光伏发电项目投资风险的决策工作仍缺乏理论支撑与实践指导。因此，本文构建了海上光伏发电项目投资风险指标体系及决策模型。 首先，在构建投资风险指标体系方面，收集和查阅了大量相关文献资料，对海上光伏发电项目建设的相关研究现状进行了分析。进而根据科学合理性、客观全面性和系统层次性等风险识别原则，利用文献综述法和专家调查法，从经济风险、技术风险、自然风险、市场风险和社会可持续风险五个维度建立了共涵盖17个二级风险指标的海上光伏发电项目投资风险指标体系。 其次，建立了基于不确定Z-number的海上光伏发电项目投资风险决策模型。考虑到信息的模糊性和可靠性，本文使用不确定语言型Z-number描述风险指标评估信息，为实现定性和定量信息之间的转换，进一步体现投资风险决策过程中不确定性和随机性，进而提出了不确定Z-number和梯形云的转换模型。接着，基于梯形云power加权平均平方算子计算专家权重并集结群体决策信息，克服了多属性群决策方法中专家权重赋予的主观随意性。然后，采用网络层次分析法(ANP)和离差最大化法的相结合的主客观赋权法计算指标权重，避免了单一赋权法导致的权重偏差。考虑到决策者的风险态度，综合最大群体效益值和最小个别遗憾值，使用VIKOR法实现项目的优选，并利用云相似度给出该项目的风险等级。 最后，为验证投资风险指标体系和决策模型的适用性和有效性，本文进行了算例分析，并对所得结果从决策者风险态度参数和指标权重两方面进行了敏感性分析，据此给出了投资风险防控措施。本文具备一定的理论意义和实践价值，所构建的投资风险指标体系，有利于帮助项目参与者识别和管控潜在风险，保障项目的科学决策和管理。所提出的投资风险决策模型不仅对海上光伏发电项目的投资风险决策问题给出了有效解决方法，也为其他新能源领域类似项目提供一种新的研究思路。 收起