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          應(yīng)用最大熵原理分析水利工程經(jīng)濟效益的風(fēng)險論文

          時間:2024-10-06 18:25:21 經(jīng)濟畢業(yè)論文

          應(yīng)用最大熵原理分析水利工程經(jīng)濟效益的風(fēng)險論文

            隨著社會經(jīng)濟的發(fā)展和人類水事活動的增加,人們在獲得最大經(jīng)濟效益的同時,對其所承受的風(fēng)險及其后果日益關(guān)注起來。水利工程項目技術(shù)復(fù)雜,工程艱巨,工期長,投資大,在建設(shè)和管理過程中不可避免地受到許多不確定因素的影響,如發(fā)電效益不僅與河流的徑流特性而且與發(fā)配電系統(tǒng)的故障特性、供需特性等因素有關(guān);同樣,防洪效益的大小與洪水頻率、防護(hù)區(qū)內(nèi)經(jīng)濟發(fā)展水平、財產(chǎn)增長率等因素有關(guān)。所有這些隨機因素均可使工程項目的經(jīng)濟效果與預(yù)期值產(chǎn)生誤差,即存在著經(jīng)濟效益風(fēng)險。

          應(yīng)用最大熵原理分析水利工程經(jīng)濟效益的風(fēng)險論文

            在進(jìn)行經(jīng)濟風(fēng)險分析時,所采用的方法將直接影響風(fēng)險分析的結(jié)論。不少學(xué)者在這方面進(jìn)行過探討,如李國芳和覃愛基采用頻率分析方法,得出一些有益的結(jié)論。近年來,隨著矩分析方法和熵理論的日臻完善,可將信息熵、概率論和風(fēng)險估計結(jié)合起來,建立最大熵風(fēng)險估計模型本文在以上研究的基礎(chǔ)上,采用層次分析方法,將水利工程經(jīng)濟效益系統(tǒng)劃分為防洪、發(fā)電、灌溉(供水)效益子系統(tǒng),辯識出風(fēng)險因子,通過兩種風(fēng)險組合方式,得到系統(tǒng)經(jīng)濟效益的風(fēng)險特性。

            1風(fēng)險分析的最大熵模型

            風(fēng)險分析的依據(jù)是風(fēng)險變量的概率特性,進(jìn)行概率分析時一般根據(jù)所獲得的一些先驗信息設(shè)定先驗分布。以前用于設(shè)定先驗分布的許多方法,都依賴于決策者的個性,即決策者的主觀意念。而最大熵準(zhǔn)則是一種有一定意義的客觀準(zhǔn)則,由它設(shè)定的先驗分布是惟一能夠作出的無偏的假設(shè)。

            最大熵準(zhǔn)則出自最大熵原理。1957年Jaynes在統(tǒng)計力學(xué)中提出最大熵原理:“最少為偏見的概率分布是這樣一種分布,它使熵在已知信息的附加約束條件下最大化”。最大熵方法的基礎(chǔ)是信息熵,此熵定義為信息的均值,它是對整個范圍內(nèi)隨機變量不確定性的量度。信息論中信息量的出發(fā)點是把獲得的信息作為消除不確定性的測度,而不確定性可用概率分布函數(shù)描述,這就將信息熵和概率論方法相聯(lián)系;又因風(fēng)險估計實質(zhì)上就是求風(fēng)險因素的概率分布,因而可將信息熵、風(fēng)險估計和概率論方法有機地聯(lián)系起來,建立最大熵風(fēng)險估計模型:先驗信息(已知數(shù)據(jù))構(gòu)成求極值問題的約束條件,由最大熵準(zhǔn)則得到隨機變量的概率分布。

            設(shè)水利工程經(jīng)濟效益的風(fēng)險指標(biāo)為隨機變量x(假定為連續(xù)型變量)則

            其中式中R為隨機變量所在的集合;m為隨機變量x的矩的階數(shù),一般事先未知,需要在計算中根據(jù)具體問題確定;n為影響隨機變量x的風(fēng)險因子數(shù);b是保證變量有意義的量;M_為x的第i階原點矩觀測值,即樣本的第i階原點矩;/(x)為x的密度函數(shù),正是模型所要求解的,模型的約束條件為m+2個。式(2)是/(x)滿足概率密度函數(shù)的約束;式(4)是已知信息對/(x)的約束(總體矩與樣本矩相等)式(5)為隨機變量工與各風(fēng)險因子的關(guān)系表達(dá)式,需要分析者根據(jù)具體問題建立相應(yīng)表達(dá)式。該模型表示在滿足已知信息約束下,以熵最大為準(zhǔn)則求得風(fēng)險指標(biāo)的概率分布密度函數(shù)。

            2模型的求解

            模型的求解是一個泛函條件極值問題。為了求得/(x)的表達(dá)式,可根據(jù)變分法引入拉格朗日乘子入0+1,入1,入2,…,令

            于是問題就轉(zhuǎn)化為:要使S<這個泛函達(dá)到極值。由變分法,相應(yīng)的尤拉方程為

            這就是最大熵概率密度函數(shù)的解析形式,只要確定其中的參數(shù)V,V2,…,4就可以完全確定/(x)這些參數(shù)的確定可利用約束條件式(2)和式(3),稍作數(shù)學(xué)推導(dǎo),便可得到求解4,入1,4,…4應(yīng)滿足的聯(lián)立方程組為;為從式(10)中求出各h的數(shù)值解解可將它改寫成

            求式(11)殘差Ri平方和的最小值minR2就可得到各個h的近似解。這是一個非線性優(yōu)化問題,當(dāng)IR,_I<e(e為規(guī)定的允許誤差)時,即認(rèn)為式(11)收斂。

            3應(yīng)用實例

            依照風(fēng)險樹的分析思路,對某水利樞紐的發(fā)電、防洪和灌溉3個部門進(jìn)行了具體分析,得出其各自的風(fēng)險因子噇1)然后,再對其進(jìn)行分級處理以減少計算工作量。這里將影響大和概率高的風(fēng)險因子定為高級,次之為中級,再次之為低級。進(jìn)行風(fēng)險分析時,一般只對高級風(fēng)險因素加以分析和數(shù)量化。本文針對該樞紐的實際情況,直接采用有關(guān)部門提供的有關(guān)參數(shù),選定對其經(jīng)濟效益影響較大的幾個風(fēng)險因子(表2)作為基本因素。再根據(jù)這些風(fēng)險因子的物理意義,建立風(fēng)險指標(biāo)與各風(fēng)險因子的關(guān)系表達(dá)式。考慮兩種思路:一是直接對風(fēng)險因子進(jìn)行組合,二是通過子系統(tǒng)對風(fēng)險因子進(jìn)行組合。

            3.1直接對風(fēng)險因子進(jìn)行組合

            綜合前面辯識出的風(fēng)險因子(表1),選取其中的高級風(fēng)險因子作為總經(jīng)濟效益風(fēng)險分析的基本變量,依據(jù)其物理意義及經(jīng)濟計算關(guān)系,建立總效益經(jīng)濟凈現(xiàn)值rzp與風(fēng)險因子的表達(dá)式(基準(zhǔn)點在計算期初)為

            式中n為經(jīng)濟計算期;i為社會折現(xiàn)率;?1為水電的價格;《2為調(diào)峰效益系數(shù),《2=Wtfn調(diào)峰電量Wtf可據(jù)運行資料統(tǒng)計得到,每千瓦時煤耗節(jié)約量n值可由專門試驗測定;仏為特大洪水發(fā)生時引起的額外損失值,它淹沒面積數(shù)和城鎮(zhèn)淹沒人口數(shù),可據(jù)經(jīng)濟計算期內(nèi)洪水淹沒情況統(tǒng)計得到;Y為灌溉效益系數(shù),由已知資料確定;x3為工程年費用的影響,符號X1、X2、y1、y2、y3、y4、y5、z1意義如表1所示。對于一般工程,若特大洪水影響不明顯、泥沙淤積不嚴(yán)重時,防洪經(jīng)濟效益只取農(nóng)田損失、城鎮(zhèn)損失和年增長率即可。

            3.2通過子系統(tǒng)對風(fēng)險因子進(jìn)行組合

            該綜合利用水利樞紐具有防洪、發(fā)電和灌溉效益,按風(fēng)險樹的思路,先對各子效益系統(tǒng)的風(fēng)險因子進(jìn)行組合,再通過子效益系統(tǒng)的風(fēng)險組合,得到總效益的概率特性。總效益的經(jīng)濟凈現(xiàn)值的表達(dá)式為式中i為社會折現(xiàn)率;n為經(jīng)濟計算期;S1、S2、S3分別為發(fā)電、防洪和灌溉經(jīng)濟效益通過最大熵風(fēng)險分析模型求解得到的多年平均值(期望值),S4為系統(tǒng)年費用。

            將式(12)、式(13)分別代入式(5),并將表2數(shù)據(jù)代入上述最大熵模型,求解得到總效益經(jīng)濟凈現(xiàn)值的最大熵概率密度函數(shù)分別為

            根據(jù)這兩個概率密度函數(shù),可繪制其概率密度曲線和累積概率分布曲線(圖1、圖2)。

            從圖1可以看出:直接組合方式時的經(jīng)濟凈現(xiàn)值均值為28.284億元,風(fēng)險度為0.213,凈現(xiàn)值小于零的概率為0.01從圖2也可看到:風(fēng)險組合方式時的經(jīng)濟凈現(xiàn)值均值為28.282億元,風(fēng)險度為0.217,凈現(xiàn)值小于零的概率為0.008%。兩種組合方法所求得的指標(biāo)基本一致,說明這兩種方法對該實例都是可行的。計算結(jié)果表明:某水利樞紐總經(jīng)濟效益指標(biāo)的風(fēng)險性較小,經(jīng)濟性能比較可靠。

            4結(jié)語

            本文根據(jù)最大熵準(zhǔn)則建立了經(jīng)濟效益最大熵風(fēng)險分析模型,由此得到風(fēng)險指標(biāo)的最大熵密度函數(shù)是具體的數(shù)學(xué)表達(dá)式,就為進(jìn)一步對風(fēng)險指標(biāo)的深入分析及風(fēng)險決策研究奠定了良好的基礎(chǔ),這也是其它風(fēng)險估計方法1~3]所不可比擬的。風(fēng)險指標(biāo)與各風(fēng)險因子的關(guān)系式(模型中的式(5))在很大程度上決定了最大熵密度函數(shù)的精度與有效性,因此,應(yīng)用最大熵模型對水利工程進(jìn)行風(fēng)險分析時,重點要研究風(fēng)險因子的作用機理,確定出風(fēng)險指標(biāo)與各風(fēng)險因子的具體關(guān)系表達(dá)式。本文所建立的模型,采用某水利樞紐已運行30年的實際資料,得出經(jīng)濟效益凈現(xiàn)值指標(biāo)的風(fēng)險特性,進(jìn)一步驗證了本文風(fēng)險分析最大熵模型的有效性和實用性。

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