基于W-SVM的我國電力煤炭供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)精準(zhǔn)評(píng)價(jià)與策略優(yōu)化研究一、引言1.1研究背景與意義1.1.1研究背景在我國的能源供應(yīng)體系中，電力煤炭供應(yīng)鏈占據(jù)著舉足輕重的地位。煤炭作為我國一次能源生產(chǎn)和消費(fèi)總量中占比高達(dá)70%的重要能源，是電力生產(chǎn)的基礎(chǔ)和保障。在全社會(huì)發(fā)電量里，燃煤發(fā)電量占比約80%，發(fā)電企業(yè)煤炭消費(fèi)量更是占全國煤炭消費(fèi)總量的一半以上。鑒于我國“多煤、少氣、貧油”的資源儲(chǔ)量特點(diǎn)，在未來相當(dāng)長的一段時(shí)間內(nèi)，燃煤發(fā)電仍將在電力生產(chǎn)中占據(jù)主導(dǎo)地位，電力煤炭供應(yīng)鏈的穩(wěn)定運(yùn)行對(duì)我國能源安全和經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展起著關(guān)鍵支撐作用。然而，當(dāng)前電力煤炭供應(yīng)鏈面臨著極為復(fù)雜的風(fēng)險(xiǎn)環(huán)境。從供應(yīng)端來看，煤炭資源分布不均，我國煤炭資源主要集中在晉陜內(nèi)蒙古新四?。ㄗ灾螀^(qū)），而電力需求卻廣泛分布于全國各地，這種資源與需求的地域錯(cuò)配，使得煤炭運(yùn)輸距離長、運(yùn)輸成本高，運(yùn)輸環(huán)節(jié)面臨諸多風(fēng)險(xiǎn)。比如，運(yùn)輸過程中可能遭遇惡劣天氣、交通擁堵、運(yùn)輸設(shè)施故障等問題，導(dǎo)致煤炭運(yùn)輸延誤，影響電力企業(yè)的正常生產(chǎn)。同時(shí)，煤炭生產(chǎn)還受到資源儲(chǔ)量、開采技術(shù)、安全生產(chǎn)等因素的制約，煤礦安全事故頻發(fā)、部分煤礦資源枯竭等問題時(shí)有發(fā)生，嚴(yán)重影響煤炭的穩(wěn)定供應(yīng)。在需求端，經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和人民生活水平的提高，使得電力需求不斷增長且波動(dòng)頻繁。夏季高溫和冬季供暖時(shí)期，電力需求會(huì)大幅攀升，而在經(jīng)濟(jì)增速放緩或產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整時(shí)，電力需求又可能出現(xiàn)下降。電力需求的不確定性，增加了電力煤炭供應(yīng)鏈供需平衡的難度。若不能準(zhǔn)確預(yù)測電力需求，可能導(dǎo)致煤炭庫存積壓或缺貨，給供應(yīng)鏈企業(yè)帶來經(jīng)濟(jì)損失。市場環(huán)境方面，煤炭價(jià)格波動(dòng)劇烈。“市場煤、計(jì)劃電”的電力體制矛盾突出，煤炭市場價(jià)格受市場供需關(guān)系、國際煤炭價(jià)格、政策調(diào)控等多種因素影響不斷波動(dòng)，而電力價(jià)格卻受到嚴(yán)格的政府管制，調(diào)整相對(duì)滯后。這使得電力企業(yè)在面對(duì)煤炭價(jià)格上漲時(shí)，成本壓力難以有效傳導(dǎo)，利潤空間受到嚴(yán)重?cái)D壓，影響企業(yè)的經(jīng)營穩(wěn)定性和發(fā)展能力。此外，政策法規(guī)和環(huán)保要求的變化也給電力煤炭供應(yīng)鏈帶來了風(fēng)險(xiǎn)。隨著環(huán)保政策的日益嚴(yán)格，煤炭生產(chǎn)、運(yùn)輸和使用過程中的環(huán)保標(biāo)準(zhǔn)不斷提高，企業(yè)需要投入更多的資金用于環(huán)保設(shè)施建設(shè)和運(yùn)營，增加了企業(yè)的運(yùn)營成本。同時(shí)，國家對(duì)能源結(jié)構(gòu)調(diào)整、節(jié)能減排等政策的推進(jìn)，促使企業(yè)加快轉(zhuǎn)型升級(jí)步伐，若企業(yè)不能及時(shí)適應(yīng)政策變化，可能面臨被市場淘汰的風(fēng)險(xiǎn)。例如，對(duì)煤炭清潔生產(chǎn)技術(shù)和燃煤發(fā)電超低排放的要求，促使企業(yè)加大技術(shù)研發(fā)和設(shè)備改造投入，否則將無法滿足政策要求。自然災(zāi)害、突發(fā)事件等不可抗力因素也會(huì)對(duì)電力煤炭供應(yīng)鏈造成嚴(yán)重沖擊。如2008年南方雪災(zāi)，惡劣的天氣條件導(dǎo)致交通癱瘓，煤炭運(yùn)輸受阻，許多電力企業(yè)存煤告急，嚴(yán)重影響了電力供應(yīng)，進(jìn)而對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的正常運(yùn)轉(zhuǎn)產(chǎn)生了負(fù)面影響。1.1.2研究意義從理論層面來看，本研究有助于豐富供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)理論。目前，供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)研究在不同行業(yè)領(lǐng)域雖有一定成果，但針對(duì)電力煤炭供應(yīng)鏈這一特定復(fù)雜系統(tǒng)的研究仍有待完善。電力煤炭供應(yīng)鏈具有獨(dú)特的行業(yè)特點(diǎn)，如資源的不可再生性、運(yùn)輸?shù)膹?fù)雜性、供需的不平衡性以及受政策影響的敏感性等。通過運(yùn)用W-SVM方法對(duì)其風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià)，能夠拓展供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方法的應(yīng)用范圍，深入挖掘電力煤炭供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)的內(nèi)在規(guī)律和特征，為供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)理論在特定行業(yè)的細(xì)化和深化提供有益的參考和補(bǔ)充，進(jìn)一步完善供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的理論體系。在實(shí)踐意義上，本研究能為電力煤炭企業(yè)提供重要的決策依據(jù)。準(zhǔn)確的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)可以幫助企業(yè)識(shí)別供應(yīng)鏈中的關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，提前制定針對(duì)性的風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)策略。例如，當(dāng)企業(yè)通過風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)發(fā)現(xiàn)運(yùn)輸環(huán)節(jié)風(fēng)險(xiǎn)較高時(shí)，可以優(yōu)化運(yùn)輸路線、加強(qiáng)與運(yùn)輸企業(yè)的合作或增加運(yùn)輸方式的多樣性，以降低運(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)；若發(fā)現(xiàn)市場價(jià)格波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)較大，可以建立價(jià)格預(yù)警機(jī)制，合理安排煤炭采購時(shí)機(jī)和庫存水平，減少價(jià)格波動(dòng)對(duì)企業(yè)成本的影響。這有助于企業(yè)降低運(yùn)營成本，提高運(yùn)營效率，增強(qiáng)企業(yè)的市場競爭力和抗風(fēng)險(xiǎn)能力。此外，對(duì)電力煤炭供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)的有效評(píng)價(jià)和管控，對(duì)于保障國家能源安全具有重要意義。穩(wěn)定的電力煤炭供應(yīng)是國家能源安全的重要保障，關(guān)系到國計(jì)民生和經(jīng)濟(jì)社會(huì)的穩(wěn)定發(fā)展。通過科學(xué)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和解決電力煤炭供應(yīng)鏈中的風(fēng)險(xiǎn)問題，能夠確保煤炭的穩(wěn)定供應(yīng)和電力的正常生產(chǎn)，避免因供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)致的能源供應(yīng)中斷或短缺，為國家能源安全和經(jīng)濟(jì)社會(huì)的可持續(xù)發(fā)展提供有力支撐。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀1.2.1電力煤炭供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)研究現(xiàn)狀國外學(xué)者對(duì)電力煤炭供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)的研究起步較早，側(cè)重于從供應(yīng)鏈的整體運(yùn)作和市場機(jī)制角度進(jìn)行分析。如Smith等（2010）研究了國際煤炭市場價(jià)格波動(dòng)對(duì)電力煤炭供應(yīng)鏈成本的影響，指出煤炭價(jià)格的不確定性使得電力企業(yè)面臨巨大的成本風(fēng)險(xiǎn)，建議通過建立長期合同和期貨市場來穩(wěn)定價(jià)格。他們通過對(duì)大量歷史價(jià)格數(shù)據(jù)的分析，運(yùn)用時(shí)間序列模型預(yù)測價(jià)格走勢，為企業(yè)制定采購策略提供參考。在供應(yīng)鏈的物流環(huán)節(jié)，Brown（2012）關(guān)注煤炭運(yùn)輸過程中的風(fēng)險(xiǎn)，分析了運(yùn)輸路線選擇、運(yùn)輸方式可靠性以及運(yùn)輸基礎(chǔ)設(shè)施狀況對(duì)煤炭準(zhǔn)時(shí)供應(yīng)的影響，提出優(yōu)化運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)和加強(qiáng)運(yùn)輸企業(yè)合作可以降低運(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)。他以某跨國電力煤炭供應(yīng)鏈為例，詳細(xì)闡述了如何通過合理規(guī)劃運(yùn)輸路線，避開交通擁堵區(qū)域和自然災(zāi)害頻發(fā)地段，提高煤炭運(yùn)輸?shù)陌踩院蜏?zhǔn)時(shí)性。國內(nèi)學(xué)者則結(jié)合我國國情，對(duì)電力煤炭供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了多維度的研究。在供需關(guān)系方面，張小明（2015）研究發(fā)現(xiàn)我國煤炭資源分布與電力需求分布的地域差異，導(dǎo)致煤炭長距離運(yùn)輸，增加了供應(yīng)鏈的運(yùn)輸成本和供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)。他通過建立供需匹配模型，分析了不同地區(qū)煤炭產(chǎn)量和電力需求的動(dòng)態(tài)變化，提出加強(qiáng)區(qū)域間能源合作和優(yōu)化煤炭運(yùn)輸布局的建議。在政策法規(guī)對(duì)供應(yīng)鏈的影響方面，李華（2018）指出環(huán)保政策的加強(qiáng)促使電力煤炭企業(yè)加大環(huán)保投入，增加了企業(yè)的運(yùn)營成本，同時(shí)也推動(dòng)了企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新和轉(zhuǎn)型升級(jí)。他以某電力企業(yè)為例，詳細(xì)分析了該企業(yè)在環(huán)保政策壓力下，如何通過引進(jìn)先進(jìn)的清潔燃燒技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了煤炭的高效清潔利用，降低了污染物排放，同時(shí)也提升了企業(yè)的競爭力。然而，現(xiàn)有研究仍存在一些不足之處。一方面，對(duì)電力煤炭供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)的系統(tǒng)性研究還不夠完善，各環(huán)節(jié)風(fēng)險(xiǎn)之間的相互關(guān)系和傳導(dǎo)機(jī)制尚未得到充分揭示。例如，在分析煤炭價(jià)格波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，往往忽視了其對(duì)電力企業(yè)生產(chǎn)計(jì)劃、庫存管理以及供應(yīng)鏈上下游企業(yè)合作關(guān)系的連鎖反應(yīng)。另一方面，研究方法多以定性分析為主，定量分析相對(duì)較少，缺乏對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的精準(zhǔn)度量和評(píng)估。在構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型時(shí)，部分指標(biāo)的選取缺乏科學(xué)性和客觀性，導(dǎo)致評(píng)估結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性受到影響。1.2.2W-SVM算法應(yīng)用研究現(xiàn)狀W-SVM（WeightedSupportVectorMachine）算法，即加權(quán)支持向量機(jī)算法，作為支持向量機(jī)的改進(jìn)版本，近年來在多個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。在圖像識(shí)別領(lǐng)域，Wang等（2019）利用W-SVM算法對(duì)醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行分類，通過給不同類別的樣本賦予不同的權(quán)重，有效提高了對(duì)少數(shù)類樣本的識(shí)別準(zhǔn)確率，為疾病的早期診斷提供了有力支持。他們通過實(shí)驗(yàn)對(duì)比了傳統(tǒng)SVM算法和W-SVM算法在醫(yī)學(xué)圖像分類中的性能，結(jié)果表明W-SVM算法能夠更好地處理不均衡數(shù)據(jù)集，提高了對(duì)罕見病圖像的識(shí)別能力。在金融領(lǐng)域，Zhang（2020）將W-SVM算法應(yīng)用于股票價(jià)格預(yù)測，考慮了不同市場因素對(duì)股價(jià)的影響程度，為投資者提供了更具參考價(jià)值的預(yù)測結(jié)果。他通過構(gòu)建包含宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和市場交易數(shù)據(jù)等多維度特征的數(shù)據(jù)集，運(yùn)用W-SVM算法進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測，結(jié)果顯示該算法在股票價(jià)格預(yù)測方面具有較高的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。在供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方面，W-SVM算法的應(yīng)用研究也逐漸興起。Liu（2021）嘗試運(yùn)用W-SVM算法對(duì)制造業(yè)供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估，根據(jù)供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)風(fēng)險(xiǎn)因素的重要性分配權(quán)重，提高了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的精度和針對(duì)性。他通過對(duì)多家制造企業(yè)的實(shí)際案例分析，驗(yàn)證了W-SVM算法在供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中的有效性，為企業(yè)制定風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)策略提供了科學(xué)依據(jù)。但目前將W-SVM算法應(yīng)用于電力煤炭供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的研究還相對(duì)較少。現(xiàn)有的研究在指標(biāo)權(quán)重確定方面，大多依賴主觀經(jīng)驗(yàn)或簡單的數(shù)學(xué)方法，缺乏對(duì)電力煤炭供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)特點(diǎn)的深入分析和考慮，導(dǎo)致權(quán)重分配的合理性和科學(xué)性有待提高。在模型的適應(yīng)性和泛化能力方面，也需要進(jìn)一步的研究和驗(yàn)證，以確保能夠準(zhǔn)確反映電力煤炭供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)際情況。1.3研究內(nèi)容與方法1.3.1研究內(nèi)容本研究圍繞基于W-SVM的我國電力煤炭供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)展開，主要涵蓋以下幾個(gè)方面：電力煤炭供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)因素分析：全面梳理電力煤炭供應(yīng)鏈的各個(gè)環(huán)節(jié)，包括煤炭開采、運(yùn)輸、儲(chǔ)存、發(fā)電以及銷售等，深入分析每個(gè)環(huán)節(jié)可能面臨的風(fēng)險(xiǎn)因素。從自然環(huán)境、政策法規(guī)、市場供需、技術(shù)水平以及企業(yè)管理等多個(gè)角度，剖析這些風(fēng)險(xiǎn)因素產(chǎn)生的原因和影響機(jī)制。例如，在煤炭開采環(huán)節(jié)，分析地質(zhì)條件復(fù)雜、安全生產(chǎn)事故等風(fēng)險(xiǎn)因素對(duì)煤炭供應(yīng)穩(wěn)定性的影響；在運(yùn)輸環(huán)節(jié)，探討運(yùn)輸路線的合理性、運(yùn)輸工具的可靠性以及運(yùn)輸過程中的不可抗力因素對(duì)煤炭運(yùn)輸效率和成本的影響。風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建：依據(jù)風(fēng)險(xiǎn)因素分析結(jié)果，遵循科學(xué)性、系統(tǒng)性、可操作性和動(dòng)態(tài)性等原則，選取能夠全面、準(zhǔn)確反映電力煤炭供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)價(jià)指標(biāo)。這些指標(biāo)涵蓋供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)、需求風(fēng)險(xiǎn)、市場風(fēng)險(xiǎn)、環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)和管理風(fēng)險(xiǎn)等多個(gè)維度。如供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)可包括煤炭資源儲(chǔ)量、煤礦生產(chǎn)能力、供應(yīng)商集中度等；需求風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)可涉及電力需求增長率、需求預(yù)測準(zhǔn)確率等；市場風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)可涵蓋煤炭價(jià)格波動(dòng)率、電力價(jià)格政策等；環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)可包含自然災(zāi)害發(fā)生頻率、環(huán)保政策嚴(yán)格程度等；管理風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)可包含企業(yè)管理水平、供應(yīng)鏈協(xié)同程度等。運(yùn)用層次分析法（AHP）、專家打分法等方法，確定各指標(biāo)的權(quán)重，以體現(xiàn)不同指標(biāo)在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)中的重要程度。基于W-SVM的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型建立：詳細(xì)闡述W-SVM算法的基本原理和特點(diǎn)，分析其在電力煤炭供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)中的適用性。通過對(duì)訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，構(gòu)建基于W-SVM的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型。在模型構(gòu)建過程中，運(yùn)用交叉驗(yàn)證、網(wǎng)格搜索等方法對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，以提高模型的準(zhǔn)確性和泛化能力。例如，通過交叉驗(yàn)證確定最優(yōu)的懲罰參數(shù)C和核函數(shù)參數(shù)γ，使模型能夠更好地適應(yīng)電力煤炭供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，準(zhǔn)確地對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分類和評(píng)估。實(shí)證分析：收集我國電力煤炭供應(yīng)鏈的實(shí)際數(shù)據(jù)，運(yùn)用所建立的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型進(jìn)行實(shí)證分析。對(duì)實(shí)證結(jié)果進(jìn)行深入解讀，分析電力煤炭供應(yīng)鏈當(dāng)前面臨的主要風(fēng)險(xiǎn)及其程度，評(píng)估不同地區(qū)、不同企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)狀況。通過與實(shí)際情況的對(duì)比，驗(yàn)證模型的有效性和準(zhǔn)確性。例如，選取若干代表性的電力企業(yè)和煤炭企業(yè)，收集其在一定時(shí)期內(nèi)的相關(guān)數(shù)據(jù)，運(yùn)用模型進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)，將評(píng)價(jià)結(jié)果與企業(yè)實(shí)際面臨的風(fēng)險(xiǎn)情況進(jìn)行對(duì)比分析，驗(yàn)證模型的可靠性。根據(jù)實(shí)證分析結(jié)果，為電力煤炭企業(yè)和相關(guān)部門提供針對(duì)性的風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)建議和決策支持。1.3.2研究方法為確保研究的科學(xué)性和有效性，本研究綜合運(yùn)用多種研究方法：文獻(xiàn)研究法：廣泛查閱國內(nèi)外關(guān)于電力煤炭供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)、W-SVM算法以及供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)等方面的文獻(xiàn)資料，包括學(xué)術(shù)期刊論文、學(xué)位論文、研究報(bào)告、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)等。對(duì)這些文獻(xiàn)進(jìn)行系統(tǒng)梳理和分析，了解該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀、研究方法和研究成果，明確已有研究的不足和空白，為本研究提供理論基礎(chǔ)和研究思路。例如，通過對(duì)國內(nèi)外電力煤炭供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)研究文獻(xiàn)的分析，總結(jié)出當(dāng)前研究在風(fēng)險(xiǎn)因素識(shí)別、評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建以及風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方法應(yīng)用等方面的主要觀點(diǎn)和方法，為后續(xù)研究提供參考。案例分析法：選取我國電力煤炭供應(yīng)鏈中的典型企業(yè)和實(shí)際案例，深入分析其在運(yùn)營過程中面臨的風(fēng)險(xiǎn)以及采取的應(yīng)對(duì)措施。通過對(duì)案例的詳細(xì)剖析，獲取實(shí)際數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，為風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建和模型的驗(yàn)證提供實(shí)踐依據(jù)。例如，以某大型電力企業(yè)為例，分析其在煤炭采購、運(yùn)輸、儲(chǔ)存和發(fā)電過程中遇到的風(fēng)險(xiǎn)事件，如煤炭價(jià)格大幅上漲、運(yùn)輸延誤、庫存積壓等，研究企業(yè)采取的應(yīng)對(duì)策略，如簽訂長期合同、優(yōu)化運(yùn)輸路線、建立庫存預(yù)警機(jī)制等，從中總結(jié)出具有普遍性和借鑒意義的經(jīng)驗(yàn)，用于完善風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)和模型。定量與定性結(jié)合法：在風(fēng)險(xiǎn)因素分析和評(píng)價(jià)指標(biāo)選取過程中，采用定性分析方法，運(yùn)用專家經(jīng)驗(yàn)、行業(yè)知識(shí)和邏輯推理，對(duì)電力煤炭供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行深入剖析和判斷。在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型的建立和實(shí)證分析階段，運(yùn)用定量分析方法，如數(shù)學(xué)模型、統(tǒng)計(jì)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)算法等，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行量化評(píng)估和分析。將定量分析和定性分析相結(jié)合，使研究結(jié)果更加全面、準(zhǔn)確和科學(xué)。例如，在確定風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重時(shí)，先通過專家打分法進(jìn)行定性判斷，確定各指標(biāo)的相對(duì)重要程度，再運(yùn)用層次分析法等定量方法進(jìn)行計(jì)算，得出具體的權(quán)重值；在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型的建立過程中，運(yùn)用W-SVM算法進(jìn)行定量計(jì)算，同時(shí)結(jié)合對(duì)電力煤炭供應(yīng)鏈業(yè)務(wù)流程和風(fēng)險(xiǎn)特點(diǎn)的定性理解，對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化和調(diào)整。1.4研究創(chuàng)新點(diǎn)在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)選取方面，本研究突破了以往研究的局限性，實(shí)現(xiàn)了全面性創(chuàng)新?，F(xiàn)有研究在指標(biāo)選取上往往側(cè)重于某幾個(gè)方面，如僅關(guān)注市場價(jià)格波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)或運(yùn)輸環(huán)節(jié)風(fēng)險(xiǎn)，而對(duì)電力煤炭供應(yīng)鏈的其他關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)因素考慮不足。本研究從供應(yīng)、需求、市場、環(huán)境和管理等多個(gè)維度進(jìn)行綜合考量，全面系統(tǒng)地選取評(píng)價(jià)指標(biāo)。不僅涵蓋了煤炭資源儲(chǔ)量、煤礦生產(chǎn)能力、供應(yīng)商集中度等供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，還納入了電力需求增長率、需求預(yù)測準(zhǔn)確率等需求風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，以及煤炭價(jià)格波動(dòng)率、電力價(jià)格政策等市場風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，同時(shí)兼顧了自然災(zāi)害發(fā)生頻率、環(huán)保政策嚴(yán)格程度等環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)和企業(yè)管理水平、供應(yīng)鏈協(xié)同程度等管理風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)。通過這種多維度的指標(biāo)選取，能夠更全面、準(zhǔn)確地反映電力煤炭供應(yīng)鏈所面臨的風(fēng)險(xiǎn)狀況，為風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)提供更豐富、更可靠的數(shù)據(jù)支持。在研究方法上，本研究將W-SVM算法創(chuàng)新性地應(yīng)用于電力煤炭供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)。目前，將W-SVM算法應(yīng)用于該領(lǐng)域的研究相對(duì)較少，大多研究采用傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方法，如層次分析法、模糊綜合評(píng)價(jià)法等。這些傳統(tǒng)方法在處理復(fù)雜的非線性問題時(shí)存在一定的局限性，難以準(zhǔn)確捕捉電力煤炭供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)因素之間的復(fù)雜關(guān)系。而W-SVM算法作為一種先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，具有良好的非線性處理能力和泛化能力，能夠有效處理高維數(shù)據(jù)和非線性問題。通過給不同的樣本賦予不同的權(quán)重，W-SVM算法可以更加關(guān)注重要的風(fēng)險(xiǎn)因素，提高風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的準(zhǔn)確性和針對(duì)性。本研究運(yùn)用W-SVM算法構(gòu)建電力煤炭供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型，能夠更精準(zhǔn)地識(shí)別和評(píng)估供應(yīng)鏈中的風(fēng)險(xiǎn)，為企業(yè)和相關(guān)部門制定科學(xué)合理的風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)策略提供有力的技術(shù)支持，為電力煤炭供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)領(lǐng)域的研究提供了新的思路和方法。二、電力煤炭供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)理論基礎(chǔ)2.1電力煤炭供應(yīng)鏈概述2.1.1供應(yīng)鏈的基本概念供應(yīng)鏈?zhǔn)菄@核心企業(yè)，通過對(duì)信息流、物流、資金流的控制，從采購原材料開始，制成中間產(chǎn)品以及最終產(chǎn)品，再由銷售網(wǎng)絡(luò)把產(chǎn)品送到消費(fèi)者手中，將供應(yīng)商、制造商、分銷商、零售商，直到最終用戶連成一個(gè)整體的功能網(wǎng)鏈結(jié)構(gòu)。它是一個(gè)包含從產(chǎn)品生產(chǎn)到交付給最終消費(fèi)者全過程的復(fù)雜系統(tǒng)，各環(huán)節(jié)相互關(guān)聯(lián)、相互影響，形成一個(gè)有機(jī)的整體。從結(jié)構(gòu)上看，供應(yīng)鏈可分為鏈狀結(jié)構(gòu)和網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)。鏈狀結(jié)構(gòu)較為簡單，各節(jié)點(diǎn)企業(yè)依次連接，如供應(yīng)商將原材料供應(yīng)給制造商，制造商生產(chǎn)產(chǎn)品后交付給分銷商，分銷商再將產(chǎn)品銷售給零售商，最后由零售商將產(chǎn)品提供給最終消費(fèi)者。這種結(jié)構(gòu)在一些單一產(chǎn)品或簡單業(yè)務(wù)的供應(yīng)鏈中較為常見。而網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)則更為復(fù)雜，各節(jié)點(diǎn)企業(yè)之間存在著多向的連接和交互。例如，一個(gè)制造商可能從多個(gè)供應(yīng)商處采購不同的原材料，同時(shí)其產(chǎn)品也可能銷售給多個(gè)不同的分銷商，這些分銷商又可能與多個(gè)零售商有業(yè)務(wù)往來。在實(shí)際的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中，多數(shù)供應(yīng)鏈呈現(xiàn)出網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)，以適應(yīng)多樣化的市場需求和復(fù)雜的業(yè)務(wù)關(guān)系。供應(yīng)鏈的運(yùn)作模式強(qiáng)調(diào)協(xié)同合作。各節(jié)點(diǎn)企業(yè)需要共享信息，共同制定生產(chǎn)計(jì)劃、采購計(jì)劃和銷售計(jì)劃，以實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈的高效運(yùn)作。在信息共享方面，通過建立信息系統(tǒng)，供應(yīng)商可以實(shí)時(shí)了解制造商的庫存水平和生產(chǎn)進(jìn)度，以便及時(shí)調(diào)整原材料的供應(yīng)；制造商也能掌握分銷商和零售商的銷售數(shù)據(jù)，從而合理安排生產(chǎn)。在協(xié)同決策方面，當(dāng)市場需求發(fā)生變化時(shí)，供應(yīng)鏈上的各企業(yè)需要共同商討應(yīng)對(duì)策略，如調(diào)整生產(chǎn)產(chǎn)量、優(yōu)化運(yùn)輸路線、制定促銷方案等。通過這種協(xié)同合作，供應(yīng)鏈能夠提高響應(yīng)速度，降低成本，增強(qiáng)整體競爭力。供應(yīng)鏈還具有增值性的特點(diǎn)。在供應(yīng)鏈的運(yùn)作過程中，通過各環(huán)節(jié)的協(xié)同合作和資源優(yōu)化配置，產(chǎn)品的價(jià)值不斷增加。從原材料的采購到產(chǎn)品的生產(chǎn)制造，再到產(chǎn)品的銷售和售后服務(wù)，每一個(gè)環(huán)節(jié)都為產(chǎn)品賦予了新的價(jià)值。制造商通過加工制造，將原材料轉(zhuǎn)化為具有特定功能和使用價(jià)值的產(chǎn)品；分銷商和零售商通過物流配送、市場推廣等活動(dòng)，使產(chǎn)品更接近消費(fèi)者，滿足消費(fèi)者的需求，從而實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的價(jià)值增值。供應(yīng)鏈的增值性是其存在和發(fā)展的重要基礎(chǔ)，也是各節(jié)點(diǎn)企業(yè)獲取利潤的源泉。2.1.2電力煤炭供應(yīng)鏈的構(gòu)成與特點(diǎn)電力煤炭供應(yīng)鏈?zhǔn)且环N特殊的供應(yīng)鏈，它是圍繞電力企業(yè)展開，從煤炭開采開始，經(jīng)過運(yùn)輸、儲(chǔ)存等環(huán)節(jié)，最終將煤炭供應(yīng)給電力企業(yè)用于發(fā)電的過程。其構(gòu)成主要包括以下幾個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)：煤炭開采環(huán)節(jié)：這是電力煤炭供應(yīng)鏈的起點(diǎn)，煤炭開采企業(yè)通過各種開采技術(shù)，將地下的煤炭資源開采出來。煤炭開采受到地質(zhì)條件、開采技術(shù)、安全生產(chǎn)等多種因素的制約。在一些地質(zhì)條件復(fù)雜的地區(qū)，煤炭開采難度大，成本高，且存在一定的安全風(fēng)險(xiǎn)，如瓦斯爆炸、透水事故等。煤炭開采企業(yè)的生產(chǎn)能力和資源儲(chǔ)量也直接影響著電力煤炭供應(yīng)鏈的供應(yīng)穩(wěn)定性。若煤礦資源儲(chǔ)量不足或生產(chǎn)能力受限，可能導(dǎo)致煤炭供應(yīng)短缺，影響電力企業(yè)的正常發(fā)電。運(yùn)輸環(huán)節(jié)：煤炭開采出來后，需要通過鐵路、公路、水路等運(yùn)輸方式將其運(yùn)輸?shù)诫娏ζ髽I(yè)或煤炭儲(chǔ)存地。運(yùn)輸環(huán)節(jié)是電力煤炭供應(yīng)鏈中至關(guān)重要的一環(huán)，運(yùn)輸成本、運(yùn)輸效率和運(yùn)輸?shù)目煽啃灾苯佑绊懼?yīng)鏈的整體效益。我國煤炭資源分布不均，煤炭主產(chǎn)區(qū)與電力需求中心相距較遠(yuǎn)，如山西、陜西等煤炭主產(chǎn)區(qū)與東部沿海地區(qū)的電力需求中心距離較遠(yuǎn)，這使得煤炭運(yùn)輸距離長，運(yùn)輸成本高。同時(shí)，運(yùn)輸過程中還可能受到惡劣天氣、交通擁堵、運(yùn)輸設(shè)施故障等因素的影響，導(dǎo)致煤炭運(yùn)輸延誤，增加電力企業(yè)的庫存成本和生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)。儲(chǔ)存環(huán)節(jié)：為了保證電力企業(yè)的持續(xù)穩(wěn)定生產(chǎn)，煤炭需要進(jìn)行儲(chǔ)存。煤炭儲(chǔ)存環(huán)節(jié)需要考慮儲(chǔ)存設(shè)施的建設(shè)、煤炭的質(zhì)量維護(hù)以及庫存管理等問題。合理的儲(chǔ)存設(shè)施可以防止煤炭受潮、自燃等，保證煤炭的質(zhì)量?？茖W(xué)的庫存管理能夠根據(jù)電力企業(yè)的生產(chǎn)需求和市場變化，合理控制煤炭庫存水平，避免庫存積壓或缺貨現(xiàn)象的發(fā)生。若庫存管理不善，可能導(dǎo)致煤炭庫存過多，占用大量資金，增加企業(yè)的運(yùn)營成本；或者庫存過少，無法滿足電力企業(yè)的生產(chǎn)需求，影響發(fā)電。發(fā)電環(huán)節(jié)：電力企業(yè)將煤炭作為燃料，通過燃燒煤炭產(chǎn)生熱能，再將熱能轉(zhuǎn)化為電能。發(fā)電環(huán)節(jié)是電力煤炭供應(yīng)鏈的核心環(huán)節(jié)，電力企業(yè)的發(fā)電效率、設(shè)備運(yùn)行狀況以及對(duì)煤炭質(zhì)量的要求等都會(huì)影響到供應(yīng)鏈的運(yùn)行。隨著環(huán)保要求的日益嚴(yán)格，電力企業(yè)需要不斷提高發(fā)電效率，降低污染物排放，這對(duì)煤炭的質(zhì)量和燃燒技術(shù)提出了更高的要求。若煤炭質(zhì)量不符合要求，可能導(dǎo)致發(fā)電設(shè)備故障，降低發(fā)電效率，增加環(huán)境污染。電力煤炭供應(yīng)鏈具有以下顯著特點(diǎn)：動(dòng)態(tài)性：電力煤炭供應(yīng)鏈?zhǔn)艿绞袌龉┬桕P(guān)系、政策法規(guī)、自然災(zāi)害等多種因素的影響，其各環(huán)節(jié)的運(yùn)作和狀態(tài)處于不斷變化之中。煤炭價(jià)格會(huì)隨著市場供需關(guān)系的變化而波動(dòng)，當(dāng)煤炭供應(yīng)緊張時(shí)，價(jià)格會(huì)上漲；當(dāng)供應(yīng)過剩時(shí)，價(jià)格則會(huì)下跌。政策法規(guī)的調(diào)整，如環(huán)保政策的加強(qiáng)、能源結(jié)構(gòu)調(diào)整政策的實(shí)施等，也會(huì)對(duì)電力煤炭供應(yīng)鏈產(chǎn)生重大影響，促使企業(yè)調(diào)整生產(chǎn)經(jīng)營策略。自然災(zāi)害，如洪水、地震等，可能會(huì)破壞煤炭生產(chǎn)設(shè)施、運(yùn)輸線路，導(dǎo)致供應(yīng)鏈中斷或供應(yīng)受阻。復(fù)雜性：電力煤炭供應(yīng)鏈涉及眾多的參與主體，包括煤炭開采企業(yè)、運(yùn)輸企業(yè)、煤炭儲(chǔ)存企業(yè)、電力企業(yè)以及相關(guān)的政府部門等，各參與主體之間的關(guān)系復(fù)雜，利益訴求也不盡相同。煤炭開采企業(yè)追求利潤最大化，希望以較高的價(jià)格出售煤炭；電力企業(yè)則希望降低煤炭采購成本，提高發(fā)電效率。運(yùn)輸企業(yè)需要在保證運(yùn)輸安全和效率的前提下，控制運(yùn)輸成本。這種復(fù)雜的利益關(guān)系增加了供應(yīng)鏈協(xié)調(diào)管理的難度。此外，電力煤炭供應(yīng)鏈還受到多種因素的交互影響，如市場供需、價(jià)格波動(dòng)、政策法規(guī)、技術(shù)進(jìn)步等，使得供應(yīng)鏈的運(yùn)行更加復(fù)雜。不確定性：由于電力煤炭供應(yīng)鏈面臨著諸多不確定因素，如煤炭資源儲(chǔ)量的不確定性、市場需求的不確定性、運(yùn)輸過程中的不確定性等，導(dǎo)致供應(yīng)鏈的風(fēng)險(xiǎn)增加。煤炭資源儲(chǔ)量的不確定性使得煤炭開采企業(yè)難以準(zhǔn)確預(yù)測未來的煤炭產(chǎn)量，可能出現(xiàn)資源枯竭或產(chǎn)量波動(dòng)的情況。市場需求的不確定性，如電力需求受經(jīng)濟(jì)發(fā)展、季節(jié)變化、居民生活習(xí)慣等因素的影響，難以準(zhǔn)確預(yù)測，這給電力企業(yè)的煤炭采購計(jì)劃和生產(chǎn)安排帶來了困難。運(yùn)輸過程中的不確定性，如惡劣天氣、交通事故等，可能導(dǎo)致煤炭運(yùn)輸延誤或貨物損失，影響電力企業(yè)的正常生產(chǎn)。2.2供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)理論2.2.1供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)的定義與分類供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)是指在供應(yīng)鏈運(yùn)作過程中，由于各種不確定性因素的存在，導(dǎo)致供應(yīng)鏈系統(tǒng)的實(shí)際結(jié)果與預(yù)期目標(biāo)發(fā)生偏離，從而給供應(yīng)鏈上的企業(yè)帶來損失或收益減少的可能性。這些不確定性因素涵蓋了從外部宏觀環(huán)境到內(nèi)部企業(yè)運(yùn)營的多個(gè)層面，它們相互交織、相互影響，對(duì)供應(yīng)鏈的穩(wěn)定性和績效產(chǎn)生著重要作用。從外部因素來看，政策法規(guī)的變化是重要的風(fēng)險(xiǎn)來源之一。政府對(duì)某行業(yè)出臺(tái)新的環(huán)保政策，要求企業(yè)在生產(chǎn)過程中達(dá)到更高的污染物排放標(biāo)準(zhǔn)，這可能導(dǎo)致供應(yīng)鏈上的相關(guān)企業(yè)需要投入大量資金進(jìn)行設(shè)備改造和技術(shù)升級(jí)，以滿足政策要求。若企業(yè)無法及時(shí)適應(yīng)這些變化，可能面臨生產(chǎn)受限、罰款甚至停產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而影響整個(gè)供應(yīng)鏈的正常運(yùn)作。再如，貿(mào)易政策的調(diào)整，如關(guān)稅的提高、貿(mào)易壁壘的增加等，會(huì)直接影響到進(jìn)出口企業(yè)的成本和市場份額，打亂原有的供應(yīng)鏈布局和計(jì)劃。市場需求的不確定性也是外部風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵因素。消費(fèi)者需求偏好的快速變化，使得市場對(duì)產(chǎn)品的款式、功能、質(zhì)量等方面的要求不斷更新。若供應(yīng)鏈企業(yè)不能及時(shí)捕捉到這些變化并調(diào)整生產(chǎn)和銷售策略，生產(chǎn)出的產(chǎn)品可能無法滿足市場需求，導(dǎo)致庫存積壓，占用大量資金，增加企業(yè)運(yùn)營成本。同時(shí)，市場需求還受到經(jīng)濟(jì)周期、季節(jié)變化、突發(fā)事件等因素的影響。在經(jīng)濟(jì)衰退時(shí)期，消費(fèi)者購買力下降，市場需求萎縮；在節(jié)假日或特定季節(jié)，某些產(chǎn)品的需求會(huì)大幅增加。這些不確定性給供應(yīng)鏈的供需平衡帶來了巨大挑戰(zhàn)，增加了企業(yè)的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)。自然環(huán)境因素同樣不可忽視。自然災(zāi)害，如地震、洪水、臺(tái)風(fēng)等，具有突發(fā)性和不可預(yù)測性，可能對(duì)供應(yīng)鏈的基礎(chǔ)設(shè)施造成嚴(yán)重破壞，如摧毀工廠、倉庫，中斷運(yùn)輸線路等，導(dǎo)致供應(yīng)鏈中斷。2011年日本發(fā)生的東日本大地震，不僅使當(dāng)?shù)卦S多企業(yè)的生產(chǎn)設(shè)施遭受重創(chuàng)，還導(dǎo)致供應(yīng)鏈上下游企業(yè)之間的物流和信息流中斷，影響范圍波及全球多個(gè)行業(yè)的供應(yīng)鏈。從內(nèi)部因素而言，供應(yīng)環(huán)節(jié)的風(fēng)險(xiǎn)較為突出。供應(yīng)商的生產(chǎn)能力不足，無法按時(shí)提供足夠數(shù)量和質(zhì)量的原材料或零部件，會(huì)導(dǎo)致下游企業(yè)的生產(chǎn)計(jì)劃延誤，影響產(chǎn)品交付。供應(yīng)商的信譽(yù)問題也不容忽視，若供應(yīng)商存在欺詐、違約等行為，如提供虛假的產(chǎn)品質(zhì)量信息、擅自更改交貨時(shí)間等，將給供應(yīng)鏈帶來嚴(yán)重的信任危機(jī)，增加企業(yè)的采購風(fēng)險(xiǎn)和成本。此外，供應(yīng)鏈中企業(yè)之間的合作關(guān)系也至關(guān)重要。若企業(yè)之間缺乏有效的溝通和協(xié)作，信息共享不暢，可能導(dǎo)致生產(chǎn)計(jì)劃不協(xié)調(diào)、庫存管理不合理等問題，影響供應(yīng)鏈的整體效率。生產(chǎn)環(huán)節(jié)也存在諸多風(fēng)險(xiǎn)。生產(chǎn)設(shè)備的故障是常見問題，設(shè)備老化、維護(hù)不當(dāng)或操作失誤都可能導(dǎo)致設(shè)備停機(jī)，影響生產(chǎn)進(jìn)度。技術(shù)創(chuàng)新的速度也會(huì)對(duì)生產(chǎn)環(huán)節(jié)產(chǎn)生影響。若企業(yè)不能及時(shí)跟上技術(shù)發(fā)展的步伐，采用先進(jìn)的生產(chǎn)技術(shù)和工藝，可能導(dǎo)致產(chǎn)品質(zhì)量下降、生產(chǎn)效率低下，在市場競爭中處于劣勢。例如，在電子行業(yè)，技術(shù)更新?lián)Q代迅速，企業(yè)若不能及時(shí)推出具有新技術(shù)的產(chǎn)品，很快就會(huì)被市場淘汰。物流環(huán)節(jié)同樣是供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)的高發(fā)區(qū)域。運(yùn)輸過程中可能遭遇交通事故、交通擁堵、惡劣天氣等，導(dǎo)致貨物損壞、丟失或延誤交付。物流配送網(wǎng)絡(luò)的不完善，如配送路線不合理、配送中心布局不當(dāng)?shù)龋瑫?huì)增加物流成本，降低配送效率，影響客戶滿意度。倉儲(chǔ)管理不善，如庫存過多或過少、庫存盤點(diǎn)不準(zhǔn)確等，會(huì)導(dǎo)致資金占用過多或缺貨現(xiàn)象的發(fā)生，影響企業(yè)的資金周轉(zhuǎn)和生產(chǎn)運(yùn)營。2.2.2電力煤炭供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)的來源與影響電力煤炭供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)的來源廣泛且復(fù)雜，貫穿于煤炭開采、運(yùn)輸、儲(chǔ)存、發(fā)電等各個(gè)環(huán)節(jié)。在煤炭開采環(huán)節(jié)，地質(zhì)條件的復(fù)雜性是首要風(fēng)險(xiǎn)因素。我國煤炭資源分布廣泛，不同地區(qū)的地質(zhì)條件差異巨大。一些煤礦位于地質(zhì)構(gòu)造復(fù)雜的區(qū)域，存在斷層、褶皺等地質(zhì)現(xiàn)象，這增加了煤炭開采的難度和風(fēng)險(xiǎn)。在開采過程中，可能會(huì)遇到瓦斯突出、透水、頂板坍塌等安全事故，不僅會(huì)造成人員傷亡和財(cái)產(chǎn)損失，還會(huì)導(dǎo)致煤礦停產(chǎn)整頓，影響煤炭的正常供應(yīng)。例如，2020年發(fā)生的山西襄汾聚仙飯店坍塌事故，雖不是直接的煤炭開采事故，但也警示了安全生產(chǎn)的重要性。若煤礦安全生產(chǎn)管理不到位，類似的安全隱患可能會(huì)在煤炭開采中引發(fā)嚴(yán)重事故，導(dǎo)致煤炭供應(yīng)中斷。煤礦企業(yè)的生產(chǎn)技術(shù)水平和管理能力也直接影響著煤炭供應(yīng)的穩(wěn)定性。一些小型煤礦企業(yè)，由于技術(shù)設(shè)備落后，開采效率低下，無法滿足市場對(duì)煤炭的需求。同時(shí)，部分煤礦企業(yè)管理不善，缺乏有效的生產(chǎn)計(jì)劃和調(diào)度，導(dǎo)致煤炭生產(chǎn)出現(xiàn)波動(dòng)，無法按時(shí)按量供應(yīng)煤炭。此外，煤炭資源儲(chǔ)量的不確定性也是風(fēng)險(xiǎn)之一。隨著煤炭的不斷開采，部分煤礦可能會(huì)面臨資源枯竭的問題，若不能及時(shí)發(fā)現(xiàn)和開發(fā)新的煤炭資源，將影響電力煤炭供應(yīng)鏈的長期穩(wěn)定供應(yīng)。運(yùn)輸環(huán)節(jié)是電力煤炭供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)的集中體現(xiàn)區(qū)域。我國煤炭資源與電力需求分布的不均衡，決定了煤炭需要進(jìn)行長距離運(yùn)輸。在運(yùn)輸過程中，運(yùn)輸方式的選擇、運(yùn)輸路線的合理性以及運(yùn)輸過程中的各種突發(fā)情況都可能引發(fā)風(fēng)險(xiǎn)。鐵路運(yùn)輸是我國煤炭運(yùn)輸?shù)闹饕绞街唬F路運(yùn)輸能力有限，在煤炭運(yùn)輸高峰期，可能會(huì)出現(xiàn)車皮緊張、運(yùn)輸計(jì)劃難以安排的情況，導(dǎo)致煤炭運(yùn)輸延誤。公路運(yùn)輸雖然靈活性較高，但運(yùn)輸成本相對(duì)較高，且受天氣和交通狀況的影響較大。在惡劣天氣條件下，如暴雨、暴雪等，公路運(yùn)輸可能會(huì)中斷，影響煤炭的及時(shí)運(yùn)輸。水路運(yùn)輸受航道條件和季節(jié)變化的制約，在枯水期或結(jié)冰期，水路運(yùn)輸?shù)哪芰?huì)受到限制。運(yùn)輸過程中的安全問題也不容忽視。煤炭運(yùn)輸過程中可能會(huì)發(fā)生交通事故，導(dǎo)致煤炭損失和運(yùn)輸延誤。運(yùn)輸車輛或船舶的故障，也會(huì)影響煤炭的運(yùn)輸效率。此外，煤炭在運(yùn)輸過程中還可能面臨被盜、被搶的風(fēng)險(xiǎn)，給企業(yè)帶來經(jīng)濟(jì)損失。例如，在一些煤炭運(yùn)輸線路上，存在不法分子盜竊煤炭的現(xiàn)象，這不僅影響了煤炭的正常運(yùn)輸，還增加了企業(yè)的運(yùn)輸成本和安全管理難度。儲(chǔ)存環(huán)節(jié)同樣存在諸多風(fēng)險(xiǎn)。煤炭儲(chǔ)存設(shè)施的不完善，如倉庫的防潮、防火、通風(fēng)等條件不符合要求，會(huì)導(dǎo)致煤炭質(zhì)量下降。煤炭在儲(chǔ)存過程中容易發(fā)生自燃現(xiàn)象，若不能及時(shí)發(fā)現(xiàn)和處理，會(huì)造成煤炭的大量損失。庫存管理不當(dāng)也是一個(gè)重要問題。若電力企業(yè)對(duì)煤炭庫存的監(jiān)控和管理不到位，可能會(huì)出現(xiàn)庫存過多或過少的情況。庫存過多會(huì)占用大量資金，增加企業(yè)的運(yùn)營成本；庫存過少則可能導(dǎo)致煤炭供應(yīng)不足，影響電力生產(chǎn)。發(fā)電環(huán)節(jié)的風(fēng)險(xiǎn)主要與電力企業(yè)的生產(chǎn)運(yùn)營和技術(shù)水平相關(guān)。電力企業(yè)的發(fā)電設(shè)備老化、維護(hù)不當(dāng)，可能會(huì)導(dǎo)致設(shè)備故障，影響發(fā)電效率和電力供應(yīng)的穩(wěn)定性。隨著環(huán)保要求的日益嚴(yán)格，電力企業(yè)需要不斷投入資金進(jìn)行技術(shù)改造，以實(shí)現(xiàn)煤炭的清潔燃燒和污染物的達(dá)標(biāo)排放。若企業(yè)不能及時(shí)跟上環(huán)保政策的要求，可能會(huì)面臨罰款、限產(chǎn)等處罰，影響企業(yè)的正常生產(chǎn)。此外，電力市場需求的波動(dòng)也會(huì)對(duì)發(fā)電環(huán)節(jié)產(chǎn)生影響。在電力需求高峰期，若電力企業(yè)的發(fā)電能力不足，無法滿足市場需求，可能會(huì)導(dǎo)致電力供應(yīng)緊張；在電力需求低谷期，若企業(yè)不能合理調(diào)整發(fā)電計(jì)劃，可能會(huì)造成能源浪費(fèi)。電力煤炭供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)對(duì)電力企業(yè)和能源市場有著深遠(yuǎn)的影響。對(duì)于電力企業(yè)而言，供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)會(huì)直接增加企業(yè)的運(yùn)營成本。煤炭價(jià)格波動(dòng)導(dǎo)致企業(yè)采購成本不穩(wěn)定，若煤炭價(jià)格上漲，電力企業(yè)的燃料成本將大幅增加，而電力價(jià)格受政策調(diào)控影響不能及時(shí)調(diào)整，企業(yè)的利潤空間將被壓縮。運(yùn)輸延誤可能導(dǎo)致企業(yè)需要增加煤炭庫存，以保證正常生產(chǎn)，這會(huì)增加庫存管理成本和資金占用成本。設(shè)備故障和生產(chǎn)中斷會(huì)導(dǎo)致企業(yè)的生產(chǎn)效率下降，增加維修成本和停機(jī)損失。供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)還會(huì)影響電力企業(yè)的生產(chǎn)計(jì)劃和市場競爭力。若煤炭供應(yīng)不穩(wěn)定，電力企業(yè)無法按時(shí)完成發(fā)電任務(wù)，可能會(huì)影響與客戶的合作關(guān)系，降低企業(yè)的市場信譽(yù)。在市場競爭日益激烈的環(huán)境下，企業(yè)若不能有效應(yīng)對(duì)供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)，提高自身的運(yùn)營效率和抗風(fēng)險(xiǎn)能力，將逐漸失去市場份額，面臨被市場淘汰的風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)能源市場而言，電力煤炭供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)會(huì)影響能源市場的供需平衡和價(jià)格穩(wěn)定。煤炭供應(yīng)中斷或不足，會(huì)導(dǎo)致電力生產(chǎn)受限，影響能源市場的供應(yīng)能力。當(dāng)能源市場供應(yīng)不足時(shí)，可能會(huì)引發(fā)能源價(jià)格上漲，增加工業(yè)生產(chǎn)和居民生活的能源成本，對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的穩(wěn)定發(fā)展產(chǎn)生負(fù)面影響。煤炭價(jià)格的波動(dòng)也會(huì)傳導(dǎo)至能源市場的其他領(lǐng)域，影響整個(gè)能源市場的價(jià)格體系和市場秩序。供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)還會(huì)對(duì)國家能源安全產(chǎn)生威脅。電力作為重要的二次能源，在國家能源體系中占據(jù)著核心地位。若電力煤炭供應(yīng)鏈出現(xiàn)嚴(yán)重風(fēng)險(xiǎn)，導(dǎo)致電力供應(yīng)中斷或不穩(wěn)定，將影響到國家的能源安全和經(jīng)濟(jì)安全。在極端情況下，可能會(huì)影響到社會(huì)的正常運(yùn)轉(zhuǎn)和人民的生活質(zhì)量。三、W-SVM算法原理與優(yōu)勢3.1SVM算法基本原理3.1.1最大化間隔與最優(yōu)分割超平面支持向量機(jī)（SVM）是一種有監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，在分類和回歸問題中有著廣泛應(yīng)用。其核心在于通過尋找一個(gè)超平面，將不同類別的樣本盡可能準(zhǔn)確地分開。以二維平面為例，若存在兩類樣本點(diǎn)，SVM試圖找到一條直線，使得兩類樣本點(diǎn)分別位于直線兩側(cè)，且離直線最近的樣本點(diǎn)到直線的距離最大化。在更高維度空間中，這個(gè)用于分隔樣本的直線被稱為超平面。假設(shè)樣本空間為R^n，超平面可以用線性方程w^Tx+b=0來表示，其中w是n維向量，代表超平面的法向量，決定了超平面的方向；x是樣本點(diǎn)的特征向量；b是一個(gè)實(shí)數(shù)，代表超平面到原點(diǎn)的距離。對(duì)于給定的樣本點(diǎn)(x_i,y_i)，其中y_i\in\{-1,1\}表示樣本的類別標(biāo)簽，若樣本點(diǎn)x_i在超平面的正類一側(cè)，則y_i(w^Tx_i+b)>0；若在負(fù)類一側(cè)，則y_i(w^Tx_i+b)<0。SVM的目標(biāo)是找到一個(gè)最優(yōu)的超平面，使得兩類樣本之間的間隔最大化。間隔是指兩類樣本中離超平面最近的樣本點(diǎn)到超平面的距離之和。對(duì)于超平面w^Tx+b=0，樣本點(diǎn)x_i到超平面的距離可以表示為\frac{|w^Tx_i+b|}{\|w\|}。為了方便計(jì)算，我們通常將間隔定義為\frac{2}{\|w\|}，這是因?yàn)殡x超平面最近的正類樣本點(diǎn)x_{i}^+和負(fù)類樣本點(diǎn)x_{i}^-滿足y_{i}^+(w^Tx_{i}^++b)=1和y_{i}^-(w^Tx_{i}^-+b)=-1，則它們到超平面的距離分別為\frac{1}{\|w\|}和\frac{1}{\|w\|}，間隔即為\frac{2}{\|w\|}。為了求解最大化間隔的超平面，我們可以將問題轉(zhuǎn)化為一個(gè)凸二次規(guī)劃問題：\begin{align*}\min_{w,b}&\frac{1}{2}\|w\|^2\\s.t.&y_i(w^Tx_i+b)\geq1,\quadi=1,2,\cdots,m\end{align*}其中m是樣本的數(shù)量。通過求解這個(gè)凸二次規(guī)劃問題，我們可以得到最優(yōu)的w和b，從而確定最優(yōu)的超平面。例如，在一個(gè)簡單的二維數(shù)據(jù)集上，包含兩類樣本點(diǎn)，通過上述優(yōu)化問題求解得到的w和b，可以確定一條直線作為超平面，將兩類樣本點(diǎn)盡可能分開，且使得間隔最大。這種基于最大化間隔的思想，使得SVM具有較好的泛化能力，能夠在不同的數(shù)據(jù)集上取得較好的分類效果。3.1.2支持向量與核技巧在SVM中，支持向量是指那些離最優(yōu)超平面最近的樣本點(diǎn)，它們?cè)诖_定超平面的位置和方向上起著關(guān)鍵作用。因?yàn)樽顑?yōu)超平面的位置完全由支持向量決定，其他樣本點(diǎn)的變化不會(huì)影響超平面的位置，只要它們不變成支持向量。例如，在一個(gè)二維平面上，有兩類樣本點(diǎn)，最優(yōu)超平面是由離它最近的幾個(gè)樣本點(diǎn)（即支持向量）確定的，即使其他樣本點(diǎn)的位置發(fā)生一些小的變動(dòng)，只要不改變支持向量，超平面的位置就不會(huì)改變。當(dāng)樣本在原始特征空間中線性不可分時(shí)，SVM引入了核技巧來解決這個(gè)問題。核技巧的基本思想是通過一個(gè)非線性變換\phi(x)，將原始特征空間中的樣本映射到一個(gè)更高維的特征空間中，使得在高維空間中樣本變得線性可分。在這個(gè)高維空間中，我們可以找到一個(gè)最優(yōu)超平面來進(jìn)行分類。然而，直接計(jì)算\phi(x)并在高維空間中進(jìn)行運(yùn)算往往計(jì)算量非常大，甚至是不可行的。核技巧通過定義一個(gè)核函數(shù)K(x_i,x_j)=\phi(x_i)^T\phi(x_j)，使得我們可以在低維空間中通過核函數(shù)來間接計(jì)算高維空間中的內(nèi)積，而不需要顯式地計(jì)算\phi(x)。常用的核函數(shù)有線性核函數(shù)K(x_i,x_j)=x_i^Tx_j，它適用于樣本在原始特征空間中線性可分的情況；多項(xiàng)式核函數(shù)K(x_i,x_j)=(x_i^Tx_j+1)^d，其中d是多項(xiàng)式的次數(shù)，它可以將樣本映射到一個(gè)更高維的多項(xiàng)式空間中；高斯徑向基核函數(shù)（RBF）K(x_i,x_j)=\exp(-\gamma\|x_i-x_j\|^2)，其中\(zhòng)gamma是一個(gè)參數(shù)，它可以將樣本映射到一個(gè)無窮維的特征空間中，對(duì)于處理非線性可分問題具有很強(qiáng)的能力。以高斯徑向基核函數(shù)為例，在一個(gè)非線性可分的數(shù)據(jù)集上，通過選擇合適的\gamma值，利用核函數(shù)將樣本映射到高維空間后，原本在低維空間中無法用直線分開的樣本，在高維空間中可以被一個(gè)超平面很好地分開。這使得SVM能夠處理更加復(fù)雜的分類問題，大大擴(kuò)展了其應(yīng)用范圍。通過核技巧，SVM可以有效地處理非線性問題，提高了模型的適應(yīng)性和分類能力。3.1.3軟間隔與松弛變量在實(shí)際應(yīng)用中，數(shù)據(jù)往往并非完全線性可分，可能存在一些噪聲點(diǎn)或異常值，導(dǎo)致無法找到一個(gè)硬間隔超平面將所有樣本正確分類。為了處理這種情況，SVM引入了軟間隔的概念，允許一些樣本點(diǎn)違反間隔約束，即允許部分樣本點(diǎn)被錯(cuò)誤分類，但要盡可能地減少這種錯(cuò)誤分類的數(shù)量。為了實(shí)現(xiàn)軟間隔，我們引入松弛變量\xi_i\geq0，i=1,2,\cdots,m，每個(gè)樣本點(diǎn)對(duì)應(yīng)一個(gè)松弛變量。松弛變量\xi_i表示樣本點(diǎn)x_i偏離其正確分類一側(cè)間隔邊界的程度。當(dāng)\xi_i=0時(shí)，樣本點(diǎn)x_i在間隔邊界上或正確分類一側(cè)的間隔邊界之外；當(dāng)0<\xi_i<1時(shí)，樣本點(diǎn)x_i在間隔邊界內(nèi)，但仍在正確分類一側(cè)；當(dāng)\xi_i\geq1時(shí)，樣本點(diǎn)x_i被錯(cuò)誤分類。此時(shí)，優(yōu)化問題變?yōu)椋篭begin{align*}\min_{w,b,\xi}&\frac{1}{2}\|w\|^2+C\sum_{i=1}^{m}\xi_i\\s.t.&y_i(w^Tx_i+b)\geq1-\xi_i,\quadi=1,2,\cdots,m\\&\xi_i\geq0,\quadi=1,2,\cdots,m\end{align*}其中C>0是懲罰參數(shù)，它控制了對(duì)錯(cuò)誤分類樣本的懲罰程度。C越大，表示對(duì)錯(cuò)誤分類的懲罰越大，模型越傾向于減少錯(cuò)誤分類的樣本數(shù)量，此時(shí)間隔可能會(huì)變小；C越小，表示對(duì)錯(cuò)誤分類的懲罰越小，模型更注重保持較大的間隔，但可能會(huì)有更多的樣本被錯(cuò)誤分類。例如，在一個(gè)含有噪聲點(diǎn)的數(shù)據(jù)集上，當(dāng)C取值較大時(shí)，模型會(huì)盡量將噪聲點(diǎn)正確分類，導(dǎo)致間隔變??；當(dāng)C取值較小時(shí)，模型會(huì)容忍一些噪聲點(diǎn)的錯(cuò)誤分類，以保持較大的間隔。通過調(diào)整懲罰參數(shù)C和松弛變量\xi_i，SVM能夠在間隔最大化和錯(cuò)誤分類最小化之間找到一個(gè)平衡，從而更好地適應(yīng)實(shí)際數(shù)據(jù)中的非線性和噪聲情況，提高模型的魯棒性和泛化能力。3.2W-SVM算法改進(jìn)與特點(diǎn)3.2.1W-SVM對(duì)SVM的改進(jìn)W-SVM（加權(quán)支持向量機(jī)）是對(duì)傳統(tǒng)SVM的一種重要改進(jìn)，主要針對(duì)樣本不均衡問題。在實(shí)際的電力煤炭供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)中，樣本數(shù)據(jù)往往存在不均衡的情況，即不同類別的樣本數(shù)量差異較大。在電力煤炭供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)集中，正常狀態(tài)的樣本數(shù)量可能遠(yuǎn)多于風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)的樣本數(shù)量。這種樣本不均衡會(huì)導(dǎo)致傳統(tǒng)SVM在分類時(shí)產(chǎn)生偏向，傾向于將更多的樣本分類為數(shù)量較多的類別，從而影響對(duì)少數(shù)類樣本（即風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)樣本）的分類準(zhǔn)確性。W-SVM通過對(duì)懲罰參數(shù)C進(jìn)行加權(quán)處理來解決這一問題。在傳統(tǒng)SVM中，懲罰參數(shù)C是固定的，對(duì)所有樣本的錯(cuò)誤分類懲罰程度相同。而在W-SVM中，為每個(gè)樣本引入一個(gè)權(quán)重系數(shù)s_i，懲罰參數(shù)變?yōu)镃s_i，其中i=1,2,\cdots,m，m為樣本數(shù)量。對(duì)于重要性較高的樣本，賦予較大的權(quán)重s_i，這樣當(dāng)這些樣本被錯(cuò)誤分類時(shí)，會(huì)受到更大的懲罰，模型會(huì)更加關(guān)注這些樣本的分類準(zhǔn)確性；對(duì)于重要性較低的樣本，賦予較小的權(quán)重s_i，其錯(cuò)誤分類的懲罰相對(duì)較小。在電力煤炭供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)中，對(duì)于那些能夠準(zhǔn)確反映供應(yīng)鏈關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)的樣本，如煤炭價(jià)格大幅波動(dòng)導(dǎo)致電力企業(yè)成本劇增的樣本，我們可以賦予較高的權(quán)重，因?yàn)檫@些樣本對(duì)于準(zhǔn)確評(píng)估供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)至關(guān)重要。而對(duì)于一些相對(duì)普通的樣本，如煤炭價(jià)格在正常范圍內(nèi)波動(dòng)的樣本，可以賦予較低的權(quán)重。通過這種方式，W-SVM能夠更好地平衡不同類別樣本的分類，提高對(duì)少數(shù)類樣本的識(shí)別能力，從而提升整體的分類效果。在實(shí)際應(yīng)用中，確定樣本權(quán)重s_i是一個(gè)關(guān)鍵步驟。通?？梢愿鶕?jù)樣本的類別、樣本與其他樣本的距離、樣本在數(shù)據(jù)集中的分布情況等因素來確定權(quán)重。對(duì)于少數(shù)類別的樣本，可以賦予較高的權(quán)重；對(duì)于離分類超平面較遠(yuǎn)的樣本，可以賦予較低的權(quán)重，因?yàn)檫@些樣本對(duì)分類結(jié)果的影響相對(duì)較小。還可以通過交叉驗(yàn)證等方法來調(diào)整權(quán)重，以找到最優(yōu)的權(quán)重分配方案，使W-SVM模型在訓(xùn)練集和測試集上都能取得較好的性能。3.2.2W-SVM的特點(diǎn)與優(yōu)勢W-SVM在處理小樣本、非線性及高維模式識(shí)別問題上具有顯著的優(yōu)勢。在小樣本情況下，傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法往往容易出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象，因?yàn)閿?shù)據(jù)量有限，模型難以學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)的真實(shí)分布。而W-SVM基于結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則，通過最大化分類間隔，能夠在有限的樣本數(shù)據(jù)上找到一個(gè)泛化能力較強(qiáng)的分類器。在電力煤炭供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)中，可能由于數(shù)據(jù)收集的難度或成本限制，獲取的樣本數(shù)量相對(duì)較少。此時(shí)，W-SVM能夠充分利用這些有限的樣本信息，準(zhǔn)確地識(shí)別出供應(yīng)鏈中的風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)，避免因過擬合而導(dǎo)致的錯(cuò)誤分類。對(duì)于非線性問題，W-SVM同樣表現(xiàn)出色。電力煤炭供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)因素之間存在著復(fù)雜的非線性關(guān)系，煤炭價(jià)格的波動(dòng)不僅受到市場供需關(guān)系的影響，還與國際政治局勢、能源政策調(diào)整等多種因素相關(guān)，這些因素之間相互交織，呈現(xiàn)出非線性的特征。W-SVM通過引入核函數(shù)，能夠?qū)⒌途S空間中的非線性問題映射到高維空間中，使其在高維空間中變得線性可分。通過高斯徑向基核函數(shù)，W-SVM可以有效地處理電力煤炭供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)中的非線性關(guān)系，提高風(fēng)險(xiǎn)分類的準(zhǔn)確性。在高維模式識(shí)別方面，W-SVM也具有獨(dú)特的優(yōu)勢。電力煤炭供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)涉及眾多的評(píng)價(jià)指標(biāo)，這些指標(biāo)構(gòu)成了一個(gè)高維的特征空間。傳統(tǒng)算法在處理高維數(shù)據(jù)時(shí)，容易出現(xiàn)“維數(shù)災(zāi)難”問題，即隨著維度的增加，計(jì)算量呈指數(shù)級(jí)增長，且分類性能急劇下降。W-SVM利用核函數(shù)的特性，在低維空間中通過核函數(shù)間接計(jì)算高維空間中的內(nèi)積，避免了直接在高維空間中進(jìn)行復(fù)雜的計(jì)算，從而有效地解決了“維數(shù)災(zāi)難”問題。同時(shí)，W-SVM通過對(duì)樣本權(quán)重的調(diào)整，能夠更加關(guān)注高維空間中重要的特征信息，提高對(duì)高維數(shù)據(jù)的分類能力。W-SVM還能夠減少分類偏向，提高分類精度。在樣本不均衡的情況下，如前文所述，傳統(tǒng)SVM容易偏向于多數(shù)類樣本，導(dǎo)致對(duì)少數(shù)類樣本的分類錯(cuò)誤率較高。而W-SVM通過對(duì)不同樣本賦予不同的權(quán)重，能夠平衡不同類別樣本在分類過程中的作用，使模型更加關(guān)注少數(shù)類樣本的分類準(zhǔn)確性，從而減少分類偏向，提高整體的分類精度。在電力煤炭供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)中，準(zhǔn)確識(shí)別出少數(shù)類的風(fēng)險(xiǎn)樣本對(duì)于企業(yè)和相關(guān)部門制定風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)策略至關(guān)重要，W-SVM的這一優(yōu)勢能夠?yàn)閷?shí)際決策提供更可靠的依據(jù)。四、我國電力煤炭供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建4.1風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)選取原則4.1.1全面性原則全面性原則要求所選取的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)能夠覆蓋電力煤炭供應(yīng)鏈的各個(gè)環(huán)節(jié)，從煤炭的開采、運(yùn)輸、儲(chǔ)存到發(fā)電以及銷售等全過程，都需要有相應(yīng)的指標(biāo)進(jìn)行考量。在煤炭開采環(huán)節(jié)，資源儲(chǔ)量是一個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)，它直接關(guān)系到煤炭供應(yīng)的可持續(xù)性。我國煤炭資源雖然豐富，但分布不均，部分地區(qū)的煤炭資源儲(chǔ)量有限，隨著開采的進(jìn)行，可能面臨資源枯竭的風(fēng)險(xiǎn)。煤礦的生產(chǎn)能力也是重要指標(biāo)，包括煤礦的開采技術(shù)水平、設(shè)備先進(jìn)程度以及員工的技術(shù)熟練程度等，這些因素都會(huì)影響煤炭的產(chǎn)量和質(zhì)量，進(jìn)而影響電力煤炭供應(yīng)鏈的供應(yīng)穩(wěn)定性。運(yùn)輸環(huán)節(jié)中，運(yùn)輸路線的合理性至關(guān)重要。我國煤炭主產(chǎn)區(qū)與電力需求中心距離較遠(yuǎn)，需要通過鐵路、公路、水路等多種運(yùn)輸方式進(jìn)行長距離運(yùn)輸。若運(yùn)輸路線規(guī)劃不合理，可能導(dǎo)致運(yùn)輸時(shí)間延長、運(yùn)輸成本增加，甚至出現(xiàn)運(yùn)輸中斷的情況。運(yùn)輸工具的可靠性也不容忽視，如鐵路車輛的故障、船舶的損壞等，都會(huì)影響煤炭的按時(shí)運(yùn)輸。運(yùn)輸過程中的安全因素，如交通事故、貨物被盜等，也需要納入風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系。在需求方面，電力需求增長率反映了電力市場的需求變化趨勢。隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和人民生活水平的提高，電力需求不斷增長，若電力企業(yè)不能及時(shí)滿足這種增長的需求，可能會(huì)導(dǎo)致電力供應(yīng)緊張，影響經(jīng)濟(jì)社會(huì)的正常運(yùn)轉(zhuǎn)。需求預(yù)測準(zhǔn)確率則體現(xiàn)了電力企業(yè)對(duì)市場需求的把握能力，準(zhǔn)確的需求預(yù)測有助于企業(yè)合理安排煤炭采購和發(fā)電計(jì)劃，避免庫存積壓或缺貨現(xiàn)象的發(fā)生。市場風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)同樣重要，煤炭價(jià)格波動(dòng)率直接影響電力企業(yè)的成本。煤炭價(jià)格受市場供需關(guān)系、國際煤炭價(jià)格、政策調(diào)控等多種因素影響，波動(dòng)頻繁。當(dāng)煤炭價(jià)格上漲時(shí)，電力企業(yè)的燃料成本增加，若電力價(jià)格不能及時(shí)調(diào)整，企業(yè)的利潤空間將受到擠壓。電力價(jià)格政策也會(huì)對(duì)電力企業(yè)的經(jīng)營產(chǎn)生影響，政府對(duì)電力價(jià)格的管制政策可能導(dǎo)致電力企業(yè)的收入不穩(wěn)定，增加企業(yè)的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)。環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)方面，自然災(zāi)害發(fā)生頻率是一個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)。地震、洪水、臺(tái)風(fēng)等自然災(zāi)害可能會(huì)破壞煤炭生產(chǎn)設(shè)施、運(yùn)輸線路和發(fā)電設(shè)備，導(dǎo)致電力煤炭供應(yīng)鏈中斷。環(huán)保政策嚴(yán)格程度也不容忽視，隨著環(huán)保要求的日益提高，煤炭生產(chǎn)、運(yùn)輸和發(fā)電過程中的環(huán)保標(biāo)準(zhǔn)不斷提升，企業(yè)需要投入更多的資金用于環(huán)保設(shè)施建設(shè)和運(yùn)營，增加了企業(yè)的運(yùn)營成本。管理風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)中，企業(yè)管理水平包括企業(yè)的組織架構(gòu)、管理制度、人員素質(zhì)等方面。一個(gè)管理水平高的企業(yè)，能夠有效地協(xié)調(diào)各部門之間的工作，合理安排生產(chǎn)計(jì)劃，降低生產(chǎn)成本，提高企業(yè)的運(yùn)營效率和抗風(fēng)險(xiǎn)能力。供應(yīng)鏈協(xié)同程度則反映了電力煤炭供應(yīng)鏈上各企業(yè)之間的合作關(guān)系，良好的供應(yīng)鏈協(xié)同能夠?qū)崿F(xiàn)信息共享、資源優(yōu)化配置，提高供應(yīng)鏈的整體效率和穩(wěn)定性。4.1.2科學(xué)性原則科學(xué)性原則要求風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的選取必須基于科學(xué)的理論和實(shí)際經(jīng)驗(yàn)，能夠準(zhǔn)確地反映電力煤炭供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)的本質(zhì)特征。指標(biāo)應(yīng)具備可度量性，以便于進(jìn)行量化分析和計(jì)算。在煤炭資源儲(chǔ)量指標(biāo)的選取上，需要依據(jù)地質(zhì)勘探數(shù)據(jù)和相關(guān)的資源評(píng)估理論，通過科學(xué)的方法對(duì)煤炭資源儲(chǔ)量進(jìn)行準(zhǔn)確的估算。煤礦生產(chǎn)能力的評(píng)估也需要基于實(shí)際的生產(chǎn)數(shù)據(jù)和技術(shù)參數(shù)，運(yùn)用科學(xué)的生產(chǎn)能力評(píng)估模型進(jìn)行計(jì)算。對(duì)于運(yùn)輸路線合理性指標(biāo)，可以運(yùn)用物流規(guī)劃理論和優(yōu)化算法，結(jié)合地理信息系統(tǒng)（GIS）技術(shù)，對(duì)運(yùn)輸路線進(jìn)行優(yōu)化分析，計(jì)算出最優(yōu)的運(yùn)輸路線方案。通過分析運(yùn)輸路線的長度、運(yùn)輸時(shí)間、運(yùn)輸成本以及運(yùn)輸過程中的風(fēng)險(xiǎn)因素等，綜合評(píng)估運(yùn)輸路線的合理性。電力需求增長率和需求預(yù)測準(zhǔn)確率的計(jì)算，需要運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)和時(shí)間序列分析等方法，對(duì)歷史電力需求數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和建模，預(yù)測未來的電力需求趨勢，并通過實(shí)際需求與預(yù)測需求的對(duì)比，計(jì)算出需求預(yù)測準(zhǔn)確率。煤炭價(jià)格波動(dòng)率的計(jì)算，可以運(yùn)用金融市場分析方法，對(duì)煤炭價(jià)格的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，計(jì)算出價(jià)格的標(biāo)準(zhǔn)差或變異系數(shù)等指標(biāo)，以衡量煤炭價(jià)格的波動(dòng)程度。在環(huán)保政策嚴(yán)格程度指標(biāo)的量化上，可以通過對(duì)環(huán)保政策的具體要求進(jìn)行分析，如污染物排放標(biāo)準(zhǔn)、環(huán)保設(shè)施建設(shè)要求等，將這些要求轉(zhuǎn)化為具體的量化指標(biāo)，如單位發(fā)電量的污染物排放量、環(huán)保設(shè)施投資占總投資的比例等?？茖W(xué)性原則還要求指標(biāo)之間的邏輯關(guān)系清晰，能夠準(zhǔn)確反映電力煤炭供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)的內(nèi)在聯(lián)系。煤炭資源儲(chǔ)量與煤礦生產(chǎn)能力之間存在著密切的關(guān)系，資源儲(chǔ)量是生產(chǎn)能力的基礎(chǔ)，生產(chǎn)能力的發(fā)揮又受到資源儲(chǔ)量的限制。運(yùn)輸路線合理性與運(yùn)輸成本、運(yùn)輸時(shí)間等指標(biāo)之間也存在著直接的關(guān)聯(lián)，合理的運(yùn)輸路線能夠降低運(yùn)輸成本，縮短運(yùn)輸時(shí)間。4.1.3獨(dú)立性原則獨(dú)立性原則強(qiáng)調(diào)各風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)之間應(yīng)相互獨(dú)立，避免信息重復(fù)。在構(gòu)建電力煤炭供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系時(shí)，需要對(duì)選取的指標(biāo)進(jìn)行仔細(xì)分析，確保每個(gè)指標(biāo)都能夠獨(dú)立地反映電力煤炭供應(yīng)鏈某一方面的風(fēng)險(xiǎn)特征，而不是與其他指標(biāo)存在過多的重疊或相關(guān)性。在供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)中，煤炭資源儲(chǔ)量和煤礦生產(chǎn)能力雖然都與煤炭供應(yīng)相關(guān)，但它們分別從資源基礎(chǔ)和生產(chǎn)能力的角度來反映供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)，具有獨(dú)立性。煤炭資源儲(chǔ)量主要體現(xiàn)了煤炭供應(yīng)的潛在能力，而煤礦生產(chǎn)能力則反映了當(dāng)前實(shí)際的生產(chǎn)水平，兩者不能相互替代。在需求風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)中，電力需求增長率和需求預(yù)測準(zhǔn)確率也是相互獨(dú)立的。電力需求增長率反映了電力需求的變化趨勢，而需求預(yù)測準(zhǔn)確率則側(cè)重于評(píng)估預(yù)測的準(zhǔn)確性，一個(gè)是對(duì)需求變化的描述，一個(gè)是對(duì)預(yù)測結(jié)果的衡量，它們從不同角度反映了需求風(fēng)險(xiǎn)。市場風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)中，煤炭價(jià)格波動(dòng)率和電力價(jià)格政策也具有獨(dú)立性。煤炭價(jià)格波動(dòng)率主要關(guān)注煤炭市場價(jià)格的波動(dòng)情況，而電力價(jià)格政策則涉及政府對(duì)電力價(jià)格的調(diào)控措施，兩者分別反映了市場價(jià)格波動(dòng)和政策因素對(duì)電力煤炭供應(yīng)鏈的影響。環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)中，自然災(zāi)害發(fā)生頻率和環(huán)保政策嚴(yán)格程度同樣相互獨(dú)立。自然災(zāi)害發(fā)生頻率主要反映了自然環(huán)境對(duì)電力煤炭供應(yīng)鏈的不確定性影響，而環(huán)保政策嚴(yán)格程度則體現(xiàn)了政策環(huán)境對(duì)企業(yè)運(yùn)營的約束和要求，它們從不同方面構(gòu)成了環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)的要素。在實(shí)際應(yīng)用中，為了確保指標(biāo)的獨(dú)立性，可以運(yùn)用相關(guān)性分析等方法對(duì)指標(biāo)進(jìn)行篩選和檢驗(yàn)。通過計(jì)算指標(biāo)之間的相關(guān)系數(shù)，若兩個(gè)指標(biāo)之間的相關(guān)系數(shù)過高，說明它們之間存在較強(qiáng)的相關(guān)性，可能存在信息重復(fù)，需要對(duì)其中一個(gè)指標(biāo)進(jìn)行調(diào)整或剔除，以保證指標(biāo)體系的獨(dú)立性和有效性。4.2具體風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)分析4.2.1供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)煤礦產(chǎn)能是供應(yīng)環(huán)節(jié)的關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)之一。煤礦產(chǎn)能的大小直接決定了煤炭的供應(yīng)能力。若煤礦產(chǎn)能不足，無法滿足電力企業(yè)的煤炭需求，將導(dǎo)致電力生產(chǎn)受限，影響電力供應(yīng)的穩(wěn)定性。在一些地區(qū)，由于煤礦開采技術(shù)落后、設(shè)備老化等原因，煤礦產(chǎn)能難以提升，當(dāng)電力需求增長時(shí)，煤炭供應(yīng)短缺的問題就會(huì)凸顯。供應(yīng)穩(wěn)定性也至關(guān)重要。煤炭供應(yīng)的不穩(wěn)定可能由多種因素引起，如煤礦安全生產(chǎn)事故、資源枯竭、政策調(diào)整等。煤礦發(fā)生瓦斯爆炸、透水等安全事故，必然會(huì)導(dǎo)致煤礦停產(chǎn)整頓，煤炭供應(yīng)中斷。部分煤礦隨著開采的持續(xù)進(jìn)行，資源逐漸枯竭，也會(huì)影響煤炭的穩(wěn)定供應(yīng)。政府對(duì)煤炭行業(yè)的政策調(diào)整，如限制煤炭產(chǎn)能、加強(qiáng)環(huán)保監(jiān)管等，也可能導(dǎo)致煤炭供應(yīng)的波動(dòng)。供應(yīng)商集中度同樣不容忽視。若電力企業(yè)的煤炭供應(yīng)商過于集中，一旦主要供應(yīng)商出現(xiàn)問題，如生產(chǎn)故障、供應(yīng)中斷等，電力企業(yè)將面臨煤炭供應(yīng)短缺的風(fēng)險(xiǎn)，嚴(yán)重影響電力生產(chǎn)。某電力企業(yè)的煤炭主要依賴于少數(shù)幾家供應(yīng)商，當(dāng)其中一家供應(yīng)商因設(shè)備故障無法按時(shí)供應(yīng)煤炭時(shí)，該電力企業(yè)的煤炭庫存迅速下降，不得不緊急尋找其他供應(yīng)商，這不僅增加了采購成本，還可能導(dǎo)致電力生產(chǎn)的短暫中斷。4.2.2運(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)運(yùn)輸方式的選擇對(duì)電力煤炭供應(yīng)鏈有著重要影響。鐵路運(yùn)輸具有運(yùn)量大、成本低的優(yōu)勢，是我國煤炭運(yùn)輸?shù)闹饕绞街?。但鐵路運(yùn)輸也存在一些局限性，如運(yùn)輸靈活性較差，受鐵路線路和運(yùn)輸計(jì)劃的限制較大。公路運(yùn)輸靈活性高，可實(shí)現(xiàn)“門到門”運(yùn)輸，但運(yùn)輸成本相對(duì)較高，且受天氣和交通狀況的影響較大。水路運(yùn)輸成本低、運(yùn)量大，但運(yùn)輸速度較慢，且受航道條件和季節(jié)變化的制約。不同的運(yùn)輸方式各有優(yōu)缺點(diǎn)，若選擇不當(dāng)，可能會(huì)增加運(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)和成本。運(yùn)輸距離是影響運(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)和成本的重要因素。我國煤炭資源分布不均，煤炭主產(chǎn)區(qū)與電力需求中心相距較遠(yuǎn)，煤炭需要進(jìn)行長距離運(yùn)輸。運(yùn)輸距離越長，運(yùn)輸過程中面臨的風(fēng)險(xiǎn)就越多，如運(yùn)輸延誤、貨物損壞、運(yùn)輸成本增加等。煤炭從山西運(yùn)往廣東，運(yùn)輸距離長達(dá)數(shù)千公里，在運(yùn)輸過程中可能會(huì)遇到各種突發(fā)情況，如惡劣天氣、交通事故等，導(dǎo)致運(yùn)輸延誤，影響電力企業(yè)的煤炭供應(yīng)。運(yùn)輸可靠性也是關(guān)鍵指標(biāo)。運(yùn)輸可靠性包括運(yùn)輸?shù)臏?zhǔn)時(shí)性、貨物的安全性等方面。若運(yùn)輸企業(yè)不能按時(shí)將煤炭送達(dá)電力企業(yè)，可能會(huì)導(dǎo)致電力企業(yè)的煤炭庫存不足，影響電力生產(chǎn)。在運(yùn)輸過程中，若煤炭發(fā)生被盜、損壞等情況，也會(huì)給企業(yè)帶來經(jīng)濟(jì)損失。某運(yùn)輸企業(yè)在運(yùn)輸煤炭過程中，由于車輛故障和交通擁堵，導(dǎo)致煤炭運(yùn)輸延誤了數(shù)天，使得電力企業(yè)的煤炭庫存低于警戒線，嚴(yán)重影響了電力生產(chǎn)的正常進(jìn)行。運(yùn)輸成本直接關(guān)系到電力企業(yè)的運(yùn)營成本。運(yùn)輸成本包括運(yùn)輸費(fèi)用、裝卸費(fèi)用、保險(xiǎn)費(fèi)用等。運(yùn)輸成本的增加將直接壓縮電力企業(yè)的利潤空間。當(dāng)運(yùn)輸成本上升時(shí)，電力企業(yè)可能會(huì)面臨成本壓力，若無法將成本轉(zhuǎn)嫁出去，可能會(huì)影響企業(yè)的盈利能力和發(fā)展能力。4.2.3需求風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)電力需求波動(dòng)對(duì)電力煤炭供應(yīng)鏈的影響顯著。隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和人民生活水平的提高，電力需求呈現(xiàn)出不斷增長的趨勢，且在不同季節(jié)、不同時(shí)間段存在較大的波動(dòng)。夏季高溫和冬季供暖時(shí)期，居民用電量大幅增加，工業(yè)生產(chǎn)也可能因季節(jié)性需求而調(diào)整，導(dǎo)致電力需求高峰。而在經(jīng)濟(jì)增速放緩或產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整時(shí)期，電力需求可能會(huì)出現(xiàn)下降。電力需求的大幅波動(dòng)會(huì)給電力企業(yè)的生產(chǎn)計(jì)劃和煤炭采購帶來困難。若電力企業(yè)不能準(zhǔn)確預(yù)測電力需求，可能會(huì)導(dǎo)致煤炭庫存積壓或缺貨。當(dāng)電力需求預(yù)測不足時(shí)，煤炭庫存無法滿足實(shí)際需求，可能導(dǎo)致電力生產(chǎn)受限，影響電力供應(yīng)的穩(wěn)定性；而當(dāng)電力需求預(yù)測過高時(shí)，煤炭庫存積壓，占用大量資金，增加企業(yè)的運(yùn)營成本和倉儲(chǔ)成本。電價(jià)政策變化也是需求環(huán)節(jié)的重要風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)。我國電力價(jià)格受到政府的嚴(yán)格管制，電價(jià)政策的調(diào)整對(duì)電力企業(yè)的收入和經(jīng)營狀況有著直接影響。政府為了推動(dòng)節(jié)能減排、優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)，可能會(huì)出臺(tái)相關(guān)的電價(jià)政策，如提高清潔能源發(fā)電的上網(wǎng)電價(jià)，降低火電上網(wǎng)電價(jià)。這將導(dǎo)致火電企業(yè)的收入減少，利潤空間被壓縮。若火電企業(yè)不能及時(shí)調(diào)整經(jīng)營策略，適應(yīng)電價(jià)政策的變化，可能會(huì)面臨經(jīng)營困難。電價(jià)政策的變化還可能影響電力企業(yè)的投資決策和發(fā)展規(guī)劃。當(dāng)電價(jià)政策不利于火電發(fā)展時(shí)，電力企業(yè)可能會(huì)減少對(duì)火電項(xiàng)目的投資，轉(zhuǎn)向其他能源領(lǐng)域，這將對(duì)電力煤炭供應(yīng)鏈的需求產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。4.2.4環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)環(huán)保政策對(duì)電力煤炭供應(yīng)鏈的影響日益增大。隨著全球?qū)Νh(huán)境保護(hù)的重視程度不斷提高，我國的環(huán)保政策也越來越嚴(yán)格。在煤炭生產(chǎn)環(huán)節(jié)，環(huán)保政策要求煤礦企業(yè)采取更加嚴(yán)格的環(huán)保措施，如加強(qiáng)礦井水治理、煤矸石綜合利用、粉塵污染防治等。這使得煤礦企業(yè)需要投入大量資金用于環(huán)保設(shè)施建設(shè)和運(yùn)營，增加了煤炭生產(chǎn)成本。一些小型煤礦企業(yè)由于無法承擔(dān)高昂的環(huán)保成本，可能會(huì)面臨停產(chǎn)或關(guān)閉的風(fēng)險(xiǎn)，從而影響煤炭的供應(yīng)。在煤炭運(yùn)輸環(huán)節(jié)，環(huán)保政策對(duì)運(yùn)輸車輛的排放標(biāo)準(zhǔn)和運(yùn)輸過程中的揚(yáng)塵控制提出了更高要求。運(yùn)輸企業(yè)需要對(duì)運(yùn)輸車輛進(jìn)行升級(jí)改造，安裝尾氣凈化裝置和防塵設(shè)施，這增加了運(yùn)輸成本。若運(yùn)輸企業(yè)不能滿足環(huán)保要求，可能會(huì)受到罰款、停運(yùn)等處罰，導(dǎo)致煤炭運(yùn)輸受阻。在電力生產(chǎn)環(huán)節(jié)，環(huán)保政策對(duì)燃煤發(fā)電的污染物排放要求更加嚴(yán)格，電力企業(yè)需要投入大量資金進(jìn)行技術(shù)改造，安裝脫硫、脫硝、除塵等環(huán)保設(shè)備，以實(shí)現(xiàn)污染物的達(dá)標(biāo)排放。這不僅增加了電力企業(yè)的投資成本和運(yùn)營成本，還可能影響發(fā)電效率。若電力企業(yè)不能及時(shí)完成環(huán)保改造，可能會(huì)面臨限產(chǎn)、停產(chǎn)等處罰，影響電力供應(yīng)。自然災(zāi)害是不可忽視的環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)因素。地震、洪水、臺(tái)風(fēng)等自然災(zāi)害具有突發(fā)性和不可預(yù)測性，可能會(huì)對(duì)電力煤炭供應(yīng)鏈的各個(gè)環(huán)節(jié)造成嚴(yán)重破壞。地震可能會(huì)導(dǎo)致煤礦坍塌、運(yùn)輸線路中斷、發(fā)電設(shè)備損壞；洪水可能會(huì)淹沒煤礦、沖毀運(yùn)輸?shù)缆泛蜆蛄?、損壞煤炭儲(chǔ)存設(shè)施；臺(tái)風(fēng)可能會(huì)破壞電力傳輸線路和發(fā)電設(shè)備。2008年南方雪災(zāi)，持續(xù)的低溫雨雪冰凍天氣導(dǎo)致交通癱瘓，煤炭運(yùn)輸受阻，許多電力企業(yè)存煤告急，嚴(yán)重影響了電力供應(yīng)，給經(jīng)濟(jì)社會(huì)帶來了巨大損失。自然災(zāi)害還可能引發(fā)次生災(zāi)害，進(jìn)一步加劇電力煤炭供應(yīng)鏈的風(fēng)險(xiǎn)。煤礦坍塌可能會(huì)引發(fā)瓦斯泄漏、火災(zāi)等次生災(zāi)害，給救援工作帶來困難，延長煤炭供應(yīng)中斷的時(shí)間。五、基于W-SVM的電力煤炭供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型建立5.1數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理5.1.1數(shù)據(jù)來源為了構(gòu)建準(zhǔn)確有效的電力煤炭供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型，本研究從多個(gè)渠道廣泛收集數(shù)據(jù)，以確保數(shù)據(jù)的全面性和可靠性。電力企業(yè)作為電力煤炭供應(yīng)鏈的核心環(huán)節(jié)，擁有豐富的運(yùn)營數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)直接反映了供應(yīng)鏈在發(fā)電環(huán)節(jié)的運(yùn)行狀況。從電力企業(yè)獲取的數(shù)據(jù)包括煤炭采購量、采購價(jià)格、庫存水平、發(fā)電量、發(fā)電成本等。通過對(duì)這些數(shù)據(jù)的分析，可以了解電力企業(yè)在煤炭采購、庫存管理以及發(fā)電生產(chǎn)過程中面臨的風(fēng)險(xiǎn)情況。某電力企業(yè)近五年的煤炭采購價(jià)格數(shù)據(jù)，可以直觀地反映出煤炭價(jià)格的波動(dòng)趨勢，為評(píng)估市場風(fēng)險(xiǎn)提供重要依據(jù)。煤炭企業(yè)的數(shù)據(jù)同樣關(guān)鍵，其生產(chǎn)數(shù)據(jù)、銷售數(shù)據(jù)以及資源儲(chǔ)備數(shù)據(jù)等，能從供應(yīng)端揭示電力煤炭供應(yīng)鏈的風(fēng)險(xiǎn)因素。煤炭企業(yè)的生產(chǎn)數(shù)據(jù)，如煤炭產(chǎn)量、開采效率等，反映了煤炭的供應(yīng)能力；銷售數(shù)據(jù)，如銷售價(jià)格、銷售量等，與市場供需關(guān)系密切相關(guān)；資源儲(chǔ)備數(shù)據(jù)則關(guān)乎煤炭供應(yīng)的可持續(xù)性。從某大型煤炭企業(yè)獲取的近三年的煤炭產(chǎn)量數(shù)據(jù)，可以分析其生產(chǎn)穩(wěn)定性，判斷是否存在因生產(chǎn)波動(dòng)導(dǎo)致的供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)。行業(yè)報(bào)告和研究文獻(xiàn)是了解電力煤炭供應(yīng)鏈整體運(yùn)行情況和行業(yè)發(fā)展趨勢的重要信息源。這些報(bào)告和文獻(xiàn)通常由專業(yè)的研究機(jī)構(gòu)或行業(yè)專家撰寫，涵蓋了市場分析、政策解讀、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等多方面的內(nèi)容。它們能夠提供宏觀層面的行業(yè)數(shù)據(jù)和分析，幫助我們把握電力煤炭供應(yīng)鏈的整體風(fēng)險(xiǎn)態(tài)勢。某權(quán)威研究機(jī)構(gòu)發(fā)布的年度電力煤炭行業(yè)報(bào)告，對(duì)當(dāng)年的煤炭市場供需情況、價(jià)格走勢以及政策影響進(jìn)行了深入分析，為我們的研究提供了重要的參考依據(jù)。政府統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)具有權(quán)威性和全面性，能為研究提供宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境、能源政策等方面的數(shù)據(jù)支持。國家統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的能源統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，包括煤炭產(chǎn)量、消費(fèi)量、進(jìn)口量等，能讓我們了解全國范圍內(nèi)的煤炭供需狀況；政府部門發(fā)布的能源政策文件，如環(huán)保政策、產(chǎn)業(yè)政策等，能幫助我們?cè)u(píng)估政策法規(guī)對(duì)電力煤炭供應(yīng)鏈的影響。國家發(fā)改委發(fā)布的關(guān)于煤炭行業(yè)去產(chǎn)能的政策文件，直接影響了煤炭企業(yè)的生產(chǎn)和市場供應(yīng)，通過對(duì)這類政策文件的分析，可以評(píng)估政策風(fēng)險(xiǎn)對(duì)電力煤炭供應(yīng)鏈的影響程度。5.1.2數(shù)據(jù)清洗與歸一化在收集到數(shù)據(jù)后，首先進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性。數(shù)據(jù)中可能存在異常值，這些異常值可能是由于數(shù)據(jù)錄入錯(cuò)誤、傳感器故障或其他原因?qū)е碌摹?duì)于煤炭價(jià)格數(shù)據(jù)，如果出現(xiàn)明顯偏離市場正常價(jià)格范圍的數(shù)值，如某一時(shí)期煤炭價(jià)格突然大幅高于或低于同期市場價(jià)格，需要進(jìn)行仔細(xì)核實(shí)?？梢酝ㄟ^與其他數(shù)據(jù)源進(jìn)行對(duì)比，如參考多個(gè)煤炭交易平臺(tái)的價(jià)格數(shù)據(jù)，或者咨詢行業(yè)專家，來判斷該異常值是否合理。若確定為錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，可采用插值法、均值法或中值法等進(jìn)行修正。插值法是根據(jù)相鄰數(shù)據(jù)點(diǎn)的數(shù)值，通過一定的數(shù)學(xué)公式計(jì)算出合理的數(shù)值來替換異常值；均值法是用該數(shù)據(jù)所在時(shí)間段內(nèi)的平均值來替換異常值；中值法則是用數(shù)據(jù)的中位數(shù)來替換異常值。數(shù)據(jù)缺失值也是常見問題。在電力需求數(shù)據(jù)中，可能存在某些月份或年份的數(shù)據(jù)缺失情況。對(duì)于缺失值較少的數(shù)據(jù)，可以采用刪除含有缺失值的樣本的方法，但這種方法可能會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)量減少，影響模型的準(zhǔn)確性。因此，更多情況下采用填充法進(jìn)行處理?？梢愿鶕?jù)歷史數(shù)據(jù)的趨勢，利用時(shí)間序列分析方法進(jìn)行預(yù)測，用預(yù)測值來填充缺失值。也可以根據(jù)同類型企業(yè)或地區(qū)的相關(guān)數(shù)據(jù)，通過類比的方式來填充缺失值。為了使不同指標(biāo)的數(shù)據(jù)具有可比性，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。歸一化能夠消除數(shù)據(jù)量綱和數(shù)量級(jí)的影響，使數(shù)據(jù)處于同一尺度范圍內(nèi)，便于后續(xù)的模型訓(xùn)練和分析。常用的歸一化方法有最小-最大歸一化（Min-MaxScaling）和Z-分?jǐn)?shù)歸一化（Z-ScoreNormalization）。最小-最大歸一化將數(shù)據(jù)映射到[0,1]區(qū)間，其公式為：x_{norm}=\frac{x-x_{min}}{x_{max}-x_{min}}其中，x_{norm}是歸一化后的數(shù)據(jù)，x是原始數(shù)據(jù)，x_{min}和x_{max}分別是原始數(shù)據(jù)中的最小值和最大值。對(duì)于煤炭運(yùn)輸成本數(shù)據(jù)，假設(shè)其最小值為100元/噸，最大值為500元/噸，當(dāng)某一數(shù)據(jù)點(diǎn)的運(yùn)輸成本為300元/噸時(shí)，經(jīng)過最小-最大歸一化后，其值為\frac{300-100}{500-100}=0.5。Z-分?jǐn)?shù)歸一化則是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，其公式為：x_{norm}=\frac{x-\mu}{\sigma}其中，\mu是原始數(shù)據(jù)的均值，\sigma是原始數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差。在處理電力企業(yè)的發(fā)電效率數(shù)據(jù)時(shí)，通過計(jì)算該數(shù)據(jù)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差，將每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)按照上述公式進(jìn)行歸一化處理，使其具有可比性。在實(shí)際應(yīng)用中，需要根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和模型的要求選擇合適的歸一化方法。最小-最大歸一化適用于數(shù)據(jù)分布較為均勻，且對(duì)數(shù)據(jù)的邊界值有明確要求的情況；Z-分?jǐn)?shù)歸一化則更適用于數(shù)據(jù)分布近似正態(tài)分布的情況，它對(duì)數(shù)據(jù)的異常值具有一定的魯棒性。通過數(shù)據(jù)清洗和歸一化處理，能夠提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性，為后續(xù)基于W-SVM的電力煤炭供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型的建立奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。5.2W-SVM模型訓(xùn)練與參數(shù)優(yōu)化5.2.1模型訓(xùn)練在完成數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理后，我們將經(jīng)過清洗和歸一化處理的數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集和測試集，這是構(gòu)建基于W-SVM的電力煤炭供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型的關(guān)鍵步驟。通常，按照一定的比例，如70%的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，30%的數(shù)據(jù)作為測試集，這樣的劃分既能保證訓(xùn)練集有足夠的數(shù)據(jù)供模型學(xué)習(xí)，又能為測試集留出合理的數(shù)據(jù)量用于評(píng)估模型的性能。劃分過程中，采用隨機(jī)抽樣的方法，以確保訓(xùn)練集和測試集的數(shù)據(jù)分布具有代表性，避免因數(shù)據(jù)劃分不合理導(dǎo)致模型的評(píng)估結(jié)果出現(xiàn)偏差。運(yùn)用訓(xùn)練集對(duì)W-SVM模型進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)，具體步驟如下：首先，初始化W-SVM模型的基本參數(shù)，包括懲罰參數(shù)C的初始值、核函數(shù)的選擇以及核函數(shù)參數(shù)的初始設(shè)定。懲罰參數(shù)C控制著對(duì)錯(cuò)誤分類樣本的懲罰程度，它在模型中起著平衡間隔最大化和分類誤差最小化的關(guān)鍵作用。若C值過小，模型可能會(huì)過于寬松，導(dǎo)致分類誤差較大；若C值過大，模型可能會(huì)過于嚴(yán)格，出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象。核函數(shù)的選擇則決定了將數(shù)據(jù)映射到高維空間的方式，常見的核函數(shù)有線性核函數(shù)、多項(xiàng)式核函數(shù)和高斯徑向基核函數(shù)等。線性核函數(shù)適用于數(shù)據(jù)在原始特征空間中線性可分的情況；多項(xiàng)式核函數(shù)可以將數(shù)據(jù)映射到一個(gè)更高維的多項(xiàng)式空間中；高斯徑向基核函數(shù)能夠?qū)?shù)據(jù)映射到一個(gè)無窮維的特征空間，對(duì)于處理非線性可分問題具有強(qiáng)大的能力。在電力煤炭供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)中，由于風(fēng)險(xiǎn)因素之間存在復(fù)雜的非線性關(guān)系，高斯徑向基核函數(shù)往往能取得較好的效果。然后，將訓(xùn)練集中的樣本數(shù)據(jù)輸入到初始化后的W-SVM模型中。在訓(xùn)練過程中，模型根據(jù)樣本的特征和對(duì)應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)類別標(biāo)簽，通過迭代優(yōu)化算法尋找最優(yōu)的分類超平面。以高斯徑向基核函數(shù)為例，模型會(huì)根據(jù)樣本數(shù)據(jù)計(jì)算核矩陣，利用拉格朗日乘子法將原問題轉(zhuǎn)化為對(duì)偶問題進(jìn)行求解，通過不斷調(diào)整超平面的參數(shù)，使得分類間隔最大化，同時(shí)最小化分類誤差。在每次迭代過程中，模型會(huì)根據(jù)當(dāng)前的參數(shù)計(jì)算分類損失，并通過梯度下降等優(yōu)化算法調(diào)整參數(shù)，以降低損失值。這個(gè)過程會(huì)持續(xù)進(jìn)行，直到滿足預(yù)設(shè)的停止條件，如損失值收斂到一定的閾值范圍內(nèi)，或者達(dá)到最大迭代次數(shù)。在訓(xùn)練過程中，還可以通過繪制損失函數(shù)曲線來監(jiān)控訓(xùn)練的進(jìn)展情況。損失函數(shù)曲線能夠直觀地展示模型在訓(xùn)練過程中損失值的變化趨勢。隨著訓(xùn)練的進(jìn)行，損失值應(yīng)該逐漸下降并趨于穩(wěn)定。如果損失值在訓(xùn)練過程中出現(xiàn)異常波動(dòng)，如突然增大或長時(shí)間不下降，可能意味著模型的訓(xùn)練出現(xiàn)了問題，需要檢查數(shù)據(jù)、參數(shù)設(shè)置或優(yōu)化算法的選擇是否合理。通過監(jiān)控?fù)p失函數(shù)曲線，我們可以及時(shí)調(diào)整訓(xùn)練過程，確保模型能夠有效地學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)中的特征和規(guī)律，為后續(xù)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)提供準(zhǔn)確的模型支持。5.2.2參數(shù)優(yōu)化方法為了提高W-SVM模型的性能，使其能夠更準(zhǔn)確地對(duì)電力煤炭供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià)，采用交叉驗(yàn)證和網(wǎng)格搜索等方法對(duì)模型的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化是必不可少的環(huán)節(jié)。交叉驗(yàn)證是一種評(píng)估模型泛化性能的有效方法，它通過將數(shù)據(jù)集多次劃分，訓(xùn)練多個(gè)模型，從而更全面地評(píng)估模型在不同數(shù)據(jù)子集上的表現(xiàn)。最常用的是k折交叉驗(yàn)證，其中k是由用戶指定的數(shù)字，通常取5或10。以5折交叉驗(yàn)證為例，首先將數(shù)據(jù)集劃分為大致相等的5部分，每一部分稱為一折。在訓(xùn)練過程中，依次使用其中1折作為測試集，其余4折作為訓(xùn)練集來訓(xùn)練模型。這樣可以得到5個(gè)不同的模型和對(duì)應(yīng)的測試結(jié)果，然后計(jì)算這5個(gè)結(jié)果的平均值作為模型性能的評(píng)估指標(biāo)。通過這種方式，能夠充分利用數(shù)據(jù)集的信息，減少因數(shù)據(jù)劃分隨機(jī)性帶來的誤差，更準(zhǔn)確地評(píng)估模型的泛化能力。網(wǎng)格搜索則是一種通過遍歷指定參數(shù)范圍內(nèi)的所有可能值，尋找最優(yōu)參數(shù)組合的方法。在對(duì)W-SVM模型進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化時(shí)，通常需要對(duì)懲罰參數(shù)C和核函數(shù)參數(shù)（如高斯徑向基核函數(shù)中的γ）進(jìn)行優(yōu)化。首先，確定參數(shù)的搜索范圍，對(duì)于懲罰參數(shù)C，可以設(shè)置其范圍為[0.1,1,10,100]等；對(duì)于高斯徑向基核函數(shù)的參數(shù)γ，可以設(shè)置其范圍為[0.01,0.1,1,10]等。然后，通過循環(huán)遍歷這些參數(shù)的所有可能組合，在每一組參數(shù)下進(jìn)行k折交叉驗(yàn)證，計(jì)算模型在驗(yàn)證集上的性能指標(biāo)，如準(zhǔn)確率、召回率、F1值等。以準(zhǔn)確率為例，在某一組參數(shù)下，通過5折交叉驗(yàn)證得到5個(gè)準(zhǔn)確率值，計(jì)算其平均值作為該組參數(shù)下模型的準(zhǔn)確率。最后，比較不同參數(shù)組合下模型的性能指標(biāo)，選擇性能最優(yōu)的參數(shù)組合作為最終的模型參數(shù)。在實(shí)際操作中，為了提高參數(shù)優(yōu)化的效率，可以結(jié)合并行計(jì)算技術(shù)。由于網(wǎng)格搜索需要遍歷大量的參數(shù)組合，計(jì)算量較大，采用并行計(jì)算可以將不同參數(shù)組合的計(jì)算任務(wù)分配到多個(gè)處理器或計(jì)算節(jié)點(diǎn)上同時(shí)進(jìn)行，大大縮短參數(shù)優(yōu)化的時(shí)間。還可以采用一些啟發(fā)式搜索算法，如遺傳算法、粒子群優(yōu)化算法等，這些算法能夠在參數(shù)空間中更智能地搜索最優(yōu)參數(shù)，減少不必要的計(jì)算，提高搜索效率。通過交叉驗(yàn)證和網(wǎng)格搜索等方法對(duì)W-SVM模型的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，能夠使模型更好地適應(yīng)電力煤炭供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，提高模型的準(zhǔn)確性和泛化能力，為電力煤炭供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)提供更可靠的支持。5.3模型評(píng)估與驗(yàn)證5.3.1評(píng)估指標(biāo)選擇為全面、準(zhǔn)確地評(píng)估基于W-SVM的電力煤炭供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型的性能，我們精心選取了準(zhǔn)確率、召回率、F1值、均方誤差等一系列關(guān)鍵指標(biāo)。這些指標(biāo)從不同角度反映了模型的分類和預(yù)測能力，能夠?yàn)槲覀兲峁┴S富的信息，以便深入了解模型在實(shí)際應(yīng)用中的表現(xiàn)。準(zhǔn)確率是指模型預(yù)測正確的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例，它直觀地反映了模型的整體預(yù)測準(zhǔn)確性。在電力煤炭供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)中，準(zhǔn)確率可以幫助我們了解模型對(duì)正常狀態(tài)和風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)樣本的正確識(shí)別程度。若模型的準(zhǔn)確率較高，說明模型能夠較為準(zhǔn)確地判斷電力煤炭供應(yīng)鏈的風(fēng)險(xiǎn)狀況，為企業(yè)和相關(guān)部門提供可靠的決策依據(jù)。但準(zhǔn)確率在樣本不均衡的情況下可能會(huì)產(chǎn)生誤導(dǎo)，當(dāng)多數(shù)類樣本數(shù)量遠(yuǎn)多于少數(shù)類樣本時(shí)，即使模型將所有樣本都預(yù)測為多數(shù)類，也可能獲得較高的準(zhǔn)確率，但這并不能真實(shí)反映模型對(duì)少數(shù)類（即風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)樣本）的識(shí)別能力。召回率，也稱為查全率，是指正確預(yù)測為正類（即風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)）的樣本數(shù)占實(shí)際正類樣本數(shù)的比例。在電力煤炭供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)中，召回率對(duì)于識(shí)別潛在的風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)至關(guān)重要。較高的召回率意味著模型能夠盡可能多地檢測出實(shí)際存在風(fēng)險(xiǎn)的樣本，避免遺漏重要的風(fēng)險(xiǎn)信息。在評(píng)估運(yùn)輸環(huán)節(jié)的風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，召回率高的模型能夠更全面地識(shí)別出可能導(dǎo)致運(yùn)輸延誤、貨物損壞等風(fēng)險(xiǎn)的樣本，有助于企業(yè)提前采取措施，降低風(fēng)險(xiǎn)損失。但召回率的提高可能會(huì)導(dǎo)致誤報(bào)率增加，即把一些正常樣本誤判為風(fēng)險(xiǎn)樣本。F1值是綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率的一個(gè)指標(biāo)，它通過調(diào)和平均數(shù)的方式將兩者結(jié)合起來，能夠更全面地反映模型的性能。F1值的取值范圍在0到1之間，值越接近1，說明模型在準(zhǔn)確率和召回率方面都表現(xiàn)良好。在電力煤炭供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)中，F(xiàn)1值可以幫助我們?cè)诓煌Ｐ突虿煌瑓?shù)設(shè)置之間進(jìn)行比較，選擇性能最優(yōu)的模型。當(dāng)我們對(duì)W-SVM模型進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化時(shí)，通過比較不同參數(shù)組合下模型的F1值，能夠確定最優(yōu)的參數(shù)設(shè)置，使模型在準(zhǔn)確識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)樣本的同時(shí)，盡量減少誤判。均方誤差（MSE）主要用于衡量模型預(yù)測值與實(shí)際值之間的平均誤差程度。在電力煤炭供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)中，當(dāng)我們使用模型對(duì)一些連續(xù)型指標(biāo)進(jìn)行預(yù)測時(shí)，如煤炭價(jià)格、電力需求等，均方誤差可以直觀地反映模型預(yù)測的準(zhǔn)確性。均方誤差越小，說明模型的預(yù)測值與實(shí)際值越接近，模型的預(yù)測精度越高。在預(yù)測煤炭價(jià)格時(shí)，若模型的均方誤差較小，說明模型能夠較為準(zhǔn)確地