0 引　言

在 “双碳” 目标引领下，海上风电是清洁能源的核心载体，但海上风电场的建设与运营需占用广阔海域空间，对通航安全构成显著挑战：风机基础、海缆、运维船舶等设施与船舶航行、渔船作业、南北航线等存在空间重叠，由此导致船舶通航过程中会频繁发生碰撞、搁浅、触碰等事故。这些事故不仅威胁船舶上人员的生命安全，还会引发电力供应中断、生态破坏等连锁反应，凸显通航安全风险评价的紧迫性。

席永涛等^[1]研究基于STPA和FTPN的船舶通航安全风险评价方法，构建STPA框架，明确船舶通航系统的组成部分，确定可能的事故的系统级危险，针对每个系统级危险，识别导致其发生的控制行为缺陷，推演不安全控制行为的具体触发条件；为每个不安全控制行为设定模糊时间参数，通过FTPN模拟不同场景下的系统状态变化，识别高风险路径。该方法中STPA虽能识别控制结构中的缺陷，但对多组件动态交互的建模能力有限，可能导致风险评估片面化。耿艳芬等^[2]研究基于水流特性的船舶通航安全风险评价方法，采集水流特性数据并进行预处理，将水流特性转化为可量化的风险指标，基于船舶运动数学模型模拟不同水流条件下船舶的航向稳定性、舵效、推进效率等操纵性能，结合水流特性参数与船舶操纵特性识别高风险场景，从水流特性、船舶性能、环境因素三个维度建立评估指标采用支持向量机模型，预测水流条件下的风险值。该方法假设水流为均匀流或稳态流，但实际航道中水流可能存在湍流、非均匀分布等复杂特性，导致最终风险预测结果与实际偏差较大。方婉薇等^[3]研究基于模糊推理系统的船舶通航安全风险评价方法，从流速、能见度、风速、航道宽度、船舶密度、船舶操纵性等角度出发选取评价指标，将其作为输入变量，并设定隶属度函数，为每个输入变量定义模糊集合，基于专家经验总结水流、能见度等变量与风险等级的关联规则。采用Mamdani推理方法，根据输入变量的隶属度值匹配模糊规则，计算每条规则的激活强度，将模糊输出转换为清晰值，即风险评价结果。该方法中模糊集合的划分和隶属度函数的形状需依赖专家经验设定，不同专家可能给出不同定义，导致评估结果波动。梅梦磊等^[4]研究基于变权物元可拓模型的船舶通航安全风险评价方法，从自然环境、航道条件、交通环境三方面构建指标体系，在物元可拓模型中引入变权理论确定指标权重值，定义各风险等级的指标取值范围，将实测指标数据代入物元模型，形成待评物元矩阵。计算待评物元与各风险等级经典域的关联度，通过加权求和计算综合关联度 ，选择最大关联度对应的等级作为评估结果。传统物元可拓模型通过最大关联度确定风险等级，但当多个等级关联度接近时，可能损失待评物元的部分信息，导致评估结果偏差。

本文样本取自我国某核心海上风电场，总装机超100万千瓦，年发电量约25亿千瓦时，年减排二氧化碳超62万吨。数据采集方式：港口环境数据，查阅规划图纸、现场测量、与管理部门沟通获取相关距离数据；自然环境数据，用场内及周边气象、水文观测站采集一年数据取均值；通航环境数据，借AIS数据、海事资料获取交通信息，现场调研记录作业方式；安全保障数据，与多部门沟通收集监管、救援、应急及助航设施数据 。

本文研究基于改进AHP（层次分析法）的海上风电场通航安全风险评价方法。AHP（层次分析法）因其结构化与可操作性优势，广泛应用于能源、交通、环境等领域。然而AHP（层次分析法）在实际应用过程中，权重依赖专家成对比较判断，导致权重计算结果具有较强的主观性。同时，指标属性存在模糊性，导致AHP（层次分析法）难以对其进行量化。因此本文中采用主客观权重融合与模糊理论对AHP（层次分析法）进行改进，由此提升研究结果的应用性。

1 海上风电场通航安全风险评价方法 1.1 评价指标体系构建

构建科学合理、全面覆盖的评价指标体系是确保评价结果准确性与可靠性的基础条件。海上风电场作为清洁能源的重要基地^[5]，其建设与运营过程中不可避免地与通航活动产生空间交集，从而引发一系列通航安全风险。为了有效识别、评估并控制这些风险，必须从多个维度深入剖析影响通航安全的各种因素^[6]。基于此，在充分借鉴现有研究成果与实践经验的基础上，结合海上风电场的实际运营特点与通航安全需求，从港口环境、自然环境、通航环境、安全保障四个角度出发，构建海上风电场通航安全风险评价指标体系，结果如表1所示。

1.2 评价集合构建

评价集是由评判对象所有可能的评判结果构成的集合，其数学表达式为：

$ V=\{{v}_{1},{v}_{2},{v}_{3},\cdots ,{v}_{n}\} 。$

(1)

式中：v_j为第j个评价结果，$ j=1,2,\cdots ,n $；$ n $为评价等级的数量或者评语档因素的个数。

该集合明确了某一评价因素下评价结果的可选范围，针对海上风电场通航安全风险，将其风险等级划分为五级，具体如表2所示。

1.3 基于改进AHP（层次分析法）的评价指标权重计算

采用AHP（层次分析法）评价海上风电场通航安全风险过程中，存在显著的权重指标主观性问题^[7]，由此导致最终评价结果产生偏差。与传统 AHP 相比，本文通过主客观权重融合策略彻底解决了这一核心缺陷：传统 AHP 完全依赖专家判断定权重，易因专家差异致分配不合理，不符海上风电场通航安全风险实际。本文采用主客观权重融合策略，基于实际数据矩阵算出客观权重，最终归一化融合成组合权重，兼顾主客观，提升权重计算科学性与合理性。针对这一问题，对AHP（层次分析法）中的权重计算过程进行改进，将AHP（层次分析法）所确定的主观权重与熵权法所确定的客观权重融合，得到组合权重，由此提升评价指标权重计算的科学性。基于AHP（层次分析法）的主观权重计算过程中，将n个海上风电场通航安全评价指标进行成对比较判断，在不同准则下构建评价指标判断矩阵：

$ Z' = {({z_{ab}})_{n \times n}}，a = 1,2, \cdots ,n;{\mkern 1mu} b = 1,2, \cdots ,n。$

(2)

式中：$ {z}_{ab}> 0 $为海上风电场通航安全评价指标a与b的重要性指数，其取值遵循“1～9标度法”，随着$ {z}_{ab} $值增大，在海上风电场通航安全风险评价指标a对评价指标b的重要性愈发显著。

利用特征根法求解海上风电场通航安全风险评价指标的主观权重：

$ {{{Z}^{\prime}}}_{g}={\phi }_{\text{max}}g。$

(3)

式中：$ {\phi }_{\text{max}} $和$ g $分别为最大特征值与主观向量。

在确定$ {{{Z}^{\prime}}}_{g} $后，依照$ {\phi }_{\text{max}} $进行一致性检验指标计算，计算过程如下：

$ CR=\frac{{\phi }_{\text{max}}-n}{RI(n-1)} 。$

(4)

式中：$ RI $为随机一致性指标。如果$ CR $≤0.1，说明通过检验；相反则需对D进行调整，至值通过检验为止。

基于熵权法的客观权重计算过程中，若存在m个评价组对n各海上风电场通航安全风险评价指标开展评价，则形成评价数据矩阵 $ {Z}^{\prime\prime}={({{{{z}^{\prime\prime}}}_{pq}})}_{m\times n} $，其中$ p $和$ q $分别表示准则层指标数量和$ p $下指标层内指标数量。对第$ q $项评价指标进行归一化处理后计算客观权重，公式描述如下：

$ {{{Z}^{\prime\prime}}}_{q}=\frac{1}{-\displaystyle\sum\limits_{p=1}^{m}{P}_{pq}\ln {P}_{pq}\cdot \displaystyle\sum\limits_{q=1}^{n}\frac{1}{-\displaystyle\sum\limits_{p=1}^{m}{P}_{pq}\ln {P}_{pq}}}。$

(5)

式中：$ {P}_{pq} $为第$ p $个评价组对第$ q $项指标的评分占比。

将AHP（层次分析法）得到的主观权重$ {{{Z}^{\prime}}}_{g} $与熵权法得到的客观权重$ {{{Z}^{\prime\prime}}}_{q} $进行归一化融合，得到改进AHP（层次分析法）的组合权重$ Z $：

$ Z=\frac{{{{Z}^{\prime}}}_{g}{{{Z}^{\prime\prime}}}_{q}}{\displaystyle\sum\limits_{p=1}^{n}{{{Z}^{\prime}}}_{g}{{{Z}^{\prime\prime}}}_{q}}。$

(6)

1.4 基于改进AHP（层次分析法）的评价模型构建

确定海上风电场通航安全风险评价指标组合权重后，采用AHP（层次分析法）构建评价模型，获取风险评价指标评价结果。但AHP（层次分析法）在处理海上风电场通航安全风险这种具有不确定性与模糊性的问题时，具有显著局限性^[8]，因此通过引入模糊数学理论，改进AHP（层次分析法）。传统 AHP 是确定性决策法，难刻画海上风电场通航安全风险中如能见度等强模糊性指标，离散化评分易使评价失真。本文构建风险等级模糊集合、定义隶属度函数，将模糊描述量化，生成单因子评价矩阵，用模糊合成算子融合指标权重与隶属度，再经反模糊化处理得明确风险指数，提升模糊指标量化精准度。采用改进的模糊AHP（层次分析法）对海上风电场通航安全风险进行综合评价时^[9]，针对准则层指标，将所包含的各指标层指标的参数带入对应的隶属度函数中，确定其隶属度，由此生成单因子评价矩阵，集合已确定的评价指标权重值实施矩阵计算，获取指标层指标的评价向量L₁，该向量将参与更高层次的综合评价。

$ {\tilde{L}}_{1}={\tilde{Z}}^{(2)}{^{\circ}}{\tilde{R}}_{1}。$

(7)

式中：$ {\tilde{R}}_{1} $和$ {^{\circ}} $分别表示单因子评价矩阵和模糊合成算子；$ {\tilde{R}}_{1} $由该准则层下各指标层指标的隶属度构成。

根据式(7)能够得到海上风电场通航安全风险评价准则层指标$ U $的评价向量$ L $。

$ \tilde{L}={\tilde{Z}}^{(1)}{^{\circ}}{\tilde{\boldsymbol{R}}}_{1}=\left[{U}_{1},{U}_{2},{U}_{3},{U}_{4}\right]\circ \left[\begin{array}{c} {L}_{1}\\ {L}_{2}\\ {L}_{3}\\ {L}_{4} \end{array}\right]。$

(8)

针对模糊算子问题，采用加权平均值进行处理，也就是针对全部的海上风电场通航安全风险评价指标，基于权重值的大小均衡兼顾，由此实现海上风电场通航安全风险综合评价最优的目的。

通过上述过程最终获取的海上风电场通航安全风险评价结果为一个模糊向量，其所描述的是待评价海上风电场隶属于各个评估等级的隶属度。求出该模糊向量$ {l}_{j},j=1,2,\cdots ,m $，$ m $为风险等级数量后，可通过反模糊化确定最终的评估等级。具体而言，将l_j视为对评估集V_j的权重，对V_j进行加权平均，具体计算公式为：

$ V=\frac{\displaystyle\sum\limits_{j=1}^{m}{l}_{j}{v}_{j}}{\displaystyle\sum\limits_{j=1}^{m}{l}_{j}}\in [1,5]。$

(9)

式中：$ V $和l_j分别为为加权平均后的海上风电场通航安全风险评价值和评价对象隶属于第j个风险等级的隶属度；v_j表示第j个风险等级的量化值。

2 结果与分析

本文研究基于改进AHP（层次分析法）的海上风电场通航安全风险评价方法，为验证本文方法的实际应用性，以某海上风现场为研究对象，如图1所示。研究对象是我国海上风电开发的核心区域之一，总装机超100 MV（一期102 MW+二期27台3.6 MW），年发电量约25×10⁹kW·h，年减排二氧化碳超62×10⁴t。将研究对象划分为7个不同区域，分别以区域A～G描述，采用本文方法对不同区域的通航安全进行风险评价。

2.1 评价结果

采用本文方法对研究对象的通航安全风险进行评价，利用改进AHP（层次分析法）计算各评价指标的权重值，所得结果如表3所示。可知，在研究对象内评价指标体系准则层中，通航环境的权重值最高，达到0.311，即该准则层指标对于研究对象通航安全风险评价的影响最为显著，说明繁忙的通航环境和复杂的航线交叉可能增加船舶碰撞的风险。自然环境权重次之，达到0.296，对研究对象通航安全风险评价的影响也很显著，说明恶劣的自然条件会增加船舶操纵的难度，从而引发安全事故。指标层内，波浪高度、风速和航线交叉3个指标的权重值最高，均达到0.075以上，且对应于准则层中的通航环境和自然环境。

基于评价指标的权重计算结果，对研究对象的通航安全进行风险评价，并对评价结果进行可视化展示，结果如图2所示。分析可知，采用本文方法可以清晰地呈现不同区域的通航安全风险等级，其中区域B为较高风险，区域A、C、D为中等风险，区域E、F为较低风险，而区域G为低风险。以上研究结果说明研究对象通航安全风险等级以 “中等风险” 为核心区间，符合研究对象（总装机超100 MV的规模化风电场）“繁忙通航环境+复杂自然条件”的基础特征。

将本文方法对研究对象内各区域的评价结果与其实际风险等级进行对比，由此验证本文方法的评价性能，结果如图3所示。分析可知，本文方法所得的风险评价结果与研究对象的各区域的实际风险等级具有较高的一致性，这充分说明本文方法在实际海上风电场通航安全风险评价中具有较高的准确性。

2.2 评价方法的对比

以文献[1]中基于STPA和FTPN的评价方法、文献[2]中基于水流特性的评价方法、文献[3]中基于模糊推理系统的评价方法为对比方法。对比本文方法与对比方法针对研究对象的评价结果，选取ROC曲线作为对比结果，所得结果如图4所示。其中，AUC表示线下面积，AUC值为1时，说明所构建评价模型为完美分类器，AUC值为0.5时，说明所构建评价模型为随机猜测，即AUC值越大说明评价结果性能越好。分析图4可知，本文方法的AUC值最高，达到0.895，这是因为本文方法通过主观权重与客观权重的融合，以及模糊数学理论的引入，有效解决了标准AHP（层次分析法）的主观性和模糊性问题。而3种对比方法的AUC值分别为0.840、0.817和0.861，均低于本文方法，由此说明本文方法在海上风电场通航安全风险评价应用中的实际效果优于3种对比方法。

3 结　语

本文研究基于改进AHP（层次分析法）的海上风电场通航安全风险评价方法，通过理论研究与实验验证得到以下结论：本文方法构建科学的多维度评价指标体系，通过主客观组合权重解决AHP（层次分析法）权重计算结果主观性强的问题，实验结果显示准则层中通航环境与自然环境对通航安全的影响最为显著，指标层中波浪高度、风速、航线交叉为关键风险因子。同时本文方法利用模糊理论则精准刻画了风险指标的模糊性与不确定性，二者结合使评价结果更贴合工程实际。相较于传统 AHP，本文方法优势明显：1）权重计算科学，主客观融合避免纯主观偏差，精准识别海上风电场通航安全关键风险因子；2）模糊信息处理精准，以模糊理论量化建模，突破传统 AHP 局限；3）评价结果实用，风险等级分布契合实际，AUC 值高，能提供具体决策支持，优于传统 AHP 的粗略判断。