核能技术研发方案选择的鲁棒决策方法研究.pdf

第6期张李洁,等核能技术研发方案选择的鲁棒决策方法研究103 文献综述在核能领域,针对技术选择问题,张奇等[4]对核电反应堆技术进行评估选择,以经济性、安全性、可持续性、技术性能、设计自主化和设备本土化、安定性等为评价指标,依靠专家打分,通过模糊层次分析模型得到各堆型的性能评价结果。胡望斌[5]研究了基于技术强国技术出口限制因素的国家关键技术选择问题,考虑了技术差距、技术重要性、技术受限三个因素,建立了受资源约束的单目标0-1规划模型。 0-1规划模型更多地应用到企业运作层面,例如于惊涛和武春友[6]提出了在信息不对称条件下的企业技术选择问题,以最大程度提高企业整体绩效为目标,以企业可接受风险、法律要求、资金、项目净现值为约束,构建了单目标0-1规划模型;郭研和董超[7]研究了在企业各资源约束条件下的高新技术企业研发项目选择问题,以利润/成本最低、系统因素最好、项目风险最低为目标,人力、设备、原材料等资源为约束,建立了多目标0-1规划模型。其他还有Evans等[8]研究了基于经验信息的机械制造技术选择问题,用模糊决策树方法,考虑了经验信息,利用历史信息计算置信因子,避免技术选择中决策者对专家意见的依赖。武春友等[9]将TOPSIS法与灰色关联理论结合,引入最优和最劣两个标准,采用相对距离来衡量区域绿色增长系统现有状态与理想状态的差距,构建了区域绿色增长系统评价模型。 Ghorbani和Rabbani[10]建立了选择项目方案的全部期望净现值与最小资源分配连续偏差两个目标的鲁棒优化模型;Chen等[11]针对信息系统研发项目的特点,设计了一种多阶段多项目的项目选择与资源分配方法。倪渊[12]研究高校科研效率评价时,将阿尔蒙多项式、非径向偏好DEA和超效率DEA融合,提出了滞后非径向超效率DEA模型。该组合评价模型采用阿尔蒙多项式对数据预处理来模拟高校科研系统投入产出的滞后性,借助非径向超效率DEA使评价结果具有较好的区分度,可实现评价对象的全排序。然而,以上方法主要针对现有技术和方案的选择,对未来技术的战略选择应用较少。针对未来技术的战略选择问题,GIF[1-3]首先确立了“安全性、经济性、核废物量少,以及防核扩散”的核能发展目标,通过专家研讨,去掉不满足该目标的核能系统;之后从发展目标出发,设定8个等权重的子目标和15种度量标准构成评估体系,最终推荐了六种先进核反应堆,但现有文献中没有给出具体选择过程。 2009年,Chen等[13]开展了台湾未来十年应发展哪些可再生能源技术的研究,首先以全球变暖情况、可再生能源技术突破情况、政府能源政策三个不确定因素构建了3种可行的情景,从技术重要指标和技术风险指标对备选技术评价,得到不同情景下技术的重要性-风险指标的二维图。朱新财[14]在选择科技创新型企业与跨国公司的生物技术投资方案时,考虑了生物技术研发的不确定性,并运用熵理论,建立了生物技术研发不确定性的计量模型,在此基础上建立了研发投资期权模型。其他还有Filomena等[15]将技术开发的边际成本作为不确定参数,以技术组合、技术能力和技术应用的生产水平作为指标参数,运用博弈论选择技术。 Carly等[16]将情景规划等战略预测工具应用于生物技术中,提出了6步骤的战略远景方法来改善不可预测的决策环境。在针对不确定性决策问题中,已有相关文献引入了鲁棒思想,例如Marinakis等[17]为实现2020年低碳减排目标,对32种可持续性能源计划方案进行选择。首先对方案能否达到2020年二氧化碳排放降低20的目标进行初筛,然后从经济、社会、环境三个方面进行评估,利用效用加性utility additive,UTA方法反算出指标权重,并利用极值排序法,给出了各情景方案的排序范围,最终选定排序稳定且靠前的可持续方案实施,体现了方案的鲁棒性。胡笑旋和任明辉[18]研究了企业在进行长期战略制定时,面对深度不确定环境的战略方案选择。首先采用情景分析法构建3种企业发展的可能情景,判断情景发生的概率,然后建立代表情景的决策树模型,计算出各方案在不同情景下的效益值,最后采用最小最大后悔值,选出最坏情况下最好的方案作为鲁棒性最好的方案。冉伦等[19]将最小最大决策准则和分布式鲁棒优化应用到了车辆配置优化问题中,首先在满足需求的前提下,以配置成本和惩罚成本之和的总成本最小为目的,确定每个租赁点的初始配置电动车数量,构建了需求确定的非线性规划模型。然后考虑电动车需求的均值、方差、协方差等因素,采用最小最大决策准则,考虑最坏分布情况下的成本,构建了需求不确定性模型一,另外采用分布式鲁棒的方法,将二阶矩矩阵加入到模型计算中,构建了不确定性模型二,并对两种不确定模型进行对比。寿涌毅和姚伟建[20]研究了信息不确定情况下的项目组合选择问题,用情境集来刻画各参数的不确定性,并使用惩罚函数构建不确定条件下的项目组合选择鲁棒优化模型,从而获得对参数变动不敏感的鲁棒解。 Hassanzadeh等[21]研究了目标和约束的系数不确定下的研发项目组合选择问题,构建了多目标混合整数规划模型,利用切比雪夫法处理多目标,104 管理评论第31卷再将模型转化为等价的线性模型求解。 Mavrotas等[22]针对多目标组合选择模型提出了一种衡量模型稳健性的方法,该方法基于蒙特卡洛模拟和多目标优化的协同作用,利用增强ε约束方法找出精确的帕累托解集。Fliedner和Liesiö[23]考虑了项目评价过程中专家自身偏好的不确定性,针对多属性项目组合选择设计了一种鲁棒性可调节的决策支持方法。综上,针对成熟技术选型问题,主要采用综合评价法和一般线性规划。针对未来的技术选型问题,现有文献主要研究了外部环境的不确定性对技术选型的影响,采用最大最小后悔值、极值排序等方法将鲁棒思想引入到技术选择过程中,但较少考虑研发过程中技术的复杂性对技术选型的影响,也没有涉及用途需求对核技术选型的约束。鉴于此,当外界环境和技术研发过程均存在不确定性时,受未来用途需求等约束的核技术选型问题值得进一步研究。问题描述2002年的第四代核能系统报告[1]首次提出了“核能系统”,但目前还没有官方定义,本文的核能特指核裂变能,并定义核能系统包括燃烧器以及配套的燃料后处理流程。其中现有的燃料后处理方式有一次通过、分离提纯、部分裂变产物排除。燃烧器根据其增殖比可分为燃烧、增殖、燃烧增殖三类。将燃料后处理和燃烧器的类别两两组合构成九种类型的核能系统,本文的研究对象就是上述核能系统下的核能技术研发方案。已知备选核能技术研发方案集合M{1,2, ,m},其中i表示第i种核能技术研发方案;核能多样化用途集合K{1,2, ,k′,k′1, ,K′},其中1,2, ,k′代表二次能源用途,k′1,k′2, ,K′表示其他用途,Uk, k∈ K表示可支撑用途k的核能技术研发方案集合;技术发展目标的评价指标ga,a1,2,3,4;核能发展的可能情景集合Q{1,2, ,q′},不同情景下的技术发展目标各指标权重wqa,q∈ Q;核能技术研发方案i在期间节点内的实现可能性pi;用sij表示研发方案i与j的兼容性。为降低研发风险,保障核能发展战略的可实施性,应充分考虑外部环境变化和技术研发的复杂性,优先选出若干具有鲁棒性且满足多样化用途的方案重点研发,选型管理目标如下1选型方案具有鲁棒性被选中的研发方案在技术发展目标上应具有适应性强,敏感性弱的特点。即技术发展目标值,受未来情景变化的影响最小。2实现可能性大为降低研发风险,所选研发方案在一定时间内的实现可能性要尽可能大。3技术兼容性好一旦某研发方案失败,其阶段研发成果也可被其他方案所用;另外,最终选定的用于支撑同种二次能源用途的两种方案,也要有一定的相互兼容性。4满足所有用途至少要有两种方案支撑二次能源,至少一种方案保障其他每种用途。1、技术发展目标较早研究先进核能技术发展目标的是GIF论坛,其2002年的战略研究报告中,从可持续性、经济性、安全性及防核扩散性四个方面提出了核能技术的发展原则[1],到2015年提出了较为具体的发展目标[2,3],具体描述为在可持续性方面实现千瓦年可持续的能源生产、最小化核废料并易于管理;在经济性方面优于其他能源的全周期性价比和相仿的投资风险;在安全性方面具有优越的运行安全与可靠性、基本消除堆芯熔毁和厂外应急响应;在防核扩散方面防止武器级材料与技术的扩散和恐怖主义行为。该核能技术发展目标获得了国际上的权威认可。因此本文综合考虑我国铀资源供应与乏燃料处理的严峻形势,在对核能系统技术方案的技术发展目标评估时,借鉴了GIF提出的技术发展目标,并细化了评估要点如表1所示。专家组根据表1中的评分要点与准则,对核能技术研发方案i在指标ga上的表现打分,得分为gai,a1,2,3,4。指标的相对重要性受外部核能发展情景的影响,例如若核技术用于对外出口,那么防核扩散性的权重最高。已知核能发展可能情景集合为Q{1,2, ,q′}, q情景下指标ga的权重为wqa,q∈ Q。则情景q下研发方案i的技术发展目标值为式1fq1i ∑4a 1wqagai,i ∈ M,q ∈ Q 12、实现可能性核能技术研发方案的实现可能性从方案的研发流程和外部环境两方面考量。首先从技术方案的研发流第6期张李洁,等核能技术研发方案选择的鲁棒决策方法研究105 表1 技术发展目标评估评价指标评分要点评分准则可持续性g1资源利用率废物的量与时间角度对环境的影响、长期监管负担最小化差,较差,中,较好,好 1,3,5,7,9经济性g2核能系统全周期的成本优化电站和燃料循环的设计等投资风险缩短建设周期、降低成本等差,较差,中,较好,好 1,3,5,7,9安全性g3运行安全与可靠性可靠的反应性控制、可靠的余热导出、可靠的包容性差,较差,中,较好,好 1,3,5,7,9防核扩散性g4武器相关材料保护材料与技术、内在障碍与监管放射性材料与设施的保护差,较差,中,较好,好 1,3,5,7,9程出发,在初始研究阶段考虑研究基础和关键技术难点复杂度2个因素,研究基础考察技术方案目前的研究阶段、技术基础和经验,研究基础越好,时间节点内方案的实现可能性越大。关键技术难点复杂度考察研发中遇到的技术难点的复杂程度,越复杂,所需攻克的时间就越长,时间节点内方案实现的可能性就越小。在工程阶段考虑工业应用的平顺性,主要关注研发方案研发成功后在工业应用的前景,是否与之后的工业体系配套。通常情况下不能大规模商业应用的创新技术很难有生命力,时间节点内方案的实现可能性越低。另外针对技术研发的外部环境考虑国家战略吻合度,主要考虑研发方案是否与国家对能源和行业等方面的战略规划相吻合,吻合度越高,得到的人力物力的支持就越大,研发方案在时间节点内实现的可能性就越大。具体评估细则如表2所示。专家组根据表2中的评分要点与准则打分,研发方案i在时间节点内的实现可能性为Pi。表2 实现可能性评估评价指标评分要点评分准则研究基础燃烧器和燃料处理技术研究阶段、技术基础和经验关键技术难点复杂度燃烧器和燃料处理技术待解决的技术难点个数、技术难点的复杂程度工业应用的平顺性研发成功后,实现工业应用的前景大小,包括对现有核能系统乏燃料处理情况;现有乏燃料在未来核能系统中使用的难易程度;与非核能系统的应用共性;我国拥有自主知识产权的比例大小国家战略吻合度是否与国家制定的十三五战略规划、核电中长期规划等能源与行业规划相匹配在[0,1]区间内评分,“0”表示时间节点内研发方案完全不能实现,“1”表示时间节点内研发方案完全可以实现3、技术兼容性“兼容性”用于描述研发方案之间技术共性程度,间接刻画技术间相互转化的难易程度,兼容性越大,相互转化所需付出的代价越小。兼容性评估要点包括两种方案在燃烧器技术与材料、后处理流程的共性。专家组按照小,较小,中,较大,大 1,3,5,7,9评分准则,给出研发方案i与j的兼容性sij。给定一个兼容性阈值s,与研发方案i的兼容性不小于s的研发方案集合,见式2所示Si j{ sij≥ s,i ≠ j,∀ j ∈ M} ,i ∈ M 2模型建立1、符号说明i, j待选核能技术研发方案,i, j∈ M,M{1,2, ,m};K{1,2,k′,k′1, ,K′}用途集合,其中1,2, ,k′代表二次能源用途,k′1,k′2, ,K′代表其他用途;k代表第k种用途;Uk支撑用途k的核能技术研发方案集合;q核能发展可能情景,Q{1,2, ,q′}表示情景集合;106 管理评论第31卷gai核能技术研发方案i在技术发展目标的指标ga上的得分,a1,2,3,4;wqa在情景q下,技术发展目标的指标ga的权重;pi研发方案i在时间节点内的实现可能性;sij核能技术研发方案i与j的兼容性;Si与核能技术研发方案i的兼容性不小于阈值s的核能技术研发方案集合;W所选研发方案能兼容所有研发方案的百分比;A最终选择的研发方案的个数;xi决策变量,xi 1表示第i个方案被选中,否则为0。2、选型模型目标1研发方案组合的技术发展目标的鲁棒性最优。采用鲁棒优化的思想,首先找出情景q下,满足约束的可行技术研发方案组合在技术发展目标上的最优值fq∗ ,如式3所示。fq∗ max∑mi 1xi∑4a 1wqagai,q ∈ Q 3然后采用技术研发方案组合与每种情景下最优技术研发方案组合的技术发展目标值fq∗的欧式距离来刻画技术研发方案的鲁棒性,见式4。 F1x越小,说明研发方案组合x与每种情景下的最优研发方案组合差距越小,鲁棒性就越好。F1x ∑q∈ Qfq∗ - ∑mi 1xi∑4a 1wqagai[ ] 2 4目标2研发方案组合在时间节点内的实现可能性最大。被选技术研发方案组合x在时间节点内的实现可能性表示为式5。F2x ∑mi 1xipi 5目标3被选技术研发方案之间的兼容性最大,以保证各研发方案之间相互转化时付出的代价尽可能小。被选技术研发方案组合x的方案之间的兼容性之和表示为式6。其中xi,xj均为决策变量,xi 1,xj 1表示技术研发方案i和j同时被选中,否则为0。F3x 12 ∑mi 1∑ mj 1xixjsij 6根据目标1、2、3构建多目标0-1鲁棒优化模型,并统一目标函数最大化如下maxFx - F1x,F2x,F3x{ } 7s.t.∑i∈ Ukxi ≥ 2,k 1,2, ,k′ 8∑i∈ Ukxi ≥ 1,k k′ 1,k′ 2, ,K′ 9∪ mi 1Sixi 1m ≥ W,W ∈ [0,1] 10Sixi 1 ∩ Sjxj 1 ≠ ∅ ,∀ i,j ∈ Uk,k 1,2, ,k′,i ≠ j 11∑i∈ Mxi A,A ∈ [1,m] 12xi,xj ∈ {0,1},∀ i,j ∈ M 13其中式7为目标函数,max[-F1x]表示选中的研发方案组合的技术发展目标的鲁棒性最优。maxF2x表示被选中的研发方案组合在一定时间内实现可能性尽可能大,maxF3x表示被选中的研发方案之间的兼容性尽可能大,保证各研发方案之间相互转化时付出的代价尽可能小。约束8表示至少有两种研发方案支撑二次能源用途;约束9表示对于其他用途,至少有一种研发方案支撑;约束10表示被选研发方案组合能够兼容的技术方案占所有研发方案的比例在W以上;约束11表示被选中的用于支撑同种二次能第6期张李洁,等核能技术研发方案选择的鲁棒决策方法研究107 源用途的研发方案,他们的兼容集合的交集不为空;约束12表示选出的研发方案组合包含A种研发方案,此为外生变量,专家根据国家需求和投入力度来确定;约束13为决策变量。此模型解的形式是若干种研发方案的组合,可采用隐枚举法,依次以约束12、8、9、11、10筛选出模型的可行解,然后根据三个目标函数值,找出非劣解集。3、改进的UTA权重求解模型确定技术发展目标各指标的权重时,采用改进的UTA法。 1982年,Jacquet-Lagreze和Siskos[24]提出UTA法,该方法基于效用函数,利用决策者对部分方案间优劣关系的判断,找出相应的效用函数,进一步推断其他方案之间的优劣关系。而Marinakis等[17]建立了UTA反算权重模型,本文在此模型基础上,加入部分指标权重的关系约束,使权重大小与实际情况更加贴切。已知情景集合Q{1,2, ,q′},技术发展目标的评价指标ga,专家的打分gai就是研发方案i在指标ga上的效用值,且ga -表示在指标ga可取的最小值,ga - 1;ga 表示在指标ga上可取的最大值,ga 9。令gai表示指标ga的非递减效用函数,值域在[1,9],wqa表示q情景下指标ga的权重,则研发方案i在技术发展目标上的综合效用函数为式14gqi ∑4a 1wqagai 14其中∑ 4a1wqa 1,g-a 1,ga 9,q∈ Q。根据此效用函数规定如下偏好关系序,i和j是核能技术研发方案,定义i≻ j表示方案i在技术发展目标上的表现优于j;ij表示方案i和j在技术发展目标上的表现没有区别。即gigj,如果i≻ ji优于j;gi gj,如果iji和j没有区别。现有一个训练样本集AR {i1,i2, ,iR},给定一个情景,专家权衡样本在各指标上的表现,给出样本在技术发展目标上的偏序关系,例如ir≻ ir1或ir ir1,ir∈ AR,该偏好关系判定可用式15表示,其中σqir和σq-ir表示q情景下专家对样本ir综合效用过高和过低估计误差。Δir,ir1 gqir - σqir σq-ir[ ] - gqir1 - σqir1 σq-ir1[ ] 15将式14代入式15中,化简可得式16Δir,ir1 ∑4a 1wqa gair - gair1{ } - σqir σq-ir σqir1 - σq-ir1 16在给定情景下,部分指标的权重大小关系根据实际情况是可以分析出来的,因此加入部分指标权重关系做为约束,使权重结果与实际情况更贴切。建立UTA权重求解模型,其中δ是一个非常小的正数,该模型表示在情景q下,当实际的综合效用值与专家给出的综合效用值差距最小的情况下,可求出技术发展目标的指标ga的权重wqa,a1,2,3,4。UTA权重求解模型如下minE ∑Rr 1σqir σq-ir 17s.t.Δir,ir1 ≥ δ,如果q情景下,ir ≻ ir1 18Δir,ir1 0,如果q情景下,ir ir1 19∑ 4a 1wqa 1,wqa ≥ 0,σqir ≥ 0,σq-ir ≥ 0,∀ ir ∈ AR 20q情景下,wqa1 wqa2,∃ a1,a2 1,2,3,4,且a1 ≠ a2 21案例分析针对2030年核能发展情景,对核能技术研发方案展开评估,从中选出符合4个管理目标的研发方案重点研发。1、确定待选核能技术研发方案集合和用途通过资料调研和专家意见,选定了18种前沿的核能技术研发方案,并梳理了核能9种用途1-3是二次108 管理评论第31卷能源,4-9是其他用途,见表3。并确定了可支撑用途k的核能技术研发方案集合Uk为U1 1,5,11,13,14,15,16,17,18}{ ;U2 6,7,12,15,16,17,18}{ ;U3 6,7,12,14,15,16,17,18}{ ;U4 2,3,4}{ ;U5 1,3,5,13,16,17,18}{ ;U6 1,3,13,16,17,18}{ ;U7 2,3,4}{ ;U8 1,4}{ ;U9 8,9,10}{ 。表3 研发方案及用途核能系统研发方案二次能源其他用途1 2 3 4 5 6 7 8 9发电制氢工艺热海洋动力海岛综合利用偏远内陆综合利用航天动力生产同位素生产军用原料燃烧一次通过1 √ √ √ √2 √ √3 √ √ √ √4 √ √ √燃烧分离提纯5 √ √6 √ √7 √ √增殖分离提纯8 √9 √10 √11 √燃烧增殖一次通过12 √ √13 √ √ √燃烧增殖分离提纯14 √ √15 √ √ √燃烧增殖部分中子毒物排除16 √ √ √ √ √17 √ √ √ √ √18 √ √ √ √ √2、指标评估评估各研发方案的技术发展目标、2030年实现可能性、技术兼容性。邀请5位核能领域的专家,用算术平均值作为最终得分,结果如表4和表5所示。表4 技术发展目标及2030年实现可能性各指标结果研发方案g1 g2 g3 g4 Pi可持续性经济性安全性防核扩散性实现可能性1 1. 0 2. 2 1. 8 7. 4 0. 702 1. 0 3. 0 1. 5 7. 4 0. 653 2. 2 3 4. 6 7. 4 0. 504 1. 8 2. 2 3. 4 7. 4 0. 605 3. 4 3. 8 2. 2 2. 2 0. 606 3. 4 3. 0 5. 0 2. 2 0. 607 3. 4 4. 6 3. 8 3. 0 0. 408 5. 8 5. 8 3. 8 2. 6 0. 409 5. 4 5. 8 3. 8 3. 0 0. 6010 5. 0 5. 8 3. 0 3. 4 0. 5011 5. 0 5. 4 2. 6 3. 4 0. 5512 5. 0 5. 0 3. 0 3. 0 0. 7013 5. 4 5. 8 4. 6 7. 8 0. 5014 5. 8 6. 6 4. 6 3. 8 0. 5015 5. 8 6. 2 4. 2 3. 8 0. 7016 7. 8 7. 4 5. 4 7. 0 0. 5017 8. 6 8. 2 7. 4 7. 0 0. 6018 7. 4 7. 0 5. 8 7. 4 0. 40第6期张李洁,等核能技术研发方案选择的鲁棒决策方法研究109 表5 技术兼容性结果sij 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 181 0 7 1 3 7 1 1 1 1 1 5 1 1 1 1 1 1 12 7 0 1 3 5 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 13 1 1 0 1 1 1 7 1 1 1 1 1 1 1 1 5 1 14 3 3 1 0 3 1 1 5 1 1 1 1 1 5 1 1 1 15 7 5 1 3 0 3 3 3 3 3 5 1 1 3 3 1 1 16 1 1 1 1 3 0 3 3 1 5 3 5 1 3 5 3 3 57 1 1 7 1 3 3 0 3 3 3 3 1 1 3 3 5 3 18 1 1 1 5 3 3 3 0 3 3 3 1 1 7 3 1 3 19 1 1 1 1 3 1 3 3 0 3 3 1 7 3 3 1 3 110 1 1 1 1 3 5 3 3 3 0 3 5 1 3 7 1 5 511 5 3 1 1 5 3 3 3 3 3 0 1 1 3 3 1 1 112 1 1 1 1 1 5 1 1 1 5 1 0 1 1 5 3 3 513 1 1 1 1 1 1 1 1 7 1 1 1 0 1 1 1 1 114 1 1 1 5 3 3 3 7 3 3 3 1 1 0 3 1 3 115 1 1 1 1 3 5 3 3 3 7 3 5 1 3 0 1 5 716 1 1 5 1 1 3 5 1 1 1 1 3 1 1 1 0 5 517 1 1 1 1 1 3 3 3 3 5 1 3 1 3 5 5 0 718 1 1 1 1 1 5 1 1 1 5 1 5 1 1 7 5 7 0设兼容性阈值s5,则与每种研发方案的兼容度不小于5的研发方案集合如下S1 j{ j2,5,11};S2 j{ j1,5};S3 j{ j7,16};S4 j{ j8,14};S5 j{ j1,2,11};S6 j{ j10,12,15,18};S7 j{ j3,16};S8 j{ j4,14};S9 {j j13};S10 j{ j6,12,15,17,18};S11 j{ j1,5};S12 j{ j10,14,18};S13 j j9}{ ;S14 j{ j4,8};S15 j{ j6,10,12,17,18};S16 j{ j3,7,17,18};S17 j{ j10,15,16,18};S18 j{ j6,10,12,15,16,17}3、确定评价指标权重技术发展目标中各指标的权重受2030年核能发展情景的影响。在2015年中国提交的中国国家自主贡献[25]中指出中国二氧化碳排放2030年左右达到峰值并争取尽早达峰,为实现这一目标,需大力发展低碳能源体系。核电“走出去”战略自2013年由国家能源局首次提出至今,已上升为国家战略,故选取其他清洁能源技术是否有突破、核能技术是否要出口两个高不确定性因素构成4种2030年核能发展情景,表6给出了各情景的描述及可判断的各指标权重关系。表6 情景描述及指标权重关系情景情景描述可判断的各指标权重关系情景1不出口,无突破只适用于国内,不对外出口,目前成熟的核技术已经能满足国内的防核扩散目标,故防核扩散性重要性最低;其他清洁能源在间歇性和经济性上没有突破,间歇性问题没有解决,经济成本依然高居不下,则需大力推进核能的发展,首先就要解决核能可持续发展问题,故可持续性最重要。w11w13,w12w14情景2不出口,有突破只适用于国内,不对外出口。其他清洁能源解决了间歇性问题,成本下降,故国家会大力推广其他清洁能源。面对这种不利于核能发展的局面,就要求核能系统技术方案更重视经济性,这样才有竞争力。w22w21,w23w24情景3出口,无突破会对外出口,这时会存在核武器等敏感性问题,故要特别重视防核扩散,其次其他清洁能源技术依然存在间歇性问题,经济性成本较高,合作方在引进技术时,在安全的基础上还会考虑该项目的经济性,最后考虑可持续性。w34w33,w32w31情景4出口,有突破会对外出口,其他清洁能源技术解决了间歇性问题,成本降低,故国内外会大力推广其他清洁能源,这时只有提高核能的经济性,核能发展才有竞争力,故合作方会更重视经济性,其次是安全性和可持续性。w44w42w43,w41110 管理评论第31卷现有一个训练集AR,已知各样本的指标得分,如表7所示,表中还给出了各样本在技术发展目标的优劣关系,这些优劣关系是根据已知的部分指标权重关系和样本的指标得分判断出来的。例如情景1下,因可持续性指标最重要,防核扩散性最不重要,且样本Ⅴ的可持续性表现最好,安全性和经济性表现中等,故排第一,样本Ⅲ的可持续性第二好,但其他三个指标均比样本Ⅴ好,故也排第一;样本Ⅳ和Ⅲ比,可持续性和防扩散性相同,但经济性和安全性比样本Ⅲ略差,排第二,样本Ⅰ的可持续性比样本Ⅳ略差,但其他三个指标均比样本Ⅳ好,故也排第二;最差的是样本Ⅱ ,可持续性最差,且安全性和经济性比样本1较差,故排名最后。其他情景的排序原理相同。表7 样本在技术发展目标上的偏好排序样本g1 g2 g3 g4技术发展目标上的偏好关系可持续性经济性安全性防核扩散性情景1情景2情景3情景4Ⅰ 3 5 9 7 3 3 1 1Ⅱ 3 7 5 7 4 1 2 1Ⅲ 5 3 7 5 1 4 3 3Ⅳ 5 5 5 5 3 2 3 4Ⅴ 7 3 5 1 1 4 5 5利用UTA权重求解模型,可得在4种情景下,可持续性、经济性、安全性、防核扩散性的权重值,见表8。表8 不同情景下的技术发展目标各指标权重情景可持续性w1经济性w2安全性w3防核扩散性w41 0. 655 0. 017 0. 326 0. 0022 0. 214 0. 621 0. 115 0. 0503 0. 009 0. 188 0. 188 0. 6154 0. 005 0. 300 0. 150 0. 5444、选型结果分析根据以上数据,设兼容比例W60,选取的研发方案个数A5,采用隐枚举法找出多目标鲁棒优化模型的可行解,然后筛出三个目标的非劣解,共12种研发方案组合,见表9。表9 选型模型的非劣解集技术研发方案组合F1 F2 F3技术发展目标的鲁棒性实现可能性技术兼容性技术研发方案组合F1 F2 F3技术发展目标的鲁棒性实现可能性技术兼容性{4,9,15,16,17} 0. 95 3 22 {1,3,9,15,17} 3. 40 3. 1 18{4,9,13,15,17} 1. 57 3 24 {1,4,9,15,17} 3. 41 3. 2 20{4,9,14,15,17} 2. 69 3 28 {1,4,10,15,17} 4. 47 3. 1 26{4,10,16,17,18} 3. 13 2. 6 32 {1,2,10,15,17} 4. 79 3. 15 30{4,9,11,15,17} 3. 22 3. 05 22 {1,2,10,15,18} 8. 31 2. 95 32表9中的研发方案组合均满足选型的四个管理目标,其中1实现可能性排前三的研发方案组合分别为组合一{1,2,9,15,17},组合二{1,4,9,15,17},组合三{1,2,10,15,17},若管理者想要选择尽快实现的研发方案,可优先考虑这三种组合。相比较而言,组合二受未来情况变化的影响,会小于其他两个,但与其他技术的兼容性没有其他两组好;组合三在技术兼容性上表现最好。如果追求目标的稳健性,则组合二在三者中最好。其中研发方案组合{1,2,9,15,17}中,用于发电、制氢、工艺热的是研发方案15和17,用于海洋动力、航天动力的是研发方案2,用于海岛和偏远内陆综合利用、生产同位素的是研发方案1,用于生产军用原料的是研发方案9。另外该组合可兼容12种研发方案,占所有研发方案的67。用于同种二次能源的研发方案15和17,其兼容集合的交集为方案10和18,故该方案组合满足了模型的用途与兼容性约束。同理可知其他方案组合也满足约束。2在技术发展目标上的鲁棒性排前三的研发方案组合分别为{4,9,15,17,18}、{4,9,13,15,17}、{4,10,15,16,17},若管理者最重视研发方案在未来不同情景下技术发展目标上的表现具有鲁棒性时,可优先考第6期张李洁,等核能技术研发方案选择的鲁棒决策方法研究111 虑这三种研发方案组合。3研发方案组合{4,10,16,17,18}、{1,2,10,15,18}、{1,2,10,15,17}在技术兼容性目标中的排名最靠前,若管理者最看重研发方案之间的兼容性,可优先选择以上三种组合。4研发方案组合{4,9,14,15,17}、{4,9,13,15,17}在三个目标中的表现均衡,均是中等偏上水平,若管理者想选择三个目标均表现不错的研发方案组合,可优先考虑该二种组合。结论与展望关于未来技术战略选择问题,面向战略发展目标,进行技术方案之间的比较是较为通用的解决思路。本文在面向目标的比选中,考虑到未来的不确定性,引入了鲁棒优化思想,建立模型求解发展目标受到未来变化影响最小的技术方案。此外,考虑了技术之间的兼容性以及实现可能性,进一步降低战略选型方案的系统风险。同时,考虑到未来的用途,对重要用途如用于二次能源进行双方案保障,对于一般用途采用至少一个方案保障。在求解指标的权重问题上,建立了改进的UTA反算权重模型,使权重更贴近未来情景需求。本文研究的鲁棒决策方法,必不可少的需要借助专家来判断某些属性值的大小。因此,对专家的知识和经验要求很高,未来有必要对如何更科学利用专家打分结果做进一步研究。参考文献[1] USDOE. A Technology Roadmap for Generation IV Nuclear Energy Systems[J]. Philosophical Review, 2002,662239-241[2] Summary E. GIF R 2.University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100000;3.College of Public Policy and Management, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049;4.Institute of Modern Physics, Chinese Academy of Sciences, Lanzhou 730000Abstract Nuclear technology is not only a long process of research and development, but also a technological challenge. It is also influ-enced by various external factors such as national strategy, economic status, scientific research investment and other clean energy devel-opment. These have led to the complexity of the choice of nuclear energy technology. In order to reduce the risk of R D, a good nuclearenergy technology should not only be advanced in technology, but also should be realized in the time node as much as possible. In addi-tion, in order to ensure the feasibility of the strategy of nuclear energy development, the variety use of nuclear energy technology needs tobe taken into consideration. In this paper, aiming at the complexity of nuclear technology research and development, we uate the pos-sibility and compatibility of the selected schemes from four indicators research foundation, key technology complexity, state specificsupport and industrial application smoothness. Considering the change of external environment, we consider the impact of different sce-narios on the four indicators of technological development goal