盖晓平 董婉婉 杨晓军 王兴贵

（1.国网甘肃省电力公司 兰州 730046）（2.兰州理工大学电气与信息工程学院 兰州 730050）

1 引言

近年来，随着经济的快速发展和人民生活水平的提高，人们对电能的需求越来越大，电网企业相关项目的多样性和复杂性日益增加［1］。因此需要通过建立项目前评估体系对项目进行决策，判断项目的必要性、可行性以及合理性［2］，并从中选出适合电网发展的高质量项目。

目前，关于电网企业项目前评估的研究主要是针对项目的投资管理、风险等级和综合效益。文献［3］针对电网建设项目投资大、周期长、收益慢的特点，提出了对电网建设项目进行评估排序，以优化项目的投资管理。文献［4］针对电网节能服务项目中蕴含的风险进行分析，提出按照项目风险等级对项目进行决策。文献［5］针对多功能互补工程提出了多方面的效益评估指标，用来评估项目的综合效益。上述研究是从电网企业各类项目所产生的效益出发，提出不同的评估方案。若只关注项目带来的效益，可能使评估体系欠缺全面性，从而不能对项目做出准确评价。

早期，关于项目评估体系的研究方法主要有层次分析法［6］、灰色聚类法［6］、模糊综合评估法［8］。这些方法在一定程度上完成了对项目的评估任务，然而在数据较多时会出现计算困难、准确率较低的问题。随着人工智能的发展，以BP 神经网络（Back Propagation Neural Networks，BPNN）为代表的智能决策方法也逐渐应用于项目评估中。文献［9］提出模糊多指标评估和BPNN 相结合的方法进行项目选择。……