基于层次分析法（AHP）和模糊综合评价（FCE）的煤炭供应链风险评估：为能源稳定供应保驾护航

为解决煤炭供应链风险评估问题，研究人员开展基于层次分析法（AHP）和模糊综合评价（FCE）的煤炭供应链风险评估研究。结果表明该组合方法有效可行，所评估的 X 省煤炭供应链风险为 “中等” ，为煤炭稳定供应和安全保障提供科学依据。

　　在能源领域，煤炭作为重要的基础能源，其供应链的稳定与否至关重要。煤炭供应链涵盖从资源获取到最终用户的一系列复杂环节，运输链路长、运量大，风险因素众多。一旦出现风险，如煤炭供应商提价、运输渠道受阻或遭遇自然灾害，会导致发电企业煤炭供应不足，影响电厂正常运转，威胁电力系统安全，还会波及供应链上下游企业。当前，煤炭供应链风险研究存在诸多问题，难以精准量化风险指标，受人为因素干扰大。为解决这些难题，国网安徽省电力有限公司和安徽理工大学电气与信息工程学院的研究人员开展了深入研究。
他们通过分析供应链风险的成因和驱动因素，确定了 24 个二级风险指标，构建了四级风险评估指标体系。研究运用层次分析法（AHP）和模糊综合评价（FCE）建立风险评估模型，对煤炭供应链进行综合风险评估。该研究以 X 省煤炭供应为例进行风险评估，结果显示 X 省煤炭供应链风险等级为 “中等” ，意味着整体虽相对安全，但仍需制定措施降低风险。此研究成果发表在《Heliyon》，证明了层次分析法和模糊综合评价法相结合的有效性和适用性，为煤炭稳定供应和安全保障提供了科学依据。
研究主要运用了两种关键技术方法。一是层次分析法（AHP），研究人员基于风险评估指标体系结构，通过专家打分构建判断矩阵，计算各指标因素权重，并进行一致性检验。二是模糊综合评价（FCE），先确定风险因素的权重集，构建单因素评价矩阵，再进行模糊综合评价，最后利用最大隶属度法进行去模糊化处理，得出风险评估结果。
在指标体系构建方面，研究人员考虑到煤炭供应链受资源、运营管理和环境等多因素影响，存在大量不确定性。通过分析风险成因，结合实地调研和专家访谈，将煤炭供应链风险分为内部风险和外部风险。内部风险包括供应风险和运输风险，外部风险涵盖市场风险、政策风险和运营风险。在此基础上，进一步细分出 24 个三级风险指标，构建了完整的四级风险评估指标体系结构。
风险评估方法上，层次分析法（AHP）能将定性和定量方法有效整合，把复杂决策问题转化为多层次、单目标问题，但依赖专家主观判断。模糊综合评价（FCE）可处理模糊和不确定信息，增强综合评价结果的稳定性和可靠性，不过其结果受权重和模糊隶属函数选择的影响较大。研究人员将两者结合，先用 AHP 计算指标权重，再用 FCE 进行风险评估，提高了评估的可靠性。
案例研究中，研究人员以 X 省电厂供应链为研究对象，向政府监管部门、煤炭企业、高校等相关领域专家发放问卷，确定各指标权重。通过建立模糊隶属函数，对定量指标实际数据和定性指标专家评分进行多层次模糊判断分析。结果显示，X 省煤炭供应链处于中等风险水平，若不加强风险管理，风险等级可能上升。
研究结论表明，该研究构建的煤炭供应链风险评估指标体系和模型，结合层次分析法（AHP）和模糊综合评价（FCE），能有效评估煤炭供应链风险。以 X 省为例的案例研究验证了该方法的可行性和适用性。这一研究成果意义重大，为煤炭企业和发电公司识别和评估供应链风险提供了科学有效的工具，有助于保障煤炭稳定供应和电力系统安全运行。在未来，研究人员计划利用人工智能、数字孪生等新兴技术优化风险评估模型，开展针对不同地区和规模火电厂的差异化风险评估研究，分析 “碳达峰、碳中和” 目标下煤炭供应链的可持续转型路径和潜在风险，并制定相应的风险管理控制策略，推动煤炭行业的可持续发展。