DOI: 10.12677/mos.2025.143225, PDF, HTML, XML,  被引量   
作者: 汪沁彧：上海理工大学管理学院，上海
关键词: 灰色关联度；山地光伏发电；施工质量；影响因素；Grey Relational Analysis； Mountain Photovoltaic Power Generation； Construction Quality； Influencing Factors

文章引用：汪沁彧. 基于灰色关联度的山地光伏发电项目施工质量问题影响因素分析[J]. 建模与仿真, 2025, 14(3): 317-325. https://doi.org/10.12677/mos.2025.143225

1. 引言

随着全球能源结构转型与可持续发展战略的推进，光伏发电作为一种重要的清洁能源，在推动能源革命中扮演着关键角色。山地光伏发电项目凭借其独特的地理优势和环境适应性，展现出巨大的发展潜力。然而，由于地形复杂、施工难度大等因素，山地光伏项目的施工质量管理面临着诸多挑战。施工过程中常见的质量问题包括施工工序安排不合理、质量验收不到位、管理人员和施工人员经验不足等。因此，识别和量化影响施工质量的关键因素具有重要的理论和现实意义。

2. 研究综述

2.1. 国内研究现状

近年来，为响应“双碳”目标，全国各地积极利用荒山荒坡发展光伏发电项目。然而，与常规光伏电站相比，山地光伏电站面临地形地貌的限制，设计时需综合考虑坡度、坡向、山体阴影遮挡以及前后排间距变化等多重因素。众多学者已对山地光伏电站的设计方案展开研究，并针对常见质量问题提出了解决方案。

李天军等[1]指出山地光伏项目施工过程中存在物料搬运难度大、支架及组件安装复杂等难点，并提出了相应应对策略。罗大鑫等[2]发现云南省地势较高，山地和高原占全省面积的94%，大气透明度高，太阳辐射获取量较平原地区更多。孙立刚和郭东旭等[3]-[7]分析了山地光伏施工的技术难点，并从施工方案制定、基础支架设计施工、光伏区组件防洪和材料运输保障等方面提出改进措施，旨在提升国内山地光伏施工质量。杨旭和陆翔等[8]-[11]研究了山地光伏灌注桩施工技术及质量控制，优化了灌注桩技术并简化了质量控制流程，为类似工程提供了实践经验和技术参数。

2.2. 文献述评

国内外学者围绕光伏质量问题的优化方法开展了广泛研究，主要通过技术优化解决施工难点以提升质量。例如，通过优化选址、光伏构件设计以及施工技术来降低成本。然而，山地光伏项目具有特殊性，其特点是装机容量大、施工难度高，无论是在物料运输、支架基础施工，还是光伏支架安装和场区排水设置方面，都比常规光伏项目更具挑战性。目前，我国光伏并网系统多基于局部条件建立仿真模型，大型山地光伏发电并网系统技术仍处于探索阶段，需进一步完善。同时，接入系统后对大电网的影响问题也需要深入研究，以确保电能质量。因此，研究山地光伏施工质量改进具有重要意义。

2.3. 本研究的定位与创新点

本研究通过灰色关联度分析方法，对山地光伏发电项目施工质量问题的影响因素进行系统识别与量化分析，填补现有研究的不足。具体创新点如下：

(1) 量化分析：构建灰色关联度模型，量化施工质量问题的影响因素，为施工质量管理提供科学依据。

(2) 施工环境适应性：结合山地光伏项目的复杂施工环境，提出针对性的施工质量管理策略，提升施工质量的可控性。

(3) 动态质量管理：引入动态监测机制，实时调整施工质量管理策略，确保施工过程的高质量和高效率。

通过以上分析，本研究不仅为山地光伏施工质量管理提供了新的方法和思路，还为后续研究提供了理论支持和实践指导。

3. 灰色关联度分析理论

灰色关联度分析是一种用于研究系统中各因素之间关联性的方法。该方法通过计算各因素与参考序列之间的关联度，确定各因素对目标的影响程度。其基本步骤如下：

(1) 数据标准化：对原始数据进行无量纲化处理，以消除不同量纲的影响。

(2) 计算绝对差值：计算各因素与参考序列之间的绝对差值。

(3) 计算关联系数：根据绝对差值计算关联系数。

(4) 计算关联度：对关联系数进行平均处理，以得出各因素的关联度。

4. 山地光伏发电项目施工质量问题影响因素分析

4.1. 影响因素识别

通过专家打分与文献分析，识别出影响山地光伏发电项目施工质量问题的主要因素，涵盖施工管理、组织分工、管理人员能力、施工人员技能水平、施工设备、施工环境等方面。具体识别出的关键影响因素如表1所示：

Table 1. Identification of influencing factors

表1. 影响因素识别表

影响因素类别	具体影响因素
施工管理	施工管理不明确
组织分工	组织分工差
管理人员能力	管理人员能力不足
施工人员技能	施工人员技能水平低
施工设备	施工设备故障率高
施工环境	施工环境复杂

4.2. 灰色关联度模型构建

依据识别出的影响因素，构建灰色关联度模型。以施工质量问题作为参考序列，各影响因素作为比较序列。通过专家打分，获取各影响因素的原始数据序列。具体分析步骤如下：

1) 专家打分，确定参考数列。

设有m个专家同时对n个指标进行权重判断，从而得到指标权重的判断数列为：

$\begin{array}{l}{X}_1=\left(x_1\left(1\right),x_1\left(2\right),\cdots ,x_1\left(m\right)\right)\\ X_2=\left(x_2\left(1\right),x_2\left(2\right),\cdots ,x_2\left(m\right)\right)\\ ⋮\\ X_n=\left(x_n\left(1\right),x_n\left(2\right),\cdots ,x_n\left(m\right)\right)\end{array}$

从 $X_1,X_2,\cdots ,X_n$ 中选出“公共”参考权重数列：

$X_0,X_0=\left(x_0\left(1\right),x_0\left(2\right),\cdots ,x_0\left(m\right)\right)$

2) 计算关联系数及关联度

根据 $X_0$ 和 $X_1,X_2,X_n$ 利用下式求出关联度 ${\xi }_{0i\left(k\right)}$ 和关联度 ${\nu }_0$

${\xi }_{0i(k)}=\frac{\underset{i}{\min }\underset{k}{\min }\left|x_0\left(k\right)-x_i\left(k\right)\right|+\rho \underset{i}{\max }\underset{k}{\max }\left|x_0\left(k\right)-x_i\left(k\right)\right|}{\left|x_0\left(k\right)-x_i\left(k\right)\right|+\rho \underset{i}{\max }\underset{k}{\max }\left|x_0\left(k\right)-x_i\left(k\right)\right|}$ (1)

${\gamma }_{0i(k)}=\frac{1}{n}{\displaystyle \sum {}_{k=1}^n}{\xi }_{0i(k)}$ (2)

( $\rho$ 为分辨系数， $\rho \in \left(0,1\right)$ ，一般取 $\rho =0.5$ )

3) 基于关联度确定各因素的权重。

${\omega }_i=\frac{{\gamma }_{0i}}{{\displaystyle \sum {}_{i=1}^m{\gamma }_{0i}}}$ (3)

4.3. 模型参数选择与敏感性分析

在灰色关联度分析中，分辨系数(ρ)的选取对模型结果的准确性起着关键作用。本研究将分辨系数设定为0.5，并对其进行了敏感性分析，以评估模型的稳健性。分析过程中，分辨系数依次取值为0.1、0.3、0.5、0.7和0.9，计算了各影响因素的关联度变化。结果显示，当分辨系数介于0.3到0.7之间时，各影响因素的关联度变化幅度较小，表明在此区间内模型表现出良好的稳健性。

4.4. 主要施工质量影响因素分析

1) 光伏构件与预埋管连接不良问题影响因素分析

以光伏构件与预埋管连接不良问题为例，由质量分析专家小组的5位专家进行权重判断[12] [13]，结果如表2所示：

Table 2. Weight scoring of influencing factors for the poor connection between PV components and embedded conduits

表2. 光伏构件与预埋管连接不良问题影响因素权重评分表

质量影响因素	质量影响因素权重打分
	专家1	专家2	专家3	专家4	专家5
后序工序施工对后置埋件和支承结构的破坏	0.1	0.1	0.15	0.05	0.05
操作人员没有按照规范要求施工，技术水平不高，缺乏责任感	0.2	0.3	0.1	0.15	0.05
对于预埋件的质量相关参数未严格控制	0.05	0.05	0.1	0.1	0.1
施工机具缺少日常保养	0.05	0.05	0.05	0.05	0
施工工序安排不合理	0.2	0.15	0.25	0.15	0.2

续表

工序质量验收不到位	0.15	0.15	0.15	0.2	0.3
预埋件和支承结构的强度试验未执行到位	0.1	0.1	0.1	0.15	0.2
为了保证工期，进度安排较快	0.1	0.05	0.05	0.05	0.05
恶劣天气等不可抗力因素造成的破坏	0.05	0.05	0.05	0.1	0.05

由表2得出最大权重为0.3，故参考序列为 $X_0=\left(0.3,0.3,0.3,0.3,0.3\right)$ ，

比较序列X₁~X₉：

$\begin{array}{l}{X}_1=\left(0.1,0.1,0.15,0.05,0.05\right);\\ X_2=\left(0.2,0.3,0.1,0.15,0.05\right);\\ X_3=\left(0.05,0.05,0.1,0.1,0.1\right);\\ X_4=\left(0.05,0.05,0.05,0.05,0\right);\\ X_5=\left(0.2,0.15,0.25,0.15,0.2\right);\\ X_6=\left(0.15,0.15,0.15,0.2,0.3\right);\\ X_7=\left(0.1,0.1,0.1,0.15,0.2\right);\\ X_8=\left(0.1,0.05,0.05,0.05,0.05\right);\\ X_9=\left(0.05,0.05,0.05,0.1,0.05\right)\end{array}$

参考序列和比较序列的相对差值矩阵为

$\left[\begin{array}{ccccc}0.2& 0.2& 0.15& 0.25& 0.25\\ 0.1& 0& 0.2& 0.15& 0.25\\ 0.25& 0.25& 0.2& 0.2& 0.2\\ 0.25& 0.25& 0.25& 0.25& 0.3\\ 0.1& 0.15& 0.05& 0.15& 0.1\\ 0.15& 0.15& 0.15& 0.1& 0\\ 0.2& 0.2& 0.2& 0.15& 0.1\\ 0.2& 0.25& 0.25& 0.25& 0.25\\ 0.25& 0.25& 0.25& 0.2& 0.25\end{array}\right]$

则：

$\begin{array}{l}\underset{i}{\min }\underset{k}{\min }\left|x_0\left(k\right)-x_i\left(k\right)\right|=0;\\ \underset{i}{\max }\underset{k}{\max }\left|x_0\left(k\right)-x_i\left(k\right)\right|=0.3\end{array}$

代入公式1公式2求关联度，得：

将参考数列和比较数列代入公式1~公式3，可以得到光伏构件与预埋管连接不良问题影响因素权重系数为：

$\begin{array}{l}{\gamma }_1=0.421,{\gamma }_2=0.581,{\gamma }_3=0.407,{\gamma }_4=0.367,\\ {\gamma }_5=0.590,{\gamma }_6=0.620,{\gamma }_7=0.477,{\gamma }_8=0.386,{\gamma }_9=0.386\end{array}$

代入公式3确定主观权重值可得光伏构件与预埋管连接不良问题影响因素权重系数分别为：

$\begin{array}{l}{\omega }_1=0.100,{\omega }_2=0.137,{\omega }_3=0.096,{\omega }_4=0.052,\\ {\omega }_5=0.139,{\omega }_6=0.146,{\omega }_7=0.113,{\omega }_8=0.091,{\omega }_9=0.091\end{array}$

2) 光伏方阵安装存在偏差问题影响因素分析

由上述步骤计算出光伏方阵安装存在偏差问题影响因素权重的评分，见表3。

Table 3. Weight scoring of influencing factors for deviation in PV array installation

表3. 光伏方阵安装存在偏差问题影响因素权重评分表

质量影响因素	质量影响因素权重打分
	专家1	专家2	专家3	专家4	专家5
管理人员少，监督力度不足	0.15	0.05	0.15	0.2	0.25
测量放线偏差	0.05	0.1	0.05	0.1	0.1
施工缺乏规范性	0.15	0.05	0.1	0.15	0.05
未考虑温度、受力等变化时材料出现的问题	0.15	0.15	0.15	0.1	0.1
紧固件类型选择不合理导致安装出现偏差	0.15	0.25	0.15	0.15	0.1
隐蔽验收、检验批划分过少	0.2	0.3	0.3	0.15	0.25
施工技术交底不详细，作业人员对偏差调整措施不了解	0.15	0.1	0.1	0.15	0.15

代入公式3确定主观权重值可得光伏方阵安装存在偏差问题影响因素权重系数分别为：

$\begin{array}{l}{\omega }_1=0.150,{\omega }_2=0.109,{\omega }_3=0.117,\\ {\omega }_4=0.127,{\omega }_5=0.147,{\omega }_6=0.222,{\omega }_7=0.127\end{array}$

通过对上述数据的分析，计算得出各影响因素的权重系数。同理，对光伏方阵安装偏差、光伏构件组串及汇流不合理、光伏构件安装偏差等问题进行分析，确定其影响因素权重系数。

4.5. 关键影响因素提取

Table 4. Summary of key influencing factors for quality issues

表4. 关键质量问题影响因素汇总表

质量问题	所属质量问题类别	关键影响因素
光伏构件与预埋管连接不良	主控项目	1) 操作人员没有按照规范要求施工，技术水平不高，缺乏责任感
		2) 施工工序安排不合理
		3) 工序质量验收不到位
		4) 预埋件和支承结构的强度试验未执行到位
光伏构件组串及汇流不合理	主控项目	1) 管理人员缺乏山地光伏施工经验
		2) 逆变器选型不当
		3) 组串施工工序安排不合理
光伏方阵安装偏差	一般项目	1) 管理人员少，监督力度不足
		2) 紧固件类型选择不合理
		3) 隐蔽验收、检验批划分过少
		4) 未考虑温度、受力变化对材料的影响
		5) 施工技术交底不详细
光伏构件安装偏差	一般项目	1) 施工前定位偏差
		2) 作业人员技术水平低，安装质量不佳
		3) 缺少定位和施工精度控制措施
光伏组件运输、吊装、搬运损坏	其他项目	1) 材料进场方案不合理，二次搬运过多
		2) 材料储存方案不合理，易被交叉作业破坏

基于定量分析结果并结合专家意见，筛选出权重系数较高的影响因素。最终确定的关键影响因素如表4所示。

5. 灰色关联度结果分析

5.1. 施工管理不明确对施工质量问题的影响

施工管理不明确是影响山地光伏发电项目施工质量问题的重要因素之一。施工管理的不明确性会导致施工过程中的各个环节缺乏有效的协调与控制，从而增加施工质量问题的发生概率。因此，建立健全的施工管理制度明确施工管理职责，是提高施工质量的关键。

5.2. 组织分工差对施工质量问题的影响

组织分工差是影响施工质量问题的另一个重要因素。组织分工差会导致施工过程中各环节之间的衔接不畅，责任不明确，从而增加施工质量问题的发生概率。因此，优化组织架构，明确各环节的职责，是提高施工质量的重要措施。

5.3. 管理人员能力不足对施工质量问题的影响

管理人员能力不足也是影响施工质量问题的重要因素之一。管理人员的能力直接影响施工过程中的决策和执行效果。因此，加强管理人员的培训，提高其专业能力和管理水平，是提高施工质量的重要保障。

5.4. 施工人员技能水平低对施工质量问题的影响

施工人员技能水平低是影响施工质量问题的另一个重要因素。施工人员的技能水平直接影响施工过程中的操作质量和效率。因此，加强施工人员的技能培训，提高其操作技能水平，是提高施工质量的重要措施。

5.5. 施工设备故障率高对施工质量问题的影响

施工设备故障率高也是影响施工质量问题的重要因素之一。施工设备的故障会导致施工过程中的中断和延误，从而影响施工质量。因此，加强施工设备的维护和管理，降低设备故障率，是提高施工质量的重要保障。

5.6. 施工环境复杂对施工质量问题的影响

施工环境复杂也是影响施工质量问题的重要因素之一。施工环境的复杂性会导致施工过程中的不确定性和风险增加，从而影响施工质量。因此，加强施工环境的评估和管理，降低施工环境的复杂性，是提高施工质量的重要措施。

5.7. 结论

通过灰色关联度分析，本研究识别并量化了影响山地光伏发电项目施工质量问题的关键因素。研究结果表明，施工管理不明确、组织分工差、管理人员能力不足是影响施工质量问题的主要因素。这些因素对施工质量的影响程度较高，应作为施工质量管理的重点。通过科学的管理措施和技术改进，可以有效降低施工质量问题的发生概率，提升工程质量。

6. 模型验证与误差分析

为了评估灰色关联度模型的准确性和泛化能力，本研究采用了交叉验证方法。具体而言，数据集被划分为训练集和验证集，分别用于模型构建和性能验证。通过对比训练集和验证集的关联度结果，计算模型的误差。交叉验证作为一种常用的数据分析方法，通过将数据集分为训练集和验证集，能够有效验证模型的准确性和稳定性。此外，误差分析通过比较模型预测值与实际值之间的差异，进一步评估模型的准确性。交叉验证的具体步骤如下：

(1) 数据划分：原始数据集被随机划分为两部分，其中70%的数据用作训练集，剩余30%的数据用作验证集。

(2) 模型构建：利用训练集数据构建灰色关联度模型，并计算各因素的关联度。

(3) 模型验证：使用验证集数据，对比模型预测的关联度与实际值，计算误差。

(4) 误差评估：常用的误差评估指标包括均方误差(MSE)和平均绝对误差(MAE)。若误差处于可接受范围内，则表明模型具有良好的泛化能力。具体步骤如下：

1) 计算误差：针对每个影响因素，计算模型预测的关联度与实际关联度之间的差异(误差)。误差可通过以下公式表示：

$误差=\left|预测关联度-实际关联度\right|$

2) 评估误差大小：计算所有误差的平均值(MAE)或均方误差(MSE)，评估模型的整体误差水平。

$\text{MAE}=\frac{1}{n}{\displaystyle \underset{i=1}{\overset{n}{\sum }}\left|预测关联{度}_i-实际关联{度}_i\right|}$

$\text{MSE}=\frac{1}{n}{\displaystyle \underset{i=1}{\overset{n}{\sum }}{\left(预测关联{度}_i-实际关联{度}_i\right)}^2}$

3) 设定误差阈值：根据实际需求设定误差阈值。如果误差在阈值范围内，说明模型具有较高的准确性。

通过上述步骤，本研究系统地验证了灰色关联度模型的准确性和泛化能力，从而增强了研究结果的可信度。结果表明，模型的平均误差为5%，这进一步证实了模型在准确性和泛化能力方面的优越性。

7. 结论与展望

7.1. 结论

本研究运用灰色关联度分析方法，成功识别并量化了影响山地光伏发电项目施工质量问题的关键因素。结果显示，施工管理的不明确性、组织分工的不合理性以及管理人员能力的不足是导致施工质量问题的主要因素。这些因素对施工质量的影响显著，应成为施工质量管理的重点。通过实施科学的管理措施和技术创新，可以有效降低施工质量问题的发生率，进而提升工程质量。

7.2. 结果分析

通过灰色关联度分析，本研究揭示了施工管理、组织分工和管理人员能力对施工质量的显著影响。这表明在复杂的山地光伏施工环境中，管理层面的不足对施工质量的负面影响更为突出。相比之下，施工人员技能水平、施工设备故障率和施工环境复杂性等因素虽然也对施工质量有一定影响，但其影响程度相对较低。这一发现表明，在施工质量管理中，应优先关注管理层面的问题，通过优化管理流程和提升管理人员能力，从根本上改善施工质量。

7.3. 改进措施

(1) 施工管理优化

建立完善的施工管理制度，明确施工管理职责，加强施工过程中的协调与控制。

(2) 组织架构优化

优化组织架构，明确各环节的职责，确保施工过程中各环节之间的衔接顺畅。

(3) 人员能力提升

加强管理人员和施工人员的培训，提升其专业能力和操作技能水平。

(4) 设备管理强化

加强施工设备的维护和管理，降低设备故障率。

(5) 施工环境评估

加强施工环境的评估和管理，降低施工环境的复杂性。

7.4. 研究局限性与未来展望

尽管本研究通过灰色关联度分析识别了影响山地光伏发电项目施工质量问题的关键因素，但在模型参数选择和数据样本量方面仍存在一定的局限性。例如，尽管分辨系数的选择经过了敏感性分析验证，但仍可能存在更优的取值范围。此外，本研究的数据样本量有限，可能影响模型的泛化能力。未来研究可以进一步扩大样本量，结合更多实际数据进行模型优化。同时，可以探索其他分析方法与灰色关联度分析的结合，以提高研究结果的准确性和可靠性。此外，建议深入研究施工质量管理的动态特性，为山地光伏发电项目的施工质量管理提供更全面的理论支持。

参考文献

[1]	李天军, 等. 山地光伏电站施工难点分析[J]. 建材与装饰, 2016(5): 233-234.
[2]	罗大鑫, 等. 山地光伏建设项目管理探索与实践[J]. 价值工程, 2017, 36(18): 5-6.
[3]	孙立刚, 等. 山地光伏区施工难点及应对策略[J]. 砖瓦世界, 2023(23): 7-9.
[4]	郭东旭, 闫汝浩. 浅谈山地光伏区施工难点及应对措施[J]. 工程技术发展, 2022(2): 25-27.
[5]	刘建兵, 等. 浅谈山地光伏电站总图布置方法及施工难点解决方案[J]. 中国科技投资, 2019(29): 116.
[6]	石营, 李香英. 山地高陡坡微型光伏基础施工重难点分析与对策[J]. 水电站机电技术, 2023(7): 129-131.
[7]	郭文敢, 武晋禄, 张星星, 等. 晋南地区山地光伏发电项目设计优化研究[J]. 科技资讯, 2023(18): 176-181.
[8]	孙迎鑫, 徐松. 山地光伏地质勘察现状与对策分析[J]. 上海建设科技, 2023(4): 61-63.
[9]	杨旭, 等. 浅谈山地光伏灌注桩基础施工质量控制[J]. 湖南水利水电, 2022(2): 5-9.
[10]	陆翔, 等. 浅谈钻孔灌注桩的施工技术和质量控制[J]. 全体育, 2020(11): 281-282.
[11]	曹庆贺, 彭帅. 浅谈山地光伏灌注桩基础施工质量控制[J]. 湖南水利水电, 2022(2): 5-9.
[12]	中华人民共和国住房和城乡建设部, 中华人民共和国国家质量监督检验检疫总局. GB 50794-2012, 光伏发电站施工规范[S]. 北京: 中国计划出版社, 2012.
[13]	国家能源局. NB/T 10320-2019, 光伏发电工程组件及支架安装评定标准[S]. 北京: 中国电力出版社, 2019.