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“ 借助@Risk软件蒙特卡洛模拟量化可再生能源项目的概率风险”
基于@RISK 蒙特卡洛分布工具的可再生能源风险建模应用
建造生产厂房时，稳定可靠、抗风险能力强的电力供应至关重要。随着社会与政府持续推动制造业脱碳，越来越多企业逐步淘汰化石燃料自备电厂。2024 年《汽车制造解决方案》刊发的一篇文章提到，欧亚北美主流车企持续创新、落地清洁能源方案，厂区全部或部分配套光伏、风电、水电设施。
可再生能源除了助力企业实现可持续发展目标，在全球能源供应动荡的大环境下，还能降低企业长期运营成本。2024 年 3 月《工程科学与技术期刊》刊载研究指出：“制造业布局可再生能源，不仅是降低环境影响的举措，更是具备战略价值的选择，能够为企业创新、提升竞争力、扩大发展空间创造大量机遇。”
但切换清洁能源体系也伴随着多重风险。在 Lumivero 线上研讨会《量化可再生能源领域的概率风险》中，能源行业咨询顾问曼努埃尔・卡莫纳向参会者讲解了一套建模方法，用于评估制造业配套可再生能源项目的各类运营与财务风险。本案例将梳理本次分享核心内容，解释蒙特卡洛模拟的定义与实操方式，并展示可再生能源领域用于优化决策的风险建模实例。
核心要点
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光伏、风电项目存在大量不确定性：光伏辐照强度、风速直接决定设备发电量；逆变器、传感器等配套设备的性能与可靠性波动，也会形成随机变量。 -
项目财务可行性受市场环境、用电需求影响；设备采购成本、融资条款、电价、政府补贴均属于关键财务变量。 -
可再生能源项目施工周期易受各类因素干扰，存在延期风险。 -
行业政策、监管条例会随时间调整，带来政策不确定性。 -
@RISK 工具可快速建模，量化项目中断概率、潜在发电量，以及各类因素对项目收益 / 亏损造成的财务影响。
运用蒙特卡洛模拟评估制造企业配套可再生能源电站建设可行性
背景介绍
项目启动阶段，从业者常需要通过概率分析解答以下问题：
哪个项目落地成功率最高，应当优先拨付资金？
项目按期、按预算完工的概率是多少？
项目按期交付的可能性有多大？
成本估算预留的应急资金额度是否合理？
项目预期净现值（NPV）为多少？
落地某项风险缓释措施后，项目会产生哪些变化？
项目总成本超预算的概率？
项目哪些阶段最容易造成总成本超标？
项目哪个环节投入风险缓释资金性价比最高？
什么是蒙特卡洛模拟？
蒙特卡洛模拟是二战时期曼哈顿计划科研人员研发的统计分析技术，用于针对复杂系统内存在的风险与随机因素生成概率预测。金融、气象、保险、国防等多个行业均通过该技术支撑决策。
依托 @RISK 这类专业软件，蒙特卡洛模拟可基于随机数快速完成上万次推演，覆盖海量变量，输出全部潜在结果及其发生概率。
蒙特卡洛模拟相较传统分析方法的优势
在 Excel 中借助插件搭建蒙特卡洛概率模型流程简单，可输出完整的数值分布区间；传统确定性建模手段存在明显短板。
多数分析师采用单点估值（均值或最可能值）开展测算，再通过最优、最差情景手动调整参数，判断单一变量对项目的影响。例如分析师会先取电站建设成本上限测算结果，再逐步微调参数推演潜在影响。这种手动测算模式只能零散输出局部结果，无法覆盖全部潜在工况。
而蒙特卡洛模拟能够更快完成全面风险分析，预判项目长期风险，判断投资价值；同时可灵活建模，覆盖项目全生命周期的各类成本、不确定性风险。
@RISK：嵌入 Excel 的蒙特卡洛模拟插件
项目管理人员可依托 @RISK 搭建模型，在多情景下完成上万次模拟，快速测算多变量对应的概率；工具可一键生成可视化图表，方便项目相关方直观解读分析结论，包括用于敏感性分析的龙卷风图、压力测试图表、散点图等。
Carmona指出，@RISK 深度适配微软 Excel，调用方式与 Excel 内置函数一致，建模门槛极低。将各类不确定性因素整合至 @RISK 综合模型后，项目管理人员可运行上万次迭代蒙特卡洛模拟，测算不同工况、不同情景下项目的财务表现。这套分析方法能够让项目各方清晰掌握：全部潜在收益区间、达成财务目标的概率、会显著影响项目成败的核心风险因素。
案例项目：制造厂区风光混合电站
本次建模假设电站选址条件优良、光伏与风机装机规模匹配。首要分析问题：基于概率测算，该电站单日常规发电量为多少？
能源资源不确定性评估
建模第一步纳入各类不确定变量，先分析光伏系统，三大影响发电量的核心变量：
太阳辐照强度（抵达光伏板的光照总量）
云层覆盖率
环境温度
建模使用光伏厂商出力参数与项目所在地西班牙马德里气象数据，通过 @RISK 基于辐照强度生成发电量分布曲线。无云晴天白天电站最大发电量可达 12–13 兆瓦时；结合当地常规气象条件，测算电站最可能发电量。
云层并非唯一干扰变量：温度会直接降低光伏组件出力，气温越高，发电量越低。即便全天晴空无云，极端高温天气仍会削弱发电能力，因此模型必须加入温度修正系数。
使用蒙特卡洛模拟的高级技术与策略
由于@RISK采用了拉丁超立方法，这是一种减少计算机处理时间的统计采样技术，卡尔莫纳能够快速运行10万次蒙特卡洛模拟。生成了结果的图，生成了每日发电的概率分布曲线。模拟预测，在47.9%的天数中，能量产出将处于11至13兆瓦时之间的预期范围内。
设备运行可靠性与故障概率分析
下一步纳入设备损耗变量：可再生能源电力需要输送至厂区，变压器等外部设备存在故障风险；冰雹损毁光伏板、板面积灰、植被遮挡等故障场景也需纳入建模。概率分析第二阶段，量化各类外部故障带来的发电量损失。
模型测算得出：绝大多数工况下，光伏系统单日发电量约 9 兆瓦时。
依托 @RISK 测算项目净现值（NPV）
Carmona搭建净现值分析模型，对比配套性能监控软件与不配套软件两种场景下，电站全生命周期成本收益。无监控软件时电站发电效率更低；部署监控软件可提升约 6% 发电量。本次分析核心问题：采购、运维这套监控软件，长期能否为项目节约成本？
模型预测周期 13 年，同步纳入每 3–4 年一次的电站巡检维护成本.
再通过蒙特卡洛模拟测算平均净现值：
不部署监控软件：项目平均净现值 13.4 万欧元
部署监控软件：项目平均净现值约 16.9 万欧元
测算结论：配套监控软件年均可节约约 3.53 万欧元。
电站施工建设阶段的成本、工期风险同样需要评估。DecisionTools 套件中的 ScheduleRiskAnalysis 可导入微软 Project、Oracel Primavera P6 两款主流项目管理软件的项目计划；项目管理人员可借助 @RISK 将施工进度导入 Excel，运行蒙特卡洛模拟，测算工期延期、成本超支带来的影响。
统一工具，多元解决方案
针对可再生能源项目，@RISK 依托 Excel 生成蒙特卡洛概率分布，赋能项目管理者与决策者科学决策。从发电量测算，到监控软件等增值配套投资收益评估，@RISK 可搭建完善的概率分析体系，量化各类风险并输出直观可视化结果。
*@RISK与DecisionTools Suite均为LUMIVERO公司产品，上海卡贝信息技术有限公司是LUMIVERO中国区授权经销商，如果您有任何需要帮助，欢迎与我司联系。
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