20、项目风险管理与采购管理全解析

项目风险管理与采购管理全解析

1. 规划风险应对

在项目管理中,规划风险应对是极为关键的一环。项目经理需要针对不同的风险状况制定相应的应对策略。例如,在建筑项目中,项目经理要为混凝土干燥时间受天气影响的情况制定应急计划,如应对潮湿天气(混凝土干燥时间延长一周)和炎热天气(混凝土干燥速度比计划快)的方案。

规划风险应对的输入主要是风险登记册和风险管理计划,由于这些内容大家已比较熟悉,这里就不再详细赘述。其工具和技术主要依靠专家判断,涵盖了以下三类风险应对策略:
- 负面风险或威胁应对策略 :旨在降低重大风险的预期货币价值(EMV),可通过处理风险发生的概率、影响程度或两者兼顾来实现。
- 接受 :并非无所作为,而是经过权衡后决定不采取行动,并记录相关原因。
- 回避 :例如为避免空难而选择乘坐火车出行。但需注意,在项目计划中增加新活动和资源时,可能会引发更多新的风险。如决定乘火车去莫斯科,行程需三天,这会增加过夜成本,还可能导致旅行预算超支。
- 减轻 :即降低风险的影响或发生概率。比如为降低错过飞机的风险,提前乘坐火车前往机场。对于低成本航空公司,有时转机机场安检繁忙,可能导致错过后续航班,有人会通过预订不同时间的两个后续航班,只使用其中一张票的方式来降低预期货币价值,这种方式比错过航班后重新购票并在酒店过夜更划算。
- 转移 :将风险所有权转移给他人,常见的方式有保险、担保等合同手段。如购买新相机,若第一年出现故障,制造商负责维修费用,虽未改变相机故障的风险,但

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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