电力行业是关系到国计民生的基础性行业。由于中国人口众多,国民经济体量大,中国既是能源生产大国,也是能源消费大国。尽管近年来我国水电、核电等能源得到了迅速发展,但目前在我国现有的发电产业结构中,火力发电仍然占有巨大的市场份额。随着环境保护压力不断增大和人类社会可持续发展的迫切需要,我国火电厂运用新技术、采用新设备进行技术改造的问题也越来越突出。火电厂技术改造是一个复杂的系统工程,存在着许多风险。因此,如何辨识、评判和管理火电厂技改项目的风险,是一个非常值得研究的课题。本文以ZX火电厂为研究对象,运用风险评估的理论和方法,开展对其典型的技改项目——汽轮机改造项目进行风险评价研究,旨在为该项目的风险管理提供参考。首先,按照风险识别过程运用检查表法开展了基本风险分析,在此基础上,选出15个二级指标作为评价指标构建了评价指标体系;其次,基于BP神经网络的理论,运用MATLAB数学软件建立了包含动量因子的优化的BP神经网络评价模型和函数工具箱的神经网络评价模型,并对各自的隐含层的节点情况作了分析,选择出最佳的隐藏层节点。通过对上述两个模型进行训练和测试,由于批量训练的方式准确率较高,因此选择批量训练方式。最后,把汽轮机技术改造的专家打分数据输入到训练后的含有动量因子的BP神经网络批量训练模型中进行仿真,通过仿真分析,得出汽轮机技改项目的风险为中级,进而为决策者提供参考,从而得到防范风险和监控风险的方法,为ZX电厂的技术改造提供了保障。