煤炭在我国社会能源消费结构中占据着非常重要的地位,也是我国工业化、现代化发展重要的能源和战略物资,并在长时间内不可替代。然而,由于我国煤炭生产地和消费地分布极其不均衡,形成了现有的“北煤南运”、“西煤东运”这一煤炭运输格局。同时,基于成本考虑,煤炭的运输多采用水上运输方式,而在此运输环节上煤炭专用码头的正常运作对整个运输过程的影响较为重大。因此,在当今电厂仍然对煤炭存在较大依赖性的情况下,电力煤炭的码头风险问题更是显得尤为重要。本文首先回顾了国内外风险管理研究及其运用领域,包括码头风险研究的现状,并对风险研究理论以及BP神经网络理论作了简要阐述,为下文的具体煤炭运输码头风险评价提供理论与现实基础,并以绥中电厂专用煤炭码头为例,介绍了绥中电厂现状并对煤炭运输码头系统的风险状况进行系统的分析,找出绥中电厂码头现下的运输风险因素。然后,对各个风险因素进行分析,通过查阅文献资料以及咨询相关专家,对风险因素加以整合与优化,建立了较为全面、更有针对性的绥中电厂码头煤炭运输风险评价指标体系。最后,根据遗传算法的特点,对BP神经网络进行优化以建立较好风险评价网络模型,并通过模型的运行,得到了绥中电厂码头煤炭运输较为满意的风险评价结果,说明本文建立的模型在电厂码头风险评价方面具有较好的可行性。通过之后改变参数值的敏感性分析,确定了各个参数对整个码头风险的影响力,为煤炭码头今后的风险控制防范措施的制定提供了方向。