CN104091076A - 一种基于区间熵权法的用户用电设备能效评估方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于区间熵权法的用户用电设备能效评估方法，包括以下步骤：建立用户用电设备能效评估指标系统；通过区间熵权法确定指标权重；对用户用电设备能效进行综合评估。本发明提供的基于区间熵权法的用户用电设备能效评估方法，针对各指标具有系统不确定性的度量特性，运用区间数来代替传统数据，采用区间熵权法，引入熵权反映评估指标体系中指标数据所蕴含的信息量，确定各指标的权重，并利用各个指标权重对所有指标进行加权，从而得到用户用电设备评估的较为客观结果。

Description

一种基于区间熵权法的用户用电设备能效评估方法

技术领域

本发明涉及一种评估方法，具体涉及一种基于区间熵权法的用户用电设备能效评估方法。

背景技术

现有技术中偏重于能效评估这一系列指标研究，工业能效评估项目在美国已经开展了三十多年，积累了丰富的经验，形成了一套科学的评估方法，并取得了巨大的社会效益。企业通过能效评估，可以全面了解生产的整体用能状况,主要能耗问题及节能潜力，最终达到降低能耗，提高经济效益。

文献[1]针对电力用户进行了综合能效评估，通过建立包括经济、电能、生产、环境的能效评估指标体系，结合前期大量数据调研与专家经验建立了基于递阶综合评估方法的能效评估模型。但研究仅仅局限在能效方面，不能对电力用户设备作出全面准确的评估。

文献[2]借鉴在工业能效评估项目中的宝贵经验和科学方法,研究和开发了一套适用于中小型工业企业的能效评估方法，并对中小型企业中的常用生产设备，如锅炉及蒸汽系统，水泵、风机和空气压缩机等电机系统，照明系统，暖通空调系统，建立了相应的效率计算和节能效果分析模型。但这套评估方法无法对电力设备作出安全与需求响应方面的评估，不够完善和全面。

参考文献：

[1]罗耀明，毛李帆，姚建刚等.电力用户综合能效评估模型[J].电力系统及其自动化学报，2011,23(5):104-109.

[2]李丹，余岳峰，虞亚辉.工业企业能效评估方法研究[J].上海节能，2007(5):17-21.

发明内容

为了克服上述现有技术的不足，本发明提供一种基于区间熵权法的用户用电设备能效评估方法，针对各指标具有系统不确定性的度量特性，运用区间数来代替传统数据，采用区间熵权法，引入熵权反映评估指标体系中指标数据所蕴含的信息量，确定各指标的权重，并利用各个指标权重对所有指标进行加权，从而得到用户用电设备评估的较为客观结果。

为了实现上述发明目的，本发明采取如下技术方案：

本发明提供一种基于区间熵权法的用户用电设备能效评估方法，所述方法包括以下步骤：

步骤1：建立用户用电设备能效评估指标系统；

步骤2：通过区间熵权法确定指标权重；

步骤3：对用户用电设备能效进行综合评估。

所述步骤1中，用户用电设备能效评估指标系统包括能效评估指标、安全检测指标和需求响应指标；所述能效评估指标包括经济能效、电能信息、生产信息和电能污染，所述安全检测指标包括自身质量、预防性试验、运行工况和历史数据，所述需求响应指标包括用户基本情况、用户中断能力和用户中断意愿。

所述能效评估指标用S₁表示，有：

$S_1=\underset{l=1}{\overset{4}{\mathrm{\Σ}}}{k}_{1l}{S}_{1l}---\left(1\right)$

其中，k_1l为能效评估指标中第l个子指标的区间熵权，S_1l为能效评估指标中第l个子指标；

所述安全检测指标用S₂表示，有：

$S_2=\underset{u=1}{\overset{4}{\mathrm{\Σ}}}{k}_{2u}{S}_{2u}---\left(2\right)$

其中，k_2u为安全检测指标中第u个子指标的区间熵权，S_2u为安全检测指标中第u个子指标；

所述需求响应指标用S₃表示，有：

$S_3=\underset{t=1}{\overset{4}{\mathrm{\Σ}}}{k}_{3t}{S}_{3t}---\left(3\right)$

其中，k_3t为需求响应指标第t个子指标的区间熵权，S_3t为需求响应指标第t个子指标。

所述步骤2具体包括以下步骤：

步骤2-1：建立区间决策矩阵，并对其进行标准化处理；

步骤2-2：计算指标区间熵值和区间熵权；

步骤2-3：对区间熵权进行归一化处理。

所述步骤2-1中，假设指标集Q＝{Q₁,Q₂,…,Q_j，…,Q_m}，其中j＝1,2,…,m，m为指标集中指标总数；用户用电设备得到测量对象集S＝{S₁,S₁,…,S_i,…,S_n}，其中i＝1,2,…,n，n为用户用电设备总数；第i台用户用电设备第j个指标Q_j的区间数其中和分别为闭区间的下界和上界；于是区间决策矩阵表示为：

其中，为区间决策矩阵；

将进行标准化处理，得到：

其中，为经过标准化处理后的矩阵；

(1)若指标Q_j为效益性指标，即此指标为极大型指标，则第i个用户用电设备第j个指标标准化处理后的区间数表示为：

${\stackrel{\‾}{p}}_{\mathrm{ij}}=\frac{{\stackrel{\‾}{a}}_{\mathrm{ij}}}{\underset{k=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\stackrel{\‾}{a}}_{\mathrm{kj}}}---\left(6\right)$

其中，为第k个用户用电设备第j个指标的区间数；

于是有：

$\left\{\begin{array}{c}{p}_{\mathrm{ij}}^L=\frac{a_{\mathrm{ij}}^L}{\underset{k=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{a}_{\mathrm{kj}}^U}\\ p_{\mathrm{ij}}^U=\frac{a_{\mathrm{ij}}^U}{\underset{k=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{a}_{\mathrm{kj}}^L}\end{array}\right.---\left(7\right)$

其中，和分别为的下界和上界，和分别为的下界和上界；

(2)若指标Q_j为成本型指标，即此指标为极小型指标，则第i个用户用电设备第j个指标标准化处理后的区间数表示为：

${\stackrel{\‾}{p}}_{\mathrm{ij}}=\frac{\frac{1}{{\stackrel{\‾}{a}}_{\mathrm{ij}}}}{\underset{k=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\left(\frac{1}{{\stackrel{\‾}{a}}_{\mathrm{kj}}}\right)}---\left(8\right)$

其中，为第k个用户用电设备第j个指标的区间数；

于是有：

$\left\{\begin{array}{c}{p}_{\mathrm{ij}}^L=\frac{\frac{1}{a_{\mathrm{ij}}^U}}{\underset{k=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\left(\frac{1}{a_{\mathrm{kj}}^L}\right)}\\ p_{\mathrm{ij}}^U=\frac{\frac{1}{a_{\mathrm{ij}}^L}}{\underset{k=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\left(\frac{1}{a_{\mathrm{kj}}^U}\right)}\end{array}\right.---\left(9\right)$

其中，和分别为的下界和上界，和分别为的下界和上界；满足：

$\underset{k=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{p}_{\mathrm{ij}}^L\≤1;\underset{k=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{p}_{\mathrm{ij}}^U\≥1---\left(10\right).$

所述步骤2-2中，第j个指标Q_j的熵用H_j表示，有：

$\begin{array}{cc}{H}_j=-o\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\stackrel{\‾}{p}}_{\mathrm{ij}}\ln {\stackrel{\‾}{p}}_{\mathrm{ij}}& j=\mathrm{1,2},\·\·\·,m---\left(11\right)\end{array}$

其中，常数ο＝(ln n)^-1，并假定时，

于是，第j个指标Q_j的区间熵值表示为其中，和为闭区间的下界和上界，分别表示为：

$H_j^L=\min \{-o\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{p}_{\mathrm{ij}}\ln p_{\mathrm{ij}}\}---\left(12\right)$

$s.t\left\{\begin{array}{c}{p}_{\mathrm{ij}}^L\≤p_{\mathrm{ij}}\≤p_{\mathrm{ij}}^U,i=\mathrm{1,2},\·\·\·,n\\ \underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{p}_{\mathrm{ij}}=1\end{array}\right.---\left(13\right)$

$H_j^U=\max \{-o\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{p}_{\mathrm{ij}}\ln p_{\mathrm{ij}}\}---\left(14\right)$

$s.t\left\{\begin{array}{c}{p}_{\mathrm{ij}}^L\≤p_{\mathrm{ij}}\≤p_{\mathrm{ij}}^U,i=\mathrm{1,2},\·\·\·,n\\ \underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{p}_{\mathrm{ij}}=1\end{array}\right.---\left(15\right)$

于是，第j个指标Q_j的区间熵权表示为其中，和分别为闭区间的下界和上界，由下式得到：

${\stackrel{\‾}{w}}_j=\frac{1-\stackrel{\‾}{H_j}}{m-\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}\stackrel{\‾}{H_j}},j=\mathrm{1,2},\·\·\·,m---\left(16\right)$

和分别表示为：

$\left\{\begin{array}{c}{w}_j^L=\frac{1-H_j^U}{m-\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{H}_j^L}\\ w_j^U=\frac{1-H_j^L}{m-\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{H}_j^U}\end{array}\right.,j=\mathrm{1,2},\·\·\·,m---\left(17\right).$

所述步骤2-3中，对区间熵权进行归一化处理得到其中，和分别为闭区间的下界和上届，由下式得到：

$w_j^{\′}=\frac{{\stackrel{\‾}{w}}_j}{{{\stackrel{\‾}{w}}_j}^{+}},j=\mathrm{1,2},\·\·\·,m---\left(18\right)$

其中， ${{\stackrel{\‾}{w}}_j}^{+}=[{w_j}^{+},{w_j}^{+}],$ ${w_j}^{+}\max \left\{w_j^U\right|j=\mathrm{1,2},\·\·\·,m\};$ 和表示为：

$\left\{\begin{array}{c}{w}_j^{L^{\′}}=\frac{w_j^L}{{w_j}^{+}}\\ w_j^{U^{\′}}=\frac{w_j^U}{{w_j}^{+}}\end{array}\right.,j=\mathrm{1,2},\·\·\·,m---\left(19\right).$

所述步骤3中，用户用电设备评估得分用Grade表示，有：

Grade＝k₁S₁+k₂S₂+k₃S₃   (20)

其中，S₁,S₂,S₃分别为能效评估指标、安全检测指标和需求响应指标，k₁,k₂,k₃分别为能效评估指标、安全检测指标、需求响应指标的区间熵权。

与现有技术相比，本发明的有益效果在于：

1.本发明建立标准统一用户用电设备能效评估指标系统，使用区间熵权法来确定各指标的权重，得到用户用电设备评估结果；从能效、电能信息、生产信息和电能管理四个方面构建能效评估模型，从事故记录、安全隐患、风险评估三个方面构建安全监测评估模型，从削峰填谷、负荷转移、调频调压、节能潜力四个方面构建需求响应评估模型。

2.针对各指标具有系统不确定性的度量特性，运用区间数来代替传统数据。通过区间熵权法，引入熵权反映评估指标系统中指标数据所蕴含的信息量，确定各指标的权重，并利用各个指标权重对所有指标进行加权，从而得到用户用电设备评估的较为客观结果。

附图说明

图1是基于区间熵权法的用户用电设备能效评估方法流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步详细说明。

如图1，本发明提供一种基于区间熵权法的用户用电设备能效评估方法，所述方法包括以下步骤：

步骤1：建立用户用电设备能效评估指标系统；

步骤2：通过区间熵权法确定指标权重；

步骤3：对用户用电设备能效进行综合评估。

所述步骤1中，用户用电设备能效评估指标系统包括能效评估指标、安全检测指标和需求响应指标；所述能效评估指标包括经济能效、电能信息、生产信息和电能污染，所述安全检测指标包括自身质量、预防性试验、运行工况和历史数据，所述需求响应指标包括用户基本情况、用户中断能力和用户中断意愿。

基于能效指标的用电设备能效评估是电力需求侧节能的重要内容也是现有用电设备评价指标的核心内容。对电力用户进行科学有效的能效评估，可以全面了解企业生产的整体用能状况，反映主要能耗问题及节能潜力，并且根据企业各能效环节的评估结果，可以有针对性地制订出最佳节能方案，为全社会实施节电改造及节能考核提供科学准确的依据。

研究用电安全隐患排查的内容，隐患分类方式，事故案例，有助于提高用电安全水平。因此系统中加入安全监测的相关指标，包括设备出现的事故记录，安全隐患和风险评估。

需求响应是未来需求侧管理的发展方向，也是用户端用能方式的重大变化，合理地评估用户设备的需求响应能力对未来用户在节能减排以及与电网公司进行双向互动的用电交互行为中将起到重要作用。

所述能效评估指标用S₁表示，有：

$S_1=\underset{l=1}{\overset{4}{\mathrm{\Σ}}}{k}_{1l}{S}_{1l}---\left(1\right)$

其中，k_1l为能效评估指标中第l个子指标的区间熵权，S_1l为能效评估指标中第l个子指标；

所述安全检测指标用S₂表示，有：

$S_2=\underset{u=1}{\overset{4}{\mathrm{\Σ}}}{k}_{2u}{S}_{2u}---\left(2\right)$

其中，k_2u为安全检测指标中第u个子指标的区间熵权，S_2u为安全检测指标中第u个子指标；

所述需求响应指标用S₃表示，有：

$S_3=\underset{t=1}{\overset{4}{\mathrm{\Σ}}}{k}_{3t}{S}_{3t}---\left(3\right)$

其中，k_3t为需求响应指标第t个子指标的区间熵权，S_3t为需求响应指标第t个子指标。

根据建立的用电设备评价指标体系，构建标准统一的用电能耗阶梯性指标体系后，应用区间熵权法确定各指标的权重，得到用户用能设备及整个用户侧系统的用能效率评价结果。针对各指标具有系统不确定性的度量特性，引入熵权来反映评价指标体系中指标数据所蕴含的信息量，确定各指标的权重，并利用各个指标权重对所有指标进行加权，从而得到较为客观结果。

区间熵权法在计算各指标的客观权重时，首先根据已获取的测量数据矩阵计算出每一项指标的熵值。然后比较各项指标的熵值大小，以各指标的熵值来表示相应指标的权重值，即将数据的离散化这一信息作为指标权重的一个表征作为最终的客观权重向量。

所述步骤2具体包括以下步骤：

步骤2-1：建立区间决策矩阵，并对其进行标准化处理；

步骤2-2：计算指标区间熵值和区间熵权；

步骤2-3：对区间熵权进行归一化处理。

所述步骤2-1中，假设指标集Q＝{Q₁,Q₂,…,Q_j,…,Q_m}，其中j＝1,2,…,m，m为指标集中指标总数；用户用电设备得到测量对象集S＝{S₁,S₁,…,S_i,…,S_n}，其中i＝1,2,…,n，n为用户用电设备总数；第i台用户用电设备第j个指标Q_j的区间数其中和分别为闭区间的下界和上界；于是区间决策矩阵表示为：

其中，为区间决策矩阵；

将进行标准化处理，得到：

其中，为经过标准化处理后的矩阵；

(1)若指标Q_j为效益性指标，即此指标为极大型指标，则第i个用户用电设备第j个指标标准化处理后的区间数表示为：

${\stackrel{\‾}{p}}_{\mathrm{ij}}=\frac{{\stackrel{\‾}{a}}_{\mathrm{ij}}}{\underset{k=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\stackrel{\‾}{a}}_{\mathrm{kj}}}---\left(6\right)$

其中，为第k个用户用电设备第j个指标的区间数；

于是有：

$\left\{\begin{array}{c}{p}_{\mathrm{ij}}^L=\frac{a_{\mathrm{ij}}^L}{\underset{k=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{a}_{\mathrm{kj}}^U}\\ p_{\mathrm{ij}}^U=\frac{a_{\mathrm{ij}}^U}{\underset{k=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{a}_{\mathrm{kj}}^L}\end{array}\right.---\left(7\right)$

其中，和分别为的下界和上界，和分别为的下界和上界；

(2)若指标Q_j为成本型指标，即此指标为极小型指标，则第i个用户用电设备第j个指标标准化处理后的区间数表示为：

${\stackrel{\‾}{p}}_{\mathrm{ij}}=\frac{\frac{1}{{\stackrel{\‾}{a}}_{\mathrm{ij}}}}{\underset{k=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\left(\frac{1}{{\stackrel{\‾}{a}}_{\mathrm{kj}}}\right)}---\left(8\right)$

其中，为第k个用户用电设备第j个指标的区间数；

于是有：

$\left\{\begin{array}{c}{p}_{\mathrm{ij}}^L=\frac{\frac{1}{a_{\mathrm{ij}}^U}}{\underset{k=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\left(\frac{1}{a_{\mathrm{kj}}^L}\right)}\\ p_{\mathrm{ij}}^U=\frac{\frac{1}{a_{\mathrm{ij}}^L}}{\underset{k=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\left(\frac{1}{a_{\mathrm{kj}}^U}\right)}\end{array}\right.---\left(9\right)$

其中，和分别为的下界和上界，和分别为的下界和上界；满足：

$\underset{k=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{p}_{\mathrm{ij}}^L\≤1;\underset{k=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{p}_{\mathrm{ij}}^U\≥1---\left(10\right).$

所述步骤2-2中，第j个指标Q_j的熵用H_j表示，有：

$\begin{array}{cc}{H}_j=-o\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\stackrel{\‾}{p}}_{\mathrm{ij}}\ln {\stackrel{\‾}{p}}_{\mathrm{ij}}& j=\mathrm{1,2},\·\·\·,m---\left(11\right)\end{array}$

其中，常数ο＝(ln n)^-1，并假定时，

于是，第j个指标Q_j的区间熵值表示为其中，和为闭区间的下界和上界，分别表示为：

$H_j^L=\min \{-o\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{p}_{\mathrm{ij}}\ln p_{\mathrm{ij}}\}---\left(12\right)$

$s.t\left\{\begin{array}{c}{p}_{\mathrm{ij}}^L\≤p_{\mathrm{ij}}\≤p_{\mathrm{ij}}^U,i=\mathrm{1,2},\·\·\·,n\\ \underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{p}_{\mathrm{ij}}=1\end{array}\right.---\left(13\right)$

$H_j^U=\max \{-o\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{p}_{\mathrm{ij}}\ln p_{\mathrm{ij}}\}---\left(14\right)$

$s.t\left\{\begin{array}{c}{p}_{\mathrm{ij}}^L\≤p_{\mathrm{ij}}\≤p_{\mathrm{ij}}^U,i=\mathrm{1,2},\·\·\·,n\\ \underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{p}_{\mathrm{ij}}=1\end{array}\right.---\left(15\right)$

于是，第j个指标Q_j的区间熵权表示为其中，和分别为闭区间的下界和上界，由下式得到：

${\stackrel{\‾}{w}}_j=\frac{1-\stackrel{\‾}{H_j}}{m-\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}\stackrel{\‾}{H_j}},j=\mathrm{1,2},\·\·\·,m---\left(16\right)$

和分别表示为：

$\left\{\begin{array}{c}{w}_j^L=\frac{1-H_j^U}{m-\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{H}_j^L}\\ w_j^U=\frac{1-H_j^L}{m-\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{H}_j^U}\end{array}\right.,j=\mathrm{1,2},\·\·\·,m---\left(17\right).$

所述步骤2-3中，对区间熵权进行归一化处理得到其中，和分别为闭区间的下界和上届，w′_j由下式得到：

$w_j^{\′}=\frac{{\stackrel{\‾}{w}}_j}{{{\stackrel{\‾}{w}}_j}^{+}},j=\mathrm{1,2},\·\·\·,m---\left(18\right)$

其中， ${{\stackrel{\‾}{w}}_j}^{+}=[{w_j}^{+},{w_j}^{+}],$ ${w_j}^{+}\max \left\{w_j^U\right|j=\mathrm{1,2},\·\·\·,m\};$ 和表示为：

$\left\{\begin{array}{c}{w}_j^{L^{\′}}=\frac{w_j^L}{{w_j}^{+}}\\ w_j^{U^{\′}}=\frac{w_j^U}{{w_j}^{+}}\end{array}\right.,j=\mathrm{1,2},\·\·\·,m---\left(19\right).$

实施例中通过区间熵权法确定指标权重，区间决策矩阵如表1：

表1

	能效指标S1	安全检测指标S2	需求响应指标S3
				用户用电设备1	[0.214,0.220]	[0.266,0.278]	[0.284,0.290]

用户用电设备2	[0.306,0.325]	[0.320,0.329]	[0.282,0.291]
				用户用电设备3	[0.205,0.214]	[0.212,0.218]	[0.194,0.205]
用户用电设备4	[2.241,0.257]	[0.175,0.202]	[0.214,0.240]

可得： $\stackrel{\‾}{H_1}=\left[\mathrm{0.9874,1}\right],$ $\stackrel{\‾}{H_2}=[0.9670,0.9955],$ $\stackrel{\‾}{H_3}=[0.9894,0.9981];$

区间熵权为 ${\stackrel{\‾}{w}}_1=\left[\mathrm{0,1.96875}\right],$ ${\stackrel{\‾}{w}}_2=\left[\mathrm{0.08007,5.15624}\right],$ ${\stackrel{\‾}{w}}_3=[0.9894,0.9981];$

归一化后的区间熵权为 ${{\stackrel{\‾}{w}}_1}^{\′}=\left[\mathrm{0,0.382}\right],$ ${{\stackrel{\‾}{w}}_2}^{\′}=[\mathrm{0.016,1}.000],$ ${{\stackrel{\‾}{w}}_3}^{\′}=[0.007,0.321].$

所述步骤3中，用户用电设备评估得分用Grade表示，有：

Grade＝k₁S₁+k₂S₂+k₃S₃   (20)

其中，S₁,S₂,S₃分别为能效评估指标、安全检测指标和需求响应指标，k₁,k₂,k₃分别为能效评估指标、安全检测指标、需求响应指标的区间熵权。

最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，所属领域的普通技术人员参照上述实施例依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，这些未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，均在申请待批的本发明的权利要求保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于区间熵权法的用户用电设备能效评估方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：

步骤1：建立用户用电设备能效评估指标系统；

步骤2：通过区间熵权法确定指标权重；

步骤3：对用户用电设备能效进行综合评估。

2.根据权利要求1所述的基于区间熵权法的用户用电设备能效评估方法，其特征在于：所述步骤1中，用户用电设备能效评估指标系统包括能效评估指标、安全检测指标和需求响应指标；所述能效评估指标包括经济能效、电能信息、生产信息和电能污染，所述安全检测指标包括自身质量、预防性试验、运行工况和历史数据，所述需求响应指标包括用户基本情况、用户中断能力和用户中断意愿。

3.根据权利要求2所述的基于区间熵权法的用户用电设备能效评估方法，其特征在于：所述能效评估指标用S₁表示，有：

$S_1=\underset{l=1}{\overset{4}{\mathrm{\Σ}}}{k}_{1l}{S}_{1l}---\left(1\right)$

其中，k_1l为能效评估指标中第l个子指标的区间熵权，S_1l为能效评估指标中第l个子指标；

所述安全检测指标用S₂表示，有：

$S_2=\underset{u=1}{\overset{4}{\mathrm{\Σ}}}{k}_{2u}{S}_{2u}---\left(2\right)$

其中，k_2u为安全检测指标中第u个子指标的区间熵权，S_2u为安全检测指标中第u个子指标；

所述需求响应指标用S₃表示，有：

$S_3=\underset{t=1}{\overset{4}{\mathrm{\Σ}}}{k}_{3t}{S}_{3t}---\left(3\right)$

其中，k_3t为需求响应指标第t个子指标的区间熵权，S_3t为需求响应指标第t个子指标。

4.根据权利要求1所述的基于区间熵权法的用户用电设备能效评估方法，其特征在于：所述步骤2具体包括以下步骤：

步骤2-1：建立区间决策矩阵，并对其进行标准化处理；

步骤2-2：计算指标区间熵值和区间熵权；

步骤2-3：对区间熵权进行归一化处理。

5.根据权利要求4所述的基于区间熵权法的用户用电设备能效评估方法，其特征在于：所述步骤2-1中，假设指标集Q＝{Q₁,Q₂,…,Q_j,…,Q_m}，其中j＝1,2,…,m，m为指标集中指标总数；用户用电设备得到测量对象集S＝{S₁,S₁,…,S_i,…,S_n}，其中i＝1,2,…,n，n为用户用电设备总数；第i台用户用电设备第j个指标Q_j的区间数其中和分别为闭区间的下界和上界；于是区间决策矩阵表示为：

其中，为区间决策矩阵；

将进行标准化处理，得到：

其中，为经过标准化处理后的矩阵；

(1)若指标Q_j为效益性指标，即此指标为极大型指标，则第i个用户用电设备第j个指标标准化处理后的区间数表示为：

${\stackrel{\‾}{p}}_{\mathrm{ij}}=\frac{{\stackrel{\‾}{a}}_{\mathrm{ij}}}{\underset{k=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\stackrel{\‾}{a}}_{\mathrm{kj}}}---\left(6\right)$

其中，为第k个用户用电设备第j个指标的区间数；

于是有：

$\left\{\begin{array}{c}{p}_{\mathrm{ij}}^L=\frac{a_{\mathrm{ij}}^L}{\underset{k=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{a}_{\mathrm{kj}}^U}\\ p_{\mathrm{ij}}^U=\frac{a_{\mathrm{ij}}^U}{\underset{k=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{a}_{\mathrm{kj}}^L}\end{array}\right.---\left(7\right)$

其中，和分别为的下界和上界，和分别为的下界和上界；

(2)若指标Q_j为成本型指标，即此指标为极小型指标，则第i个用户用电设备第j个指标标准化处理后的区间数表示为：

${\stackrel{\‾}{p}}_{\mathrm{ij}}=\frac{\frac{1}{{\stackrel{\‾}{a}}_{\mathrm{ij}}}}{\underset{k=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\left(\frac{1}{{\stackrel{\‾}{a}}_{\mathrm{kj}}}\right)}---\left(8\right)$

其中，为第k个用户用电设备第j个指标的区间数；

于是有：

$\left\{\begin{array}{c}{p}_{\mathrm{ij}}^L=\frac{\frac{1}{a_{\mathrm{ij}}^U}}{\underset{k=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\left(\frac{1}{a_{\mathrm{kj}}^L}\right)}\\ p_{\mathrm{ij}}^U=\frac{\frac{1}{a_{\mathrm{ij}}^L}}{\underset{k=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\left(\frac{1}{a_{\mathrm{kj}}^U}\right)}\end{array}\right.---\left(9\right)$

其中，和分别为的下界和上界，和分别为的下界和上界；满足：

$\underset{k=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{p}_{\mathrm{ij}}^L\≤1;\underset{k=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{p}_{\mathrm{ij}}^U\≥1---\left(10\right).$

6.根据权利要求5所述的基于区间熵权法的用户用电设备能效评估方法，其特征在于：所述步骤2-2中，第j个指标Q_j的熵用H_j表示，有：

$\begin{array}{cc}{H}_j=-o\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\stackrel{\‾}{p}}_{\mathrm{ij}}\ln {\stackrel{\‾}{p}}_{\mathrm{ij}}& j=\mathrm{1,2},\·\·\·,m---\left(11\right)\end{array}$

其中，常数ο＝(ln n)^-1，并假定时，

于是，第j个指标Q_j的区间熵值表示为其中，和为闭区间的下界和上界，分别表示为：

$H_j^L=\min \{-o\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{p}_{\mathrm{ij}}\ln p_{\mathrm{ij}}\}---\left(12\right)$

$s.t\left\{\begin{array}{c}{p}_{\mathrm{ij}}^L\≤p_{\mathrm{ij}}\≤p_{\mathrm{ij}}^U,i=\mathrm{1,2},\·\·\·,n\\ \underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{p}_{\mathrm{ij}}=1\end{array}\right.---\left(13\right)$

$H_j^U=\max \{-o\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{p}_{\mathrm{ij}}\ln p_{\mathrm{ij}}\}---\left(14\right)$

$s.t\left\{\begin{array}{c}{p}_{\mathrm{ij}}^L\≤p_{\mathrm{ij}}\≤p_{\mathrm{ij}}^U,i=\mathrm{1,2},\·\·\·,n\\ \underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{p}_{\mathrm{ij}}=1\end{array}\right.---\left(15\right)$

于是，第j个指标Q_j的区间熵权表示为其中，和分别为闭区间的下界和上界，由下式得到：

${\stackrel{\‾}{w}}_j=\frac{1-\stackrel{\‾}{H_j}}{m-\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}\stackrel{\‾}{H_j}},j=\mathrm{1,2},\·\·\·,m---\left(16\right)$

和分别表示为：

$\left\{\begin{array}{c}{w}_j^L=\frac{1-H_j^U}{m-\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{H}_j^L}\\ w_j^U=\frac{1-H_j^L}{m-\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{H}_j^U}\end{array}\right.,j=\mathrm{1,2},\·\·\·,m---\left(17\right).$

7.根据权利要求5所述的基于区间熵权法的用户用电设备能效评估方法，其特征在于：所述步骤2-3中，对区间熵权进行归一化处理得到其中，和分别为闭区间的下界和上届，由下式得到：

$w_j^{\′}=\frac{{\stackrel{\‾}{w}}_j}{{{\stackrel{\‾}{w}}_j}^{+}},j=\mathrm{1,2},\·\·\·,m---\left(18\right)$

其中， ${{\stackrel{\‾}{w}}_j}^{+}=[{w_j}^{+},{w_j}^{+}],$ ${w_j}^{+}\max \left\{w_j^U\right|j=\mathrm{1,2},\·\·\·,m\};$ 和表示为：

$\left\{\begin{array}{c}{w}_j^{L^{\′}}=\frac{w_j^L}{{w_j}^{+}}\\ w_j^{U^{\′}}=\frac{w_j^U}{{w_j}^{+}}\end{array}\right.,j=\mathrm{1,2},\·\·\·,m---\left(19\right).$

8.根据权利要求1所述的基于区间熵权法的用户用电设备能效评估方法，其特征在于：所述步骤3中，用户用电设备评估得分用Grade表示，有：

Grade＝k₁S₁+k₂S₂+k₃S₃   (20)

其中，S₁,S₂,S₃分别为能效评估指标、安全检测指标和需求响应指标，k₁,k₂,k₃分别为能效评估指标、安全检测指标、需求响应指标的区间熵权。