CN105117859A - 基于iowa算子的电力发展水平通用评价方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及电力综合评价领域，具体地指一种基于IOWA算子的电力发展水平通用评价方法。本发明建立了一套可以用于评价国内各省级地区电力发展水平的评价指标体系，采用分级建模的方式处理了多级指标，并且对多年份的历史数据进行分析和计算，处理的是具有时间界限的各省级地区的历史数据。在确定各指标权重时综合考虑了历史数据，提出了一种可综合考虑历史电力发展情况的电力发展水平评价方法。

Description

基于IOWA算子的电力发展水平通用评价方法

技术领域

本发明涉及电力综合评价领域，具体地指一种基于IOWA算子的电力发展水平通用评价方法。

背景技术

电力作为国民经济的重要基础产业，对国民经济的发展起着先导和支撑作用。电力发展水平也是衡量经济发达程度、能源利用效率和综合国力强弱的主要标志之一。从物理结构上看，电力系统包含发电、输变电、配用电等多个环节，是一个多环节紧密联系、协调运行的复杂人工系统；从功能机制方面来说，电力工业与经济社会、资源环境相互影响。各地区经济及电力的发展各有特点，水平不一，而能源资源、生态环境问题的日益凸显也越来越影响到电力的发展。目前对地区电力发展水平的认识仍停留在个别零散的指标层面，建立一套能够比较全面地反映各地区电力发展的总体水平，能够客观反映电力工业与经济社会、能源资源和生态环境协调发展程度的通用评价指标体系显得尤为重要。

申请号为201410835801.X的发明专利，公开了一种地市级电网发展情况评价方法。该发明适用于对地市级地区的电网发展情况进行评价，不适用于对省级地区包含电力消费、电力生产、电网发展等多方面的电力发展水平进行整体评价。

电力发展是一个逐年连续的过程，当前的电力发展成就是在之前多年电力发展基础之上取得的。因此，在对当前电力发展水平进行建模评价时，应综合考虑历史年份的电力发展情况。在现有技术中，还没有发现可以综合考虑历史电力发展情况的电力发展水平评价方法。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种能够综合考虑历史电力发展情况的各省级地区电力发展水平评价方法。所述评价方法可以评价每年各省级地区电力发展水平，并且该评价方法能够全面地反映各省级地区电力发展的总体水平；客观反映电力发展与经济、社会发展的协调程度，综合考虑地区能源资源、生态环境等因素对电力发展的影响。具体的说是一种基于IOWA算子的电力发展水平通用评价方法。

为实现上述目的，本发明所设计的基于IOWA算子的电力发展水平通用评价方法，其特殊之处在于包括以下步骤：

步骤(1)，构建电力发展水平通用评价指标体系，包括目标层，准则层和指标层；目标层为一个一级指标，准则层为每个一级指标的三个或三个以上的二级指标，指标层为每个二级指标的三个或三个以上的三级指标；所述一级指标为各省级地区电力发展水平；

步骤(2)，按照步骤(1)所构建的电力发展水平通用评价指标体系，对全国各省级地区的历史数据进行搜集，计算得到每年各省级地区的三级指标值；

步骤(3)，通过一种基于IOWA算子的自主式综合评价理论对各省级地区的二级指标分别进行建模，具体实现方式如下；

步骤(3.1)，对步骤(2)中得到的每年各省级地区的三级指标值作类型一致化和无量纲化处理，得到每年各省级地区的标准三级指标值；

步骤(3.2)，选定第t年第i个省级地区为评价主体，根据步骤(3.1)中得到的每年各省级地区的标准三级指标值，计算得到第t年第i个省级地区的竞争视野；

步骤(3.3)，根据步骤(3.1)中得到的第t年第i个省级地区的标准三级指标值和步骤(3.2)中得到的第t年第i个省级地区的竞争视野，计算得出在评价主体的竞争视野中，评价主体与各省级地区在各三级指标上的竞争强度；根据所述竞争强度计算出第t年第i个省级地区在各三级指标上的绝对优势度和相对优势度；

步骤(3.4)，根据步骤(3.3)得到的第t年第i个省级地区在各三级指标上绝对优势度和相对优势度，运用IOWA算子排序思想，将三级指标重新排序；

步骤(3.5)，按照步骤(3.4)中重新排序后的三级指标的顺序，结合步骤(3.3)中得到的第t年第i个省级地区在各三级指标上的绝对优势度、相对优势度，通过优化模型计算得到在第t年第i个省级地区作为评价主体时，三级指标的位置加权向量；

步骤(3.6)，根据IOWA算子的定义，结合步骤(3.5)得到的以第t年第i个省级地区为评价主体时，各三级指标的位置加权向量和按照步骤(3.4)得到的顺序下各省级地区的标准三级指标值，计算得到第t年第i个省级地区作为评价主体时，各省级地区相应的二级指标评价值向量；

步骤(3.7)，选定第t年第s个省份作为评价主体，s不等于i，循环步骤(3.2)至(3.6)，直至得出以第t年各省级地区分别作为评价主体时，各省级地区相应的二级指标评价值向量；

步骤(3.8)，通过步骤(3.7)得到以第t年各省级地区分别作为评价主体时，各省级地区相应的二级指标评价值向量，求解优化问题，计算得出第t年各省级地区相应的二级指标最终评价值向量；

步骤(3.9)，将步骤(3.1)得到的第t年各省级地区的标准三级指标值按原始顺序组成矩阵后，结合步骤(3.8)得到的第t年各省级地区相应的二级指标最终评价值向量，利用最小二乘法拟合求出第t年各省级地区三级指标的权重向量；

步骤(3.10)，选定第u年第i个省级地区作为评价主体，u不等于t，循环步骤(3.2)至步骤(3.9)，直至得到每年各省级地区的三级指标的权重向量；

步骤(3.11)，根据二次加权法，将步骤(3.10)得到的每年各省级地区三级指标的权重向量进行集结，计算得出各省级地区三级指标的最终权重向量；

步骤(3.12)，将步骤(3.11)得到的各省级地区三级指标的最终权重向量与步骤(3.1)得到的每年各省级地区的标准三级指标值进行集结，计算得出每年各省级地区的二级指标评价值；

步骤(4)，基于IOWA算子理论对各省级地区的一级指标进行建模，具体实现方式如下；

步骤(4.1)，将步骤(3.12)得到的每年各省级地区相应的二级指标评价值作为每年各省级地区的二级指标值，重复步骤(3.1)至步骤(3.11)的建模方法，计算得到各省级地区二级指标的最终权重向量；

步骤(4.2)，引入各二级指标的专家权重向量，将所述专家权重与步骤(4.1)得到的各省级地区二级指标的最终权重向量结合，计算得到各省级地区二级指标的综合权重向量；

步骤(4.3)，将步骤(4.2)得到的各省级地区二级指标的综合权重向量与步骤(4.1)得到的每年各省级地区的标准二级指标值进行集结，计算得到每年各省级地区的一级指标评价值；

步骤(5)，通过步骤(3.12)得到的每年各省级地区的二级指标评价值和步骤(4.3)得到的每年各省级地区的一级指标评价值对每年各省级地区电力发展水平进行评价和分析。

进一步地，所述二级指标有六个，分别为电力发展的基础条件、经济发展与能源消费水平、电力消费水平、电力生产水平、电网发展水平、电力发展趋势。

更进一步地，所述电力发展的基础条件的三级指标有四个，分别为人口密度、碳排放密度、能源自给率、发电能源占一次能源消费比重；

所述经济发展与能源消费水平的三级指标有四个，分别为人均GDP、城镇化率、单位GDP能耗、单位GDP碳排放；

所述电力消费水平的三级指标有七个，分别为人均年用电量、人均年生活用电量、二产单位电耗、单位用电量碳排放、平均销售电价、最大负荷利用小时数、负荷密度；

所述电力生产水平的三级指标有七个，分别为人均装机容量、人均年发电量、新能源装机占比、新能源发电占比、平均上网电价、单位发电量碳排放、火电发电标煤耗；

所述电网发展水平的三级指标有四个，分别为平均购售电价差、输电网损率、单位面积供电能力、单位面积输电能力；

所述电力发展趋势的三级指标有五个，分别为人均GDP年均增速、人均年用电量年均增速、人均年发电量年均增速、单位GDP能耗年均增速、单位发电量碳排放年均增速。

在上述技术方案中，所述步骤(3.1)中对每年各省级地区的三级指标值作类型一致化的方法为：

其中，x_ij为某一年第i个省级地区的第j个三级指标的三级指标值；x'_ij为某一年第i个省级地区的第j个三级指标经过类型一致化处理后的数据；对所述三级指标值无量纲化处理的方法如下：

$x_{ij}^{*}=\frac{{x_{ij}}^{\′}-min\left({x_{ij}}^{\′}\right)}{max\left({x_{ij}}^{\′}\right)-min\left({x_{ij}}^{\′}\right)}---\left(2\right)$

其中，为所述数据经过类型一致化处理后的某一年第i个省级地区的第j个三级指标的标准三级指标值；max(x_ij')为数据经过类型一致化处理后的某一年所有省级地区在第j个三级指标上的最大值；min(x_ij')为数据经过类型一致化处理后的某一年所有省级地区在第j个三级指标上的最小值。

在上述技术方案中，所述步骤(3.3)中在评价主体的竞争视野中，评价主体与各省级地区在各三级指标上的竞争强度的计算公式为：

$d_{il}^{\left(j\right)}=x_{ij}^{*}-x_{lj}^{*}---\left(3\right)$

其中，为第t年第l个省级地区在第j个三级指标上的标准三级指标值，为当第i个省级地区作为评价主体时，其竞争视野中第l个省级地区与其在第j个三级指标上的竞争强度；所述绝对优势度的计算公式为：

${\mathrm{\λ}}_i^{\left(j\right)}=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{m=1}^{k_i}{d}_{im}^{\left(j\right)}}{{\mathrm{\Σ}}_{l=1}^{n_i}\left|d_{il}^{\left(j\right)}\right|}---\left(4\right)$

其中，为第t年当第i个省级地区作为评价主体时，其在第j个指标上的绝对优势度；表示第i个省级地区在第j个指标上竞争强度非负的竞争对手个数；所述相对优势度的计算公式为：

${{\mathrm{\λ}}^{\′}}_i^{\left(j\right)}=\frac{\exp \left({\mathrm{\Σ}}_{l=1}^{n_i}{d}_{il}^{\left(j\right)}\right)}{{\mathrm{\Σ}}_{s=1}^m\exp \left({\mathrm{\Σ}}_{l=1}^{n_i}{d}_{il}^{\left(s\right)}\right)}---\left(5\right)$

其中，为第t年当第i个省级地区作为评价主体时，其在第j个指标上的相对优势度；m为三级指标个数。

在上述技术方案中，所述步骤(3.5)中第t年以第i个省级地区为评价主体时，各三级指标位置加权向量为ω＝(ω₁,ω₂,...,ω_j,...,ω_m)^T，则第t年以第i个省级地区为评价主体时的三级指标位置权重ω_j的计算公式为：

${\mathrm{\ω}}_j=\frac{q^{{\mathrm{\Σ}}_{k=1}^j{\mathrm{\η}}_k}}{{\mathrm{\Σ}}_{s=1}^m{q}^{{\mathrm{\Σ}}_{k=1}^s{\mathrm{\η}}_k}}---\left(6\right)$

其中，表示评价主体在第k个评价指标上的整体竞争优势，令α＝β＝0.5，q的值可通过如下优化模型确定：

$\left\{\begin{array}{cc}\max & orness\left(\mathrm{\&omega;}\right)=\frac{1}{m-1}\underset{j=1}{\overset{m}{\&Sigma;}}\&lsqb;(m-j){\mathrm{\&omega;}}_j\&rsqb;\\ s.t.& {\mathrm{\&omega;}}_j=\frac{q^{{\mathrm{\&Sigma;}}_{k=1}^j{\mathrm{\&eta;}}_k}}{{\mathrm{\&Sigma;}}_{s=1}^m{q^{{\mathrm{\&Sigma;}}_{k=1}^s}}^{{\mathrm{\&eta;}}_k}}\\ & 0<q<1,0<{\mathrm{\&omega;}}_j\&le;\frac{1}{m-1}\end{array}\right.---\left(7\right)$

其中，m为指标个数。

在上述技术方案中，所述步骤(3.6)中第t年以第i个省级地区为评价主体时，各省级地区相应的二级指标评价值向量为y⁽ⁱ⁾，则其中y⁽ⁱ⁾的第j个分量的计算公式为：

$y_j^{\left(i\right)}=\underset{k=1}{\overset{m}{\&Sigma;}}(x_{jk}^{*}\&CenterDot;{\mathrm{\&omega;}}_k^{\left(i\right)})---\left(8\right)$

其中，为以第t年第i个省级地区作为评价主体时，第j个省份的评价值，y⁽ⁱ⁾是以第t年第i个省级地区作为评价主体时，第t年各省级地区的评价值向量，为以第t年第i个省级地区作为评价主体时，第j个省级地区的重新排序后的标准三级指标值；为以第t年第i个省级地区作为评价主体时，三级指标位置加权向量的第k个值；

所述步骤(3.8)中第t年各省级地区相应的二级指标最终评价值向量的计算公式为：

$\left\{\begin{array}{cc}max& \underset{i=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}<y,y^{\left(i\right)}{>}^2=\underset{i=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}{\left(y^T{y}^{\left(i\right)}\right)}^2\\ s.t.& {||y||}_2=1\end{array}\right.---\left(9\right)$

其中，y是第t年内各省级地区相应的二级指标最终评价值向量，n为省级地区的个数。

在上述技术方案中，所述步骤(3.9)中第t年各省级地区三级指标的权重向量的计算公式为：

$\left\{\begin{array}{cc}min& \frac{1}{2n}{(y-{\mathrm{\&omega;}}_t{x_{*}}^T)}^T(y-{\mathrm{\&omega;}}_t{x_{*}}^T)\\ s.t.& \underset{j=1}{\overset{m}{\&Sigma;}}{\mathrm{\&omega;}}_{tj}=1,{\mathrm{\&omega;}}_{tj}>0\end{array}\right.---\left(10\right)$

其中，x_*为由以重新排序前的原始顺序构成的矩阵，ω_t为第t年各省级地区的三级指标权重向量，ω_tj为ω_t的第j个分量。

在上述技术方案中，所述步骤(3.11)中各省级地区三级指标的最终权重向量的计算公式为：

${\mathrm{\&omega;}}_f=\frac{\underset{t=1}{\overset{T}{\&Sigma;}}{\mathrm{\&omega;}}_t{p}^t}{\underset{t=1}{\overset{T}{\&Sigma;}}{p}^t}---\left(11\right)$

其中，ω_f为各省级地区三级指标的最终权重向量，T为年份数量，p为大于1的常数，这里取p＝1.1；

所述步骤(3.12)中每年各省级地区的二级指标评价值的计算公式为：

$y_i=\underset{j=1}{\overset{m}{\&Sigma;}}(x_{ij}^{*}\&CenterDot;{\mathrm{\&omega;}}_{fj})---\left(12\right)$

其中，y_i为某一年第i个省级地区的二级指标评价值；ω_fj第j个三级指标的最终权重值。

在上述技术方案中，所述二级指标，电力发展的基础条件A、经济发展与能源消费水平B、电力消费水平C、电力生产水平D、电网发展水平E、电力发展趋势F的专家权重值可分别为0.15、0.15、0.2、0.2、0.2、0.1；所述步骤(4.2)中各省级地区的二级指标的综合权重向量计算公式为：

ω_h＝0.5×ω_data+0.5×ω_expert(13)

其中，ω_h为各省级地区的二级指标综合权重向量，ω_expert为专家权重向量；

所述步骤(4.3)中每年各省级地区的一级指标评价值的计算公式为：

${y^{\&prime;}}_i=\underset{j=1}{\overset{m}{\&Sigma;}}(y_{ij}^{*}\&CenterDot;{\mathrm{\&omega;}}_{hj})---\left(14\right)$

其中，y′_i为某一年第i个省级地区的一级指标评价值，为y_i经过类型一致化和无量纲化处理后得到的某一年第i个省级地区在第j个二级指标上的标准二级指标值，ω_hj为第j个二级指标的综合权重值。

与现有技术相比，本发明具有以下优点：

1、本发明建立了一套能够全面地反映各省级地区电力发展的总体水平，客观反映电力工业与经济社会发展的协调程度，合理评价地区资源条件、生态环境及其他控制性因素对电力发展影响的评价指标体系。

2、本发明可为各地区发电和电网产业今后的发展决策提供重要的理论支撑；可为今后的电力规划研究工作提供更为科学、规范的研究方法和更为广阔的研究视角。

4、本发明可以处理庞大的历史数据，通过分析挖掘各级指标和数据间内在的逻辑关系和客观规律，透过微观、庞大的数据信息反映电力工业的内在发展规律和发展趋势。

5、本发明所述的评价方法可以用于处理多级指标，在庞大的历史数据中，能够分级建模对电力发展水平进行多方面评价。其中，在二级指标对一级指标建模过程中采用主客观建模方法引入专家权重。

6、本发明处理的是具有时间界限的各省级地区的指标体系，提出了一种能够综合考虑历史电力发展情况的电力发展水平评价方法。

附图说明

图1为本发明的简易流程图。

图2为本发明的流程步骤图。

具体实施方式

下面结合附图详细说明本发明的实施情况，但它并不构成对本发明的限定，仅做举例而已。同时通过说明，本发明的优点将变得更加清楚和容易理解。

如图1、图2所示，本发明提供一种基于IOWA算子的电力发展水平通用评价方法，包括如下步骤：

步骤(1)，构建电力发展水平通用评价指标体系，包括目标层，准则层和指标层；目标层为一个一级指标，准则层有六个二级指标，指标层有31个三级指标。所述各项指标如下表所示：

步骤(2)，按照步骤(1)所构建的电力发展水平通用评价指标体系，对全国各省级地区的历史数据进行搜集，计算得到每年各省级地区的三级指标值。所述每个三级指标按照如下方法计算得到其三级指标值。

所述二级指标电力发展的基础条件A包含人口密度A1、碳排放密度A2、能源自给率A3、发电能源占一次能源消费比重A4四个三级指标，各个指标的具体含义和计算公式如下。

(A1)人口密度

人口密度是反映各地区人口密集程度的指标，电力发展的基础条件一般与人口密度成正向关系。计算公式(1-1)如下：

(A2)碳排放密度

碳排放密度是单位面积上的碳排放总量。碳排放密度体现了地区环境状况，从侧面反映出环境承受能力以及能源消费与环境的关系。碳排放密度越高，表明区域的环境裕度越小，电力发展的基础条件越差。计算公式(1-2)如下：

根据现有技术相关研究成果，消耗1吨标准煤排放的二氧化碳量约为2.6吨。

(A3)能源自给率

能源自给率是指一定时期内，地区一次能源生产总量与一次能源消费总量的比值。能源自给率越高意味着能源资源的条件越好。计算公式(1-3)如下：

(A4)发电能源占一次能源消费比重

发电能源占一次能源消费比重这一指标可用来反映全社会电气化水平，发电能源占一次能源消费比重越高表明该地区电气化水平越高。计算公式(1-4)如下：

所述二级指标经济与能源消费水平B包含人均GDPB1、城镇化率B2、单位GDP能耗B3、单位GDP碳排放B4四个三级指标，各个指标的具体含义和计算公式说明如下：

(B1)人均GDP

人均GDP可直接反映某一地区的经济发展水平，人均GDP越高表明经济发展水平越高。计算公式(2-1)如下：

(B2)城镇化率

城镇化率是衡量一个地区经济发展的重要方面。我们以人口城镇化率来近似，即居住在某一地区城镇范围内的全部常住人口占全部常住人口的比重，城镇化率越高意味着经济发展水平越高。计算公式(2-2)如下：

(B3)单位GDP能耗

单位GDP能耗是反映能源消费水平和节能降耗情况的主要指标。定义为一次能源消费总量与国内生产总值(GDP)的比率，是衡量能源利用效率的指标，用于反映经济结构和能源利用效率，单位GDP能耗越低意味着地区发展能源消费效率越高，能源消费水平越高。计算公式(2-3)如下：

(B4)单位GDP碳排放

近年来低碳环保问题越来越为人们所关注，因此我们需要对能源消费的清洁度进行评价。选取单位GDP碳排放指标来衡量这一影响，单位GDP碳排放越低意味着能源消费清洁度越好，能源消费水平越高。计算公式(2-4)如下：

所述二级指标电力消费水平C包含人均年用电量C1、人均年生活用电量C2、二产单位电耗C3、单位用电量碳排放C4、平均销售电价C5、最大负荷利用小时数C6、负荷密度C7七个三级指标，各个指标的具体含义和计算公式如下：

(C1)人均年用电量

人均年用电量能直接地反映某一地区的电力消费水平，其中包括居民生活用电和国民经济各行业用电等，是对某一地区电力消费水平的整体评估，人均年用电量越高意味着电力消费水平越高。人均年用电量的计算公式(3-1)如下：

(C2)人均年生活用电量

人均年生活用电量能够反映某一地区的生活用电水平，同时反映该地区居民电力消费能力，人均年生活用电量越高表明该地区电力消费层次越高。该指标在《电力工业统计资料汇编》等相关资料中有统计数据。

(C3)二产单位电耗

二产单位电耗反映了经济发展与电力消费之间的关系，同时反映了电力资源的利用效率，二产单位电耗越低表明电力消费效率越高。计算公式(3-2)如下：

(C4)单位用电量碳排放

单位用电量碳排放反映了电力消费的清洁度，体现电力消费对生态环境的影响。单位用电量碳排放越低表明电力消费清洁度越高。计算公式(3-3)如下：

(C5)平均销售电价

平均销售电价在某种程度上可反映电价承受能力。一般来说，经济和电力消费水平高的地区电价承受能力强，平均销售电价也相对较高。平均销售电价相关数据可从历年电价监管报告中获得。

(C6)最大负荷利用小时数

最大负荷利用小时数反映的是负荷特性，不仅与国民经济及用电结构有关，还受电价政策、电力供应能力、需求侧管理水平、气温气候的变化等影响。计算公式(3-4)如下：

(C7)负荷密度

负荷密度是表征负荷分布密集程度的量化指标，它是每平方公里的平均用电功率数。随着经济的发展、社会的进步和人民生活水平的提高，负荷密度将有较大的增长，是体现电力消费水平的重要指标之一。计算公式(3-5)如下：

所述二级指标电力生产水平D包含人均装机容量D1、人均年发电量D2、新能源装机占比D3、新能源发电占比D4、平均上网电价D5、单位发电量碳排放D6、火电发电标煤耗D7七个三级指标，各个指标的具体含义和计算公式如下：

(D1)人均装机容量

人均装机容量可从电力生产设备角度反映某一地区所具备的电能生产能力，人均装机容量越高意味着电力生产设备越充足。计算公式(4-1)如下：

(D2)人均年发电量

人均年发电量可从实际电能产出量角度反映某一地区所具备的电能生产能力，人均年发电量越高意味着电力生产水平越高。计算公式(4-2)如下：

(D3)新能源装机占比

新能源装机占比能评价某地区电力生产绿色、可持续发展水平，一定程度上体现了地区装机结构的特征。新能源装机占比越高，表明该地区发电装机清洁度越好，对大气的污染越少，更符合可持续发展、节约化石资源，保护环境的理念。计算公式(4-3)如下：

(D4)新能源发电占比

新能源发电占比能评价某地区新能源利用率，该指标与新能源装机占比相辅相成，以衡量该地区新能源的发展和利用状况。计算公式(4-4)如下：

(D5)平均上网电价

平均上网电价可反映电力生产成本，一般能源富集地区电力生产成本较低，平均上网电价低。因此，平均上网电价低往往意味着电力生产具有成本优势。平均上网电价相关数据可从历年电价监管报告中获得。

(D6)单位发电量碳排放

单位发电量碳排放反映了电力生产的清洁度，体现电力生产对生态环境的影响。单位发电量碳排放越低表明电力生产清洁度越高。计算公式(4-5)如下：

(D7)火电发电标煤耗

火电发电标煤耗反映了火电厂生产时的能源转换效率，该指标越低说明其电力转换效率越高。各地区火电发电标煤耗指标相关数据可从《中国电力年鉴》等资料中获得。

所述二级指标电网发展水平E包含平均购售电价差E1、输电网损率E2、单位面积供电能力E3(220kV及330kV)、单位面积输电能力E4(220kV及330kV)四个三级指标。所述单位面积供电能力E3指在供电电压为220kV及330kV的情况下，所述单位面积输电能力E4指在输电电压为220kV及330kV的情况下，各个指标的具体含义和计算公式如下：

(E1)平均购售电价差

平均购售电价差指标可通过平均销售电价和平均上网电价之差计算得到。平均购售电价差可反映电网建设和运营成本。因此，从电力转换及传输角度分析，平均购售电价差越低可反映电网建设及运营成本越低，相对应的电力转换及传输水平越高。计算公式(5-1)如下：

平均购售电价差＝平均销售电价—平均上网电价(5-1)

(E2)输电网损率

输电网损率反映了电能在电网传输过程中的消耗水平，能够直接反映出电力传输水平。输电网损率越低表明电力传输水平越高，输电网损率指标数据可从《中国电力年鉴》等资料中获得。

(E3)单位面积供电能力(220kV及330kV)

单位面积供电能力为单位面积所能够承载的最大负荷能力，单位面积供电能力越强，越能体现该区域承载最大负荷的能力。计算公式(5-2)如下：

(E4)单位面积输电能力(220kV及330kV)

单位面积输电能力能够衡量某地区输电网的发展水平。单位面积输电能力和单位面积供电能力相辅相成，综合衡量某地区的电网发展水平。计算公式(5-3)如下：

所述二级指标电力发展趋势F二级指标包含人均GDP年均增速F1、人均年用电量年均增速F2、人均年发电量年均增速F3、单位GDP能耗年均增速F4、单位发电量碳排放年均增速F5五个三级指标。为了避免个别年份增速的特殊波动，各三级指标采用5年年均增速数值，各个指标的具体含义和计算公式如下。

(F1)人均GDP年均增速

人均GDP年均增速反映了人均GDP的增长情况，人均GDP年均增速越高表明经济发展趋势越好。计算公式(6-1)如下：

式中我们采用五年平均的算法，另外考虑到价格的变动情况，人均GDP采用可比价。

(F2)人均年用电量年均增速

人均年用电量年均增速反映了人均年用电量的增长情况，人均年用电量年均增速越高表明电力消费水平发展趋势越好。采用五年平均的算法，计算公式(6-2)如下：

(F3)人均年发电量年均增速

人均年发电量年均增速反映了人均年发电量的增长情况，人均年发电量年均增速越高表明电力生产水平发展趋势越好。采用五年平均的算法，计算公式(6-3)如下：

(F4)单位GDP能耗年均增速

单位GDP能耗年均增速反映了单位GDP能耗的增长情况，单位GDP能耗年均增速越低，表明经济发展与能源消费水平发展趋势越好。采用五年平均算法，计算公式(6-4)如下：

(F5)单位发电量碳排放年均增速

单位发电量碳排放年均增速反映了单位发电量碳排放的增长情况，单位发电量碳排放年均增速越低，表明电力生产清洁水平发展趋势越好。采用五年平均算法，计算公式(6-5)如下：

步骤(3)，通过一种基于IOWA算子的自主式综合评价理论对各省级地区的二级指标分别进行建模，具体实现方式如下。

步骤(3.1)，对步骤(2)中得到的每年各省级地区的三级指标值作类型一致化和无量纲化处理，得到每年各省级地区的标准三级指标值。

设所述三级指标值为x₁,x₂,…,x_m，原始的三级指标值中有极大化指标值和极小化指标值，需作类型一致化处理，使其均变为极大化指标值，在所述三级指标值x₁,x₂,…,x_m之间，由于各自量纲及量级的不同而存在着不可公度性，需要进行无量纲化处理。原始三级指标值类型一致化处理的方法如下：

原始三级指标值无量纲化处理的方法如下：

$x_{ij}^{*}=\frac{{x_{ij}}^{\&prime;}-\min \left({x_{ij}}^{\&prime;}\right)}{\max \left({x_{ij}}^{\&prime;}\right)-\min \left({x_{ij}}^{\&prime;}\right)}---\left(2\right)$

其中，x_ij为某一年第i个省级地区的第j个三级指标的三级指标值；x'_ij为某一年第i个省级地区的第j个三级指标经过类型一致化处理后的数据；为数据经过类型一致化处理后的某一年第i个省级地区的第j个三级指标的标准三级指标值；max(x_ij')为数据经过类型一致化处理后的某一年所有省级地区在第j个三级指标上的最大值；min(x_ij')为数据经过类型一致化处理后的某一年所有省级地区在第j个三级指标上的最小值。

步骤(3.2)，选定第t年第i个省级地区为评价主体，根据步骤(3.1)中得到的每年各省级地区的标准三级指标值，计算得到第t年第i个省级地区的竞争视野。

被关注的省级地区称为评价主体，评价主体的竞争视野是指和评价主体构成竞争关系的省级地区的集合，判定标准是所有指标不完全优于或不完全劣于评价主体。

设某省级地区O_i(i∈N)为评价主体，其在进行客观自主式综合评价时，首先要确定竞争视野，即与其构成竞争关系的评价对象的集合。评价主体O_i的竞争视野的确定方法可陈述为：

若对于j∈M，恒有x_ij≥x_kj(k∈N,k≠i)，则表明评价主体O_i优于O_k，两者不构成竞争关系；

若对于j∈M，恒有x_ij≤x_kj(k∈N,k≠i)，则表明评价主体O_i劣于O_k，两者不构成竞争关系；

若对于j∈M，有x_ij≥x_kj和x_ij≤x_kj(k∈N,k≠i)同时成立，则评价主体O_i和O_k构成竞争关系。

对于评价主体某省级地区O_i(i∈N)，所有与其构成竞争关系的被评价对象的集合称为O_i的竞争视野，记为其中n_i表示与评价主体某省级地区O_i(i∈N)构成竞争关系的被评价对象的总个数。

步骤(3.3)，根据步骤(3.1)中得到的第t年第i个省级地区的标准三级指标值和步骤(3.2)中得到的第t年第i个省级地区的竞争视野，计算得出在评价主体的竞争视野中，评价主体与各省级地区在各三级指标上的竞争强度；根据所述竞争强度计算出第t年第i个省级地区在各三级指标上的绝对优势度和相对优势度。

选定t年第i个省级地区为评价主体，其竞争视野中各省级地区与作为评价主体的省级地区间的三级指标上的竞争强度定义为：

$d_{il}^{\left(j\right)}=x_{ij}^{*}-x_{lj}^{*}---\left(3\right)$

其中，为第t年第l个省级地区在第j个三级指标上的标准三级指标值，为当第i个省级地区作为评价主体时，其竞争视野中第l个省级地区与其在第j个三级指标上的竞争强度。

绝对优势度是能够直接衡量评价主体在某个指标上的优势，是多个省级地区在一个指标上的比较，其计算公式为：

${\mathrm{\&lambda;}}_i^{\left(j\right)}=\frac{{\mathrm{\&Sigma;}}_{m=1}^{k_i}{d}_{im}^{\left(j\right)}}{{\mathrm{\&Sigma;}}_{l=1}^{n_i}\left|d_{il}^{\left(j\right)}\right|}---\left(4\right)$

其中，为第t年当第i个省级地区作为评价主体时，其在第j个指标上的绝对优势度；表示第i个省级地区在第j个指标上竞争强度非负的竞争对手个数。

相对优势度衡量了某个指标的优势对评价主体整体竞争优势的贡献程度，是一个省级地区在多个指标上的比较。其计算公式为：

${{\mathrm{\&lambda;}}^{\&prime;}}_i^{\left(j\right)}=\frac{\exp \left({\mathrm{\&Sigma;}}_{l=1}^{n_i}{d}_{il}^{\left(j\right)}\right)}{{\mathrm{\&Sigma;}}_{s=1}^m\exp \left({\mathrm{\&Sigma;}}_{l=1}^{n_i}{d}_{il}^{\left(s\right)}\right)}---\left(5\right)$

为第t年当第i个省级地区作为评价主体时，其在第j个指标上的相对优势度；m为三级指标个数。

循环计算公式(3)～(5)，得到第t年第i个省级地区在各三级指标上的绝对优势度和相对优势度。

步骤(3.4)，根据步骤(3.3)得到的第t年第i个省级地区在各三级指标上绝对优势度和相对优势度，运用IOWA算子排序思想，将三级指标重新排序。

根据IOWA算子排序思想，参照绝对优势度和相对优势度的值对各项三级指标进行重新排序，排序的原则是绝对优势度大的指标排在前面，绝对优势度相等时相对优势度大的指标排在前面。这样经过重新排序后评价主体在排位靠前的指标上具有更大的竞争优势。

步骤(3.5)，按照步骤(3.4)中重新排序后的三级指标的顺序，结合步骤(3.3)中得到的第t年第i个省级地区在各三级指标上的绝对优势度、相对优势度，通过优化模型计算得到在第t年第i个省级地区作为评价主体时，三级指标的位置加权向量。

设第t年以第i个省级地区为评价主体时，各三级指标位置加权向量为ω＝(ω₁,ω₂,...,ω_j,...,ω_m)^T，所述位置加权向量的各元素的排序根据步骤(3.4)重新排序后的三级指标得到，则第t年以第i个省级地区为评价主体时的三级指标位置权重ω_j的计算公式为：

${\mathrm{\&omega;}}_j=\frac{q^{{\mathrm{\&Sigma;}}_{k=1}^j{\mathrm{\&eta;}}_k}}{{\mathrm{\&Sigma;}}_{s=1}^m{q^{{\mathrm{\&Sigma;}}_{k=1}^s}}^{{\mathrm{\&eta;}}_k}}---\left(6\right)$

其中，表示评价主体在第k个评价指标上的整体竞争优势，α、β分别表示评价者对于指标绝对优势度和相对优势度的偏好程度，满足α+β＝1,α,β≥0。α、β的值可以根据评价者的偏好事先确定，无特殊情况可令α＝β＝0.5。q的值可通过如下优化模型确定：

$\left\{\begin{array}{cc}\max & orness\left(\mathrm{\&omega;}\right)=\frac{1}{m-1}\underset{j=1}{\overset{m}{\&Sigma;}}\&lsqb;(m-j){\mathrm{\&omega;}}_j\&rsqb;\\ s.t.& {\mathrm{\&omega;}}_j=\frac{q^{{\mathrm{\&Sigma;}}_{k=1}^j{\mathrm{\&eta;}}_k}}{{\mathrm{\&Sigma;}}_{s=1}^m{q^{{\mathrm{\&Sigma;}}_{k=1}^s}}^{{\mathrm{\&eta;}}_k}}\\ & 0<q<1,0<{\mathrm{\&omega;}}_j\&le;\frac{1}{m-1}\end{array}\right.---\left(7\right)$

为防止作为评价主体的省级地区过分夸大自身优势，需要对优势指标的权重加以限制，即需要满足非独裁条件。为了使所述权重分布进一步偏离临界非独裁点，经过实践，取独裁上限为1/(m-1)，其中m为指标个数。

步骤(3.6)，根据IOWA算子的定义，结合步骤(3.5)得到的以第t年第i个省级地区为评价主体时，各三级指标的位置加权向量和按照步骤(3.4)得到的顺序下各省级地区的标准三级指标值，计算得到第t年第i个省级地区作为评价主体时，各省级地区相应的二级指标评价值向量。

第t年以第i个省级地区为评价主体时，各省级地区相应的二级指标评价值向量为y⁽ⁱ⁾，则其中y⁽ⁱ⁾的第j个分量的计算公式为：

$y_j^{\left(i\right)}=\underset{k=1}{\overset{m}{\&Sigma;}}(x_{ij}^{*}\&CenterDot;{\mathrm{\&omega;}}_k^{\left(i\right)})---\left(8\right)$

其中，为以第t年第i个省级地区作为评价主体时，第j个省份的评价值，i可以等于j。y⁽ⁱ⁾是以第t年第i个省级地区作为评价主体时，第t年各省级地区的评价值向量，为以第t年第i个省级地区作为评价主体时，第j个省级地区的重新排序后的标准三级指标值；为以第t年第i个省级地区作为评价主体时，三级指标位置加权向量的第k个值。

步骤(3.7)，选定第t年第s个省份作为评价主体，s不等于i，循环步骤(3.2)至(3.6)，直至得出以第t年各省级地区分别作为评价主体时，各省级地区相应的二级指标评价值向量。

由以第t年各省级地区分别作为评价主体时，各省级地区相应的二级指标评价值向量组成二级指标评价值矩阵为Y，则Y＝(y⁽¹⁾,y⁽²⁾,…,y⁽ⁿ⁾)。

步骤(3.8)，通过步骤(3.7)得到以第t年各省级地区分别作为评价主体时，各省级地区相应的二级指标评价值向量，求解优化问题，计算得出第t年各省级地区相应的二级指标最终评价值向量。

综合考虑各个省级地区作为评价主体时的情况，得到第t年内的各省级地区相应的二级指标最终评价值向量y，计算公式如下：

$\left\{\begin{array}{cc}max& \underset{i=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}<y,y^{\left(i\right)}{>}^2=\underset{i=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}{\left(y^T{y}^{\left(i\right)}\right)}^2\\ s.t.& {||y||}_2=1\end{array}\right.---\left(9\right)$

其中，y是第t年内各省级地区相应的二级指标最终评价值向量，n为省级地区的个数。

步骤(3.9)，将步骤(3.1)得到的第t年各省级地区的标准三级指标值按原始顺序组成矩阵后，结合步骤(3.8)得到的第t年各省级地区相应的二级指标最终评价值向量，利用最小二乘法拟合求出第t年各省级地区三级指标的权重向量。

通过求解上述优化问题可以得到y，结合第t年各省级地区各项三级指标的标准三级指标值利用最小二乘法拟合求出该时间断面下各个指标的权重向量ω_t，计算方法如下：

$\left\{\begin{array}{cc}min& \frac{1}{2n}{(y-{\mathrm{\&omega;}}_t{x_{*}}^T)}^T(y-{\mathrm{\&omega;}}_t{x_{*}}^T)\\ s.t.& \underset{j=1}{\overset{m}{\&Sigma;}}{\mathrm{\&omega;}}_{tj}=1,{\mathrm{\&omega;}}_{tj}>0\end{array}\right.---\left(10\right)$

其中，x_*为由以重新排序前的原始顺序构成的矩阵，ω_t为第t年各省级地区的三级指标权重向量，ω_tj为ω_t的第j个分量。

通过约束问题可以得到第t年各省级地区的三级指标的权重向量ω_t。

步骤(3.10)，选定第u年第i个省级地区作为评价主体，u不等于t，循环步骤(3.2)至步骤(3.9)，直至得到每年各省级地区的三级指标的权重向量。

步骤(3.11)，根据二次加权法，将步骤(3.10)得到的每年各省级地区三级指标的权重向量进行集结，计算得出各省级地区三级指标的最终权重向量。

在步骤(3.2)～(3.9)中计算的数值都是针对某一年时间断面进行的处理。为了统筹考虑历史电力发展水平对现况发展水平的贡献，我们希望对所有年份的数据进行统筹建模分析，得到适用于所有年份的统一的指标权重，进而建立统一的通用评价模型。由此，各省级地区三级指标的最终权重向量的确定方法如下：

${\mathrm{\&omega;}}_f=\frac{\underset{t=1}{\overset{T}{\&Sigma;}}{\mathrm{\&omega;}}_t{p}^t}{\underset{t=1}{\overset{T}{\&Sigma;}}{p}^t}---\left(11\right)$

其中，ω_f为各省级地区三级指标的最终权重向量，T为年份数量。p为大于1的常数，这里取p＝1.1。从公式(11)中可以看到越接近当前年份，某省级地区该年的三级指标权重占最终指标权重的比例就越大，这是因为基于当前年份对过往若干年份进行评价时，指标的重要程度应该在较大程度上反映当前认知。

步骤(3.12)，将步骤(3.11)得到的各省级地区三级指标的最终权重向量与步骤(3.1)得到的每年各省级地区的标准三级指标值进行集结，计算得出每年各省级地区的二级指标评价值。

某一年第i个省级地区二级指标评价值的计算方法如下式所示：

$y_i=\underset{j=1}{\overset{m}{\&Sigma;}}(x_{ij}^{*}\&CenterDot;{\mathrm{\&omega;}}_{fj})---\left(12\right)$

其中，y_i为某一年第i个省级地区的二级指标评价值；ω_fj第j个三级指标的最终权重值。

重复计算公式(12)得到每年各省级地区的二级指标评价值。

y_i作为某一年第i个省级地区的二级指标评价值，可以用于某一年第i个省级地区三级指标对二级指标的建模评价。

由于指标体系是分级构建的，因此建模的过程也要分级进行。首先通过每年各省级地区的三级指标对相应的二级指标建模，得到对应的二级指标的评价值，然后再重复建模的过程，通过每年各省级地区的二级指标对一级指标进行建模，得到一级指标的评价值。每年各省级地区一级指标的评价值用于评价各省电力发展水平。

步骤(4)，基于IOWA算子理论对每年各省级地区的一级指标进行建模，具体实现方式如下；

步骤(4.1)，将步骤(3.12)得到的每年各省级地区相应的二级指标评价值作为每年各省级地区的二级指标值，重复步骤(3.1)至步骤(3.11)的建模方法，计算得到各省级地区二级指标的最终权重向量。

将y_i作为原始的二级指标值，即用y_i代替x_ij，重复计算公式(1)至公式(11)，计算得到各省级地区二级指标的最终权重向量ω_data。

步骤(4.2)，引入各二级指标的专家权重向量，将所述专家权重与步骤(4.1)得到的各省级地区二级指标的最终权重向量结合，计算得到各省级地区二级指标的综合权重向量。

在通过每年各省级地区的二级指标对一级指标建模时，采用主客观结合的建模方法引入了专家权重向量。通过分析研究，所述二级指标：电力发展的基础条件A、经济发展与能源消费水平B、电力消费水平C、电力生产水平D、电网发展水平E、电力发展趋势F的专家权重值可分别为0.15、0.15、0.2、0.2、0.2、0.1。专家权重与数据计算得到的最终权重各占50％，各省级地区的二级指标的综合权重向量计算方法如下：

ω_h＝0.5×ω_data+0.5×ω_expert(13)

其中，ω_h为各省级地区的二级指标综合权重向量，ω_expert为专家权重向量。

步骤(4.3)，将步骤(4.2)得到的各省级地区二级指标的综合权重向量与步骤(4.1)得到的每年各省级地区的标准二级指标值进行集结，计算得到每年各省级地区的一级指标评价值。

得到每年各省级地区二级指标综合权重向量后，结合所述二级指标归一化后的标准评价值可计算得到对应的一级指标评价值，某一年第i个省级地区的一级指标评价值的计算方法如下：

${y^{\&prime;}}_i=\underset{j=1}{\overset{m}{\&Sigma;}}(y_{ij}^{*}\&CenterDot;{\mathrm{\&omega;}}_{hj})---\left(14\right)$

其中，y'_i为某一年第i个省级地区的一级指标评价值，为y_i经过类型一致化和无量纲化处理后得到的某一年第i个省级地区在第j个二级指标上的标准二级指标值，ω_hj为第j个二级指标的综合权重值。

重复计算公式(14)得到每年各省级地区的一级指标评价值。

步骤(5)，通过步骤(3.12)得到的每年各省级地区的二级指标评价值和步骤(4.3)得到的每年各省级地区的一级指标评价值对每年各省级地区电力发展水平进行评价和分析。

y_i作为某年某省级地区的二级指标评价值用于评价每年各省级地区的二级指标。y′_i作为某年某省级地区的一级指标评价值，可以用于评价每年各省级地区的电力发展情况。

在上述评价方法中，采用分级建模，处理了庞大的历史数据。通过分析挖掘各级指标和数据间内在的逻辑关系和客观规律，透过微观、庞大的数据信息反映电力工业的内在发展规律和发展趋势。本发明所设计的基于IOWA算子的电力发展水平通用评价方法可以分层次对省级地区电力发展水平进行评价。并且本发明所提出的电力发展水平评价方法可以综合考虑历史电力发展情况，在确定各指标权重时综合考虑了历史数据，提出了一种可综合考虑历史电力发展情况的电力发展水平评价方法。

本发明建立了一套能够全面反映各省级地区电力发展的总体水平，客观反映电力工业与经济社会发展的协调程度，合理评价地区资源条件、生态环境及其他控制性因素对电力发展影响的通用评价指标体系。本发明可为各地区发电和电网产业今后的发展决策提供重要的理论支撑；可为今后的电力规划研究工作提供更为科学、规范的研究方法和更为广阔的研究视角。

Claims (10)

1.基于IOWA算子的电力发展水平通用评价方法，其特征在于：包括以下步骤；

步骤(1)，构建电力发展水平通用评价指标体系，包括目标层，准则层和指标层；目标层为一个一级指标，准则层为每个一级指标的三个或三个以上的二级指标，指标层为每个二级指标的三个或三个以上的三级指标；所述一级指标为各省级地区电力发展水平；

步骤(2)，按照步骤(1)所构建的电力发展水平通用评价指标体系，对全国各省级地区的历史数据进行搜集，计算得到每年各省级地区的三级指标值；

步骤(3)，通过一种基于IOWA算子的自主式综合评价理论对各省级地区的二级指标分别进行建模，具体实现方式如下；

步骤(3.1)，对步骤(2)中得到的每年各省级地区的三级指标值作类型一致化和无量纲化处理，得到每年各省级地区的标准三级指标值；

步骤(3.2)，选定第t年第i个省级地区为评价主体，根据步骤(3.1)中得到的每年各省级地区的标准三级指标值，计算得到第t年第i个省级地区的竞争视野；

步骤(3.3)，根据步骤(3.1)中得到的第t年第i个省级地区的标准三级指标值和步骤(3.2)中得到的第t年第i个省级地区的竞争视野，计算得出在评价主体的竞争视野中，评价主体与各省级地区在各三级指标上的竞争强度；根据所述竞争强度计算出第t年第i个省级地区在各三级指标上的绝对优势度和相对优势度；

步骤(3.4)，根据步骤(3.3)得到的第t年第i个省级地区在各三级指标上绝对优势度和相对优势度，运用IOWA算子排序思想，将三级指标重新排序；

步骤(3.5)，按照步骤(3.4)中重新排序后的三级指标的顺序，结合步骤(3.3)中得到的第t年第i个省级地区在各三级指标上的绝对优势度、相对优势度，通过优化模型计算得到在第t年第i个省级地区作为评价主体时，三级指标的位置加权向量；

步骤(3.6)，根据IOWA算子的定义，结合步骤(3.5)得到的以第t年第i个省级地区为评价主体时，各三级指标的位置加权向量和按照步骤(3.4)得到的顺序下各省级地区的标准三级指标值，计算得到第t年第i个省级地区作为评价主体时，各省级地区相应的二级指标评价值向量；

步骤(3.7)，选定第t年第s个省份作为评价主体，s不等于i，循环步骤(3.2)至(3.6)，直至得出以第t年各省级地区分别作为评价主体时，各省级地区相应的二级指标评价值向量；

步骤(3.8)，通过步骤(3.7)得到以第t年各省级地区分别作为评价主体时，各省级地区相应的二级指标评价值向量，求解优化问题，计算得出第t年各省级地区相应的二级指标最终评价值向量；

步骤(3.9)，将步骤(3.1)得到的第t年各省级地区的标准三级指标值按原始顺序组成矩阵后，结合步骤(3.8)得到的第t年各省级地区相应的二级指标最终评价值向量，利用最小二乘法拟合求出第t年各省级地区三级指标的权重向量；

步骤(3.10)，选定第u年第i个省级地区作为评价主体，u不等于t，循环步骤(3.2)至步骤(3.9)，直至得到每年各省级地区的三级指标的权重向量；

步骤(3.11)，根据二次加权法，将步骤(3.10)得到的每年各省级地区三级指标的权重向量进行集结，计算得出各省级地区三级指标的最终权重向量；

步骤(3.12)，将步骤(3.11)得到的各省级地区三级指标的最终权重向量与步骤(3.1)得到的每年各省级地区的标准三级指标值进行集结，计算得出每年各省级地区的二级指标评价值；

步骤(4)，基于IOWA算子理论对各省级地区的一级指标进行建模，具体实现方式如下；

步骤(4.1)，将步骤(3.12)得到的每年各省级地区相应的二级指标评价值作为每年各省级地区的二级指标值，重复步骤(3.1)至步骤(3.11)的建模方法，计算得到各省级地区二级指标的最终权重向量；

步骤(4.2)，引入各二级指标的专家权重向量，将所述专家权重与步骤(4.1)得到的各省级地区二级指标的最终权重向量结合，计算得到各省级地区二级指标的综合权重向量；

步骤(4.3)，将步骤(4.2)得到的各省级地区二级指标的综合权重向量与步骤(4.1)得到的每年各省级地区的标准二级指标值进行集结，计算得到每年各省级地区的一级指标评价值；

步骤(5)，通过步骤(3.12)得到的每年各省级地区的二级指标评价值和步骤(4.3)得到的每年各省级地区的一级指标评价值对每年各省级地区电力发展水平进行评价和分析。

2.根据权利要求1所述的基于IOWA算子的电力发展水平通用评价方法，其特征在于：所述二级指标有六个，分别为电力发展的基础条件(A)、经济发展与能源消费水平(B)、电力消费水平(C)、电力生产水平(D)、电网发展水平(E)、电力发展趋势(F)。

3.根据权利要求2所述的基于IOWA算子的电力发展水平通用评价方法，其特征在于：所述电力发展的基础条件(A)的三级指标有四个，分别为人口密度(A1)、碳排放密度(A2)、能源自给率(A3)、发电能源占一次能源消费比重(A4)；

所述经济发展与能源消费水平(B)的三级指标有四个，分别为人均GDP(B1)、城镇化率(B2)、单位GDP能耗(B3)、单位GDP碳排放(B4)；

所述电力消费水平(C)的三级指标有七个，分别为人均年用电量(C1)、人均年生活用电量(C2)、二产单位电耗(C3)、单位用电量碳排放(C4)、平均销售电价(C5)、最大负荷利用小时数(C6)、负荷密度(C7)；

所述电力生产水平(D)的三级指标有七个，分别为人均装机容量(D1)、人均年发电量(D2)、新能源装机占比(D3)、新能源发电占比(D4)、平均上网电价(D5)、单位发电量碳排放(D6)、火电发电标煤耗(D7)；

所述电网发展水平(E)的三级指标有四个，分别为平均购售电价差(E1)、输电网损率(E2)、单位面积供电能力(E3)、单位面积输电能力(E4)；

所述电力发展趋势(F)的三级指标有五个，分别为人均GDP年均增速(F1)、人均年用电量年均增速(F2)、人均年发电量年均增速(F3)、单位GDP能耗年均增速(F4)、单位发电量碳排放年均增速(F5)。

4.根据权利要求1所述的基于IOWA算子的电力发展水平通用评价方法，其特征在于：所述步骤(3.1)中对每年各省级地区的三级指标值作类型一致化的方法为：

其中，x_ij为某一年第i个省级地区的第j个三级指标的三级指标值；x′_ij为某一年第i个省级地区的第j个三级指标经过类型一致化处理后的数据；对所述三级指标值无量纲化处理的方法如下：

$x_{ij}^{*}=\frac{{x_{ij}}^{\&prime;}-min\left({x_{ij}}^{\&prime;}\right)}{max\left({x_{ij}}^{\&prime;}\right)-min\left({x_{ij}}^{\&prime;}\right)}---\left(2\right)$

其中，为所述数据经过类型一致化处理后的某一年第i个省级地区的第j个三级指标的标准三级指标值；max(x_ij')为数据经过类型一致化处理后的某一年所有省级地区在第j个三级指标上的最大值；min(x_ij')为数据经过类型一致化处理后的某一年所有省级地区在第j个三级指标上的最小值。

5.根据权利要求1所述的基于IOWA算子的电力发展水平通用评价方法，其特征在于：所述步骤(3.3)中在评价主体的竞争视野中，评价主体与各省级地区在各三级指标上的竞争强度的计算公式为：

$d_{il}^{\left(j\right)}=x_{ij}^{*}-x_{lj}^{*}---\left(3\right)$

其中，为第t年第l个省级地区在第j个三级指标上的标准三级指标值，为当第i个省级地区作为评价主体时，其竞争视野中第l个省级地区与其在第j个三级指标上的竞争强度；所述绝对优势度的计算公式为：

${\mathrm{\&lambda;}}_i^{\left(j\right)}=\frac{{\mathrm{\&Sigma;}}_{m=1}^{k_i}{d}_{im}^{\left(j\right)}}{{\mathrm{\&Sigma;}}_{l=1}^{n_i}\left|d_{il}^{\left(j\right)}\right|}---\left(4\right)$

其中，为第t年当第i个省级地区作为评价主体时，其在第j个指标上的绝对优势度；表示第i个省级地区在第j个指标上竞争强度非负的竞争对手个数；所述相对优势度的计算公式为：

${{\mathrm{\&lambda;}}^{\&prime;}}_i^{\left(j\right)}=\frac{\exp \left({\&Sigma;}_{l=1}^{n_i}{d}_{il}^{\left(j\right)}\right)}{{\&Sigma;}_{s=1}^m\exp \left({\&Sigma;}_{l=1}^{n_i}{d}_{il}^{\left(s\right)}\right)}---\left(5\right)$

其中，为第t年当第i个省级地区作为评价主体时，其在第j个指标上的相对优势度；m为三级指标个数。

6.根据权利要求1所述的基于IOWA算子的电力发展水平通用评价方法，其特征在于：所述步骤(3.5)中第t年以第i个省级地区为评价主体时，各三级指标位置加权向量为ω＝(ω₁,ω₂,...,ω_j,...,ω_m)^T，则第t年以第i个省级地区为评价主体时的三级指标位置权重ω_j的计算公式为：

${\mathrm{\&omega;}}_j=\frac{q^{{\mathrm{\&Sigma;}}_{k=1}^j{\mathrm{\&eta;}}_k}}{{\mathrm{\&Sigma;}}_{s=1}^m{q}^{{\mathrm{\&Sigma;}}_{k=1}^s{\mathrm{\&eta;}}_k}}---\left(6\right)$

其中， 表示评价主体在第k个评价指标上的整体竞争优势，令α＝β＝0.5，q的值可通过如下优化模型确定：

$\left\{\begin{array}{cc}\max & orness\left(\mathrm{\&omega;}\right)=\frac{1}{m-1}\underset{j=1}{\overset{m}{\&Sigma;}}\&lsqb;(m-j){\mathrm{\&omega;}}_j\&rsqb;\\ s.t.& {\mathrm{\&omega;}}_j=\frac{q^{{\mathrm{\&Sigma;}}_{k=1}^j{\mathrm{\&eta;}}_k}}{{\mathrm{\&Sigma;}}_{s=1}^m{q}^{{\mathrm{\&Sigma;}}_{k=1}^s{\mathrm{\&eta;}}_k}}\\ & 0<q<1,0<{\mathrm{\&omega;}}_j\&le;\frac{1}{m-1}\end{array}\right.---\left(7\right)$ 其中，m为指标个数。

7.根据权利要求1所述的基于IOWA算子的电力发展水平通用评价方法，其特征在于：所述步骤(3.6)中第t年以第i个省级地区为评价主体时，各省级地区相应的二级指标评价值向量为y⁽ⁱ⁾，则其中y⁽ⁱ⁾的第j个分量的计算公式为：

$y_j^{\left(i\right)}=\underset{k=1}{\overset{m}{\&Sigma;}}(x_{jk}^{*}\&CenterDot;{\mathrm{\&omega;}}_k^{\left(i\right)})---\left(8\right)$

其中，为以第t年第i个省级地区作为评价主体时，第j个省份的评价值，y⁽ⁱ⁾是以第t年第i个省级地区作为评价主体时，第t年各省级地区的评价值向量，为以第t年第i个省级地区作为评价主体时，第j个省级地区的重新排序后的标准三级指标值；为以第t年第i个省级地区作为评价主体时，三级指标位置加权向量的第k个值；

所述步骤(3.8)中第t年各省级地区相应的二级指标最终评价值向量的计算公式为：

$\left\{\begin{array}{cc}max& \underset{i=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}<y,y^{\left(i\right)}{>}^2=\underset{i=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}{\left(y^T{y}^{\left(i\right)}\right)}^2\\ s.t.& \left|\right|y|{|}_2=1\end{array}\right.---\left(9\right)$

其中，y是第t年内各省级地区相应的二级指标最终评价值向量，n为省级地区的个数。

8.根据权利要求1所述的基于IOWA算子的电力发展水平通用评价方法，其特征在于：所述步骤(3.9)中第t年各省级地区三级指标的权重向量的计算公式为：

$\left\{\begin{array}{cc}\min & \frac{1}{2n}{\left(y-{\mathrm{\&omega;}}_t{x_{*}}^T\right)}^T\left(y-{\mathrm{\&omega;}}_t{x_{*}}^T\right)\\ s.t.& \underset{j=1}{\overset{m}{\&Sigma;}}{\mathrm{\&omega;}}_{tj}=1,{\mathrm{\&omega;}}_{tj}>0\end{array}\right.---\left(10\right)$

其中，x_*为由以重新排序前的原始顺序构成的矩阵，ω_t为第t年各省级地区的三级指标权重向量，ω_tj为ω_t的第j个分量。

9.根据权利要求1所述的基于IOWA算子的电力发展水平通用评价方法，其特征在于：所述步骤(3.11)中各省级地区三级指标的最终权重向量的计算公式为：

${\mathrm{\&omega;}}_f=\frac{\underset{t=1}{\overset{T}{\&Sigma;}}{\mathrm{\&omega;}}_t{p}^t}{\underset{t=1}{\overset{T}{\&Sigma;}}{p}^t}---\left(11\right)$

其中，ω_f为各省级地区三级指标的最终权重向量，T为年份数量，p为大于1的常数，这里取p＝1.1；

所述步骤(3.12)中每年各省级地区的二级指标评价值的计算公式为：

$y_i=\underset{j=1}{\overset{m}{\&Sigma;}}(x_{ij}^{*}\&CenterDot;{\mathrm{\&omega;}}_{fj})---\left(12\right)$

其中，y_i为某一年第i个省级地区的二级指标评价值；ω_fj第j个三级指标的最终权重值。

10.根据权利要求2所述的基于IOWA算子的电力发展水平通用评价方法，其特征在于：所述二级指标，电力发展的基础条件A、经济发展与能源消费水平B、电力消费水平C、电力生产水平D、电网发展水平E、电力发展趋势F的专家权重值可分别为0.15、0.15、0.2、0.2、0.2、0.1；所述步骤(4.2)中各省级地区的二级指标的综合权重向量计算公式为：

ω_h＝0.5×ω_data+0.5×ω_expert(13)

其中，ω_h为各省级地区的二级指标综合权重向量，ω_expert为专家权重向量；

所述步骤(4.3)中每年各省级地区的一级指标评价值的计算公式为：

${y^{\&prime;}}_i=\underset{j=1}{\overset{m}{\&Sigma;}}(y_{ij}^{*}\&CenterDot;{\mathrm{\&omega;}}_{hj})---\left(14\right)$

其中，y′_i为某一年第i个省级地区的一级指标评价值，为y_i经过类型一致化和无量纲化处理后得到的某一年第i个省级地区在第j个二级指标上的标准二级指标值，ω_hj为第j个二级指标的综合权重值。