CN105184493A - 一种用于电网企业能源绩效评价的方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种用于电网企业能源绩效评价的方法，其包括：S1)确定能源绩效评价的评估对象和指标体系；S2)测量或收集相关能耗数据；S3)使用能耗数据，计算或者人为评价得到指标体系下各个指标的评估值；S4)根据各指标评估值及其占比权重，采用基于端点三角白化权函数的灰色评估方法得到综合评价。本方法在建立的能效评价指标的基础上，通过测量仪器和统计报表得到能效数据，再结合基于灰色三角白化权函数的指标综合评价方法，最终得到整个电网企业的能源绩效评价。

Description

一种用于电网企业能源绩效评价的方法

技术领域

本发明涉及电网企业能源管理体系的建立，特别是涉及一种用于电网企业能源绩效评价的方法。

背景技术

我国“十二五”规划明确提出了节能减排的任务和目标，电网企业作为电能等资源综合配置、运营和管理的主要企业，既承担服务社会，保证安全、可靠、优质供电的责任，又是执行国家节能政策任务的关键部门。

电网企业能源管理体系建设是建立节能长效机制、实现“十二五”节能目标的重要抓手，也是完成国家发改委针对电网企业“两个千分之三”指标的重要手段。通过建立能源管理体系，能够将现有能源管理手段进行整合、提升，并逐步形成节能工作持续改进、能源消耗持续降低、能源效率持续提高的良性机制。在能源成本降低的同时，也实现了电网企业经济效益的最大化，在运营低碳电网的同时，最大限度的实现了电网企业的社会效益。

电网企业在能源绩效评价指标管理方面，直接沿用现有的线损指标管理办法，存在一些问题：1、指标构成不充分；2、指标核定缺乏依据；3、指标评价及核查管理紊乱，难以应对国家节能主管部门对电网企业的监督考核。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：提供一种用于电网企业能源绩效评价的方法，本方法在建立的能效评价指标的基础上，通过测量仪器和统计报表得到能效数据，再结合基于灰色三角白化权函数的指标综合评价方法，最终得到整个电网企业的能源绩效评价。

本发明所采用的技术方案：一种用于电网企业能源绩效评价的方法，包括：

S1)确定能源绩效评价的评估对象和指标体系；

S2)测量或收集相关能耗数据；

S3)使用能耗数据，计算或者人为评价得到指标体系下各个指标的评估值；

S4)根据各指标评估值及其占比权重，采用基于端点三角白化权函数的灰色评估方法得到综合评价。

所述的方法，步骤S1中的评估对象包括引导发电侧节能、电网自身节能和推动需求侧节能。

所述的方法，引导发电侧节能需要评价的指标包括清洁能源发电量占总发电量的比例和使用环保高效机组的时间，电网自身节能需要评价的指标包括线损率、线损管理工作质量和办公能耗，推动需求侧节能需要评价的指标包括节约电力电量、电能替代电量和市场开拓电量。

所述的方法，步骤S2包括：

S21)线损率是通过电网各关口的电量计量装置测量得到供电量和售电量，再根据下式计算而来：

S22)节约电力电量包括电网企业自身、所属节能服务公司实施社会项目、购买社会服务和推动社会节电所节约的电力电量四部分；

年度节电量 $Q=\underset{a=1}{\overset{i}{\mathrm{\Σ}}}{k}_a\·A_a+\underset{b=1}{\overset{l}{\mathrm{\Σ}}}{k}_b\·B_b+\underset{c=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{k}_c\·C_c+\mathrm{\λ}\·\underset{d=1}{\overset{p}{\mathrm{\Σ}}}{k}_d\·D_d+\underset{e=1}{\overset{q}{\mathrm{\Σ}}}{k}_e\·E_e$

其中，A_a、B_b、C_c、D_d、E_e分别为5个类型节电量栏目中各项目的节电量，a、b、c、d、e为各栏目项目序号；i,l,m,p,q＝1,2,…n，分别为各栏目的项目总数，n为项目最大数目；k_a,k_b,k_c,k_d,k_e,＝1或0.8，为各栏目项目的折算系数；

S23)线损管理工作质量的指标包括母线电量不平衡率、功率因数、供电综合电压合格率、电能表实抄率、计量故障差错率，根据实际完成情况，参照相关标准进行综合评估；

S24)清洁能源发电量占总发电量的比例、使用环保高效机组的时间、办公能耗、电能替代电量和市场开拓电量，通过电网企业生产运营平台或统计报表数据得来。

所述的方法，步骤S3是通过收集数据、计算分析、行业对标或专家考核的方式，确定各指标的评价值；其中，线损指标评价值的设定以理论线损和统计线损为基础，并运用综合激励理论，根据影响因素进行调整。

所述的方法，步骤S4中，采用层次分析法，确定各指标评估值的占比权重依次为0.02、0.01、0.65、0.14、0.03、0.06、0.05、0.04。

所述的方法，步骤S4的评估方法具体包括：

S41)设总共有n个指标，每个指标划分为s个不同灰类；评估对象关于指标i的评估值为x_i，i＝1、2、3…n；则将各评估值的取值范围也相应划分为s个灰类，具体将指标i的取值范围[a₁,a_s+1]划分为[a₁,a₂]、[a₂,a₃]…[a_k,a_k+1]…[a_s-1,a_s]、[a_s,a_s+1]，k＝1、2、3…s；

S42)令其属于第k个灰类的白化权函数值为1，连接点(λ_k,1)与(a_k-1,0)和(a_k+2,0)，得到指标i关于第k个灰类的三角白化权函数f_i ^k(x_i)，其中：

$f_i^k\left(x_i\right)=\left\{\begin{array}{c}0,x_i\∉\[a_{k-1},a_{k+2}\]\\ \frac{x_i-a_{k-1}}{{\mathrm{\λ}}_k-a_{k-1}},x_i\∈\[a_{k-1},{\mathrm{\λ}}_k\]\\ \frac{a_{k+2}-x_i}{a_{k+2}-{\mathrm{\λ}}_k},x_i\∈\[{\mathrm{\λ}}_k,a_{k+2}\]\end{array}\right.$

计算f_i ¹(x_i)和f_i ^s(x_i)时，分别将指标i的取值范围向左、右分别延拓至a₀和a_s+2；

S43)根据下式计算评估对象关于第k个灰类的综合聚类系数

${\mathrm{\σ}}_k=\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{f}_i^k\left(x_i\right)\·{\mathrm{\η}}_i$

其中η_i为指标i的占比权重；

S44)由判断出评估对象属于第k^*个灰类，得到综合评价，其中k^*＝1、2、3…s。

本发明的优点：

1、能源管理手段进行指标量化处理，并建立系统管理模式，符合新时代背景下用能单位对能源管理工作的要求；

2、线损率指标管理是以理论线损和统计线损为基础，采用目标管理和计划管理相结合的方式，并充分考虑管理工作质量和外界客观因素对指标的影响。

3、通过能源绩效指标体系的建立，促进电网企业形成节能工作持续改进、能源消耗持续降低、能源效率持续提高的良性机制；

4、通过测量仪器和统计报表得到能效数据，再结合基于灰色三角白化权函数的指标综合评价方法，能为电网企业进行能源绩效考核提供了理论参考和决策依据；

5、开展能源绩效指标管理，在实现电网企业经济效益的同时，最大限度的实现了电网企业的社会效益。

总之，本发明通过识别法律、法规、标准及电网企业能源管理特点，从发电侧、供电侧及用电侧等三个角度构建了电网企业能源绩效指标体系，并运用灰色系统理论进行综合评价，能较好地评价电网企业能源绩效水平。

附图说明

图1是本发明的指标体系结构图。

图2是本发明的线损指标核定模型图。

图3是本发明的指标评价模型图。

具体实施方式

本发明将能源管理手段进行指标量化处理，逐步形成节能工作持续改进、能源消耗持续降低、能源效率持续提高的良性机制，对实现“十二五”节能目标及提升电网企业形象有指导性作用。

本发明所采用的技术方案是：通过识别法律、法规、标准及节能政策，结合电网企业能源方针和节能目标，考虑改进能源绩效的机会、生产经营管理水平、财务状况等因素，建立基于发电侧、用户侧及自身节能管理措施的能源绩效指标体系，并运用灰色系统理论进行绩效评价，不断提升电网企业能源绩效管理水平。

所述方法中的指标主要有线损率指标、线损管理工作质量指标、办公能耗指标、电力需求侧节能指标及发电侧节能调度指标等。

以指标体系为基础，用于电网企业能源绩效管理的指标评价方法，其内容包括：

S1)识别法律、法规、标准及节能政策；

S2)制定能源方针和节能目标；

S3)开展能源评审，寻找影响能源绩效的因素；

S4)建立能源绩效参数；

S5)设定能源目标；

S6)指标评价；

S7)指标更新及调整。

所述的方法具有可持续性，对电网企业建立能源管理体系有指导性作用。

以下通过具体实施方式的描述对本发明专利作进一步详细的说明，但这不能用于限定本发明专利的保护范围，本领域技术人员根据发明专利的基本思想，可以做出各种修改或改进，但是只要不脱离本发明专利的基本思想，均在本发明专利的范围之内。

如图1所示，本发明的指标构成是通过识别法律法规、标准、政策及行业要求完成，建立了基于发电侧、用户侧及电网自身的二级能效指标，各二级指标下设多个三级指标，主要指标解释如下：

(1)线损率指标是电网企业能源绩效指标管理的重点，电力营销、电能计量、电网经济运行等管理工作质量是线损率指标的支撑，能保证线损指标的实现。

(2)国家发改委等六部委联合下发的《电力需求侧管理办法》(发改运行[2010]2643号)下达了电网企业节能减排的任务和目标，明确要求各省级电网企业年度电力电量节约指标“原则上不低于经营区域内上年度售电量的0.3％、最大用电负荷的0.3％”。

(3)国家电网公司《关于加大电能替代力度促进节能减排的意见》(国网营销[2014]100号)，除节约电力电量指标外，增加了电能替代电量、市场开拓电量、热泵应用面积及电力蓄能容量等指标。

(4)根据《“十二五”节能减排综合性工作方案》(国发[2011]26号)和《万家企业节能低碳行动实施方案》(发改环资[2011]2873号)的要求，部分电网企业被纳入万家企业名单，承担着国家发改委下达的“十二五”节能量指标。

(5)由于电能无法大量存储的特点，使得电能的发输配用必须同时进行，电网企业在其中起着关键作用。面对各种能源，电网公司在哪些电厂能够发电、用户是否能将多余电力上网等方面具有相当大的决定权，电网公司不仅可以引导电源结构的调整，优化发电机的组合降低综合煤耗，还可以通过鼓励用户侧分布式能源的并网减少负荷的需求并降低输电网络的负担。

如图2所示，本发明提供一种线损指标核定模型，以线损理论计算值和前几年线损率统计值为基础，运用综合激励理论，并根据以下影响因素进行修正及测算：

1)电源分布的变化，发电计划的变化；

2)电网机构的变化，系统中主要元件设备能效参数的变化；

3)负荷增长与用电构成的变化；

4)城农网改造、基建及技改工程投运的影响；

5)清洁能源(新能源)接入及推动电力需求侧管理的影响；

6)抽水蓄能电厂调节的影响；

7)其他服务社会能源减排可能引起系统运行方式或潮流分布出现较大的变化。

如图3所示，本发明所述指标评价方法包括但不限于：

1)设定单项指标目标值；

2)考核单项指标完成情况；

3)赋予单项指标权重；

4)计算综合指标值；

5)编制指标分析报告；

6)绩效考核及更新指标目标值。

其中，综合指标值由基于灰色三角白化权函数的综合评价模型产生，具体步骤如下：

第一步：设指标数有n个，按照评估要求划分的灰类数s，将各个指标的取值范围也相应地划分为s个灰类，例如将j指标的取值范围[a₁，a_s+1]划分为：

[a₁，a₂]，…，[a_k，a_k+1]，…，[a_s-1，a_s]，[a_s，a_s+1]，

其中a_k(k＝1，2，…，s)的值一般可根据实际情况的要求或定性研究确定。

第二步：令λ_k＝(a_k+a_k+1)/2属于第k个灰类的白化权函数值为1。在坐标系中，连接(λ_k，1)与第k-1个灰类的起点a_k-1和第k+1个灰类的终点a_k+2，得到j指标关于k灰类的三角白化权函数f^k _j(x)，j＝1，2，…，n。对于f¹ _j(x)和f^s _j(x)，可分别将j指标取数域向左、右延拓至a₀，a_s+2。

对于指标j的一个观测值x，可由下列公式计算出其属于灰类k(k＝1，2，…，s)的隶属度f^k _j(x)。

$f_j^k\left(x\right)=\left\{\begin{array}{c}0,x\∉\[a_{k-1},a_{k+2}\]\\ \frac{x-a_{k-1}}{{\mathrm{\λ}}_k-a_{k-1}},x\∈\[a_{k-1},{\mathrm{\λ}}_k\]\\ \frac{a_{k+2}-x}{a_{k+2}-{\mathrm{\λ}}_k},x\∈\[{\mathrm{\λ}}_k,a_{k+2}\]\end{array}\right.---\left(1\right)$

第三步：计算评估对象关于灰类k(k＝1，2，…，s)的综合聚类系数σ_k：

${\mathrm{\σ}}_k=\underset{j=1}{\overset{n}{\Σ}}{f}_j^k\left(x\right)\·{\mathrm{\η}}_j---\left(2\right)$

其中：η_j为指标j的占比权重；

第四步：由判断出评估对象属于第k^*个灰类，得到综合评价。其中k^*＝1、2、3…s。

举例说明：

如图1所示，首先确定某电网企业的评估对象A为节能减排贡献效果，其评估子对象(准则层)包括引导发电侧节能B1、电网自身节能B2和推动需求侧节能B3。评估子对象引导发电侧节能B1需要评价的指标包括清洁能源发电量占总发电量的比例C1和使用环保高效机组的时间C2，评估子对象电网自身节能B2需要评价的指标包括线损率C3、线损管理工作质量C4和办公能耗C5，评估子对象推动需求侧节能B3需要评价的指标包括节约电力电量C6、电能替代电量C7和市场开拓电量C8。

然后，根据该电网企业提供的基础数据，通过计算分析、行业对标或专家考核的方式，确定指标C1～C8的评价值x(取值范围为0～10分)，分别为：7.00，6.50，7.50，7.00，8.00，8.50，6.50，4.50。

然后，采用层次分析法，确定评价指标体系的权重，划分各评价灰类，详见下表。其中灰类数s＝5，延拓值a₀＝12，a_s+2＝a₇＝-2，a₁～a₆分别为10、8、6、4、2、0。

然后，将上表中各指标值分别代入式(1)，计算出整个指标体系各指标延拓值及其分别关于5个不同灰类的三角白化权函数值，结果见下表。

指标	a0	a7	权重	f1 j(x)	f2 j(x)	f3 j(x)	f4 j(x)	f5 j(x)
									C1	12	-2	0.02	0.33	1.00	0.33	0.00	0.00
C2	12	-2	0.01	0.50	0.83	0.17	0.00	0.00
									C3	12	-2	0.65	0.17	0.83	0.50	0.00	0.00
C4	12	-2	0.14	0.33	1.00	0.33	0.00	0.00
									C5	12	-2	0.03	0.67	0.67	0.00	0.00	0.00
C6	12	-2	0.06	0.83	0.50	0.00	0.00	0.00
									C7	12	-2	0.05	0.50	0.83	0.17	0.00	0.00
C8	12	-2	0.04	0.00	0.17	0.83	0.50	0.00

最后，根据公式(2)，计算出该电网企业节能减排贡献效果关于灰类k(k＝1，2，3，4，5)的综合聚类系数分别为：0.26，0.81，0.42，0.02，0。

根据得到k^*＝2，可判断出该电网企业节能减排贡献效果较好，有进一步提升的空间。

本发明通过识别法律、法规、标准及电网企业能源管理特点，构建电网企业能源绩效指标体系，并运用灰色系统理论进行综合评价，能较好地评价电网企业能源绩效水平，为电网企业持续开展节能减排工作奠定了坚实的基础。

Claims (7)

1.一种用于电网企业能源绩效评价的方法，其特征在于包括：

S1)确定能源绩效评价的评估对象和指标体系；

S2)测量或收集相关能耗数据；

S3)使用能耗数据，计算或者人为评价得到指标体系下各个指标的评估值；

S4)根据各指标评估值及其占比权重，采用基于端点三角白化权函数的灰色评估方法得到综合评价。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤S1中的评估对象包括引导发电侧节能、电网自身节能和推动需求侧节能。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：引导发电侧节能需要评价的指标包括清洁能源发电量占总发电量的比例和使用环保高效机组的时间，电网自身节能需要评价的指标包括线损率、线损管理工作质量和办公能耗，推动需求侧节能需要评价的指标包括节约电力电量、电能替代电量和市场开拓电量。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤S2包括：

S21)线损率是通过电网各关口的电量计量装置测量得到供电量和售电量，再根据下式计算而来：

S22)节约电力电量包括电网企业自身、所属节能服务公司实施社会项目、购买社会服务和推动社会节电所节约的电力电量四部分；

其中，A_a、B_b、C_c、D_d、E_e分别为5个类型节电量栏目中各项目的节电量，a、b、c、d、e为各栏目项目序号；i,l,m,p,q＝1,2,…n，分别为各栏目的项目总数，n为项目最大数目；k_a,k_b,k_c,k_d,k_e,＝1或0.8，为各栏目项目的折算系数；

S23)线损管理工作质量的指标包括母线电量不平衡率、功率因数、供电综合电压合格率、电能表实抄率、计量故障差错率，根据实际完成情况，参照相关标准进行综合评估；

S24)清洁能源发电量占总发电量的比例、使用环保高效机组的时间、办公能耗、电能替代电量和市场开拓电量，通过电网企业生产运营平台或统计报表数据得来。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤S3是通过收集数据、计算分析、行业对标或专家考核的方式，确定各指标的评价值；其中，线损指标评价值的设定以理论线损和统计线损为基础，并运用综合激励理论，根据影响因素进行调整。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：步骤S4中，采用层次分析法，确定各指标评估值的占比权重依次为0.02、0.01、0.65、0.14、0.03、0.06、0.05、0.04。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S4的评估方法具体包括：

S41)设总共有n个指标，每个指标划分为s个不同灰类；评估对象关于指标i的评估值为x_i，i＝1、2、3…n；则将各评估值的取值范围也相应划分为s个灰类，具体将指标i的取值范围[a₁,a_s+1]划分为[a₁,a₂]、[a₂,a₃]…[a_k,a_k+1]…[a_s-1,a_s]、[a_s,a_s+1]，k＝1、2、3…s；

S42)令其属于第k个灰类的白化权函数值为1，连接点(λ_k,1)与(a_k-1,0)和(a_k+2,0)，得到指标i关于第k个灰类的三角白化权函数f_i ^k(x_i)，其中：

$f_i^k\left(x_i\right)=\left\{\begin{array}{c}0,x_i\∉\[a_{k-1},a_{k+2}\]\\ \frac{x_i-a_{k-1}}{{\mathrm{\λ}}_k-a_{k-1}},x_i\∈\[a_{k-1},{\mathrm{\λ}}_k\]\\ \frac{a_{k+2}-x_i}{a_{k+2}-{\mathrm{\λ}}_k},x_i\∈\[{\mathrm{\λ}}_k,a_{k+2}\]\end{array}\right.$

计算f_i ¹(x_i)和f_i ^s(x_i)时，分别将指标i的取值范围向左、右分别延拓至a₀和a_s+2；

S43)根据下式计算评估对象关于第k个灰类的综合聚类系数

${\mathrm{\σ}}_k=\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{f}_i^k\left(x_i\right)\·{\mathrm{\η}}_i$

其中η_i为指标i的占比权重；

S44)由判断出评估对象属于第k^*个灰类，得到综合评价，其中k^*＝1、2、3…s。