CN107633337A - 基于序关系分析和灰色关联理论节能技术综合评价方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于序关系分析和灰色关联理论节能技术综合评价方法，先建立节能技术综合评价指标体系，应用序关系分析法确定节能技术综合评价指标的权重系数，确定待评价节能技术的基础数据，形成比较序列，采用灰色理论中的灰色关联分析对节能技术进行综合评估，确定节能技术灰色关联系数矩阵，依据序关系分析法得到的综合评价指标体系权重向量，和采用灰色理论中的灰色关联分析得到的节能技术灰色关联系数矩阵，计算出节能技术灰色加权关联度，以此为基础，判断比较各项节能技术的优劣程度。本发明采用多指标进行综合评价，评价结论更加客观全面，同时为耗能企业或节能服务公司选择高效合理节能技术提供一种决策方法。
Description
技术领域
本发明属于节能技术领域，特别是一种对节能技术做整体效果评价时，采用多指标进行综合评价，克服了单一指标作为评价标准的片面性，达到步骤清晰，方法明确目的，能够在企业、节能服务公司做项目节能改造时，对节能技术进行量化评价与筛选提供有效手段，使评价结论更加客观准确的基于序关系分析和灰色关联理论节能技术综合评价方法。
背景技术
随着工业节能减排工作的推进，节能技术的发展日新月异，目前可应用的节能技术种类繁多、良莠不齐，企业或节能服务公司进行项目节能改造前必须对各种节能技术进行合理评价，以选择优质的节能技术来改造项目从而提高其经济效益，在进行节能技术的优选决策时，需要考虑多个方面的影响因素，研究其综合评价方法，建立综合评价模型，以避免夸大单个因素影响从而对节能技术优选造成不利，而现有企业或节能服务公司在进行节能技术的优选决策过程中，主要采用三种单一方式作为评估，其一采用基于模糊数学做评估，评估时隶属函数的建立过多地依赖于人的主观性，导致评估所得数据不准确，其二采用人工神经网络法做评估，评估时在模型建立期间需要人为赋权，而且需要大量的样本进行测试，造成实用性差，其三采用层次分析法做评估，评估中判断矩阵的建立主要依赖专家的意见和经验，且需要对判断矩阵进行一致性检验，因而增加了计算的复杂度。
发明内容
为了克服目前企业或节能服务公司在进行节能技术的优选决策过程中，没有一种行之有效的节能技术评估方法，现有的评估方法数据不准确、实用性差、计算复杂的弊端，本发明提供了一种对节能技术做整体效果评价时，采用多指标进行综合评价，克服了单一指标作为评价标准的片面性，达到步骤清晰，方法明确目的，能够在企业、节能服务公司做项目节能改造时，对节能技术进行量化评价与筛选提供有效手段，使评价结论更加客观准确的基于序关系分析和灰色关联理论节能技术综合评价方法。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
基于序关系分析和灰色关联理论节能技术综合评价方法，其特征在于先建立节能技术综合评价指标体系，应用序关系分析法确定节能技术综合评价指标的权重系数，确定待评价节能技术的基础数据，形成比较序列，采用灰色理论中的灰色关联分析对节能技术进行综合评估，确定节能技术灰色关联系数矩阵，依据序关系分析法得到的综合评价指标体系权重向量，和采用灰色理论中的灰色关联分析得到的节能技术灰色关联系数矩阵，计算出节能技术灰色加权关联度，以此为基础，判断比较各项节能技术的优劣程度。
所述建立节能技术综合评价指标体系方法是：把节能技术综合评价作为目标层，从工业企业生产经营管理的角度出发，衡量节能技术的技术指标、经济指标、社会环境指标以及推广前景指标，作为指标体系的准则层，进一步形成定量或定性的二级指标，形成综合评价指标体系的指标层，全面评价节能技术的实施效果和未来节能预期。
所述应用序关系分析法确定节能技术综合评价指标的权重系数过程是：
第一步，首先计算目标层对准则层权重的计算步骤，根据节能技术评价指标的重要性，将m个一级指标由大到小的顺序进行排序；
第二步，给出相邻评价指标xk-1与xk重要性程度之比rk的理性赋值；
第三步，给定rk后，则第m个指标的权重wm为，
第四步，由权重wm可得第m-1,m-2,…3,2个指标的权重计算公式为，wk-1＝rkwk，其中，k＝m,m-1,...3,2，即形成一级指标的权重向量为(w1,w2,...wm)；
第五步，对准则层下的指标分别从左向右依次按重要程度进行排序，仿照目标层对准则层权重的计算步骤，得到指标层对准则层的权重向量
第六步，得到目标层对指标层的权重为
所述确定待评价节能技术的基础数据，形成比较序列方法是：确定待比较的节能技术的指标层基础数据，基础数据来源于采用该项节能技术实施节能改造的实际数据或经验数据估算，比较序列每一行即为每项节能技术的指标层基础数据，每一列即为不同节能技术在同种指标下的取值。
所述采用灰色理论中的灰色关联分析对节能技术进行综合评估，确定节能技术灰色关联系数矩阵过程是：
第一步，设节能技术的指标层共有n个指标，待评价的节能技术有m个，将待评价节能技术的基础数据，形成比较序列后所获得的比较序列，构建成评价指标矩阵X，即为，
第二步，对矩阵X进行无纲量化处理，将其化为[0,1]区间内的数，进一步得到无纲量化矩阵Xi *(j)，将指标层中的指标分为效益型指标和成本型指标，对效益型指标而言，对于成本型指标而言，
第三步，构造最优样本x0＝(x01,x02,...x0n)T，作为参考序列，其中，
第四步，求差序列矩阵，计算参考序列与比较序列对应的绝对差值，形成绝对差值矩阵Δ，
其中，
第五步，求节能技术关联系数矩阵E，对差值矩阵Δ进行变换，
式中，i＝1,2…m,j＝1,2…n，ξi(j)表示第i个评价样本的第j个指标与参考序列的第j个指标的关联系数，ρ为分辨系数，它可以调节关联系数的大小，控制关联系数的变化区间，通常ρ的取值范围在[0,1]区间，根据经验，在此ρ取值0.5，和分别表示最大绝对差值和最小绝对差值，最后得到关联系数矩阵E，
所述依据序关系分析法得到的综合评价指标体系权重向量，和采用灰色理论中的灰色关联分析得到的节能技术灰色关联系数矩阵，计算出节能技术灰色加权关联度，以此为基础，判断比较各项节能技术的优劣方法是：节能技术灰色加权关联度为，
其中，ri为待评估节能技术与理想样本的关联度，该关联度越小表示该项节能技术与理想样本越远，节能技术的综合评价得分越低。
本发明有益效果是：做节能技术评估时，可依据序关系分析法得到的综合评价指标体系权重向量，和采用灰色理论中的灰色关联分析得到的节能技术灰色关联系数矩阵，计算出节能技术灰色加权关联度，以此为基础，判断比较各项节能技术的优劣程度。本发明采用多指标进行综合评价，克服了单一指标作为评价标准的片面性，能够在企业、节能服务公司做项目节能改造时，对节能技术进行量化评价与筛选提供有效手段，使改造后的项目更加节能。
附图说明
以下结合附图和实施例将本发明做进一步说明：
图1是本发明的流程框图。
具体实施方式
图1中所示，基于序关系分析和灰色关联理论节能技术综合评价方法，其先建立节能技术综合评价指标体系，应用序关系分析法确定节能技术综合评价指标的权重系数，确定待评价节能技术的基础数据，形成比较序列，采用灰色理论中的灰色关联分析对节能技术进行综合评估，确定节能技术灰色关联系数矩阵，依据序关系分析法得到的综合评价指标体系权重向量，和采用灰色理论中的灰色关联分析得到的节能技术灰色关联系数矩阵，计算出节能技术灰色加权关联度，以此为基础，判断比较各项节能技术的优劣程度。建立节能技术综合评价指标体系方法是：把节能技术综合评价作为目标层，从工业企业生产经营管理的角度出发，衡量节能技术的技术指标、经济指标、社会环境指标以及推广前景指标，作为指标体系的准则层，进一步形成定量或定性的二级指标，形成综合评价指标体系的指标层，全面评价节能技术的实施效果和未来节能预期。
应用序关系分析法确定节能技术综合评价指标的权重系数过程是：
第一步，首先计算目标层对准则层权重的计算步骤，根据节能技术评价指标的重要性，将m个一级指标由大到小的顺序进行排序；第二步，给出相邻评价指标xk-1与xk重要性程度之比rk的理性赋值；第三步，给定rk后，则第m个指标的权重wm为，第四步，由权重wm可得第m-1,m-2,…3,2个指标的权重计算公式为，wk-1＝rkwk，其中，k＝m,m-1,...3,2，即形成一级指标的权重向量为(w1,w2,...wm)；第五步，对准则层下的指标分别从左向右依次按重要程度进行排序，仿照目标层对准则层权重的计算步骤，得到指标层对准则层的权重向量第六步，得到目标层对指标层的权重为
确定待评价节能技术的基础数据，形成比较序列方法是：确定待比较的节能技术的指标层基础数据，基础数据来源于采用该项节能技术实施节能改造的实际数据或经验数据估算，比较序列每一行即为每项节能技术的指标层基础数据，每一列即为不同节能技术在同种指标下的取值。采用灰色理论中的灰色关联分析对节能技术进行综合评估，确定节能技术灰色关联系数矩阵过程是：第一步，设节能技术的指标层共有n个指标，待评价的节能技术有m个，将待评价节能技术的基础数据，形成比较序列后所获得的比较序列，构建成评价指标矩阵X，即为，
第二步，对矩阵X进行无纲量化处理，将其化为[0,1]区间内的数，进一步得到无纲量化矩阵Xi *(j)，将指标层中的指标分为效益型指标和成本型指标，对效益型指标而言，对于成本型指标而言，第三步，构造最优样本x0＝(x01,x02,...x0n)T，作为参考序列，其中，第四步，求差序列矩阵，计算参考序列与比较序列对应的绝对差值，形成绝对差值矩阵Δ，
其中，第五步，求节能技术关联系数矩阵E，对差值矩阵Δ进行变换，式中，i＝1,2…m,j＝1,2…n，ξi(j)表示第i个评价样本的第j个指标与参考序列的第j个指标的关联系数，ρ为分辨系数，它可以调节关联系数的大小，控制关联系数的变化区间，通常ρ的取值范围在[0,1]区间，根据经验，在此ρ取值0.5，和分别表示最大绝对差值和最小绝对差值，最后得到关联系数矩阵E，
依据序关系分析法得到的综合评价指标体系权重向量，和采用灰色理论中的灰色关联分析得到的节能技术灰色关联系数矩阵，计算出节能技术灰色加权关联度，以此为基础，判断比较各项节能技术的优劣方法是：节能技术灰色加权关联度为，其中，ri为待评估节能技术与理想样本的关联度，该关联度越小表示该项节能技术与理想样本越远，节能技术的综合评价得分越低。
以下本发明选取电解铝行业的五类典型节能技术进行综合评价分析，即预焙铝电解铝电流强化与高效节能综合技术、低温低压铝电解槽结构优化技术、新型阴极结构铝电解槽节能技术、铝电解“三度寻优”技术、铝电解铝槽新型导流结构节能组合技术。以建设规模为400kA铝电解槽370台，年产原铝40万吨为例，对该规模下的电解铝系统进行这五类节能技术进行综合评价。
过程1，先建立节能技术综合评价指标体系：选取技术指标、经济指标、社会环境指标以及推广前景指标作为一级指标，即为指标体系的准则层，再进一步对四个一级指标进行细化，形成二级指标，包括：单位产品节能量、节能率、单位节能量投资额、投资回收期、节能技术生命周期、温室气体减排量、产业带动作用、区域经济影响度、技术先进性、技术可靠性、技术普及率以及2020年技术普及率。其中，前6个在指标为定量指标，后6个指标为定性指标。参考表1(节能技术综合评价指标体系表)；
表1
过程2，应用序关系分析法确定节能技术综合评价指标的权重系数：
根据节能技术评价指标的重要性按由大到小的顺序进行排列，对准则层而言，即为：经济指标>技术指标>推广前景指标>社会环境指标；对指标层而言，分别对各个一级指标进行重要程度排序，即为：单位产品节能量＝节能率，投资回收期>单位节能量投资额>节能技术生命周期,温室气体减排量>区域经济影响度>产业带动作用，技术可靠性>技术先进性>技术普及率>技术普及率>2020年技术普及率。确定各项评价指标之间的重要程度rj，参考表1、表2(指标权重比例形成准则表)。
表2
| 重要程度rj | 含义 |
| 1.0 | 指标xj-1与指标xj同样重要 |
| 1.2 | 指标xj-1与指标xj稍微重要 |
| 1.4 | 指标xj-1与指标xj明显重要 |
| 1.6 | 指标xj-1与指标xj强烈重要 |
| 1.8 | 指标xj-1与指标xj极端重要 |
根据公式以及wk-1＝rkwk，可得出节能技术指标体系的权重系数为wj＝(0.1778,0.1778,0.1404,0.2053,0.0481,0.0554,0.0122,0.0213,0.0444,0.0845,0.0195，0.0133)
过程3，确定待评价节能技术的基础数据，形成比较序列：根据指标体系，确定待评价的五类节能技术基础数据，从而得到比较序列。如表3(构造节能技术比较序列表)所示，X1-X5代表待评价的五类节能技术。
表3
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | |
| X1 | 1100 | 8.5 | 88000 | 5 | 9 | 36 | 4 | 4 | 90 | 80 | 10 | 15 |
| X2 | 1000 | 7.7 | 16000 | 1 | 4 | 33 | 3 | 2 | 90 | 80 | 10 | 15 |
| X3 | 1200 | 9.2 | 67200 | 4 | 6 | 40 | 5 | 5 | 90 | 90 | 60 | 70 |
| X4 | 200 | 1.5 | 8400 | 3 | 5 | 6.6 | 3 | 3 | 50 | 50 | 6 | 10 |
| X5 | 1073 | 8.4 | 53650 | 5 | 8 | 35 | 1 | 1 | 90 | 50 | 2 | 5 |
过程4，采用灰色理论中的灰色关联分析对节能技术进行综合评估，确定节能技术灰色关联系数矩阵：将比较序列转换为评价指标矩阵X，对成本型指标，包括单位节能量投资额和投资回收期，采用公式进行无纲量化，其余指标均为效益型指标，采用公式进行处理，得到无纲量化矩阵Xi *(j)，
构造最优样本，即X0＝(1,1,...1)，按公式计算形成绝对差值矩阵Δi(j)，
找出绝对差值矩阵中的二级最大差值和二级最小差值，取ρ＝0.5，根据公式得关联系数ξi(j)矩阵，
过程5，依据序关系分析法得到的综合评价指标体系权重向量，和采用灰色理论中的灰色关联分析得到的节能技术灰色关联系数矩阵，计算出节能技术灰色加权关联度，以此为基础，判断比较各项节能技术的优劣：根据公式得五类节能技术的关联度：ri＝(0.6409,0.7598,0.7668,0.4688,0.5948)，按关联度R的大小对这五类节能技术进行排序，可得电解铝系统节能技术的综合评价结果优劣顺序依次为，预焙铝电解铝电流强化与高效节能综合技术、低温低压铝电解槽结构优化技术、新型阴极结构铝电解槽节能技术、铝电解铝槽新型导流结构节能组合技术、铝电解“三度寻优”技术。
应当说明的是，本实施例为本发明较佳实例，并不用以限制本发明，凡在本发明原则范围内做任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.基于序关系分析和灰色关联理论节能技术综合评价方法，其特征在于先建立节能技术综合评价指标体系，应用序关系分析法确定节能技术综合评价指标的权重系数，确定待评价节能技术的基础数据，形成比较序列，采用灰色理论中的灰色关联分析对节能技术进行综合评估，确定节能技术灰色关联系数矩阵，依据序关系分析法得到的综合评价指标体系权重向量，和采用灰色理论中的灰色关联分析得到的节能技术灰色关联系数矩阵，计算出节能技术灰色加权关联度，以此为基础，判断比较各项节能技术的优劣程度。
2.根据权利要求1所述的基于序关系分析和灰色关联理论节能技术综合评价方法，其特征在于，建立节能技术综合评价指标体系方法是：把节能技术综合评价作为目标层，从工业企业生产经营管理的角度出发，衡量节能技术的技术指标、经济指标、社会环境指标以及推广前景指标，作为指标体系的准则层，进一步形成定量或定性的二级指标，形成综合评价指标体系的指标层，全面评价节能技术的实施效果和未来节能预期。
3.根据权利要求2所述的基于序关系分析和灰色关联理论节能技术综合评价方法，其特征在于，应用序关系分析法确定节能技术综合评价指标的权重系数过程是：
第一步，首先计算目标层对准则层权重的计算步骤，根据节能技术评价指标的重要性，将m个一级指标由大到小的顺序进行排序；
第二步，给出相邻评价指标xk-1与xk重要性程度之比rk的理性赋值；
第三步，给定rk后，则第m个指标的权重wm为，
第四步，由权重wm可得第m-1,m-2,…3,2个指标的权重计算公式为，wk-1＝rkwk，
其中，k＝m,m-1,...3,2，即形成一级指标的权重向量为(w1,w2,...wm)；
第五步，对准则层下的指标分别从左向右依次按重要程度进行排序，仿照目标层对准则层权重的计算步骤，得到指标层对准则层的权重向量
第六步，得到目标层对指标层的权重为
4.根据权利要求1所述的基于序关系分析和灰色关联理论节能技术综合评价方法，其特征在于，确定待评价节能技术的基础数据，形成比较序列方法是：确定待比较的节能技术的指标层基础数据，基础数据来源于采用该项节能技术实施节能改造的实际数据或经验数据估算，比较序列每一行即为每项节能技术的指标层基础数据，每一列即为不同节能技术在同种指标下的取值。
5.根据权利要求1所述的基于序关系分析和灰色关联理论节能技术综合评价方法，其特征在于，采用灰色理论中的灰色关联分析对节能技术进行综合评估，确定节能技术灰色关联系数矩阵过程是：
第一步，设节能技术的指标层共有n个指标，待评价的节能技术有m个，将待评价节能技术的基础数据，形成比较序列后所获得的比较序列，构建成评价指标矩阵X，即为，
第二步，对矩阵X进行无纲量化处理，将其化为[0,1]区间内的数，进一步得到无纲量化矩阵将指标层中的指标分为效益型指标和成本型指标，对效益型指标而言，对于成本型指标而言，
第三步，构造最优样本x0＝(x01,x02,...x0n)T，作为参考序列，其中，
第四步，求差序列矩阵，计算参考序列与比较序列对应的绝对差值，形成绝对差值矩阵Δ，
其中，
第五步，求节能技术关联系数矩阵E，对差值矩阵Δ进行变换，
式中，i＝1,2…m,j＝1,2…n，ξi(j)表示第i个评价样本的第j个指标与参考序列的第j个指标的关联系数，ρ为分辨系数，它可以调节关联系数的大小，控制关联系数的变化区间，通常ρ的取值范围在[0,1]区间，根据经验，在此ρ取值0.5，和分别表示最大绝对差值和最小绝对差值，最后得到关联系数矩阵E，
6.根据权利要求5所述的基于序关系分析和灰色关联理论节能技术综合评价方法，其特征在于，依据序关系分析法得到的综合评价指标体系权重向量，和采用灰色理论中的灰色关联分析得到的节能技术灰色关联系数矩阵，计算出节能技术灰色加权关联度，以此为基础，判断比较各项节能技术的优劣方法是：节能技术灰色加权关联度为，
其中，ri为待评估节能技术与理想样本的关联度，该关联度越小表示该项节能技术与理想样本越远，节能技术的综合评价得分越低。
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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-
2016
- 2016-07-21 CN CN201610580570.1A patent/CN107633337A/zh active Pending
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