CN109543750A - 一种耗电用户能效评估方法 - Google Patents

Abstract

一种耗电用户能效评估方法，包括以下步骤：以用户实际环境为基础，构建用户能耗评价指标体系，指标体系由三种不同等级组成，对一级能耗评价指标和二级能耗评价指标进行经验法权重评估，对评价指标进行数据预处理，采用主成分分析法(PCA)对三级能耗评价指标进行筛选，提取出有效能耗评价指标，采用熵权法(EWM)对有效能耗评价指标进行权重估算，构建用电用户能效综合评估模型,实现耗电用户能效的准确评估。本发明实现用户能效的精准综合评估，优化用户能效管理机制，显著提高能源利用率。

Description

一种耗电用户能效评估方法

技术领域

本发明涉及工业生产、决策、统计学，信息论领域，特别涉及到一种耗电用户能效评估方法。

背景技术

生产生活中加强能效管理利于节约能源，提升经济效益。例如2016年工信部颁布的《工业节能管理办法》指出工业节能是指在工业领域贯彻节约资源和保护环境的基本国策，加强用能管理。生产生活过程中耗能设备类型繁杂多样，设备量及能源用量极大，能耗消耗主体的能耗信息和能耗数据基本缺位，存在大范围管理盲区、故障排查困难、工作量大的问题。而传统能源管理系统对能耗监测管理比较粗放，对能耗设施的耗能情况即耗能过程缺乏细致的管理，目前主要是对一些主要的耗能节点进行监视，仅有整体能耗情况的统计，缺乏对实际管控，且多采用手工记录，存在记录不同步与实时等问题，能耗数据与运行参数流于形式，用户管理效率低且能源利用率较低。因此，提出一种有效的耗电用户能效评估方法对于工业企业等耗能用户的能源管理与控制具有重要意义。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种耗电用户能效评估方法，实现用户能效的精准综合评估，优化用户能效管理机制，显著提高能源利用率。

为了解决上述技术问题，本发明采取以下技术方案：

一种耗电用户能效评估方法，包括以下步骤：

S1，以用户实际环境为基础，构建用户能耗评价指标体系，指标体系由三种不同等级组成，分别为一级能耗评价指标、二级能耗评价指标和三级能耗评价指标，其中一级能耗评价指标出场测试位置点A_ξ，二级能耗评价指标S_i是一级能耗评价指标下的分类指标，具体为信息类别，，三级能耗评估指标S_ij是二级指标信息类别下的细化项目；

S2，对一级能耗评价指标和二级能耗评价指标进行权重评分，对一级能耗评价指标和二级能耗评价指标进行数据预处理；

S3:采用主成分分析法(PCA)对三级能耗评价指标进行筛选，提取出有效能耗评价指标；

S4:采用熵权法(EWM)对有效能耗评价指标进行权重估算；

S5:构建用电用户能效综合评估模型，实现耗电用户能效的准确评估。利用用户历史耗电指标数据对一级能耗评价指标A_ξ和二级能耗评价指标S_i的权重预评估，A_ξ的评估权重W_ξ:

E_ξ是测试位置点ξ覆盖范围内耗电设备的历史总耗电量，S_ξ是测试位置点ξ覆盖范围面积，C_ξ是测试位置点ξ覆盖范围内历史生产投入成本，N是测试位置点个数；

S_i的评估权重W_i：

K_ξi是二级能耗评价指标S_i在一级能耗评价指标A_ξ的重要程度，M是二级能耗评价指标个数。

所述数据预处理，具体为：构建的用户能耗评价指标体系，能耗评价指标体系中含有极大型，极小型，和区间型指标；

设以极大型指标集为参考类型，将极小型和区间型指标转换为极大型。

对于极小型指标：

对于区间型指标：

式中：x代表原评价指标，x^*代表转换后的能耗评价指标；[q₁,q₂]为能耗评价指标的最佳稳定区间，M，m分别为x允许的上下界；

对多个用电用户能耗评价指标数据进行预处理后，会获得数据矩阵R_n*p。

分别对各二级能耗评价指标S_i(i＝1,2,…M)下细化的指标项目三级能耗评价指标S_ij采取主成分分析法，二级能耗评价指标S_i(i＝1,2,…M)下细化的三级能耗评价指标S_ij的第一主成分Z_i：

θ_ij是第i个二级能耗评价指标S_i下细化的三级能耗评价指标S_ij的第一主成分构成系数，O是二级能耗评价指标S_i下细化的三级能耗评价指标S_ij个数；

比较所有构成系数θ_ij，对全部三级能耗评价指标进行比对，将系数大于等于预设值的三级能耗评价指标保留，将系数小于预设值的三级能耗评价指标看做冗余指标去除，在去掉冗余指标后得到有效能耗评价指标的数据矩阵R_n*p'。

所述构成系数θ_ij：

θ_ij＝l_imax*W_i

l_imax是第i个二级能耗评价指标S_i下细化的三级能耗评价指标S_ij构成的关系系数矩阵的最大特征值对应的特征向量，W_i是二级能耗评价指标S_i权重，

对关系系数矩阵求特征值λ和特征向量l，关系系数矩阵(i＝j＝1,2,....O；α＝1,2，…M)：

t_ij＝t_ji，其计算公式为：

r_ij(i,j＝1,2,...,8)为原变量x_i与x_j的相关系数，通过对冗余指标剔除，能够对指标降维的同时反映原有系统的数据信息。

所述有效能耗评价指标的数据矩阵R_n*p'进行熵权法处理，来确定有效能耗评价指标综合权重：

求取任意一个三级能耗评价指标的熵权w_l后，在对任意一个三级能耗评价指标进行判断其属于哪个二级能耗评价指标下的系统信息i,利用以下公式求指标综合权重，指标综合权重越大，即该三级能耗评价指标对于能耗的作用越大，

熵权w_l由以下计算得到：

计算任意一个三级能耗评价指标下的第i个项目的指标值的比重：

计算上述相应的任意一个三级能耗评价指标的熵值e_l：

其中：

K＝1/lnm

计算上述相应的任意一个三级能耗评价指标的熵权w_l：

根据有效能耗评价指标和能耗指标综合权重，构建用电用户能效综合评估模型，有效指标可划分为三种类型指标，效益型指标，成本性指标和其他类指标，对有效指标的原始数据矩阵X_n*p'进行无量刚化处理，

对于效益型指标，为越大越好的指标：

式中

对于成本型指标，为越小越好的指标：

对于其他类型指标，不进行处理，

式中将数据矩阵的原始值转换为无量纲值y_ij，y_ij∈[0,1]，

构建用电用户能效综合评估模型：

在比较r_i大小，若r_i越大，则第i个耗电用户能效最优，

E是灰色关联矩阵，计算灰色关联系数

δ_i(k)是第i个耗电用户第K个能耗评价指标与最优指标集中第K个最优指标的关联系数，其中ρ为分辨系数。

本发明运用模糊综合评估法建立综合评估模型，提出了基于主成分分析法和熵权法的能效评估方法，获取有效评估指标并计算出有效评估指标综合权重。构建评估模型对耗电用户能效做出评估，也能针对评估结果与标准能耗比对，提出节能改进措施。此方法大大解决传统用户环境复杂，参数繁多导致的能耗浪费，也为企业、学校等单位进行有针对性的节能降耗工作提供评价依据。

附图说明

附图1为本发明流程示意图

附图2为三级能耗评价指标结构图

具体实施方式

为能进一步了解本发明的特征、技术手段以及所达到的具体目的、功能，下面结合附图与具体实施方式对本发明作进一步详细描述。

如附图1和2所示，本发明以企业用户为例，揭示了一种耗电用户能效评估方法的具体实施过程，当然，本方法并非局限应用于企业，还可以在学校、事业单位或者其他场所都可以应用。具体包括以下步骤：

S1，以用户实际环境为基础，构建用户能耗评价指标体系，指标体系由三种不同等级组成，分别为一级能耗评价指标、二级能耗评价指标和三级能耗评价指标，其中一级能耗评价指标出场测试位置点A_ξ，二级能耗评价指标S_i是一级能耗评价指标下的分类指标，具体为信息类别，，三级能耗评估指标S_ij是二级指标信息类别下的细化项目。

S2，对一级能耗评价指标和二级能耗评价指标进行经验法权重评估，对评价指标进行数据预处理。

S3:采用主成分分析法PCA对三级能耗评价指标进行筛选，提取出有效能耗评价指标。

S4:采用熵权法EWM对有效能耗评价指标进行权重估算。

S5:构建用电用户能效综合评估模型，实现耗电用户能效的准确评估。

耗电评估指标分为三种不同等级：评估指标测试位置点、评估指标信息类别、评估指标细化项目。一级能耗评价指标是出场测试位置点A_ξ，测试位置点可根据实际生产建地面积、生产车间个数、耗电设备分布等来选择。二级耗能指标S_i是指标信息类别，可根据用户类型、生产结构等来选择，如可分为电能信息S1、经济信息S2、生产信息S3、其他信息S4。三级能耗评价指标S_ij是二级指标信息类别下的细化项目，可根据实际工业生产环境确定。三级评价指标S_ij不限以下列举：评估测试点数目选择为4，电能信息可细化分为各项电压S11、各项电流S12、功率因素S13、负载率S14、负荷率S15、过负荷累计时间S16、电压不合格累计时间S17、变压器负载系数S18；经济信息可细化分为生产总产量S21、节电率S22、收益增长率S23、设备资金投入S24、能源弹性系数S25；生产信息可细划分为市场份额占比S31、净产值率S32、产品合格率S33、员工劳动生产率S34、单位产品生产设备消耗量S35；其他信息可细化分为自然灾害影响损失值S41、耗电设备年审合格率s42、余热回收率s43、生产废弃物排放量s44、单位产品水耗s45、空调操作指数S46。

利用用户历史耗电指标数据对一级能耗评价指标A_ξ和二级能耗评价指标S_i的权重预评估，A_ξ的评估权重W_ξ:

E_ξ是测试位置点ξ覆盖范围内耗电设备的历史总耗电量，S_ξ是测试位置点ξ覆盖范围面积，C_ξ是测试位置点ξ覆盖范围内历史生产投入成本，N是测试位置点个数；

S_i的评估权重W_i：

K_ξi是二级耗电评价指标S_i在一级耗电评价指标A_ξ的重要程度，M是二级能耗评价指标个数。

所述数据预处理，具体为：构建的用户能耗评价指标体系，能耗评价指标体系中含有极大型，极小型，和区间型指标；

设以极大型指标集为参考类型，将极小型和区间型指标转换为极大型。

对于极小型指标：

对于区间型指标：

式中：x代表原评价指标，x^*代表转换后的评价指标；[q₁,q₂]为指标的最佳稳定区间，M，m分别为x允许的上下界；

对多个用电用户企业评估指标数据进行预处理后，会获得数据矩阵R_n*p。

分别对各二级能耗评价指标S_i(i＝1,2,…M)下细化的指标项目三级能耗S_ij采取主成分分析法，二级能耗评价指标S_i(i＝1,2,…M)下细化的三级能耗评价指标S_ij的第一主成分Z_i：

θ_ij是第i个二级能耗评价指标S_i下细化的三级能耗评价指标S_ij的第一主成分构成系数，O是二级能耗评价指标S_i下细化的三级能耗评价指标S_ij个数。

比较所有构成系数θ_ij，对全部能耗评价指标进行比对，将系数大于等于预设值的能耗评价指标保留，将系数小于预设值的能耗评价指标看做冗余指标去除，在去掉冗余指标后得到有效能耗评价指标的数据矩阵R_n*p'。

所述构成系数θ_ij：

θ_ij＝l_imax*W_i

l_imax是第i个二级能耗评价指标S_i下细化的三级能耗评价指标S_ij构成的关系系数矩阵的最大特征值对应的特征向量，W_i是二级能耗评价指标S_i权重，

对关系系数矩阵求特征值λ和特征向量l，关系系数矩阵(i＝j＝1,2,....O；α＝1,2，…M)：

t_ij＝t_ji，其计算公式为：

r_ij(i,j＝1,2,...,8)为原变量x_i与x_j的相关系数，通过对冗余指标剔除，能够对指标降维的同时反映原有系统的数据信息。

所述有效能耗评价指标的数据矩阵R_n*p'进行熵权法处理，来确定指标综合权重：

求取任意一个三级能耗评价指标的熵权w_l后，在对任意一个三级能耗评价指标进行判断其属于哪个二级子系统信息i,利用以下公式求指标综合权重，综合权重越大，即该能耗评价指标对于能耗的作用越大，

熵权W_i由以下计算得到：

计算上述相应的任意一个三级能耗评价指标下的第i个项目的指标值的比重：

计算上述相应的任意一个三级能耗评价指标的熵值e_l：

其中：

K＝1/lnm

计算上述的任意一个三级能耗评价指标的熵权w_l：

经验法权重和熵权法权重集合运用可得到指标综合权重，对能耗评估更准确。熵权法可以侧面的对能效指标就行分析，从而发现薄弱环节，有针对地制定出节能方案。

构建用电用户能效综合评估模型，有效指标可划分为三种类型指标，效益型指标，成本性指标和其他类指标，对有效指标的原始数据矩阵X_n*p'进行无量刚化处理，

对于效益型指标，为越大越好的指标：

式中

对于成本型指标，为越小越好的指标：

对于其他类型指标，不进行处理，

式中将数据矩阵的原始值转换为无量纲值y_ij，y_ij∈[0,1]，

构建用电用户能效综合评估模型：

比较r_i大小，若r_i越大，则第i个耗电用户能效最优。其有益效果是：此方法相比传统能耗管理模式，实现了节能率的提高，增强了耗能情况的细节关注，精确定位能源浪费点。对于传统能耗管理排查困难，工作量大的问题，也有明显改善，极大提高管理效率，在能耗评估上面，也提供了更多的参考依据。

E是灰色关联矩阵，计算灰色关联系数

δ_i(k)是第i个耗电用户第K个能耗评价指标与最优指标集中第K个最优指标的关联系数，其中ρ为分辨系数。

需要说明的是，以上仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换，但是凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种耗电用户能效评估方法，包括以下步骤：

S1，以用户实际环境为基础，构建用户能耗评价指标体系，指标体系由三种不同等级组成，分别为一级能耗评价指标、二级能耗评价指标和三级能耗评价指标，其中一级能耗评价指标出场测试位置点A_ξ，二级能耗评价指标S_i是一级能耗评价指标下的分类指标，具体为信息类别，三级能耗评估指标S_ij是二级指标信息类别下的细化项目；

S2，对一级能耗评价指标和二级能耗评价指标进行权重评分，对一级能耗评价指标和二级能耗评价指标进行数据预处理；

S3:采用主成分分析法(PCA)对三级能耗评价指标进行筛选，提取出有效能耗评价指标；

S4:采用熵权法(EWM)对有效能耗评价指标进行权重估算；

S5:构建用电用户能效综合评估模型，实现耗电用户能效的准确评估。

2.根据权利要求1所述的耗电用户能效评估方法，其特征在于，利用用户历史耗电指标数据对一级能耗评价指标A_ξ和二级能耗评价指标S_i的权重预评估，A_ξ的评估权重W_ξ:

E_ξ是测试位置点ξ覆盖范围内耗电设备的历史总耗电量，S_ξ是测试位置点ξ覆盖范围面积，C_ξ是测试位置点ξ覆盖范围内历史生产投入成本，N是测试位置点个数；

S_i的评估权重W_i：

K_ξi是二级能耗评价指标S_i在一级能耗评价指标A_ξ的重要程度，M是二级能耗评价指标个数。

3.根据权利要求1所述的耗电用户能效评估方法，其特征在于，所述数据预处理，具体为：构建的用户能耗评价指标体系，能耗评价指标体系中含有极大型，极小型，和区间型指标；

设以极大型指标集为参考类型，将极小型和区间型指标转换为极大型。

对于极小型指标：

对于区间型指标：

式中：x代表原评价指标，x^*代表转换后的能耗评价指标；[q₁,q₂]为能耗评价指标的最佳稳定区间，M，m分别为x允许的上下界；

对多个用电用户能耗评价指标数据进行预处理后，会获得数据矩阵

4.根据权利要求1所述的耗电用户能效评估方法，其特征在于，分别对各二级能耗评价指标S_i(i＝1,2,…M)下细化的指标项目三级能耗评价指标S_ij采取主成分分析法，二级能耗评价指标S_i(i＝1,2,…M)下细化的三级能耗评价指标S_ij的第一主成分Z_i：

θ_ij是第i个二级能耗评价指标S_i下细化的三级能耗评价指标S_ij的第一主成分构成系数，o是二级能耗评价指标S_i下细化的三级能耗评价指标S_ij个数；

比较所有构成系数θ_ij，对全部三级能耗评价指标进行比对，将系数大于等于预设值的三级能耗评价指标保留，将系数小于预设值的三级能耗评价指标看做冗余指标去除，在去掉冗余指标后得到有效能耗评价指标的数据矩阵

5.根据权利要求4所述的耗电用户能效评估方法，其特征在于，所述构成系数θ_ij：

θ_ij＝l_imax*W_i

l_imax是第i个二级能耗评价指标S_i下细化的三级能耗评价指标S_ij构成的关系系数矩阵的最大特征值对应的特征向量，W_i是二级能耗评价指标S_i权重，

对关系系数矩阵求特征值λ和特征向量l，关系系数矩阵(i＝j＝1,2,....O；α＝1,2，…M)：

t_ij＝t_ji，其计算公式为：

r_ij(i,j＝1,2,...,8)为原变量x_i与x_j的相关系数，通过对冗余指标剔除，能够对指标降维的同时反映原有系统的数据信息。

6.根据权利要求5所述的耗电用户能效评估方法，其特征在于，

所述有效能耗评价指标的数据矩阵进行熵权法处理，来确定有效能耗评价指标综合权重：

求取任意一个三级能耗评价指标的熵权w_l后，在对任意一个三级能耗评价指标进行判断其属于哪个二级能耗评价指标下的系统信息i,利用以下公式求指标综合权重，指标综合权重越大，即该三级能耗评价指标对于能耗的作用越大，

熵权w_l由以下计算得到：

计算任意一个三级能耗评价指标下的第i个项目的指标值的比重：

r1,r2是固定某个三级能耗的指标，m是总的三级指标个数，如r11,表示第一个三级指标的r1；

计算上述相应的任意一个三级能耗评价指标的熵值e_l：

其中：

K＝1/lnm

计算上述相应的任意一个三级能耗评价指标的熵权w_l：

7.根据权利要求6所述的耗电用户能效评估方法，其特征在于，

根据有效能耗评价指标和能耗指标综合权重，构建用电用户能效综合评估模型，有效指标可划分为三种类型指标，效益型指标，成本性指标和其他类指标，对有效指标的原始数据矩阵进行无量刚化处理。

对于效益型指标，为越大越好的指标：

式中

对于成本型指标，为越小越好的指标：

对于其他类型指标，不进行处理，

式中将数据矩阵的原始值转换为无量纲值y_ij，y_ij∈[0,1]，

构建用电用户能效综合评估模型如下：

在比较r_i大小，若r_i越大，则第i个耗电用户能效最优，

E是灰色关联矩阵，计算灰色关联系数

δ_i(k)是第i个耗电用户第K个能耗评价指标与最优指标集中第K个最优指标的关联系数，其中ρ为分辨系数。