CN110400069A - 综合能源项目经济性评价方法与系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种综合能源项目经济性评价方法与系统，包括以下步骤：确定待评价项目的评价指标，所述评价指标包括多个一级指标，每个一级指标包括多个二级指标，所述一级指标包括投入成本U₁、园区匹配度U₂、经济效益U₃和环境契合度U₄；将评价指标输入至预先建立的投资效益评价模型，投资效益评价模型中包括各个评价指标的权重；通过投资效益评价模型和评估灰类的白化权函数计算灰色评估向量，按照最大权原则确定灰色评估权向量的灰类等级，根据灰类等级确定项目的经济性。利用本发明综合能源项目经济性评价方法与系统可以科学合理的评价综合能源项目经济性效益。

Description

综合能源项目经济性评价方法与系统

技术领域

本发明涉及电气工程能源项目领域，更具体地说，涉及一种综合能源项目经济性评价方法与系统。

背景技术

世界能源消费总量不断增长，能源已成为国家和区域的战略资源，能源技术革命已成为必然趋势。在能源变革的大背景下，我国能源相关行业从上到下均积极创新，促进能源的高效、合理利用发展，其中，园区用户作为能源消费的重点以及综合能源技术集中应用地，是能源革命的重要前沿阵地。

在国外，欧洲是最早提出综合能源系统概念并最早付诸实施的地区，其投入大，发展也最为迅速。德国自2011年开始，关注的重点则是可再生能源、能源效率提升、能源储存、多能源有机协调以提高能源供应安全等方面。英国的企业注重能源系统间能量流的集成。美国能源部(DOE)作为各类能源资源最高主管部门，在2001年即提出了综合能源发展计划，目标是提高清洁能源供应与利用比重，进一步提高社会供能系统的可靠性和经济性。在国内，目前国内综合能源服务尚处于起步阶段。综上，综合能源服务对提升能源利用率和实现可再生能源规模化开发具有重要支撑作用。

园区作为各类能源消费的重要对象，是电网公司重要的综合能源用户群体，具有极为重要的发展潜力。但是在以往的项目效益评价中，多采用的传统层次分析法和模糊评价法，而层次分析法主要应用在安全科学和环境科学里，模糊评价法过于简单，上述两种方法都并不太适用电网效益分析。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于，提供一种综合能源项目经济性评价方法，可以科学合理的评价综合能源项目经济性效益。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：构造一种综合能源项目经济性评价方法，包括以下步骤：

确定待评价项目的评价指标，所述评价指标包括多个一级指标，每个一级指标包括多个二级指标，所述一级指标包括投入成本U₁、园区匹配度U₂、经济效益U₃和环境契合度U₄；

将评价指标输入至预先建立的投资效益评价模型，投资效益评价模型中包括各个评价指标的权重；

通过投资效益评价模型和评估灰类的白化权函数计算灰色评估向量，按照最大权原则确定灰色评估权向量的灰类等级，根据灰类等级确定项目的经济性。

上述方法中，投入成本U₁的二级指标包括材料成本U₁₁、运行周期U₁₂、内部激励U₁₃、场地投入U₁₄；

园区匹配度U₂的二级指标包括用能特征了解程度U₂₁、用户体验反馈U₂₂、能源需求程度U₂₃、客户生命周期U₂₄；

经济效益U₃的二级指标包括定额预算管理U₃₁、项目造价U₃₂、项目管理费用U₃₃、设备维修成本U₃₄；

环境契合度U₄的二级指标包括社会政策U₄₁、项目污染U₄₂、国内生产总值(GDP)系数U₄₃、能源消耗U₄₄。

上述方法中，各个评价指标的权重如下：

指标k的权重：指标权重集向量为Y_i＝(y_i1,y_i2,...,y_in)；

其中，p_uv为第u名专家对第v个评估指标赋予的权重值，P_uk为第u名专家对第k个评估指标赋予的权重值，u＝(1，2，...,s)，s为专家个数，v＝(1，2，...,r)，r为总指标个数。

上述方法中，所述灰类等级如表1所示：

表1灰类等级表

上述方法中，各灰类等级h对应评估灰类的白化权函数f_h如下：

其中，d_ij为各评价指标评分值。

上述方法中，灰色评估向量的获取方法包括：

确定二级评价指标U_ij属于第h个灰类的白化权以及U_ij属于各个灰类的总白化权Z_ij；

根据白化权和总白化权Z_ij构建二级指标的灰色评估矩阵B_i；

根据二级指标的灰色评估矩阵B_i和权重向量集Y_i得到一级指标的灰色评估矩阵C；

根据一级指标的灰色评估矩阵C得到灰色评估向量A。

上述方法中，所述灰色评估矩阵B_i为：

其中，s为专家个数，f_h为白化权函数，为第l个专家对二级评估指标U_ij的评价值，g为f_h个数。

上述方法中，一级指标的灰色评估矩阵C为：

其中，C_i＝Y_iB_i＝(c_i1，c_i2，...，c_ig)，m为一级指标个数；

总目标U的灰色评估向量A＝XC＝(a₁,a₂,...，a_g)；

其中，X＝(x₁,x₂,...,x_m)。

上述方法中，所述按照最大权原则确定灰色评估权向量的灰类等级的方法为：

若总目标U的灰类评估向量为a_h*＝max{a₁,a₂,...,a_g}，则总目标U的灰类等级为h^*类，对照灰类等级表确定h^*对应的灰类等级。

本发明还提供了一种综合能源项目经济性评价系统，包括：

评价指标获取模块，所述评价指标包括多个一级指标，每个一级指标包括多个二级指标，所述一级指标包括投入成本U₁、园区匹配度U₂、经济效益U₃和、环境契合度U₄；

评价指标输入模块，用于将评价指标输入至投资效益评价模型，投资效益评价模型中包括各个评价指标的权重；

灰类等级计算模块，用于通过投资效益评价模型和评估灰类的白化权函数计算评估向量，按照最大权原则确定待灰色评估权向量的灰类等级，根据灰类等级确定相应经济性评价。

实施本发明的综合能源项目经济性评价方法及系统，具有以下有益效果：

1、本发明灰色层次分析法是将传统层次分析法和灰色系统理论相结合的一种综合分析评价法，结合典型综合能源技术的特征与园区资源禀赋情况，建立综合能源项目约束性条件，可以更加清晰系统的对电网项目效益进行评价。

2、本发明可在经济效益方面，项目成果广泛应用，有利于推进园区综合能源项目落地实施，显著提升园区综合能源服务项目孵化速度与质量，为电网公司综合能源服务业务拓展提供新方向、新领域、增加综合能源服务业务市场占有率。采用本发明方法可大量聚集园区需求侧响应资源，一定程度上平滑电网负荷曲线，提升电网经济运行效益。

附图说明

下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：

图1是本发明综合能源项目经济性评价方法的结构示意图；

图2是评价指标体系图。

具体实施方式

为了对本发明的技术特征、目的和效果有更加清楚的理解，现对照附图详细说明本发明的具体实施方式。

如图1所示，本发明综合能源项目经济性评价方法具体步骤如下：

步骤1：建立评价指标体系。即应该针对投入成本、园区匹配度、环境契合度、经济效益四个方面进行分析。指标类型包括成本型、效益性。成本型指标，越小越好，效益型指标，越大越好。

步骤1.1：以该项目的收入效益为目标，将与该项目有关的指标分成一级指标层和二级指标层，建立以项目效益为目标的三层结构；根据步骤1相关分析，一级指标层可为投入成本U₁、园区匹配度U₂、经济效益U₃、环境契合度U₄四个方面；

步骤1.2：对应一级指标层的四个方面分别建立二级指标层为：“投入成本U₁”的二级指标包括材料成本U₁₁、运行周期U₁₂、内部激励U₁₃、场地投入U₁₄。

材料成本U₁₁，材料成本是指某一综合能源项目的设备购买成本，单位为元。希望U₁₁越小越好，属于成本型指标；

项目运行周期U₁₂，项目运行周期包括项目的决策阶段、实施阶段和使用阶段，单位为天。希望U₁₂越小越好，属于成本型指标；

内部激励U₁₃，内部激励是指建立考核制度中分配的奖金总额，单位为元。希望U₁₃越大越好，属于效益型指标；

场地投入U₁₄，场地投入指综合能源项目的建设用地成本，单位为元。希望U₁₄越小越好，属于成本型指标；

“园区匹配度U₂”的二级指标包括用能特征了解程度U₂₁、用户体验反馈U₂₂、投资回收期U₂₃、客户生命周期U₂₄。

用能特征了解程度U₂₁，对用能特征了解程度分为四个程度：非常了解、一般了解、基本了解、不了解。用能特征了解程度由调查问卷统计确定，基于灰类的前4档确定量化数值。希望U₂₁越大越好，属于效益型指标；

用户体验反馈U₂₂，用户体验感主要分为：非常好、一般、还可以、不好。用户体验反馈由调查问卷确定，基于灰类的前4档确定量化数值。希望U₂₂越大越好，属于效益型指标；

能源需求程度U₂₃，园区的能源需求主要由五部分组成，即太阳能发电、热泵、电蓄热、电动汽车、冷热电三联供。对这五种能源需求程度分为：强烈、一般、还可以、不需要。用户对能源需求程度由调查问卷确定，基于灰类的前4档确定量化数值。希望U₂₃越大越好，属于效益型指标；

客户生命周期U₂₄，客户生命周期是指企业与客户建立业务关系到完全终止关系的全过程，是客户关系水平随时间变化的发展轨迹，单位为天。希望U₂₄越小越好，属于成本型指标；

“经济效益U₃”的二级指标包括定额预算管理U₃₁、项目造价U₃₂、项目管理费用U₃₃、设备维修成本U₃₄。

定额与预算管理U₃₁，通过定额控制各种费用支出，在利用定额与预算进行成本管理，定义为实际执行经费对预算经费的百分比，上限为100％。希望U₃₁越大越好，属于效益型指标；

项目造价U₃₂，项目的总体施工安装成本和系统调试成本，包括该项目在投入实际运行前的全部成本费用，单位为元。希望U₃₂越小越好，属于成本型指标；

项目管理费用U₃₃，项目管理费用主要是人力投入、物力投入和安全管理费用，单位为元。希望U₃₃越小越好，属于成本型指标；

设备维修成本U₃₄，设备的运行维护成本，单位为元。希望U₃₄越小越好，属于成本型指标；

“环境契合度U₄”的二级指标包括社会政策U₄₁、项目污染U₄₂、国内生产总值(GDP)系数U₄₃、能源消耗U₄₄。

社会政策U₄₁，社会政策指标指综合能源项目满足国家与地方政策的程度，按对应政策条目满足程度的百分比确定，上限100％。希望U₄₁越大越好，属于效益型指标；

项目污染U₄₂，项目在建设和运行过程中会产生水污染物、大气污染物、固体废弃物、危险废物等污染环境的物质，以污染物排放量计算，单位为吨。希望U₄₂越小越好，属于成本型指标；

国内生产总值(GDP)系数U₄₃，国内生产总值(Gross Domestic Product，简称GDP)是指在一定时期内，一个国家或地地区的经济中所生产出的全部最终产产品和劳务的价值，单位为元。希望U₄₃越大越好，属于效益型指标；

能源消耗U₄₄，减少能源消耗不仅会减少二氧化碳的排放，同时降低对人类的生存环境的影响。因此，以二氧化碳排放量计算，单位为吨。希望U₄₄越小越好，属于成本型指标。

步骤2：构建投资效益评价模型，并计算指标权重。

步骤2.1：设待评价的投资项目效益为U，一级指标为U_i(i＝1,2，...，m)，则U＝{U₁,U₂,U₃,U₄}，指标权重为x_i(i＝1,2,...,m)，权重集向量X＝(x₁,x₂,x₃,x₄)，其中m都为一级指标个数。

步骤2.2：根据步骤2.1所列的一级指标，相应二级指标记为U_ij(j＝1,2,...,n)，其中n为一级指标对应的二级指标个数即n＝4，即U＝{U₁₁,U₁₂,U₁₃,U₁₄,...,U₄₁,U₄₂,U₄₃,U₄₄}。则U_i＝{U_i1,U_i2，...,U_in}(i＝1，2，...,m)，m为一级指标个数，则当i＝1时有如下式，U₁＝{U₁₁,U₁₂,U₁₃,U₁₄}，例如U₁₃代表第一个一级指标的第三个二级指标。类似一级指标权重集向量，该层权重y_ij(j＝1，2，...,n)，即Y＝{y₁₁,y₁₂,y₁₃,y₁₄,...,y₄₁,y₄₂,y₄₃,y₄₄}。则指标权重集向量为Y_i＝(y_i1,y_i2,...,y_in)，其中(i＝1,2,...,m)，即当i＝1时有如下式Y₁＝{y₁₁,y₁₂,y₁₃,y₁₄}。例如y₁₃代表第一个一级指标的第三个二级指标的指标权重，m为一级指标个数。

步骤2.3：采用专家法来确定指标权重，若邀请的专家为s个，且第u名专家对第v个评估指标的赋权值为p_uv，对每一个指标赋权得到矩阵P＝(P_uv)_s×r，其中u＝(1，2，...,s)，s为专家个数，v＝(1，2，...,r)，r为总指标个数，r＝16。矩阵P的计算：

步骤2.4：结合步骤2.3得到的q_vk，应用此式r为总指标个数，由此得到指标k的权重：

步骤3：确定评估灰类以及评估灰类的白化权函数。首先评估灰类，见表1所示。

表1

序号	灰类等级	白化权函数	区间	白化值
					1	显著	f<sub>1</sub>	90-100	95
2	良	f<sub>2</sub>	80-90	85
					3	一般	f<sub>3</sub>	70-80	75
4	不佳	f<sub>4</sub>	60-70	65
					5	差	f<sub>5</sub>	60以下	50

其次，再确定各个评估灰类的白化权函数。假设各指标评分值为d_ij，各灰类等级对应评估灰类的白化权函数如下：

步骤4：构建评估样本矩阵。通过专家评估打分法构建评估样本矩阵，第l个专家对二级评估指标U_ij的评价值为l＝(1，2，...,s),s为专家个数，则评估样本矩阵为：

其中n为一级指标对应的二级指标个数即n＝4。

步骤5：计算灰色评估系数和灰色样本矩阵，进行综合评估。

步骤5.1：在灰色评估理论中，把每个评价者的评分看作是一个灰数。全部评价者认为二级评价指标U_ij属于第h个灰类的总白化权为而U_ij属于各个灰类的总白化权记为Z_ij，则有：

其中s为专家个数，f_h为白化权函数，为第l个专家对二级评估指标U_ij的评价值，g为f_h个数，g＝5。

步骤5.2：构建灰色矩阵。根据步骤5.1得到的Z_ij和 构成向量则构成二级指标的灰色评估矩阵为：

再进行综合评估，首先进行一级指标U_i评估，由U_i所属的二级指标U_ij的灰色评估矩阵B_i和权重向量集Y_i，可得灰色评估权向量C_i：C_i＝Y_iB_i＝(c_i1，c_i2，...，c_ig)，则对应由一级权矩阵：g为f_h个数，m为一级指标个数。

最后，得到总目标U的灰色评估向量A＝XC＝(a₁，a₂，...，a_g)，X＝(x₁,x₂,...,x_m)。灰色评估权向量A反映了全体评价者对于总目标归属于各个灰类的偏好程度。因此可以按照最大权原则确定待评价目标的灰类等级，若a_h*＝max{a₁,a₂,...,a_g}，则总目标U的灰类等级为h^*类。

本发明还提供了一种综合能源项目经济性评价系统，包括：

评价指标体系建立模块，用于构建评价指标体系，评价指标体系的评价指标包括多个一级指标，每个一级指标包括多个二级指标，所述一级指标包括投入成本U₁、园区匹配度U₂、经济效益U₃和、环境契合度U₄；

评价模型构建模块，用于根据评价指标构建投资效益评价模型，并确定各个指标的权重；

指标评估模块，用于确定指标评估灰类等级以及评估灰类的白化权函数；

样本矩阵构建模块，用于构建评估样本矩阵；

计算模块，用于计算灰色评估系数和灰色样本矩阵，按照最大权原则确定待评价目标的灰类等级。

本发明实施例提供的上述技术方案及附图，用于对本发明的进一步说明而非限制，另外应当说明的是，本领域普通技术人员应当知晓，依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或全部技术特征进行等同替换，而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明技术方案的范围。

以上仅为本发明的实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均包含在申请待批的本发明的权利要求范围之内。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

Claims (10)

1.一种综合能源项目经济性评价方法，其特征在于，包括以下步骤：

确定待评价项目的评价指标，所述评价指标包括多个一级指标，每个一级指标包括多个二级指标，所述一级指标包括投入成本U₁、园区匹配度U₂、经济效益U₃和环境契合度U₄；

将评价指标输入至预先建立的投资效益评价模型，投资效益评价模型中包括各个评价指标的权重；

通过投资效益评价模型和评估灰类的白化权函数计算灰色评估向量，按照最大权原则确定灰色评估权向量的灰类等级，根据灰类等级确定项目的经济性。

2.根据权利要求1所述的综合能源项目经济性评价方法，其特征在于，

投入成本U₁的二级指标包括材料成本U₁₁、运行周期U₁₂、内部激励U₁₃、场地投入U₁₄；

园区匹配度U₂的二级指标包括用能特征了解程度U₂₁、用户体验反馈U₂₂、能源需求程度U₂₃、客户生命周期U₂₄；

经济效益U₃的二级指标包括定额预算管理U₃₁、项目造价U₃₂、项目管理费用U₃₃、设备维修成本U₃₄；

环境契合度U₄的二级指标包括社会政策U₄₁、项目污染U₄₂、国内生产总值(GDP)系数U₄₃、能源消耗U₄₄。

3.根据权利要求1所述的综合能源项目经济性评价方法，其特征在于，各个评价指标的权重如下：

指标k的权重：指标权重集向量为Y_i＝(y_i1,y_i2,...,y_in)；

其中，p_uv为第u名专家对第v个评估指标赋予的权重值，P_uk为第u名专家对第k个评估指标赋予的权重值，u＝(1，2，...,s)，s为专家个数，v＝(1，2，...,r)，r为总指标个数。

4.根据权利要求1所述的综合能源项目经济性评价方法，其特征在于，所述灰类等级如表1所示：

表1灰类等级表

灰类等级h 项目经济性 白化权函数f_h 评分值区间 1 显著 f₁ 90-100 2 良 f₂ 80-90 3 一般 f₃ 70-80 4 不佳 f₄ 60-70 5 差 f₅ 60以下

5.根据权利要求4所述的综合能源项目经济性评价方法，其特征在于，各灰类等级h对应评估灰类的白化权函数f_h如下：

其中，d_ij为各评价指标评分值。

6.根据权利要求3所述的综合能源项目经济性评价方法，其特征在于，灰色评估向量的获取方法包括：

确定二级评价指标U_ij属于第h个灰类的白化权以及U_ij属于各个灰类的总白化权Z_ij；

根据白化权和总白化权Z_ij构建二级指标的灰色评估矩阵B_i；

根据二级指标的灰色评估矩阵B_i和权重向量集Y_i得到一级指标的灰色评估矩阵C；

根据一级指标的灰色评估矩阵C得到灰色评估向量A。

7.根据权利要求6所述的综合能源项目经济性评价方法，其特征在于，所述灰色评估矩阵B_i为：

其中，s为专家个数，f_h为白化权函数，为第l个专家对二级评估指标U_ij的评价值，g为f_h个数。

8.根据权利要求7所述的综合能源项目经济性评价方法，其特征在于，一级指标的灰色评估矩阵C为：

其中，C_i＝Y_iB_i＝(c_i1，c_i2，...，c_ig)，m为一级指标个数；

总目标U的灰色评估向量A＝XC＝(a₁，a₂，...，a_g)；

其中，X＝(x₁,x₂,...,x_m)。

9.根据权利要求1所述的综合能源项目经济性评价方法，其特征在于，所述按照最大权原则确定灰色评估权向量的灰类等级的方法为：

若总目标U的灰类评估向量为则总目标U的灰类等级为h^*类，对照灰类等级表确定h^*对应的灰类等级。

10.一种综合能源项目经济性评价系统，其特征在于，包括：

评价指标获取模块，所述评价指标包括多个一级指标，每个一级指标包括多个二级指标，所述一级指标包括投入成本U₁、园区匹配度U₂、经济效益U₃和、环境契合度U₄；

评价指标输入模块，用于将评价指标输入至投资效益评价模型，投资效益评价模型中包括各个评价指标的权重；

灰类等级计算模块，用于通过投资效益评价模型和评估灰类的白化权函数计算评估向量，按照最大权原则确定待灰色评估权向量的灰类等级，根据灰类等级确定相应经济性评价。