CN111340359B - 一种多能互补分布式能源系统综合评价方法 - Google Patents

一种多能互补分布式能源系统综合评价方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于组合权重与灰色关联分析法的多能互补分布式能源系统综合评价方法，本发明基于多能互补分布式能源系统，建立了综合考虑系统经济性、能效性、环保性和可靠性的评价指标体系。在四类一级指标下，建立了费用年值节约率、净现值率、一次能源节约率、
Figure DDA0002391973010000011
耗率、二氧化碳减排率、二氧化硫减排率、氮氧化物减排率、电负荷供应不足率、热负荷供应不足率和冷负荷供应不足率等二级指标。获得以各二级指标为优化目标的优化方案后，用梯形模糊数层次分析法为各二级指标主观赋权，用距离分析法为各二级指标客观赋权，采用乘法合成法将主客观权重合成为综合权重，将综合权重用于灰色关联分析法中，采用灰色关联分析法对各优化方案排序并决策。

Description

一种多能互补分布式能源系统综合评价方法
技术领域
本发明涉及多能互补分布式能源系统综合性能评价，特别涉及一种基于梯形模糊数层次分析法主观赋权、距离分析法客观赋权以及灰色关联分析法的系统性能评价方法。
背景技术
多能互补分布式能源系统具有能源利用率高、环保性能好以及供能安全可靠等优点，该类系统结构复杂，耦合了多种能源类型、包含了多种能源技术、可提供多种类型负荷产品，融合了能源转化、能量传递、能量存储等过程。因此，该类系统在设计层面和运行层面均存在很大的优化空间。
在目前多能互补分布式能源系统优化设计与优化运行研究中，为了衡量各种优化方案下的系统综合性能的优劣程度，需要建立一套可以科学全面地评价系统性能的指标体系，并采用专业合理的评价准则与评价方法对系统性能进行综合评价，为多能互补分布式能源系统优化设计与优化运行提供科学理论依据。
发明内容
本发明的目的在于提供一种多能互补分布式能源系统综合评价方法，为系统优化设计和优化运行提供科学指导。
为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种基于组合权重与灰色关联分析法的多能互补分布式能源系统综合评价方法，采用梯形模糊数层析分析法与距离分析法进行主客观组合赋权，采用灰色关联分析法进行系统性能综合评价，包括以下步骤：
第一步：基于多能互补分布式能源系统，建立综合评价体系，考虑经济性、能效性、环保性和可靠性四类一级评价指标；在经济性指标下，建立费用年值节约率和净现值率两个二级评价指标；在能效性指标下，建立一次能源节约率和
Figure BDA0002391972990000012
耗率两个二级评价指标；在环保性指标下，建立二氧化碳减排率、二氧化硫减排率和氮氧化物减排率三个二级评价指标；在可靠性指标下，建立电负荷供应不足率、热负荷供应不足率和冷负荷供应不足率三个二级评价指标；
(1)费用年值节约率指标
Figure BDA0002391972990000011
式中：ACSR表示费用年值节约率；ACSP表示分供系统的费用年值，元；ACDMES表示多能互补分布式能源系统的费用年值，元；
(2)净现值率指标
Figure BDA0002391972990000021
式中：NPVR表示多能互补分布式能源系统净现值率；NPV表示多能互补分布式能源系统净现值，元；Kt表示第t年的投资支出，元；i0表示基准折现率；z表示项目寿命年限；
(3)一次能源节约率指标
Figure BDA0002391972990000022
式中：PESR表示多能互补分布式能源系统的一次能源节约率；PERSP、PERDMES分别表示传统分供系统和多能互补分布式能源系统的一次能源利用率；FSP、FDMES分别表示传统分供系统和多能互补分布式能源系统的一次能源消耗量；
(4)
Figure BDA0002391972990000026
耗率指标
Figure BDA0002391972990000023
式中：EER表示多能互补分布式能源系统的
Figure BDA0002391972990000027
耗率；Ef表示多能互补分布式能源系统输入的燃料
Figure BDA0002391972990000028
，kW·h；Ee、Eh、Ec分别表示多能互补分布式能源系统输出的电量
Figure BDA0002391972990000029
、热量
Figure BDA00023919729900000210
、冷量
Figure BDA00023919729900000211
，kW·h；
(5)二氧化碳减排率指标
Figure BDA0002391972990000024
式中：CDER表示二氧化碳减排率；CDESP表示传统分供系统二氧化碳排放量，g；CDEDMES表示多能互补分布式能源系统二氧化碳排放量，g；
(6)二氧化硫减排率指标
Figure BDA0002391972990000025
式中：SOER表示二氧化硫减排率；SOESP表示传统分供系统二氧化硫排放量，g；SOEDMES表示多能互补分布式能源系统二氧化硫排放量，g；
(7)氮氧化物减排率指标
Figure BDA0002391972990000031
式中：NOER表示氮氧化物减排率；NOESP表示传统分供系统氮氧化物排放量，g；NOEDMES表示多能互补分布式能源系统氮氧化物排放量，g；
(8)电负荷供应不足率指标
Figure BDA0002391972990000032
式中：PLOEL表示电负荷供应不足率；ΔQE，T表示在T时间段内电负荷供应偏差量；QE，T表示在T时间段内电负荷需求总量；
(9)热负荷供应不足率指标
Figure BDA0002391972990000033
式中：PLOHL表示热负荷供应不足率；ΔQH，T表示在T时间段内热负荷供应偏差量；QH，T表示在T时间段内热负荷需求总量；
(10)冷负荷供应不足率指标
Figure BDA0002391972990000034
式中：PLOCL表示冷负荷供应不足率；ΔQC，T表示在T时间段内冷负荷供应偏差量；QC，T表示在T时间段内冷负荷需求总量；
第二步：采用梯形模糊数定量表示专家对于上述十个二级评价指标中任意两个指标两两比较的重要性程度；
(1)专家构造梯形模糊数判断矩阵：采用改进后的1-9标度法进行打分，改进后的1-9 标度法如表1所示；
表1改进后的1-9标度法打分依据
Figure BDA0002391972990000035
获得得分矩阵X
X＝(x′ij/x″ij)n×n
x′ji/x″ji＝x″ij/x′ij
式中：xij表示1-9标度法中第i个指标相对于第j个指标的重要性程度分值；x′ij/x″ij表示在改进后的1-9标度法中第i个指标相对于第j个指标的重要性程度分值；x′ji/x″ji表示在改进后的1-9标度法中第j个指标相对于第i个指标的重要性程度分值；n为二级指标数目，n＝10；
根据梯形模糊数隶属度函数将改进后的重要性程度分值转化为梯形模糊数比值aij＝a′ij/a″ij，aij表示第i个指标相对于第j个指标的梯形模糊数分值；其中，a′ij表示x′ij对应的梯形模糊数，a″ij表示x″ij对应的梯形模糊数；对应关系如表2所示；其中，梯形模糊数a′ij表示为a′ij＝(l′ij，m′ij，o′ij，s′ij)，l′ij，m′ij，o′ij，s′ij分别表示梯形模糊数a′ij的第一、二、三、四个自变量；a″ij同理；
表2梯形模糊数取值依据
Figure BDA0002391972990000041
Figure BDA0002391972990000042
式中：lij，mij，oij，sij分别表示梯形模糊数分值aij的第一、二、三、四个自变量至此，将得分矩阵X转化为模糊判断矩阵A
A＝(aij)n×n
将模糊判断矩阵A转换为一般判断矩阵C
Figure BDA0002391972990000043
C＝(cij)n×n
式中：cij(aij)表示第i个指标相对于第j个指标的梯形模糊数的一般判断系数；C表示一般判断矩阵；
(2)对一般判断矩阵C进行一致性检验，一致性检验指标：
Figure BDA0002391972990000051
式中：λmax是一般判断矩阵的最大特征值；
一致性比例CR：
Figure BDA0002391972990000052
式中：RI表示平均随机一致性指标；
(3)基于梯形模糊数计算二级评价指标权重；
综合多位专家的梯形模糊数分值：
Figure BDA0002391972990000053
式中：a* ij表示综合多位专家意见后的第i个指标相对于第j个指标的梯形模糊数分值； l* ij，m* ij，n* ij，s* ij分别表示综合梯形模糊数分值的第一、二、三、四个自变量；L表示专家数目，k表示第k个专家；
Figure BDA0002391972990000054
分别表示第k位专家给出的第i个指标相对于第j个指标的梯形模糊数分值的第一、二、三、四个自变量；
计算各二级评价指标的模糊评价值：
vi＝(αiδ-1，βiγ-1，γiβ-1，δiα-1)
Figure BDA0002391972990000055
Figure BDA0002391972990000056
式中：vi表示第i个二级评价指标的模糊评价值；αiδ-1，βiγ-1，γiβ-1，δiα-1分别为第i个二级评价指标的模糊评价值中的第一、二、三、四个自变量；αi，α，βi，β，γi，γ，δi，δ均为在计算各二级评价指标的模糊评价值vi的过程中的中间变量；
计算各二级评价指标模糊评价值的期望值：
Figure BDA0002391972990000061
式中：I(vi)表示第i个二级评价指标模糊评价值的期望值
将期望值归一化得到各二级评价指标的主观权重：
Figure BDA0002391972990000062
式中：ω′i表示第i个二级评价指标的主观权重；
W′＝(ω′1，ω′2，…，ω′n)为主观权重向量；
第三步：分别以各二级评价指标为优化目标获得优化方案，u为方案数，共计十种优化方案，在不同优化方案中各二级评价指标数值的基础上，采用距离分析法为各二级评价指标赋予客观权重；
F＝(fgj)u×n
式中：F表示各优化方案下二级评价指标数值矩阵；fgj表示第g个方案中第j个二级评价指标值，u×n表示u个方案×n个二级评价指标，u＝10，n＝10；
(1)将各二级评价指标进行同向性转化，将逆指标转化为正指标采用倒数法即1/fgj，转化后的矩阵仍计为F；
将数据进行无量纲化，无量纲化后矩阵记为B：
Figure BDA0002391972990000063
B＝(bgj)u×n
式中：bgj表示第g个方案下的第j个二级评价指标的无量纲值；
(2)确定理想解B+和负理想解B-
Figure BDA0002391972990000064
Figure BDA0002391972990000065
Figure BDA0002391972990000066
Figure BDA0002391972990000067
式中：
Figure BDA0002391972990000078
表示在u个方案中第j个二级评价指标的最大值；
Figure BDA0002391972990000079
表示在u个方案中第j个二级评价指标的最小值；
(3)计算各优化方案到正负理想解的距离：
Figure BDA0002391972990000071
Figure BDA0002391972990000072
式中：
Figure BDA00023919729900000710
为第g个优化方案与正理想解的距离；
Figure BDA00023919729900000711
为第g个优化方案与负理想解的距离；
(4)计算各优化方案到最优方案的相对接近度：
Figure BDA0002391972990000073
式中Yi为第g个优化方案的相对接近度；
(5)归一化处理获取客观权重：
Figure BDA0002391972990000074
W″＝(ω″1，ω″2，…，ω″u)为客观权重向量；
第四步：采用乘法合成法将主客观权重进行合成获得综合权重：
Figure BDA0002391972990000075
式中：ωj表示第j个指标的综合权重；ω′j表示第j个二级评级指标的主观权重；ω″j表示第j个二级评级指标的客观权重；
第五步：将综合权重用于灰色关联分析法中，对各优化方案进行排序与决策；第g个方案的指标值为：
Bg＝(bg1，bg2，…bgn)，g＝1，2，…，u
计算样本Bg与最优方案B+的关联度rg+：
Figure BDA0002391972990000076
式中：
Figure BDA0002391972990000077
表示第g个方案中的第j个二级评价指标与在所有方案中该指标的最大值之间的绝对距离；设Δ(min)和Δ(max)为
Figure BDA0002391972990000087
的最大值与最小值， g＝1，2，…，u；j＝1，2，…，n；
Figure BDA0002391972990000081
Figure BDA0002391972990000082
Figure BDA0002391972990000083
式中：
Figure BDA0002391972990000084
表示第g个方案中第j个二级评价指标的关联系数；ρ表示平均分辨系数；ρgj表示第g个方案中第j个二级评价指标的分辨系数；；
Figure BDA0002391972990000085
式中：ωj表示第j个二级评价指标的综合权重，由关联度
Figure BDA0002391972990000086
即能对u个方案排出优劣顺序，关联度最大的方案即为最优方案。
与现有技术相比：本发明原理简单，易于实现，用于多能互补分布式能源系统优化设计与优化运行结果评价中。本发明建立了十个科学合理的二级评价指标，在此基础上，建立了考虑经济性、能效性、环保性和可靠性的综合评价体系，全面表现了系统各方面的性能。采用梯形模糊数层次分析法为各二级指标主观赋权，有效避免了专家打分的模糊性与随意性；采用距离分析法为各二级指标客观赋权，提供了较强的数学理论依据；采用乘法合成法获得综合权重，组合权重兼顾了能源系统评价的专业性以及客观性，将综合权重用于灰色关联分析法中，评价结果更加科学准确。
附图说明
图1是基于多能互补分布式能源系统的综合评价指标体系示意图。
图2是基于梯形模糊数层次分析法和距离分析法组合赋权与灰色关联分析法的评价方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细说明：
第一步：基于多能互补分布式能源系统，建立系统性能指标综合评价体系。考虑经济性、能效性、环保性和可靠性四类一级评价指标；在经济性指标下，建立费用年值节约率和净现值率两个二级评价指标，在能效性指标下，建立一次能源节约率和
Figure BDA0002391972990000095
耗率两个二级评价指标，在环保性指标下，建立二氧化碳减排率、二氧化硫减排率和氮氧化物减排率三个二级评价指标，在可靠性指标下，建立电负荷供应不足率、热负荷供应不足率和冷负荷供应不足率三个二级评价指标。如附图1所示。
(1)费用年值节约率指标
Figure BDA0002391972990000091
式中：ACSP表示分供系统的费用年值，元；ACDMES表示多能互补分布式能源系统的费用年值，元。
(2)净现值率指标
Figure BDA0002391972990000092
式中：NPVR表示多能互补分布式能源系统净现值率；NPV表示多能互补分布式能源系统净现值，元；Kt表示第t年的投资支出，元；i0表示基准折现率；n表示项目寿命年限。
(3)一次能源节约率指标
Figure BDA0002391972990000093
式中：PESR表示多能互补分布式能源系统的一次能源节约率；PERSP、PERDMES分别表示传统分供系统和多能互补分布式能源系统的一次能源利用率；FSP、FDMES分别表示传统分供系统和多能互补分布式能源系统的一次能源消耗量。
(4)
Figure BDA0002391972990000096
耗率指标
Figure BDA0002391972990000094
式中：EER表示多能互补分布式能源系统的
Figure BDA0002391972990000097
耗率；Ef表示多能互补分布式能源系统输入的燃料
Figure BDA0002391972990000098
，kW·h；Ee、Eh、Ec分别表示多能互补分布式能源系统输出的电量
Figure BDA0002391972990000099
、热量
Figure BDA00023919729900000910
、冷量
Figure BDA00023919729900000911
，kW·h。
(5)二氧化碳减排率指标
Figure BDA0002391972990000101
式中：CDER表示二氧化碳减排率；CDESP表示传统分供系统二氧化碳排放量，g；CDEDMES表示多能互补分布式能源系统二氧化碳排放量，g。
(6)二氧化硫减排率指标
Figure BDA0002391972990000102
式中：SOER表示二氧化硫减排率；SOESP表示传统分供系统二氧化硫排放量，g；SOEDMES表示多能互补分布式能源系统二氧化硫排放量，g。
(7)氮氧化物减排率指标
Figure BDA0002391972990000103
式中：NOER表示氮氧化物减排率；NOESP表示传统分供系统氮氧化物排放量，g；NOEDMES表示多能互补分布式能源系统氮氧化物排放量，g。
(8)电负荷供应不足率指标
Figure BDA0002391972990000104
式中：PLOEL表示电负荷供应不足率；ΔQE，T表示在T时间段内电负荷供应偏差量；QE，T表示在T时间段内电负荷需求总量。
(9)热负荷供应不足率指标
Figure BDA0002391972990000105
式中：PLOHL表示热负荷供应不足率；ΔQH，T表示在T时间段内热负荷供应偏差量；QH，T表示在T时间段内热负荷需求总量。
(10)冷负荷供应不足率指标
Figure BDA0002391972990000106
式中：PLOCL表示冷负荷供应不足率；ΔQC，T表示在T时间段内冷负荷供应偏差量；QC，T表示在T时间段内冷负荷需求总量。
第二步：采用梯形模糊数定量表示专家对于上述十个二级评价指标中任意两个指标两两比较的重要性程度。如附图2所示。
(1)专家构造梯形模糊数判断矩阵：采用改进后的1-9标度法进行打分，改进后的1-9 标度法如表1所示；
获得得分矩阵X
X＝(x′ij/x″ij)n×n
x′ji/x″ji＝x″ij/x′ij
式中：xij表示1-9标度法中第i个指标相对于第j个指标的重要性程度分值；x′ij/x″ij表示在改进后的1-9标度法中第i个指标相对于第j个指标的重要性程度分值；x′ji/x″ji表示在改进后的1-9标度法中第j个指标相对于第i个指标的重要性程度分值；n为二级指标数目，n＝10；
根据梯形模糊数隶属度函数将改进后的重要性程度分值转化为梯形模糊数比值aij＝a′ij/a″ij，aij表示第i个指标相对于第j个指标的梯形模糊数分值；其中，a′ij表示x′ij对应的梯形模糊数，a″ij表示x″ij对应的梯形模糊数；对应关系如表2所示；其中，梯形模糊数a′ij表示为a′ij＝(l′ij，m′ij，o′ij，s′ij)，l′ij，m′ij，o′ij，s′ij分别表示梯形模糊数a′ij的第一、二、三、四个自变量；a″ij同理；
Figure BDA0002391972990000111
式中：lij，mij，oij，sij分别表示梯形模糊数分值aij的第一、二、三、四个自变量至此，将得分矩阵X转化为模糊判断矩阵A
A＝(aij)n×n
利用梯形重心公式将模糊判断矩阵A转换为一般判断矩阵C
Figure BDA0002391972990000112
C＝(cij)n×n
式中：cij(aij)表示第i个指标相对于第j个指标的梯形模糊数的一般判断系数；C表示一般判断矩阵；
(2)对一般判断矩阵进行一致性检验。一致性检验指标：
Figure BDA0002391972990000113
式中：λmax是一般判断矩阵的最大特征值。
一致性比例CR.：
Figure BDA0002391972990000121
满足上述公式则认为判断矩阵的一致性可以接受。
平均随机一致性指标RI的标度如表3所示。
表3：平均随机一致性指标RI
n 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
RI 0 0 0.58 0.9 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 1.49
(3)一般判断矩阵满足一致性之后，基于梯形模糊数计算二级指标权重。
综合多位专家的梯形模糊数分值：
Figure BDA0002391972990000122
式中：a* ij表示综合多位专家意见后的第i个指标相对于第j个指标的梯形模糊数分值； l* ij，m* ij，n* ij，s* ij分别表示综合梯形模糊数分值的第一、二、三、四个自变量；L表示专家数目，k表示第k个专家；
Figure BDA0002391972990000123
分别表示第k位专家给出的第i个指标相对于第j个指标的梯形模糊数分值的第一、二、三、四个自变量；
计算各二级评价指标的模糊评价值：
vi＝(αiδ-1，βiγ-1，γiβ-1，δiα-1)
Figure BDA0002391972990000124
Figure BDA0002391972990000125
式中：vi表示第i个二级评价指标的模糊评价值；αiδ-1，βiγ-1，γiβ-1，δiα-1分别为第i个二级评价指标的模糊评价值中的第一、二、三、四个自变量；αi，α，βi，β，γi，γ，δi，δ均为在计算各二级评价指标的模糊评价值vi的过程中的中间变量；
计算各二级评价指标模糊评价值的期望值：
Figure BDA0002391972990000126
式中：I(vi)表示第i个二级评价指标模糊评价值的期望值
将期望值归一化得到各二级评价指标的主观权重：
Figure BDA0002391972990000131
式中：ω′i表示第i个二级评价指标的主观权重；
W′＝(ω′1，ω′2，…，ω′n)为主观权重向量；
第三步：分别以各二级评价指标为优化目标获得优化方案，u为方案数，共计十种优化方案，在不同优化方案中各二级评价指标数值的基础上，采用距离分析法为各二级评价指标赋予客观权重；如附图2所示。
F＝(fgj)u×n
式中：F表示各优化方案下二级评价指标数值矩阵；fgj表示第g个方案中第j个二级评价指标值，u×n表示u个方案×n个二级评价指标，u＝10，n＝10；
(1)将各二级评价指标进行同向性转化，将逆指标转化为正指标采用倒数法即1/fgj，转化后的矩阵仍计为F；
将数据进行无量纲化，无量纲化后矩阵记为B：
Figure BDA0002391972990000132
B＝(bgj)u×n
式中：bgj表示第g个方案下的第j个二级评价指标的无量纲值；
(2)确定理想解B+和负理想解B-
Figure BDA0002391972990000133
Figure BDA0002391972990000134
Figure BDA0002391972990000135
Figure BDA0002391972990000136
式中：
Figure BDA0002391972990000137
表示在u个方案中第j个二级评价指标的最大值；
Figure BDA0002391972990000138
表示在u个方案中第j个二级评价指标的最小值；
(3)计算各优化方案到正负理想解的距离：
Figure BDA0002391972990000141
Figure BDA0002391972990000142
式中：
Figure BDA0002391972990000143
为第g个优化方案与正理想解的距离；
Figure BDA0002391972990000144
为第g个优化方案与负理想解的距离；
(4)计算各优化方案到最优方案的相对接近度：
Figure BDA0002391972990000145
式中Yi为第g个优化方案的相对接近度；
(5)归一化处理获取客观权重：
Figure BDA0002391972990000146
W″＝(ω″1，ω″2，…，ω″u)为客观权重向量；
第四步：采用乘法合成法将主客观权重进行合成获得综合权重，如附图2所示。
Figure BDA0002391972990000147
式中：ωj表示第j个指标的综合权重；ω′j表示第j个二级评级指标的主观权重；ω″j表示第j个二级评级指标的客观权重；
第五步：将综合权重用于灰色关联分析法中，对各优化方案进行排序与决策，如附图2 所示。第g个方案的指标值为：
Bg＝(bg1，bg2，…bgn)，g＝1，2，…，u
计算样本Bg与最优方案B+的关联度rg+：
Figure BDA0002391972990000148
式中：
Figure BDA0002391972990000149
表示第g个方案中的第j个二级评价指标与在所有方案中该指标的最大值之间的绝对距离；设Δ(min)和Δ(max)为
Figure BDA00023919729900001410
的最大值与最小值，g＝1，2，…，u；j＝1，2，…，n；
Figure BDA0002391972990000151
Figure BDA0002391972990000152
Figure BDA0002391972990000153
式中：
Figure BDA0002391972990000154
表示第g个方案中第j个二级评价指标的关联系数；ρ表示平均分辨系数；ρgj表示第g个方案中第j个二级评价指标的分辨系数；；
Figure BDA0002391972990000155
式中：ωj表示第j个二级评价指标的综合权重，由关联度
Figure BDA0002391972990000156
即能对u个方案排出优劣顺序，关联度最大的方案即为最优方案。
需要说明的是：本发明用于多能互补分布式能源系统优化设计与优化运行结果评价中，建立了十个科学合理的二级评价指标，在此基础上，建立了考虑经济性、能效性、环保性和可靠性的综合评价体系，全面表现了系统各方面的性能。本发明采用梯形模糊数层次分析法为各二级指标主观赋权，有效避免了专家打分的模糊性与随意性；采用距离分析法为各二级指标客观赋权，提供了较强的数学理论依据；采用乘法合成法获得综合权重，组合权重兼顾了能源系统评价的专业性以及客观性，将综合权重用于灰色关联分析法中，评价结果科学准确。
凡在本发明原则内所作的修改、等同替换等，均应在本发明的保护范围之内。

Claims (1)

1.一种多能互补分布式能源系统综合评价方法，其特征在于，包括如下步骤：
第一步：基于多能互补分布式能源系统，建立综合评价体系，考虑经济性、能效性、环保性和可靠性四类一级评价指标；在经济性指标下，建立费用年值节约率和净现值率两个二级评价指标；在能效性指标下，建立一次能源节约率和
Figure FDA0003411545460000015
耗率两个二级评价指标；在环保性指标下，建立二氧化碳减排率、二氧化硫减排率和氮氧化物减排率三个二级评价指标；在可靠性指标下，建立电负荷供应不足率、热负荷供应不足率和冷负荷供应不足率三个二级评价指标；
(1)费用年值节约率指标
Figure FDA0003411545460000011
式中：ACSR表示费用年值节约率；ACSP表示分供系统的费用年值，单位元；ACDMES表示多能互补分布式能源系统的费用年值，单位元；
(2)净现值率指标
Figure FDA0003411545460000012
式中：NPVR表示多能互补分布式能源系统净现值率；NPV表示多能互补分布式能源系统净现值，元；Kt表示第t年的投资支出，单位元；i0表示基准折现率；z表示项目寿命年限；
(3)一次能源节约率指标
Figure FDA0003411545460000013
式中：PESR表示多能互补分布式能源系统的一次能源节约率；PERSP、PERDMES分别表示传统分供系统和多能互补分布式能源系统的一次能源利用率；FSP、FDMES分别表示传统分供系统和多能互补分布式能源系统的一次能源消耗量；
(4)
Figure FDA0003411545460000016
耗率指标
Figure FDA0003411545460000014
式中：EER表示多能互补分布式能源系统的
Figure FDA0003411545460000017
耗率；Ef表示多能互补分布式能源系统输入的燃料
Figure FDA0003411545460000027
，单位kW·h；Ee、Eh、Ec分别表示多能互补分布式能源系统输出的电量
Figure FDA0003411545460000028
、热量
Figure FDA0003411545460000029
、冷量
Figure FDA00034115454600000210
，单位kW·h；
(5)二氧化碳减排率指标
Figure FDA0003411545460000021
式中：CDER表示二氧化碳减排率；CDESP表示传统分供系统二氧化碳排放量，单位g；CDEDMES表示多能互补分布式能源系统二氧化碳排放量，单位g；
(6)二氧化硫减排率指标
Figure FDA0003411545460000022
式中：SOER表示二氧化硫减排率；SOESP表示传统分供系统二氧化硫排放量，单位g；SOEDMES表示多能互补分布式能源系统二氧化硫排放量，单位g；
(7)氮氧化物减排率指标
Figure FDA0003411545460000023
式中：NOER表示氮氧化物减排率；NOESP表示传统分供系统氮氧化物排放量，单位g；NOEDMES表示多能互补分布式能源系统氮氧化物排放量，单位g；
(8)电负荷供应不足率指标
Figure FDA0003411545460000024
式中：PLOEL表示电负荷供应不足率；ΔQE，T表示在T时间段内电负荷供应偏差量；QE，T表示在T时间段内电负荷需求总量；
(9)热负荷供应不足率指标
Figure FDA0003411545460000025
式中：PLOHL表示热负荷供应不足率；ΔQH，T表示在T时间段内热负荷供应偏差量；QH，T表示在T时间段内热负荷需求总量；
(10)冷负荷供应不足率指标
Figure FDA0003411545460000026
式中：PLOCL表示冷负荷供应不足率；ΔQC，T表示在T时间段内冷负荷供应偏差量；QC，T表示在T时间段内冷负荷需求总量；
第二步：采用梯形模糊数定量表示专家对于上述十个二级评价指标中任意两个指标两两比较的重要性程度；
(1)专家构造梯形模糊数判断矩阵：采用改进后的1-9标度法进行打分，改进后的1-9标度法如表1所示；
表1 改进后的1-9标度法打分依据
Figure FDA0003411545460000031
获得得分矩阵X
X＝(x′ij/x″ij)n×n
x′ji/x″ji＝x″ij/x′ij
式中：xij表示1-9标度法中第i个指标相对于第j个指标的重要性程度分值；x′ij/x″ij表示在改进后的1-9标度法中第i个指标相对于第j个指标的重要性程度分值；x′ji/x″ji表示在改进后的1-9标度法中第j个指标相对于第i个指标的重要性程度分值；n为二级指标数目，n＝10；
根据梯形模糊数隶属度函数将改进后的重要性程度分值转化为梯形模糊数比值aij＝a′ij/a″ij，aij表示第i个指标相对于第j个指标的梯形模糊数分值；其中，a′ij表示x′ij对应的梯形模糊数，a″ij表示x″ij对应的梯形模糊数；对应关系如下述分段函数所示；其中，梯形模糊数a′ij表示为a′ij＝(l′ij，m′ij，o′ij，s′ij)，l′ij，m′ij，o′ij，s′ij分别表示梯形模糊数a′ij的第一、二、三、四个自变量；a″ij同理；
Figure FDA0003411545460000041
Figure FDA0003411545460000042
式中：lij，mij，oij，sij分别表示梯形模糊数分值aij的第一、二、三、四个自变量至此，将得分矩阵X转化为模糊判断矩阵A
A＝(aij)n×n
将模糊判断矩阵A转换为一般判断矩阵C
Figure FDA0003411545460000043
C＝(cij)n×n
式中：cij(aij)表示第i个指标相对于第j个指标的梯形模糊数的一般判断系数；C表示一般判断矩阵；
(2)对一般判断矩阵C进行一致性检验，一致性检验指标：
Figure FDA0003411545460000044
式中：λmax是一般判断矩阵的最大特征值；
一致性比例CR：
Figure FDA0003411545460000045
式中：RI表示平均随机一致性指标；
(3)基于梯形模糊数计算二级评价指标权重；
综合多位专家的梯形模糊数分值：
Figure FDA0003411545460000046
式中：a* ij表示综合多位专家意见后的第i个指标相对于第j个指标的梯形模糊数分值；l* ij，m* ij，n* ij，s* ijl* ij，m* ij，o* ij，s* ij分别表示综合梯形模糊数分值的第一、二、三、四个自变量；L表示专家数目，k表示第k个专家；
Figure FDA0003411545460000051
分别表示第k位专家给出的第i个指标相对于第j个指标的梯形模糊数分值的第一、二、三、四个自变量；
计算各二级评价指标的模糊评价值：
vi＝(αiδ-1，βiγ-1，γiβ-1，δiα-1)
Figure FDA0003411545460000052
Figure FDA0003411545460000053
式中：vi表示第i个二级评价指标的模糊评价值；αiδ-1，βiγ-1，γiβ-1，δiα-1分别为第i个二级评价指标的模糊评价值中的第一、二、三、四个自变量；αi，α，βi，β，γi，γ，δi，δ均为在计算各二级评价指标的模糊评价值vi的过程中的中间变量；
计算各二级评价指标模糊评价值的期望值：
Figure FDA0003411545460000054
式中：I(vi)表示第i个二级评价指标模糊评价值的期望值
将期望值归一化得到各二级评价指标的主观权重：
Figure FDA0003411545460000055
式中：ω′i表示第i个二级评价指标的主观权重；
W′＝(ω′1，ω′2，…，ω′n)为主观权重向量；
第三步：分别以各二级评价指标为优化目标获得优化方案，u为方案数，共计十种优化方案，在不同优化方案中各二级评价指标数值的基础上，采用距离分析法为各二级评价指标赋予客观权重；
F＝(fgj)u×n
式中：F表示各优化方案下二级评价指标数值矩阵；fgj表示第g个方案中第j个二级评价指标值，u×n表示u个方案×n个二级评价指标，u＝10，n＝10；
(1)将各二级评价指标进行同向性转化，将逆指标转化为正指标采用倒数法即1/fgj，转化后的矩阵仍计为F；
将数据进行无量纲化，无量纲化后矩阵记为B：
Figure FDA0003411545460000061
B＝(bgj)u×n
式中：bgj表示第g个方案下的第j个二级评价指标的无量纲值；
(2)确定理想解B+和负理想解B-
Figure FDA0003411545460000062
Figure FDA0003411545460000063
Figure FDA0003411545460000064
Figure FDA0003411545460000065
式中：
Figure FDA0003411545460000066
表示在u个方案中第j个二级评价指标的最大值；
Figure FDA0003411545460000067
表示在u个方案中第j个二级评价指标的最小值；
(3)计算各优化方案到正负理想解的距离：
Figure FDA0003411545460000068
Figure FDA0003411545460000069
式中：
Figure FDA00034115454600000610
为第g个优化方案与正理想解的距离；
Figure FDA00034115454600000611
为第g个优化方案与负理想解的距离；
(4)计算各优化方案到最优方案的相对接近度：
Figure FDA00034115454600000612
式中Yg为第g个优化方案的相对接近度；
(5)归一化处理获取客观权重：
Figure FDA0003411545460000071
W″＝(ω″1，ω″2，…，ω″u)为客观权重向量；
第四步：采用乘法合成法将主客观权重进行合成获得综合权重：
Figure FDA0003411545460000072
式中：ωj表示第j个指标的综合权重；ω″j表示第j个二级评级指标的主观权重；ω″j表示第j个二级评级指标的客观权重；
第五步：将综合权重用于灰色关联分析法中，对各优化方案进行排序与决策；第g个方案的指标值为：
Bg＝(bg1，bg2，…bgn)，g＝1，2，…，u
计算样本Bg与理想解B+的关联度rg +：
Figure FDA0003411545460000073
式中：
Figure FDA0003411545460000074
表示第g个方案中的第j个二级评价指标与在所有方案中该指标的最大值之间的绝对距离；设Δ(min)和Δ(max)为
Figure FDA0003411545460000075
的最大值与最小值，g＝1，2，…，u；j＝1，2，…，n；
Figure FDA0003411545460000076
Figure FDA0003411545460000077
Figure FDA0003411545460000078
式中：
Figure FDA0003411545460000079
表示第g个方案中第j个二级评价指标的关联系数；ρ表示平均分辨系数；ρgj表示第g个方案中第j个二级评价指标的分辨系数；；
Figure FDA0003411545460000081
式中：ωj表示第j个二级评价指标的综合权重，由关联度
Figure FDA0003411545460000082
即能对u个方案排出优劣顺序，关联度最大的方案即为最优方案。
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