CN111709655A - 基于ahp-熵权法的储能式充电站运行状态评价方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提出了一种基于AHP‑熵权法的储能式充电站运行状态评价方法，首先提出指标评价体系，评价指标包括效率、可靠性、输出、储能四个方面；根据储能充电站运行状态对配电网、充电桩可靠性、储能电池使用寿命、电动汽车动力电池使用安全性四方面的影响，确立评价指标的重要程度；其次根据AHP‑熵权修正法确定出各个指标的权重值，建立权重矩阵；再次将建立的权重矩阵与基于模糊评分理论得出的指标评分结合，形成了最终的评价方法。本发明可降低主观因素对于评价过程的影响，并兼顾储能充电站与传统类型充电站相区别的储能模块；层次分析过程中反映了储能电池荷电状态对于充电站运行状态的影响，提高了方法的全面性和客观性。
Description
技术领域
本发明涉及充电站运行状态识别及运行状态评价方法的技术领域，尤其涉及一种配置了储能电池系统的快速充电站的运行状态评价方法。
背景技术
电动汽车因其节能环保等特性，受到国家政策层面的大幅度倾斜，其保有量也在近几年保持高速增长。储能充电站作为配套设施，其运行状态对于指导运维部门合理有序安排充放电行为具有重要意义。
目前，国内外对于充电设施状态评价已取得一些成果，但多集中于传统形式的充电设施，对于充放储一体化站还缺乏研究。有学者运用DS/G2法将用户对充电站的服务评价和充电站实际运行状态进行证据融合，然后利用证据冲突将各用户评价值综合，最后基于D/S理论得到最终的评价结果。还有学者从充电站供电可靠性、充电效率、电能质量、运行状态及为配电网提供辅助服务等5个层面出发，构建充电站运行状态评价体系，将指标进行规范化处理，得出各指标的权重从而得到充电站综合能效评价结果。
现有充电站综合评价方法主要从主观赋权角度确定指标体系的权重，但这会造成评价结果偏离实际，且未考虑对新型储能式充电站内储能电池的荷电状态和安全性的影响，与工程实际不符。
发明目的
本发明公开了一种适用于新型储能式充电站的运行状态综合评价方法，多指标体系为上层决策者，以全面分析充电站实时状态为上层目标，优化各子系统之间的耦合联系；配电网、充电桩可靠性、储能电池使用寿命、电动汽车动力电池使用安全性四方面为下层从属者，以全面考虑上层指标对下层的耦合影响程度从而降低主观因素影响为下层目标，上层指标影响下层的实际状态，并在下层优化中计及了荷电状态对储能损耗的影响，提高了模型的精度。
发明内容
为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
步骤S1：提出指标评价体系，评价指标包括效率、可靠性、输出、储能四个方面；根据储能充电站运行状态对配电网、充电桩可靠性、储能电池使用寿命、电动汽车动力电池使用安全性四方面的影响，确立评价指标的重要程度，
步骤S2：根据AHP-熵权修正法确定出各个指标的权重值，建立权重矩阵；
步骤S3：将步骤S2建立的权重矩阵与基于模糊评分理论得出的指标评分结合，形成了最终的评价方法。
本发明的评价指标包含效率、可靠性、输出、储能等四个方面，设定了15个二级指标。根据储能充电站运行状态对配电网、充电桩可靠性、储能电池使用寿命、电动汽车动力电池使用安全性四方面的影响，确立评价指标的重要程度，根据层次分析法(Analytichierarchy process，AHP)-熵权修正法确定出各个指标的权重值，建立权重矩阵。将其与基于模糊评分理论得出的指标评分结合，形成了最终的评价方法。
有益效果
本专利所提的充电站评价方法，可降低主观因素对于评价过程的影响，并兼顾储能充电站与传统类型充电站相区别的储能模块；层次分析过程中反映了储能电池荷电状态对于充电站运行状态的影响，提高了方法的全面性和客观性。综合考虑多指标的算法提高了其工程实用性。
本发明利用层次分析法，兼顾了各指标对运行状态的耦合影响程度，并考虑了站内储能电池荷电状态的动态变化和安全特性，提高了模型的合理性，为制定储能充电站运行调度和维护方式提供了指导和帮助。
附图说明
图1是本发明的储能充电站的多目标评价体系示意图。
图2是本发明极小型隶属函数的示意图。
图3是本发明极大型隶属函数的示意图。
图4是本发明中间型隶属函数的示意图。
具体实施方式
基于AHP-熵权法的储能式充电站运行状态评价方法，包括如下步骤：
步骤S1：提出指标评价体系，评价指标包括效率、可靠性、输出、储能四个方面；根据储能充电站运行状态对配电网、充电桩可靠性、储能电池使用寿命、电动汽车动力电池使用安全性四方面的影响，确立评价指标的重要程度，
步骤S2：根据AHP-熵权修正法确定出各个指标的权重值，建立权重矩阵；
步骤S3：将步骤S2建立的权重矩阵与基于模糊评分理论得出的指标评分结合，形成了最终的评价方法。
评价指标体系
1)效率指标：
充电站的充电效率是站内所有充电桩实际输出电量与输入电量之间的比值；充电效率的计算公式为：
充电桩的功率因数与其负荷特性关系密切，是衡量充电桩充电效率的一个关键参数；当前的快速充电装置大多为直流充电桩，当功率因数偏低时，需要进行无功功率补偿，以使得功率因数值达到要求；计算负荷达到50％时的功率因数：
单桩输出电量是采样期内所有充电桩输出电量与充电桩总数的比值；计算公式为：
其中，Eout表示所有充电桩实际输出电量，Ein表示输入所有充电桩的总电量，P表示有功功率，S表示视在功率，Esam表示采样期内所有充电桩的输出电量，Nz表示充电桩总数。
2)可靠性指标为：
平均无故障时间是指在一次故障发生之后，下一次故障发生之前，充电站正常运行的总时间；其数值为采样期内充电站正常运行的总时间与发生故障次数的比值；计算公式为：
平均故障修复时间是指采样期内故障修复的总时间与故障次数的比值；计算公式为：
充电桩可利用率是指充电桩正常运行时间与采样总时间的比值；计算公式为：
其中，Tz表示充电站正常运行的总时间；G表示充电站发生故障的总次数，Ti表示第i次故障发生时修复的时间。
3)输出指标为：
在电流恒定状态下，充电桩的输出电流应为额定电流值的20％～100％，当设定的输出电流值超过30A，其误差应整定在±1％范围内；输出电流计算公式为：
被测充电机在一定工况下运行时，其输出纹波有效值系数不应超过±0.5％，纹波峰值系数不应超过±1％；
其中，Is为输入交流电压为额定值且充电电压在规定范围内的充电电流测量值；IS0为充电电流的设定值。
4)储能指标为：
实时剩余电量是指电池实时剩余荷电量与初始标定荷电量的比值，其计算公式为：
电池健康状态是指当前电池满充后荷电量与初始标定荷电量的比值，其计算公式为：
其中，Cs表示实时剩余荷电量，Cz表示初始标定荷电量，Cm表示当前电池满充后的荷电量。
(c)权重的确定
结合图1所示，按照AHP的原则，将上述的指标体系依次定义为目标层、准则层、方案层。其次，根据两两指标间的重要程度构建判断矩阵。结合运行维护的实际参数和相关行业标准，确定出各指标的重要程度。将配电网、充电桩可靠性、储能电池使用寿命、动力电池使用安全性等4个方面的受影响程度记为B、C、D、E，根据已有的研究经验和相关领域专家意见，令B∶C∶D∶E-0.3∶0.3∶0.2∶0.2，同时满足B+C+D+E＝1。
1)配电网受影响程度
储能充电站的运行状态会对配电网的无功配置成本、线路及设施电能损耗、电压合格率、线路安全性、瞬时负载率等承载能力指标造成影响。将储能充电站的运行状态对配电网承载能力的影响记为1，则配电网各项指标的受影响程度之比为a1∶b1∶c1∶d1∶e1，且满足a1+b1+c1+d1+e1＝1。假设各指标的受影响程度一致，则可列表1。
表1配电网承载能力指标与储能充电站评价指标对应关系
2)充电桩可靠性受影响程度
充电桩运行过程中，要求能够对输入过电压、过电流和输出过电压、过电流及过温等工况进行保护动作。将储能充电站的运行状态对充电桩的效率品质、安全品质、输出品质的影响记为1，则充电站可靠性各项指标的受影响程度之比为a2∶b2∶c2，且满足a2+b2+c2＝1。假设各指标的受影响程度一致，则可列表2。
表2充电桩可靠性指标与储能充电站评价指标对应关系
| 充电桩可靠性指标 | 对应评价指标 | 评价指标总重要度 |
| 效率品质 | A<sub>11</sub>、A<sub>12</sub>、A<sub>13</sub> | Ca<sub>2</sub> |
| 安全品质 | A<sub>21</sub>、A<sub>22</sub>、A<sub>23</sub> | Cb<sub>2</sub> |
| 输出品质 | A<sub>31</sub>-A<sub>35</sub> | Cc<sub>2</sub> |
3)储能电池使用寿命受影响程度
充电站的输出特性与安全状态会对站内储能电池剩余的使用寿命造成极大影响，维持其寿命需要充电站工作特性最大程度保持平稳。储能电池作为站内“削峰填谷”的核心部分，其受影响程度是综合评价充电站运行状态的重要因素。此外，储能电池对于电网有治理谐波、减缓投资、提供紧急备用等辅助功能，世界各国正对这种新型充电站模式展开研究，探讨利益最大化的运行模式。将储能电池充电过程中的输入电压、输入电流、输入功率、剩余可用次数作为影响其寿命的指标，则储能电池使用寿命各项指标的受影响程度之比为a3∶b3∶c3∶d3，且满足a3+b3+c3+d3＝1。假设各指标的受影响程度一致，则可列表3。
表3储能电池使用寿命指标与储能充电站评价指标对应关系
| 储能电池使用寿命指标 | 对应评价指标 | 评价指标总重要度 |
| 输入电压 | A<sub>31</sub>、A<sub>33</sub>、A<sub>35</sub> | Da<sub>3</sub> |
| 输入电流 | A<sub>32</sub>、A<sub>34</sub> | Db<sub>3</sub> |
| 输入功率 | A<sub>11</sub>、A<sub>12</sub> | Dc<sub>3</sub> |
| 剩余可用次数 | A<sub>41-</sub>A<sub>44</sub> | Dd<sub>3</sub> |
4)动力电池使用安全性受影响程度
用户侧的动力电池在接入充电桩进行充电时，充电桩的输出特性会对动力电池的寿命和安全性造成很大影响。基于用户满意度的角度出发，将动力电池受影响程度也作为综合评价储能充电站的因素。文章主要针对充电站的状态评价，因此不需要将用户侧动力电池的剩余可用次数纳入指标体系，故将动力电池充电过程中的输入电压、输入电流、输入功率作为影响其寿命的指标，则动力电池使用安全性各项指标的受影响程度之比为a4∶b4∶c4，且满足a4+b4+c4＝1。假设各指标的受影响程度一致，则可列表4。
表4动力电池使用安全性指标与储能充电站评价指标对应关系
| 动力电池使用安全性指标 | 对应评价指标 | 评价指标总重要度 |
| 输入电压 | A<sub>31</sub>、A<sub>33</sub>、A<sub>35</sub> | Ea<sub>4</sub> |
| 输入电流 | A<sub>32</sub>、A<sub>34</sub> | Eb<sub>4</sub> |
| 输入功率 | A<sub>11</sub>、A<sub>12</sub> | Ec<sub>4</sub> |
本发明结合上述四个表格可得到指标体系中的15个指标的总重要度，可列表5。
表5各指标总重要度一览表
| 评价指标 | 总重要度 |
| A<sub>11</sub> | Ba<sub>1</sub>/7+Bb<sub>1</sub>/8+Bd<sub>1</sub>/10+Be<sub>1</sub>/2+Ca<sub>2</sub>/3+Dc<sub>3</sub>/2+Ec<sub>4</sub>/2 |
| A<sub>12</sub> | Ba<sub>1</sub>/7+Bb<sub>1</sub>/8+Bd1/10+Be<sub>1</sub>/2+Ca<sub>2</sub>/3+Dc<sub>3</sub>/2+Ec<sub>4</sub>/2 |
| A<sub>13</sub> | Bb<sub>1</sub>/8+Ca<sub>2</sub>/3 |
| A<sub>21</sub> | Bd<sub>1</sub>/10+Cb<sub>2</sub>/3 |
| A<sub>22</sub> | Cb<sub>2</sub>/3+Bd<sub>1</sub>/10 |
| A<sub>23</sub> | Cb<sub>2</sub>/3 |
| A<sub>31</sub> | Ba<sub>1</sub>/7+Bb<sub>1</sub>/8+Bc<sub>1</sub>/2+Bd<sub>1</sub>/10+Cc<sub>2</sub>/5+Da<sub>3</sub>/3+Ea<sub>4</sub>/3 |
| A<sub>32</sub> | Ba<sub>1</sub>/7+Bb<sub>1</sub>/8+Bd<sub>1</sub>/10+Cc<sub>2</sub>/5+Db<sub>3</sub>/2+Eb<sub>4</sub>/2 |
| A<sub>33</sub> | Ba<sub>1</sub>/7+Bb<sub>1</sub>/8+Bc<sub>1</sub>/2+Bd<sub>1</sub>/10+Cc<sub>2</sub>/5+Da<sub>3</sub>/3+Ea<sub>4</sub>/3 |
| A<sub>34</sub> | Ba<sub>1</sub>/7+Bb<sub>1</sub>/8+Bd<sub>1</sub>/10+Cc<sub>2</sub>/5+Db<sub>3</sub>/2+Eb<sub>4</sub>/2 |
| A<sub>35</sub> | Ba<sub>1</sub>/7+Bb<sub>1</sub>/8+Bd<sub>1</sub>/10+Cc<sub>2</sub>/5+Da<sub>3</sub>/3+Ea<sub>4</sub>/3 |
| A<sub>41</sub> | Dd<sub>3</sub>/4 |
| A<sub>42</sub> | Dd<sub>3</sub>/4+Bd<sub>1</sub>/10 |
| A<sub>43</sub> | Dd<sub>3</sub>/4 |
| A<sub>44</sub> | Dd<sub>3</sub>/4 |
根据表5可得指标的总重要度矩阵为Z＝[5477/42000 5477/42000 11/40023/50023/500 1/25 2897/25200 877/8400 2897/25200 877/8400 2141/25200 1/80 37/20001/80 1/80]，并可得到层次分析法中的判断矩阵P，判断矩阵中元素Pij即为第i个指标与第j个指标的重要度数值之比。用0～9比较尺度来表示两两指标间的相对重要程度，Pij为9时表示第i个指标相较第j个指标而言极其重要，其余中间数值越大表示重要程度越高。
本发明使用特征值法，使用特征值法，得到权重矩阵Q＝0.01×[12.78 12.782.77 4.63 4.63 4.03 11.53 10.53 11.53 10.53 8.56 1.27 1.87 1.27 1.27]；
使用熵权法进行修正，熵权法步骤如下：
①将判断矩阵各行作归一化处理，得到归一化矩阵R；
②求各指标对应熵权矩阵S，计算方法为：
S＝[s1 s2 s3 …sn] (34)
求得熵权矩阵S＝0.01×[666.81 6.8 6.8 6.79 6.69 6.79 6.69 6.79 6.816.74 6.8 6.74 6.74]；
③计算得到综合权重矩阵T，计算方法为：
可得综合权重矩阵T＝0.01×[11.68 11.68 2.87 4.80 4.80 4.17 11.74 10.8911.74 10.89 8.88 1.30 1.94 1.30 1.30]。
其中，xi表示各指标项的信息熵，n表示指标总个数，Rij表示归一化矩阵中第i行第j列的元索，si表示各指标信息熵的归一化数值，S表示熵权矩阵，ti表示综合权重矩阵T中各指标的综合权重值，qi表示权重矩阵Q中各指标的权重值。
本发明使用模糊隶属度的概念，将模糊问题统一量化，使得对储能充电站的性能分析成为可能。将储能充电站运行状态所对应的评语集划分为好、中、差三个等级，其中，“好”表示指标运行在合理范围内；“中”表示指标运行在临界状态，需要及时调整，否则可能影响充电站的运行；“差”表示指标运行在合理范围以外，已经对整体产生破坏性影响；则有评语集为{好，中，差}，对应的隶属函数依次为μ1，μ2，μ3；对于取值趋势不同的指标，将其划分为极小型，即数值越小越好；极大型，即数值越大越好；中间型，即数值处于某一限定区间；并根据三种不同类型指标提出不同的隶属函数；
1)极小型隶属函数：
根据模糊理论的分析原理，确定极小型指标的最佳值a1和最差值a3，并取中间值a2＝(a1+a3)/2；隶属函数表达式为：
其中，a1表示极小型指标的最佳值，a3表示极小型指标的最差值，a2表示a1与a3的中间值，μ1(x)表示指标对于“好”的隶属度，μ2(x)表示指标对于“中”的隶属度，μ3(x)表示指标对于“差”的隶属度；
2)极大型隶属函数：
确定极大型指标的最佳值a1’和最差值a3’，并取中间值a2’＝(a1’+a3’)/2；隶属函数表达式为：
其中，a1’表示极大型指标的最佳值，a3’表示极大型指标的最差值，a2’表示a1’与a3’的中间值，μ1(x)表示指标对于“好”的隶属度，μ2(x)表示指标对于“中”的隶属度，μ3(x)表示指标对于“差”的隶属度；
3)中间型隶属函数：
确定中间型指标的上、下限边界值分别为a32、a31，最佳区间的上、下限分别为a12、a11，并令a22＝(a12+a32)/2，a21＝(a11+a32)/2；隶属函数表达式为：
其中，a32表示中间型指标的上限边界值，a31表示中间型指标的下限边界值，a12表示最佳区间的上限值，a11表示最佳区间的下限值，a22表示a12与a32的中间值，a21表示a31与a11的中间值，μ1(x)表示指标对于“好”的隶属度，μ2(x)表示指标对于“中”的隶属度，μ3(x)表示指标对于“差”的隶属度；
将评语集中好、中、差所对应的评分Dk(k＝1，2，3)依次设定为100分、75分、50分，则单项指标的模糊理论评分值为
且应满足Ui(1)+Ui(2)+Ui(3)＝1，评分矩阵为：F＝[F1 F2 F3 …Fn]，最终的综合评分由表达式F总＝TFT求出，
其中，Dk表示评语集中第k个等级对应的分数，μi(k)表示指标对第k个等级的隶属度，Fi表示第i个指标的评分值，F表示评分矩阵，T表示综合权重矩阵，F总表示最终评分值。
本专利所提的充电站评价方法，可降低主观因素对于评价过程的影响，并兼顾储能充电站与传统类型充电站相区别的储能模块；层次分析过程中反映了储能电池荷电状态对于充电站运行状态的影响，提高了方法的全面性和客观性。综合考虑多指标的算法提高了其工程实用性。
Claims (7)
1.一种基于AHP-熵权法的储能式充电站运行状态评价方法，其特征在于：包括如下步骤：
步骤S1：提出指标评价体系，评价指标包括效率、可靠性、输出、储能四个方面；根据储能充电站运行状态对配电网、充电桩可靠性、储能电池使用寿命、电动汽车动力电池使用安全性四方面的影响，确立评价指标的重要程度，
步骤S2：根据AHP-熵权修正法确定出各个指标的权重值，建立权重矩阵；
步骤S3：将步骤S2建立的权重矩阵与基于模糊评分理论得出的指标评分结合，形成了最终的评价方法。
2.根据权利要求1所述的基于AHP-熵权法的储能式充电站运行状态评价方法，其特征在于：上述步骤S1中的效率指标为：
充电站的充电效率是站内所有充电桩实际输出电量与输入电量之间的比值；充电效率的计算公式为：
充电桩的功率因数与其负荷特性关系密切，是衡量充电桩充电效率的一个关键参数；当前的快速充电装置大多为直流充电桩，当功率因数偏低时，需要进行无功功率补偿，以使得功率因数值达到要求；计算负荷达到50％时的功率因数：
单桩输出电量是采样期内所有充电桩输出电量与充电桩总数的比值；计算公式为：
其中，Eout表示所有充电桩实际输出电量，Ein表示输入所有充电桩的总电量，P表示有功功率，S表示视在功率，Esam表示采样期内所有充电桩的输出电量，Nz表示充电桩总数。
3.根据权利要求1所述的基于AHP-熵权法的储能式充电站运行状态评价方法，其特征在于：上述步骤S1中的可靠性指标为：
平均无故障时间是指在一次故障发生之后，下一次故障发生之前，充电站正常运行的总时间；其数值为采样期内充电站正常运行的总时间与发生故障次数的比值；计算公式为：
平均故障修复时间是指采样期内故障修复的总时间与故障次数的比值；计算公式为：
充电桩可利用率是指充电桩正常运行时间与采样总时间的比值；计算公式为：
其中，Tz表示充电站正常运行的总时间；G表示充电站发生故障的总次数，Ti表示第i次故障发生时修复的时间。
4.根据权利要求1所述的基于AHP-熵权法的储能式充电站运行状态评价方法，其特征在于：上述步骤S1中的输出指标为：
在电流恒定状态下，充电桩的输出电流应为额定电流值的20％～100％，当设定的输出电流值超过30A，其误差应整定在±1％范围内；输出电流计算公式为：
被测充电机在一定工况下运行时，其输出纹波有效值系数不应超过±0.5％，纹波峰值系数不应超过±1％；
其中，IS为输入交流电压为额定值且充电电压在规定范围内的充电电流测量值；IS0为充电电流的设定值。
5.根据权利要求1所述的基于AHP-熵权法的储能式充电站运行状态评价方法，其特征在于：上述步骤S1中的储能指标为：
实时剩余电量是指电池实时剩余荷电量与初始标定荷电量的比值，其计算公式为：
电池健康状态是指当前电池满充后荷电量与初始标定荷电量的比值，其计算公式为：
其中，Cs表示实时剩余荷电量，Cz表示初始标定荷电量，Cm表示当前电池满充后的荷电量。
6.根据权利要求1所述的基于AHP-熵权法的储能式充电站运行状态评价方法，其特征在于：上述步骤S2中根据AHP-熵权修正法确定出各个指标的权重值，建立权重矩阵，具体过程为：
将上述评价指标依次定义为目标层、准则层、方案层；其次，根据两两指标间的重要程度构建判断矩阵，结合运行维护的实际参数和相关行业标准，确定出各指标的重要程度；将配电网、充电桩可靠性、储能电池使用寿命、动力电池使用安全性的受影响程度记为B、C、D、E，令B∶C∶D∶E＝0.3∶0.3∶0.2∶0.2，同时满足B+C+D+E＝1；
1)：配电网受影响程度：
储能充电站的运行状态会对配电网的承载能力指标造成影响，所示承载能力指标包括无功配置成本、线路及设施电能损耗、电压合格率、线路安全性、瞬时负载率，将储能充电站的运行状态对配电网承载能力的影响记为1，则配电网各项指标的受影响程度之比为a1∶b1∶c1∶d1∶e1，且满足a1+b1+c1+d1+e1＝1；假设各指标的受影响程度一致，得到列表1：
表1配电网承载能力指标与储能充电站评价指标对应关系
2)充电桩可靠性受影响程度：
充电桩运行过程中，要求能够对工况进行保护动作，所述工况包括输入过电压、过电流和输出过电压、过电流及过温，将储能充电站的运行状态对充电桩的效率品质、安全品质、输出品质的影响记为1，则充电站可靠性各项指标的受影响程度之比为a2∶b2∶c2，且满足a2+b2+c2＝1，假设各指标的受影响程度一致，得到列表2：
表2充电桩可靠性指标与储能充电站评价指标对应关系
3)储能电池使用寿命受影响程度：
将储能电池充电过程中的输入电压、输入电流、输入功率、剩余可用次数作为影响其寿命的指标，则储能电池使用寿命各项指标的受影响程度之比为a3∶b3∶c3∶d3，且满足a3+b3+c3+d3＝1，假设各指标的受影响程度一致，得到列表3：
表3储能电池使用寿命指标与储能充电站评价指标对应关系
4)动力电池使用安全性受影响程度：
将动力电池充电过程中的输入电压、输入电流、输入功率作为影响其寿命的指标，则动力电池使用安全性各项指标的受影响程度之比为a4∶b4∶c4，且满足a4+b4+c4＝1，假设各指标的受影响程度一致，得到列表4：
表4动力电池使用安全性指标与储能充电站评价指标对应关系
结合上述四个表格得到指标体系中的15个指标的总重要度，得到列表5：
表5各指标总重要度一览表
根据表5可得指标的总重要度矩阵为Z＝[5477/42000 5477/42000 11/400 23/50023/500 1/25 2897/25200 877/8400 2897/25200 877/8400 2141/25200 1/80 37/20001/80 1/80]，并可得到层次分析法中的判断矩阵P，判断矩阵中元素Pij即为第i个指标与第j个指标的重要度数值之比；用0～9比较尺度来表示两两指标间的相对重要程度，Pij为9时表示第i个指标相较第j个指标而言极其重要，其余中间数值越大表示重要程度越高；
使用特征值法，得到权重矩阵Q＝0.01×[12.78 12.78 2.77 4.63 4.63 4.03 11.5310.53 11.53 10.53 8.56 1.27 1.87 1.27 1.27]；使用熵权法进行修正，熵权法步骤如下：
①将判断矩阵各行作归一化处理，得到归一化矩阵R；
②求各指标对应熵权矩阵S，计算方法为：
S＝[s1 s2 s3 … sn] (12)
求得熵权矩阵S＝0.01×[666.81 6.86.8 6.79 6.69 6.79 6.69 6.79 6.81 6.746.8 6.74 6.74]；
③计算得到综合权重矩阵T，计算方法为：
可得综合权重矩阵T＝0.01×[11.68 11.68 2.87 4.80 4.80 4.17 11.74 10.8911.74 10.89 8.88 1.30 1.94 1.30 1.30]；
其中，xi表示各指标项的信息熵，n表示指标总个数，Rij表示归一化矩阵中第i行第j列的元素，si表示各指标信息熵的归一化数值，S表示熵权矩阵，ti表示综合权重矩阵T中各指标的综合权重值，qi表示权重矩阵Q中各指标的权重值。
7.根据权利要求6所述的基于AHP-熵权法的储能式充电站运行状态评价方法，其特征在于：步骤S3：将步骤S2建立的权重矩阵与基于模糊评分理论得出的指标评分结合，形成了最终的评价方法，具体过程为：
将储能充电站运行状态所对应的评语集划分为好、中、差三个等级，其中，“好”表示指标运行在合理范围内；“中”表示指标运行在临界状态，需要及时调整，否则可能影响充电站的运行；“差”表示指标运行在合理范围以外，已经对整体产生破坏性影响；则有评语集为{好，中，差}，对应的隶属函数依次为μ1，μ2，μ3；对于取值趋势不同的指标，将其划分为极小型，即数值越小越好；极大型，即数值越大越好；中间型，即数值处于某一限定区间；并根据三种不同类型指标提出不同的隶属函数；
1)极小型隶属函数：
根据模糊理论的分析原理，确定极小型指标的最佳值a1和最差值a3，并取中间值a2＝(a1+a3)/2；隶属函数表达式为：
其中，a1表示极小型指标的最佳值，a3表示极小型指标的最差值，a2表示a1与a3的中间值，μ1(x)表示指标对于“好”的隶属度，μ2(x)表示指标对于“中”的隶属度，μ3(x)表示指标对于“差”的隶属度；
2)极大型隶属函数：
确定极大型指标的最佳值a1’和最差值a3’，并取中间值a2’＝(a1’+a3’)/2；隶属函数表达式为：
其中，a1’表示极大型指标的最佳值，a3’表示极大型指标的最差值，a2’表示a1’与a3’的中间值，μ1(x)表示指标对于“好”的隶属度，μ2(x)表示指标对于“中”的隶属度，μ3(x)表示指标对于“差”的隶属度；
3)中间型隶属函数：
确定中间型指标的上、下限边界值分别为a32、a31，最佳区间的上、下限分别为a12、a11，并令a22＝(a12+a32)/2，a21＝(a11+a32)/2；隶属函数表达式为：
其中，a32表示中间型指标的上限边界值，a31表示中间型指标的下限边界值，a12表示最佳区间的上限值，a11表示最佳区间的下限值，a22表示a12与a32的中间值，a21表示a31与a11的中间值，μ1(x)表示指标对于“好”的隶属度，μ2(x)表示指标对于“中”的隶属度，μ3(x)表示指标对于“差”的表属度；
将评语集中好、中、差所对应的评分Dk(k＝1，2，3)依次设定为100分、75分、50分，则单项指标的模糊理论评分值为
且应满足Ui(1)+Ui(2)+Ui(3)＝1，评分矩阵为：F＝[F1 F2 F3 … Fn]，最终的综合评分由表达式F总＝TFT求出，
其中，Dk表示评语集中第k个等级对应的分数，μi(k)表示指标对第k个等级的隶属度，Fi表示第i个指标的评分值，F表示评分矩阵，T表示综合权重矩阵，F总表示最终评分值。
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