CN111949936A - 一种郊区综合能源系统的评价方法及系统 - Google Patents

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CN111949936A CN202010578839.9A CN202010578839A CN111949936A CN 111949936 A CN111949936 A CN 111949936A CN 202010578839 A CN202010578839 A CN 202010578839A CN 111949936 A CN111949936 A CN 111949936A
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Abstract

本发明提供一种郊区综合能源系统的评价方法及系统，包括：构建郊区综合能源系统的多层评价指标体系；获取不同配置方案在所述多层评价指标体系下的指标参数，依次计算不同配置方案对应的指标值；采用AHP‑DEMATEL法和反熵权法，依次计算不同配置方案在所述多层评价指标体系下的综合权重；基于所述不同配置方案对应的指标值和综合权重，采用TOPSIS综合评价模型，得到不同配置方案下的郊区综合能源系统的评价结果，本发明中提供的郊区综合能源系统的评价方法和系统，可以很好的兼顾专家主观意见，又能体现指标数据的客观规律，使不同配置方案的综合能源系统的评价结果更加科学准确。

Description

一种郊区综合能源系统的评价方法及系统
技术领域
本发明属于综合能源系统评价技术领域，具体涉及一种郊区综合能源系统的评价方法及系统。
背景技术
随着郊区发展速度的加快，人们日益提升的用能需求与落后的能源供给面貌之间已然存在着巨大矛盾。一方面，郊区丰沛的自然资源未被充分利用，传统粗放的能源消费模式造成了生态环境的严重破坏；另一方面，郊区能耗总量逐年攀升，能源需求多样化、高品质特征愈发显著。作为能源互联网的重要实现载体，综合能源系统基于梯级利用方式实现了多元能源的协同转换、耦合互补，具有清洁高效、灵活可靠等优势。因此，统筹整合多类可再生资源构建适用于郊区的综合能源系统，对于改善郊区能源结构、实现环境友好的可持续发展意义重大。
不同于社区、医院和园区等常见综合能源系统(integrated energy system，IES)应用场景，郊区在资源禀赋、用能特性等方面均存在明显差异性。然而，受限于IES的发展历程，现有的IES评价指标体系多以城市为背景，无法与郊区能源系统特征相匹配，且评价指标属性较为片面，因此，如何制定适用于郊区综合能源新系统评价的方法是本领域技术人员需要解决的问题。
发明内容
为克服上述现有技术的不足，本发明提供一种郊区综合能源系统的评价方法，包括：
获取不同配置方案在郊区综合能源系统的多层评价指标体系下的指标参数，依次计算不同配置方案对应的指标值；
采用AHP-DEMATEL法和反熵权法，依次计算不同配置方案在所述多层评价指标体系下的综合权重；
基于所述不同配置方案对应的指标值和综合权重，采用TOPSIS综合评价模型，得到不同配置方案下的郊区综合能源系统的评价结果。
优选的，基于所述不同配置方案对应的指标值和综合权重，采用TOPSIS综合评价模型，得到不同配置方案下的郊区综合能源系统的评价结果，包括：
基于所述不同配置方案对应的指标值和综合权重，计算不同配置方案对应的加权标准矩阵；
基于不同配置方案对应的加权标准矩阵和预先构建的正理想解，计算不同配置方案与正理想解的贴近度；
计算所述不同配置方案与正理想解的贴近度，基于不同配置方案与正理想解的贴近度对郊区综合能源系统进行评价。
优选的，基于所述不同配置方案对应的指标值和综合权重，计算不同配置方案对应的加权标准矩阵，包括：
基于所述不同配置方案对应的指标值，构造不同配置方案对应的原始指标矩阵；
对所述不同配置方案对应的原始指标矩阵进行标准化处理，得到不同配置方案对应的标准指标矩阵；
基于所述不同配置方案对应的综合权重，构造不同配置方案对应的综合权重矩阵；
基于所述不同配置方案对应的标准指标矩阵和综合权重矩阵，计算不同配置方案对应的加权标准矩阵。
优选的，不同配置方案对应的原始指标矩阵的元素c1i等于不同配置方案下各评价指标的指标值b1i，其中i＝1,2，…，n，n为评价指标总数。
优选的，不同配置方案对应的标准指标矩阵的元素计算式如下：
Figure BDA0002551686050000021
式中，a1i为标准指标矩阵的元素，c1i为原始指标矩阵的元素，其中i＝1,2，…，n，n为评价指标总数。
优选的，加权标准矩阵的元素计算式如下：
q1i＝a1i·θ1i
式中，a1i为标准指标矩阵的元素，θ1i为综合权重矩阵的元素，q1i为加权标准矩阵的元素，其中i＝1,2，…，n，n为评价指标总数。
优选的，正理想解的构建，包括：
基于加权标准矩阵中元素的个数，构造正理想矩阵和负理想矩阵；所述正理想矩阵为1阶，且矩阵中元素均为1，元素的数量与加权标准矩阵的元素个数相等；所述负理想矩阵为1阶，且矩阵中元素均为0，元素的数量与加权标准矩阵的元素个数相等；
基于所述正理想矩阵和负理想矩阵，构建正理想解。
优选的，采用AHP-DEMATEL法和反熵权法，计算不同配置方案在所述多层评价指标体系下的综合权重，包括：
采用AHP-DEMATEL法，计算不同配置方案在所述多层评价指标体系下的主观权重；
采用反熵权法，计算不同配置方案在所述多层评价指标体系下的客观权重；
基于所述不同配置方案在所述多层评价指标体系下的主观权重和客观权重，计算不同配置方案在所述多层评价指标体系下的综合权重。
基于同一构思，本发明还提供了一种郊区综合能源系统的评价系统，包括：
指标计算模块，用于获取不同配置方案在郊区综合能源系统的多层评价指标体系下的指标参数，依次计算不同配置方案对应的指标值；
权重计算模块，用于采用AHP-DEMATEL法和反熵权法，依次计算不同配置方案在所述多层评价指标体系下的综合权重；
评价计算模块，用于基于所述不同配置方案对应的指标值和综合权重，采用TOPSIS综合评价模型，得到不同配置方案下的郊区综合能源系统的评价结果。
优选的，评价计算模块，包括：
加权标准矩阵计算单元，用于基于所述不同配置方案对应的指标值和综合权重，计算不同配置方案对应的加权标准矩阵；
贴进度计算单元，用于基于不同配置方案对应的加权标准矩阵和预先构建的正理想解，计算不同配置方案与正理想解的贴近度；
评价结果输出单元，用于计算所述不同配置方案与正理想解的贴近度，基于不同配置方案与正理想解的贴近度对郊区综合能源系统进行评价。
优选的，加权标准矩阵计算单元，包括：
原始指标矩阵计算子单元，用于基于所述不同配置方案对应的指标值，构造不同配置方案对应的原始指标矩阵；
标准指标矩阵计算子单元，用于对所述不同配置方案对应的原始指标矩阵进行标准化处理，得到不同配置方案对应的标准指标矩阵；
综合权重矩阵计算子单元，用于基于所述不同配置方案对应的综合权重，构造不同配置方案对应的综合权重矩阵；
综合计算子单元，用于基于所述不同配置方案对应的标准指标矩阵和综合权重矩阵，计算不同配置方案对应的加权标准矩阵。
优选的，权重计算模型，包括：
主观权重计算单元，用于采用AHP-DEMATEL法，计算不同配置方案在所述多层评价指标体系下的主观权重；
客观权重计算单元，用于采用反熵权法，计算不同配置方案在所述多层评价指标体系下的客观权重；
综合权重计算单元，用于基于所述不同配置方案在所述多层评价指标体系下的主观权重和客观权重，计算不同配置方案在所述多层评价指标体系下的综合权重。
与最接近的现有技术相比，本发明具有的有益效果如下：
本发明提供一种郊区综合能源系统的评价方法及系统，包括：构建郊区综合能源系统的多层评价指标体系；获取不同配置方案在所述多层评价指标体系下的指标参数，依次计算不同配置方案对应的指标值；采用AHP-DEMATEL法和反熵权法，依次计算不同配置方案在所述多层评价指标体系下的综合权重；基于所述不同配置方案对应的指标值和综合权重，采用TOPSIS综合评价模型，得到不同配置方案下的郊区综合能源系统的评价结果，本发明中提供的郊区综合能源系统的评价方法和系统，可以很好的兼顾专家主观意见，又能体现指标数据的客观规律，使不同配置方案的综合能源系统的评价结果更加科学准确。
附图说明
图1为本发明提供的一种郊区综合能源系统的评价方法示意图；
图2为本发明提供的一种郊区综合能源系统的评价系统示意图；
图3为本发明实施例中提供的一种郊区综合能源系统的拓扑架构及能量流动图；
图4为本发明实施例中提供的郊区综合能源系统的多层评价指标体系构架图；
图5为本发明实施例中提供的郊区综合能源系统评价方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式做进一步的详细说明。
实施例1：
本发明实施例公开了一种郊区综合能源系统的评价方法如图1所示，包括：
S1获取不同配置方案在郊区综合能源系统的多层评价指标体系下的指标参数，依次计算不同配置方案对应的指标值；
S2采用AHP-DEMATEL法和反熵权法，依次计算不同配置方案在所述多层评价指标体系下的综合权重；
S3基于所述不同配置方案对应的指标值和综合权重，采用TOPSIS综合评价模型，得到不同配置方案下的郊区综合能源系统的评价结果。
具体的，S1获取不同配置方案在郊区综合能源系统的多层评价指标体系下的指标参数，依次计算不同配置方案对应的指标值，包括：
S1-1构建郊区综合能源系统架构
为有效缓解农网供需矛盾，助力乡镇清洁能源就地消纳，本文考虑一种以外部电网和本地可再生能源为输入、电/热/冷能为输出的“源－网－荷－储”一体化乡镇综合能源系统，其拓扑架构及能量流动如图3所示。
由图3可知，除既有农网外，郊区IES内的能量全部汲取自风能、太阳能、地热能以及生物质能等本土自然资源。其中，光伏单元与风电机组分别以太阳能和风能为原动力，为系统提供电能，并经由联络线与外部电网互联互通；针对郊区内分布分散且闲置情况严重的生物质资源，对其进行适度集中气化处理，并通过沼气热电联产和沼气锅炉向用户输送电能及热能，实现其充分消纳与高效利用；以地表浅层能源为输入、电能为驱动的地源热泵，是系统内另一实现电－热/冷耦合的关键设备；电制冷机与吸收式制冷剂作为系统内的主要冷源，在能源高效梯级利用方面起到关键作用；此外，为提高系统的调度运行灵活性，郊区IES内还配置有包括储电/储热/储冷装置在内的多元储能设备。
S1-2构建乡镇综合能源系统综合评价指标体系
郊区IES旨在打造绿色生态下的新型可再生能源系统，其评价依据较之现有城市背景下的IES指标体系差异显著。为合理评价郊区IES的工程效益，本实施例中兼顾综合能源服务商、电网企业、郊区政府以及用户等多元参与主体，计及系统从规划到运营的不同时间跨度，从经济收益、技术性能、运营服务以及郊区发展4个角度出发，构建包含3个层级共计16项指标的郊区IES效益综合评价指标体系，具体如图4及表1所示。
表1郊区综合能源系统评价指标体系
Figure BDA0002551686050000051
Figure BDA0002551686050000061
S1-3计算设定指标的指标值
S1-3-1经济收益指标
投资收益率α为规划期内系统总收益现值I与总支出现值C之比，其计算式为：
Figure BDA0002551686050000062
式中：Isell为交易收入，Igov为政策补贴，C0为初始投资，Com为运维成本，Cpur为能源采购成本，Ch为人力成本。
投资回收期表示初始投资成本与累计净收入持平所需要的时间，其计算式为：
Figure BDA0002551686050000063
式中：C0为初始投资成本，T为投资回收期，It为每年净收益，k为折现率。
除项目投资方外，郊区IES对于电网企业及用户也会存在经济影响。延缓农网改造收益Id可反映由于郊区IES建设而减免的农网改造成本，其公式为：
Figure BDA0002551686050000064
式中：ΔPr为农网可避免峰荷容量，c、k、t分别为单位改造成本，折现率和延缓改造周期。
此外，由于闲置的清洁能源得到了充分利用，郊区用户的人均用总能成本Cp也将明显降低，其计算式为：
Figure BDA0002551686050000065
式中：Cbuy、Ibio分别为用户全年购能成本和全年生物质原料出售收入，N为乡镇IES用户人数。
S1-3-2技术性能指标
郊区IES的建设初衷即为实现多元能源的高效利用，本实施例考虑异质能源在能源品味方面存在的差异，定义郊区IES的能源转换效率η，具体计算式如下：
Figure BDA0002551686050000071
式中：Le、Lh、Lc分别为系统全年输出的电、热、冷负荷总量，Pe、Qg、Gb分别为全年输入的电能、沼气和地热能，λe、λh、λc、λg、λb分别为电能、热能、冷能、地热能以及沼气的能质系数。
清洁能源比例β定义为除农网输入电能外的系统输入能量与系统输入总能量经能质系数折算后的比值，其可衡量郊区IES的清洁能源消纳水平，计算公式为：
Figure BDA0002551686050000072
式中：PWT、PPV分别为郊区IES全年风力发电和光伏发电上网电量，Pgrid为全年向农网购电总量。
在可靠性方面，定义郊区IES的系统供能缺额率χ为全寿命周期内系统供能缺额与供能总量经能质系数折算后的比值，以实现郊区IES的供能可靠性评价，其计算公式为：
Figure BDA0002551686050000073
式中：ΔLe、ΔLh、ΔLc分别为系统全年电、热、冷负荷缺供量。
厌氧发酵是郊区IES中生物质能的主要利用方式，其反应效果取决于原料特性、环境因子、中间产物等工艺参数，不仅影响沼气产量，还关乎沼液、沼渣的可再利用性。因此，设置指标沼气池容产气率δ衡量系统沼气发酵工艺水平，其计算公式为：
δ＝Gbio/Vbio
式中：Gbio为沼气日产气量，Vbio为沼气反应池容积。
S1-3-3运营服务指标
用户舒适度指标能反映郊区IES用户对于综合能源用能体验的满意程度，采用PPD指数描述该指标，其计算公式为
Figure BDA0002551686050000074
式中：PMV为预计平均热感觉指数。
为了反映郊区IES用户参与需求响应的积极性，设置指标智能表计普及度ε，其计算公式为：
ε＝Nfix/Ntotal
式中：Nfix、Ntotal分别为安装智能表计的用户数目以及乡镇IES用户总数。
此外，削峰填谷量指标体现了郊区IES在需求侧响应方面的建设水平，其计算公式为：
Figure BDA0002551686050000081
式中：φ为削峰填谷总量；Ye,m、Yh,m、Yc,m分别为第m台设备的电、热、冷能削峰填谷量，M为参与需求响应的设备总数目。
郊区IES的运营服务水平还体现在设备的定期运维方面，因此设置指标设备故障率
Figure BDA0002551686050000086
其计算公式为：
Figure BDA0002551686050000082
式中：Tfault,w、Trun,w分别为IES全寿命周期内第w台设备的故障停运时间以及计划总运行时间，W为IES供能设备总数目。
S1-3-4乡镇发展指标
虽然生物质能在低碳减排方面优于传统化石能源，但其仍会污染外部大气环境。因此，定义大气污染排放指标为郊区IES年排放CO2、SO2、NOx和PM2.5的环境价值γ，其计算公式为：
Figure BDA0002551686050000083
式中：μgrid,i、μb,i分别为燃煤发电和沼气燃烧产生的第i类污染物的排放系数，θi为第i类污染物的环境价值系数，q标准沼气低热值。
指标噪声污染指数σ表示工程系统在日常运行时的噪音污染程度，倘若其超越安全界限，将严重影响周遭居民的健康。因此，引入等效A声级概念来衡量郊区IES的噪声污染状况，σ的计算公式为
Figure BDA0002551686050000084
式中：σA,i为第i次测得的系统运行A声级，n7为测量总次数。
通过计算郊区能源基尼系数ρ，从而判断郊区IES对乡郊区社会能源公平性产生的影响，ρ的计算公式为：
Figure BDA0002551686050000085
式中：n为乡镇居民分组数目，si为第i组居民的用能成本与全部人口用能成本之比。
此外，郊区IES的建设运行能够使乡镇摆脱传统用能方式的落后面貌，合理调整乡镇能源结构，因此，采用一次能源节约率来衡量郊区IES对郊区能源结构的调整作用，一次能源节约率τ计算公式为：
Figure BDA0002551686050000091
式中：τb,j、ζj分别为乡镇IES投运前第j类一次能源的年使用量及其标准煤耗转化系数，τa,i、ζi分别为乡镇IES投运后第i类一次能源的年使用量及其标准煤耗转化系数。
具体的，S2采用AHP-DEMATEL法和反熵权法，依次计算不同配置方案在所述多层评价指标体系下的综合权重，包括：
在对指标进行赋权时，若仅采用主观赋权方法，评价结果易受专家经验左右，仅采用客观赋权方法，模型的准确性则会依赖于指标数据规模，增加了运算负担。因此，本实施例中考虑一种结合AHP-DEMATEL与反熵权法的主客观赋权方法，并基于矩估计原理给出组合权重计算规则，使之既能反映专家主观意见，又能体现指标数据的客观规律。
S2-1主观权重计算
层次分析法(analytic hierarchy process，AHP)是一种经典的主观权重计算方法，其可依据专家经验权衡各指标的相对重要性程度，但无法消除不同指标之间的交叉关联影响。为此，本文引入决策实验室分析方法(decision-making trial and evaluationlaboratory，DEMATEL)对AHP权重进行修正，以期获取更为准确合理的主观权重，具体实施过程包含以下几个步骤：
首先，针对指标总数为n的多层级指标体系，由多位专家基于Saaty理论中的9级标度法(定义如表2所示)在同一层级内对不同指标进行两两比较，得到判断矩阵U为：
U＝{uij}n×n
式中：uij为U中第i行、第j列元素的值，且满足uij>0，uji＝1/uij，ujj＝1。
表2判断矩阵的标度定义
Figure BDA0002551686050000092
Figure BDA0002551686050000101
接着，对判断矩阵进行一致性检验。由于对同一层级不同指标进行两两比较时标准不可能完全一致，为了排除误差过大对判断矩阵带来的影响，应当对初始指标权重进行一致性检验，一致性校验公式为：
Figure BDA0002551686050000102
式中：λmax为U的特征根最大值；CR为一致性比例；CI为权衡误差程度的数量指标；RI表示平均随机性指标，其取值如表3所示。若一致性校验通过，此时，判断矩阵U的最大特征根λmax所对应的特征矩阵W1×n即为所得的主观权重。
表3一致性检验表
n 1 2 3 4 5 6 7 8
RI 0 0 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41
重复上述操作直至求得所有层级指标的主观权重，进而求得最底层指标相对于最高层指标的总层次权重W'1×n。对多个专家所得出的多组权重求平均，即可获得最终的AHP权重为ω’1×n。
然后，基于DEMATEL对AHP权重进行修正。在0～4标度法下获取指标间的直接影响矩阵Yn×n，并对其按下式进行标准化处理得Xn×n，其中0～4依次表示“没有影响”、“稍弱影响”、“弱度影响”、“较强影响”、“强度影响”。
Figure BDA0002551686050000103
进一步，依次依照下式计算求取综合影响矩阵T以及中心度矩阵ω”
T＝X(E-X)-1＝(tij)n×n
Figure BDA0002551686050000104
式中：E表示单位矩阵。
最后，经DEMATEL修正后的主观权重系数ω如下式所示：
Figure BDA0002551686050000105
S2-2客观权重计算
熵权法通过客观数据的变异程度衡量指标所包含的有效信息量，但其对指标差异性过于敏感的缺点。反熵权法作为对熵权法的改进，有效避免了由权重波动过大而导致的部分指标失效的问题。
对于方案数为m、指标数为n的评价问题，其反熵权法赋权的具体实现方法如下式所示：
Figure BDA0002551686050000111
Figure BDA0002551686050000112
Figure BDA0002551686050000113
式中：aij、bij、si分别为方案j下指标i的标准化指标、归一化标准指标、反熵值，μi表示客观权重系数。
S2-3组合权重计算
分别求得指标的主、客观权重ω和μ后，基于矩估计基本原理求取指标的组合权重。由于不同指标下ω和μ的相对重要程度各不相同，可依照下式求取各项指标主、客观权重的耦合权重系数
Figure BDA0002551686050000114
式中：i指代第i项指标，ε和δ则分别为主、客观权重的耦合权重系数。
最终的组合权重矩阵θ为：
Figure BDA0002551686050000115
具体的，S3基于所述不同配置方案对应的指标值和综合权重，采用TOPSIS综合评价模型，得到不同配置方案下的郊区综合能源系统的评价结果，包括：
传统逼近理想解排序法(technique for order preference by similarity toan ideal solution，TOPSIS)方法通过构造一组正、负理想解，依据各待评价样本到正、负理想解的欧氏距离，对评价样本进行评分，其能够充分利用指标数据自身的特征信息，适用于数据较多的指标体系，故将其引入作为评价模型。然而，传统方法在理想解设置和贴近度计算方面存在不足，使评价结果可信度降低。因此，对上述缺陷进行改进，改进后的评价模型主要包含以下几个步骤：
S3-1对于某一存在m个方案和n个指标的评价问题，依照下式对原始指标矩阵Cm×n进行标准化处理，求得标准指标矩阵Am×n:
Figure BDA0002551686050000121
式中：i、j分别为方案序号以及指标序号，cij为指标原始数值，aij为标准化指标值。
S3-2依照步骤(3)中所述方法求取组合权重矩阵θ，并按下式获取加权标准矩阵Qm×n
Figure BDA0002551686050000122
式中：qij为方案i中指标j加权后的标准化指标值。
S3-3理想解设置。传统TOPSIS模型以Q中每个指标所对应的最大、最小值作为正、负理想方案，其值随样本数量的增减而改变，导致评价结果存在逆排序问题。考虑到qij∈[0,1]，本文固定绝对正理想解Q+ 1×n和绝对负理想解Q－ 1×n分别为
Figure BDA0002551686050000123
S3-4贴近度计算。若将Q－视为空间坐标系原点，Q+到Q－之间的连线即为Q+，本文称其为参考向量，方案i的加权标准矩阵qi即为坐标系内的任一向量。qi的模表征其与Q－的距离，qi与参考向量的夹角表征其与Q+的距离。由此，方案的优劣转化为其在参考向量上投影的大小，避免了传统方法由于贴近度相同而无法评判的缺陷，其计算公式为：
Figure BDA0002551686050000124
式中：qi为方案i的加权标准矩阵；
Figure BDA0002551686050000125
为指标j的正理想解；PQ+为投影距离即贴近度大小，其越大则当前方案与正理想解越接近，方案越优，反之则越差。
至此，基于改进TOPSIS的郊区IES效益综合评价流程如图5所示。
实施例2：
本发明实施例公开了一种郊区综合能源系统的评价系统如图2所示，包括：
指标计算模块，用于获取不同配置方案在郊区综合能源系统的多层评价指标体系下的指标参数，依次计算不同配置方案对应的指标值；
权重计算模块，用于采用AHP-DEMATEL法和反熵权法，依次计算不同配置方案在所述多层评价指标体系下的综合权重；
评价计算模块，用于基于所述不同配置方案对应的指标值和综合权重，采用TOPSIS综合评价模型，得到不同配置方案下的郊区综合能源系统的评价结果。
评价计算模块，包括：
加权标准矩阵计算单元，用于基于所述不同配置方案对应的指标值和综合权重，计算不同配置方案对应的加权标准矩阵；
贴进度计算单元，用于基于不同配置方案对应的加权标准矩阵和预先构建的正理想解，计算不同配置方案与正理想解的贴近度；
评价结果输出单元，用于计算所述不同配置方案与正理想解的贴近度，基于不同配置方案与正理想解的贴近度对郊区综合能源系统进行评价。
加权标准矩阵计算单元，包括：
原始指标矩阵计算子单元，用于基于所述不同配置方案对应的指标值，构造不同配置方案对应的原始指标矩阵；
标准指标矩阵计算子单元，用于对所述不同配置方案对应的原始指标矩阵进行标准化处理，得到不同配置方案对应的标准指标矩阵；
综合权重矩阵计算子单元，用于基于所述不同配置方案对应的综合权重，构造不同配置方案对应的综合权重矩阵；
综合计算子单元，用于基于所述不同配置方案对应的标准指标矩阵和综合权重矩阵，计算不同配置方案对应的加权标准矩阵。
权重计算模型，包括：
主观权重计算单元，用于采用AHP-DEMATEL法，计算不同配置方案在所述多层评价指标体系下的主观权重；
客观权重计算单元，用于采用反熵权法，计算不同配置方案在所述多层评价指标体系下的客观权重；
综合权重计算单元，用于基于所述不同配置方案在所述多层评价指标体系下的主观权重和客观权重，计算不同配置方案在所述多层评价指标体系下的综合权重。
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。
最后应当说明的是:以上实施例仅用于说明本申请的技术方案而非对其保护范围的限制,尽管参照上述实施例对本申请进行了详细的说明,所属领域的普通技术人员应当理解:本领域技术人员阅读本申请后依然可对申请的具体实施方式进行种种变更、修改或者等同替换，但这些变更、修改或者等同替换，均在申请待批的权利要求保护范围之内。

Claims (12)

1.一种郊区综合能源系统的评价方法，其特征在于，包括：
获取不同配置方案在郊区综合能源系统的多层评价指标体系下的指标参数，依次计算不同配置方案对应的指标值；
采用AHP-DEMATEL法和反熵权法，依次计算不同配置方案在所述多层评价指标体系下的综合权重；
基于所述不同配置方案对应的指标值和综合权重，采用TOPSIS综合评价模型，得到不同配置方案下的郊区综合能源系统的评价结果。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述不同配置方案对应的指标值和综合权重，采用TOPSIS综合评价模型，得到不同配置方案下的郊区综合能源系统的评价结果，包括：
基于所述不同配置方案对应的指标值和综合权重，计算不同配置方案对应的加权标准矩阵；
基于不同配置方案对应的加权标准矩阵和预先构建的正理想解，计算不同配置方案与正理想解的贴近度；
计算所述不同配置方案与正理想解的贴近度，基于不同配置方案与正理想解的贴近度对郊区综合能源系统进行评价。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述不同配置方案对应的指标值和综合权重，计算不同配置方案对应的加权标准矩阵，包括：
基于所述不同配置方案对应的指标值，构造不同配置方案对应的原始指标矩阵；
对所述不同配置方案对应的原始指标矩阵进行标准化处理，得到不同配置方案对应的标准指标矩阵；
基于所述不同配置方案对应的综合权重，构造不同配置方案对应的综合权重矩阵；
基于所述不同配置方案对应的标准指标矩阵和综合权重矩阵，计算不同配置方案对应的加权标准矩阵。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述不同配置方案对应的原始指标矩阵的元素c1i等于不同配置方案下各评价指标的指标值b1i，其中i＝1,2，…，n，n为评价指标总数。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述不同配置方案对应的标准指标矩阵的元素计算式如下：
Figure FDA0002551686040000021
式中，a1i为标准指标矩阵的元素，c1i为原始指标矩阵的元素，其中i＝1,2，…，n，n为评价指标总数。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述加权标准矩阵的元素计算式如下：
q1i＝a1i·θ1i
式中，a1i为标准指标矩阵的元素，θ1i为综合权重矩阵的元素，q1i为加权标准矩阵的元素，其中i＝1,2，…，n，n为评价指标总数。
7.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述正理想解的构建，包括：
基于加权标准矩阵中元素的个数，构造正理想矩阵和负理想矩阵；所述正理想矩阵为1阶，且矩阵中元素均为1，元素的数量与加权标准矩阵的元素个数相等；所述负理想矩阵为1阶，且矩阵中元素均为0，元素的数量与加权标准矩阵的元素个数相等；
基于所述正理想矩阵和负理想矩阵，构建正理想解。
8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，采用AHP-DEMATEL法和反熵权法，计算不同配置方案在所述多层评价指标体系下的综合权重，包括：
采用AHP-DEMATEL法，计算不同配置方案在所述多层评价指标体系下的主观权重；
采用反熵权法，计算不同配置方案在所述多层评价指标体系下的客观权重；
基于所述不同配置方案在所述多层评价指标体系下的主观权重和客观权重，计算不同配置方案在所述多层评价指标体系下的综合权重。
9.一种郊区综合能源系统的评价系统，其特征在于，包括：
指标计算模块，用于获取不同配置方案在郊区综合能源系统的多层评价指标体系下的指标参数，依次计算不同配置方案对应的指标值；
权重计算模块，用于采用AHP-DEMATEL法和反熵权法，依次计算不同配置方案在所述多层评价指标体系下的综合权重；
评价计算模块，用于基于所述不同配置方案对应的指标值和综合权重，采用TOPSIS综合评价模型，得到不同配置方案下的郊区综合能源系统的评价结果。
10.如权利要求9所述的系统，其特征在于，所述评价计算模块，包括：
加权标准矩阵计算单元，用于基于所述不同配置方案对应的指标值和综合权重，计算不同配置方案对应的加权标准矩阵；
贴进度计算单元，用于基于不同配置方案对应的加权标准矩阵和预先构建的正理想解，计算不同配置方案与正理想解的贴近度；
评价结果输出单元，用于计算所述不同配置方案与正理想解的贴近度，基于不同配置方案与正理想解的贴近度对郊区综合能源系统进行评价。
11.如权利要求10所述的系统，其特征在于，所述加权标准矩阵计算单元，包括：
原始指标矩阵计算子单元，用于基于所述不同配置方案对应的指标值，构造不同配置方案对应的原始指标矩阵；
标准指标矩阵计算子单元，用于对所述不同配置方案对应的原始指标矩阵进行标准化处理，得到不同配置方案对应的标准指标矩阵；
综合权重矩阵计算子单元，用于基于所述不同配置方案对应的综合权重，构造不同配置方案对应的综合权重矩阵；
综合计算子单元，用于基于所述不同配置方案对应的标准指标矩阵和综合权重矩阵，计算不同配置方案对应的加权标准矩阵。
12.如权利要求9所述的系统，其特征在于，所述权重计算模型，包括：
主观权重计算单元，用于采用AHP-DEMATEL法，计算不同配置方案在所述多层评价指标体系下的主观权重；
客观权重计算单元，用于采用反熵权法，计算不同配置方案在所述多层评价指标体系下的客观权重；
综合权重计算单元，用于基于所述不同配置方案在所述多层评价指标体系下的主观权重和客观权重，计算不同配置方案在所述多层评价指标体系下的综合权重。
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