CN113095698A - 一种基于改进三角白化权函数的综合能源后评价方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于改进三角白化权函数的综合能源后评价方法，属于综合能源系统评价领域，包括：建立综合能源后评价指标体系；所述评价体系包括经济性、能源利用、环境保护、安全可靠、项目全过程、社会影响六个一级指标；层次结构分析获得所述指标体系各指标的综合权重；对综合能源项目进行改进三角白化权函数灰评估综合评价。本发明有益效果：从较为全面的角度构建了综合能源后评价指标体系，采用的改进三角白化权函数灰评估方法能对综合能源项目进行科学有效的评价，起到实施监督、优化控制、积累经验的作用。

Description

一种基于改进三角白化权函数的综合能源后评价方法
技术领域
本公开属于综合能源系统评价领域，具体涉及一种基于改进三角白化权函数的综合能源后评价方法。
背景技术
随着社会进步，能源消费在不断增长能源已成为国家和区域的战略资源，然而随着化石能源储量下降，气候环境问题凸显，全世界进入了能源变革的关键性时期。园区型综合能源系统以其能源效率高、可再生能源消纳高、多能互补的优点受到关注。
现阶段，还未建立起适用于综合能源综合效益评估的理论体系。随着我国各类综合能源示范项目和多能互补示范项目的落地，开展综合能源系统的经济效益评估具备了一定的实施条件，有必要尽快建立起科学、合理的综合能源系统全生命经济效益评估指标体系，为综合能源系统投资主体的投资决策提供参考，从而推动综合能源系统的建设进程。
综合能源系统后评价作为项目落地后的总结、反馈环节，能够提供大量的实践经验和实际数据并进行分析和总结，因此综合能源系统的后评价是十分有必要的。而现有综合能源评价体系对于项目评价角度不够全面，尚未构建出完整的综合能源项目后评价体系。
发明内容
针对现有技术的不足，本公开的目的在于提供一种基于改进三角白化权函数的综合能源后评价方法，解决了现有技术中无法科学有效地评价综合能源投资项目的综合效益的问题。
本公开的目的可以通过以下技术方案实现：
一种基于改进三角白化权函数的综合能源后评价方法，包括以下步骤：
建立综合能源后评价指标体系；所述评价指标体系包括经济性、能源利用、环境保护、安全可靠、项目全过程、社会影响六个一级指标；
进一步地，所述一级指标下建立二级指标。
所述经济性一级指标下二级指标包括：净现值、内部收益率、投资收益率、资本金利润率、投资回收期；
所述能源利用一级指标下二级指标包括：能源综合利用率、能效评价；
所述环境保护一级指标下二级指标包括：清洁能源占比、节能减排量；
所述安全可靠一级指标下二级指标包括：能源供应不足率、年平均故障率、区域弃风弃光率；
所述项目全过程一级指标下二级指标包括：项目前期阶段、建设实施阶段、验收运营阶段；
所述社会影响一级指标下二级指标包括：增加经济和就业、改善能源结构、技术示范性；
进一步地，根据层次结构分析获得所述指标体系各指标的综合权重；
进一步地，根据评估要求划分灰类，建立改进三角白化权函数；
进一步地，计算各聚类综合系数，判断综合能源项目评价所属灰类。
本公开的有益效果：
1、建立了全面的综合能源后评价指标体系，指标涉及综合能源经济性、能源利用、环境保护、安全可靠、项目全过程以及社会影响6个方面，对综合能源系统的后评价具有参考价值。
2、通过改进的三角白化权函数灰评估方法对综合能源项目进行综合评价，具有实用性高、参考价值高的特点。
3、所提出的综合能源后评价方法有利于综合能源项目的总结，可以有效提升综合能源项目的管理水平。
附图说明
为了更清楚地说明本公开实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是基于改进三角白化权函数的综合能源后评价方法实现流程图；
图2是综合能源后评价指标体系的示意图；
图3是改进三角白化权函数示意图。
具体实施方式
下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本公开保护的范围。
如图1-2所示，一种基于改进三角白化权函数的综合能源后评价方法，包括如下步骤：
步骤1，建立综合能源后评价指标体系；
所述评价指标体系的一级指标包括经济性、能源利用、环境保护、安全可靠、项目全过程、社会影响；一级指标下面建立二级指标；经济性一级指标下二级指标包括：净现值、内部收益率、投资收益率、资本金利润率、投资回收期；能源利用一级指标下二级指标包括：能源综合利用率、能效评价；环境保护一级指标下二级指标包括：清洁能源占比、节能减排量；安全可靠一级指标下二级指标包括：能源供应不足率、年平均故障率、区域弃风弃光率；项目全过程一级指标下二级指标包括：项目前期阶段、建设实施阶段、验收运营阶段；社会影响一级指标下二级指标包括：增加经济和就业、改善能源结构、技术示范性；
上述指标中定量指标通过系统采集数据和项目历史数据库获得并经过专家评价打分，定性指标通过项目的具体情况邀请专家打分获得。
步骤2，采用层次分析法确定指标综合权重；
首先根据元素相对重要性比较表建立判断矩阵，确定相对重要权重比例。层次分析法的信息基础是判断矩阵。根据判断矩阵，利用排序的方法，可以得到同一层次元素对上层次元素的相对重要性。
表1元素相对重要性比较表
Figure BDA0003029905720000041
通过指标两两相互比较构造一个判断矩阵A，An为第n个次级指标，an为第n个次级指标的重要度，Aij＝ai/aj；
表2判断矩阵A
Figure BDA0003029905720000051
得到判断矩阵后运用和积法对判断矩阵进行归一化处理，得出相对重要性权重值；首先将判断矩阵A每列做归一化处理，得到新的列规范矩阵B。其中，B矩阵中每个元素为bij，bij＝αij/Σαij；
其次将经过归一化处理的列规范矩阵B按照每一行相加得权重向量W，
Figure BDA0003029905720000052
将所得向量进行归一化处理，得所求相对重要性权重的近似值向量V，
Figure BDA0003029905720000053
对矩阵A进行一致性检验，采用了对一致性进行评价的指标CI来检验评价指标体系判断思维是否一致,代表矩阵A的特征值上限值λmax和n的差和n-1的比CI＝(λmax-n)/(n-1),使用判断矩阵的平均随机一致性指标RI揭示判断矩阵的一致性有没有达到相关要求：
表3 RI值表
Figure BDA0003029905720000054
在n>2的情况下，计算随机一致性比率CR,CR＝CI/RI,若CR比较接近于0.1，证明判断矩阵在一致性方面的表现是比较好的，在特定的条件下即便CR值接近于0.2也符合。
进行层次整体总排序，在单准则排序的基础上，计算同一层次所有因素对于最高层次(目标)的相对重要性权重，称为层次的合成权数。假设上一层次C包含m个因素：C1，C2，…Cm,其合成权重依次是c2,c1,…cm。下一层次D里面存在n个因素：D1，D2…，Dn，这些因素对C的单准则排序权重依次是b1j,b2j,…,bmj。这时，D层次合成数值矢量d＝(d1,d2,…,dn)T为
Figure BDA0003029905720000061
步骤3，对综合能源项目进行改进三角白化权函数灰评估综合评价。
按照评估要求划分灰类数s，将各指标的取值范围也相应地划分为s个灰类。令λk为k灰类的中心点，其属于第k个灰类的白化权函数值为1。
确定灰类的混合型中心点三角白化权函数
Figure BDA0003029905720000062
设λ1，λ2，…，λk，…，λs分别为s个灰类的中心点，同时连接点(λk,1)与第k-1个小区间的中心点(λk+1,0)以及(λk,1)与第k+1个小区间的中心点(λk+1,0)得到j指标关于k灰类的三角白化权函数
Figure BDA0003029905720000063
对于
Figure BDA0003029905720000064
采用下限测度白化权函数，并将指标数域向左延拓至λ0，对于fs j(x)采用上限测度白化权函数，将指标数域向右延拓至λs+1。其混合型中心点三角白化权函数的形式
如图3所示；
Figure BDA0003029905720000065
为j指标关于k灰类的白化权函数，对于j指标的一个实际值x，计算属于灰类k(k＝1,2,…,s)的白化权函数
Figure BDA0003029905720000071
的公式为：
Figure BDA0003029905720000072
Figure BDA0003029905720000073
计算综合聚类系数，计算评价对象i关于灰类k的综合聚类系数
Figure BDA0003029905720000074
Figure BDA0003029905720000075
其中：
Figure BDA0003029905720000076
为评价对象i关于指标j的属于k灰类的三角白化权函数；xij为评价对象i对于指标j的值；ηj为指标j的权重。
判断所属灰类，判断评价对象i所属的某一灰类k*的公式为：
Figure BDA0003029905720000077
工作原理
通过对园区型综合能源项目建立完整的后评价指标体系，在使用层次分析法确定各个指标综合权重，最后通过改进的三角白化权函数灰评估方法对综合能源项目进行综合的后评价。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本公开的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上显示和描述了本公开的基本原理、主要特征和本公开的优点。本行业的技术人员应该了解，本公开不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本公开的原理，在不脱离本公开精神和范围的前提下，本公开还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本公开范围内。

Claims (10)

1.一种园区型综合能源后评价综合评价方法，其特征在于，所述评价方法包括如下步骤：
1)建立综合能源后评价指标体系；
2)采用层次分析法确定指标综合权重；
3)采用改进的三角白化权函数灰评估方法对综合能源项目进行综合评价；
所述改进的三角白化权函数灰评估方法，其步骤为：
3.1)按照评估要求划分灰类数s，将各指标的取值范围也相应地划分为s个灰类；
3.2)确定灰类的混合型中心点三角白化权函数；
3.3)计算评价对象综合聚类系数；
3.4)判断项目评价所属灰类。
2.根据权利要求1所述一种园区型综合能源后评价综合评价方法，其特征在于,所述综合能源后评价指标体系一级指标包括经济性、能源利用、环境保护、安全可靠、项目全过程、社会影响。
3.根据权利要求2所述一种园区型综合能源后评价综合评价方法，其特征在于,所述经济性一级指标下的二级指标包括：净现值、内部收益率、投资收益率、资本金利润率、投资回收期。
4.根据权利要求2所述一种园区型综合能源后评价综合评价方法，其特征在于,所述能源利用一级指标下的二级指标包括：能源综合利用率、能效评价。
5.根据权利要求2所述一种园区型综合能源后评价综合评价方法，其特征在于,所述环境保护一级指标下的二级指标包括：清洁能源占比、节能减排量。
6.根据权利要求2所述一种园区型综合能源后评价综合评价方法，其特征在于,所述安全可靠一级指标下的二级指标包括：能源供应不足率、年平均故障率、区域弃风弃光率。
7.根据权利要求2所述一种园区型综合能源后评价综合评价方法，其特征在于,所述项目全过程一级指标下的二级指标包括：项目前期阶段、建设实施阶段、验收运营阶段。
8.根据权利要求2所述一种园区型综合能源后评价综合评价方法，其特征在于,所述社会影响一级指标下的二级指标包括：增加经济和就业、改善能源结构、技术示范性。
9.根据权利要求1所述一种园区型综合能源后评价综合评价方法，其特征在于，所述改进的三角白化权函数灰评估综合评价方法不存在两个以上灰类的多重交叉，各个指标各灰度的聚类系数之和都为1，如第j个指标s个灰度的聚类系数之和为1，即
Figure FDA0003029905710000021
10.一种园区型综合能源后评价综合评价系统，包括执行系统，其特征在于,所述执行系统用于执行权利要求1所述一种园区型综合能源后评价综合评价方法。
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Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105184493A (zh) * 2015-09-11 2015-12-23 国网冀北电力有限公司 一种用于电网企业能源绩效评价的方法
CN107274079A (zh) * 2017-03-31 2017-10-20 国家电网公司 基于改进灰色聚类的供电区域划分方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105184493A (zh) * 2015-09-11 2015-12-23 国网冀北电力有限公司 一种用于电网企业能源绩效评价的方法
CN107274079A (zh) * 2017-03-31 2017-10-20 国家电网公司 基于改进灰色聚类的供电区域划分方法

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