CN113269470A - 一种电能替代能效综合评价方法 - Google Patents

Abstract

本申请涉及电能替代技术领域，特别地，涉及一种电能替代能效综合评价方法。本申请提供一种电能替代能效综合评价方法，包括：获取构建电能替代能效评价的指标，构建电能替代能效评价指标体系，确定所述电能替代能效评价指标体系的层次结构，获取层次结构对象；对所述指标进行归类并划分至相应的所述层次结构对象中，确定所述层次结构对象的指标对应关系；用sigmoid平均公式，计算层间融合值L_i；采用改进梯形模糊德尔菲法，获得权重W_i，将所述层间融合值L_i代入预设的电能替代能效综合评价方程中，计算电能替代能效综合评价值，依据所述电能替代能效综合评价值；解决现有技术中对电能替代各评价指标的选取各有侧重点，并未全面考虑、解释性较弱的问题。

Description

一种电能替代能效综合评价方法

技术领域

本申请涉及电能替代技术领域，特别地，涉及一种电能替代能效综合评价方法。

背景技术

在探索全球能源转型的途径中，我国积极推进能源革命以解决包括能源安全、环境压力等在内的相关问题。在此背景下，电能替代面临着难得的历史机遇，目前电能占终端能源消费比重较低，而能源终端利用环节的节能环保成效具有倍数放大效应，故电能替代亟待有序推进。以深化电能替代、推进清洁用能为方向，从当前电能替代现状出发，对能源利用效率低但节能潜力大的用能领域，选取适应性广泛、通用可比的评价指标，比如表征个体电能替代技术特征的主设备电效率、系统能源利用效率、单位电耗节能量，与电力系统关联的一次能源利用率、谷电利用率和用户电能消费比重提高率等，与环保减排有关的大气污染物减排量和单位电耗污染物减排量等，提出一种电能替代能效综合评价方法，为电能替代的潜力分析及电能替代的差异化发展路径提供理论和方法支撑。

现有技术对电能替代各评价指标的选取各有侧重点，并未全面考虑。此外，在表示电能替代能效与各评价指标之间的关系时解释性较弱。鉴于此，全面定性与定量分析影响电能替代的关键因素，构建一种主客观相结合的电能替代能效综合评价方法，显得尤为重要。

发明内容

本申请提供了一种电能替代能效综合评价方法，通过选取具有共性和通用可比的能效指标，计算分析影响电能替代的关键因素，一定程度上可以解决现有技术中对电能替代各评价指标的选取各有侧重点，并未全面考虑、在表示电能替代能效与各评价指标之间的关系时解释性较弱的问题。

本申请的实施例是这样实现的：

本申请实施例提供一种电能替代能效综合评价方法，包括：

获取构建电能替代能效评价的指标，构建电能替代能效评价指标体系，确定所述电能替代能效评价指标体系的层次结构，获取层次结构对象；

对所述指标进行归类并划分至相应的所述层次结构对象中，确定所述层次结构对象的指标对应关系；

用sigmoid平均公式，计算层间融合值L_i；

采用改进梯形模糊德尔菲法，获得权重W_i，将所述层间融合值L_i代入预设的电能替代能效综合评价方程中，计算电能替代能效综合评价值，依据所述电能替代能效综合评价值，实现电能替代能效综合评价。

在一些实施例中，所述层次结构对象包括：结果层，类别层，以及指标层；所述结果层为电能替代能效综合评价值，所述类别层包括类别层指标1、类别层指标2、…、类别层指标m；所述指标层包括：具体指标1、具体指标2、…、具体指标k。

在一些实施例中，所述层次结构对象的指标对应关系为不同所述层次结构对象对应于不同的层次指标。

在一些实施例中，所述层间融合值L_i为指标层到类别层的层间融合值，计算所述层间融合值L_i具体过程包括：

所述sigmoid平均公式如下:

式中，l_i为类别指标值，将第i个类别层指标对应的j个具体指标通过sigmoid平均公式融合；y₁、y₂、…、y_j为需经sigmoid平均公式融合的具体指标值，1≤j≤k；f^-1为f的反函数；

所述f的公式为:

对所述l_i无量纲化处理，获得所述层间融合值L_i。

在一些实施例中，所述权重W_i为类别层指标的权重，所述改进梯形模糊德尔菲法具体包括：

n个专家对m个所述类别层指标作出精准判断，获得语言等级变量值，将所述语言等级变量值对应为n个第一梯形模糊数，通过对所述第一梯形模糊数取平均，构建对应的m个类别层指标的第二梯形模糊数：

(S₁₁,S₁₂,S₁₃,S₁₄)、(S₂₁,S₂₂,S₂₃,S₂₄)、…、(S_m1,S_m2,S_m3,S_m4)；

对所述第二梯形模糊数进行去模糊值，获得类别层指标的权重W_i。

在一些实施例中，对所述第二梯形模糊数进行去模糊值，获得类别层指标的权重W_i，具体过程如下：

式中：1≤i≤m。

在一些实施例中，所述预设的电能替代能效综合评价方程如下：

式中：A为电能替代能效综合评价值。

在一些实施例中，所述语言等级变量值为专家评价值，所述语言等级变量值包括极低、低、中等、高、极高。

本申请的有益效果在于：通过选取具有共性和通用可比的能效指标，可以实现在更大范围和整体上分析和评价实施电能替代的能效水平；进一步通过采用主客观评价相结合的方式，可以实现评价更准确，适用于各种电能替代技术领域；进一步通过全面定性与定量分析影响电能替代的关键因素，可以建立统一的能效综合评价方法。

附图说明

为了更清楚地说明本申请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，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1示出了本申请实施例一种电能替代能效综合评价方法的流程示意图。

具体实施方式

为使本申请示例性实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请示例性实施例中的附图，对本申请示例性实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的示例性实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。

基于本申请中示出的示例性实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。此外，虽然本申请中公开内容按照示范性一个或几个实例来介绍，但应理解，可以就这些公开内容的各个方面也可以单独构成一个完整技术方案。

应当理解，本申请中说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一″、“第二″、“第三″等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，例如能够根据本申请实施例图示或描述中给出那些以外的顺序实施。

此外，术语“包括″和“具有″以及他们的任何变形，意图在于覆盖但不排他的包含，例如，包含了一系列组件的产品或设备不必限于清楚地列出的那些组件，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些产品或设备固有的其它组件。

本说明书通篇提及的“多个实施例″、“一些实施例″、“一个实施例″或“实施例″等，意味着结合该实施例描述的具体特征、结构或特性包括在至少一个实施例中。因此，本说明书通篇出现的短语“在多个实施例中″、“在一些实施例中″、“在至少另一个实施例中″或“在实施例中″等并不一定都指相同的实施例。此外，在一个或多个实施例中，具体特征、结构或特性可以任何合适的方式进行组合。因此，在无限制的情形下，结合一个实施例示出或描述的具体特征、结构或特性可全部或部分地与一个或多个其他实施例的特征、结构或特性进行组合。这种修改和变型旨在包括在本申请的范围之内。

下面结合附图和具体实施方式对本发明进行详细说明，所述是对本发明的说明而不是限定。

图1示出了本申请实施例一种电能替代能效综合评价方法的流程示意图。

在步骤101中，获取构建电能替代能效评价的指标，构建电能替代能效评价指标体系，确定所述电能替代能效评价指标体系的层次结构，获取层次结构对象。

在一些实施例中，获取具有共性和通用可比的能效指标，须要对不同电能替代技术和应用领域进行能效分析和效果比较，以实现在在更大范围和整体上分析和评价实施电能替代的能效水平，以建立适用于各种电能替代技术且统一的能效综合评价方法。

在一些实施例中，所述层次结构对象包括：结果层，类别层，以及指标层；所述结果层为电能替代能效综合评价值，所述类别层包括类别层指标1、类别层指标2、…、类别层指标m；所述指标层包括：具体指标1、具体指标2、…、具体指标k。

在步骤102中，对所述指标进行归类并划分至相应的所述层次结构对象中，确定所述层次结构对象的指标对应关系。

在一些实施例中，所述层次结构对象包括：结果层，类别层，以及指标层；所述结果层为电能替代能效综合评价值；所述类别层指标1为电能替代系统终端、类别层指标2为电力系统终端，以及类别层指标3为环保端；所述具体指标1为主设备电效率、所述具体指标2为电能替代系统能源利用率、所述具体指标3为谷电利用率、所述具体指标4为电力系统一次能源利用率、所述具体指标5为二氧化碳减排量、所述具体指标6为二氧化硫减排量、所述具体指标7为氮氧化物减排量。

在一些实施例中，所述层次结构对象的指标对应关系为不同所述层次结构对象对应于不同的层次指标。

例如，结果层为电能替代能效综合评价值，结果层对应指标层，即结果层(电能替代能效综合评价值)对应类别层指标1(电能替代系统终端)、类别层指标2(电力系统终端)以及类别层指标3(环保端)；类别层对应指标层，即类别层指标1(电能替代系统终端)对应具体指标1(主设备电效率)、具体指标2(电能替代系统能源利用率)；类别层指标2(电力系统终端)对应具体指标3(谷电利用率)、具体指标4(电力系统一次能源利用率)；类别层指标3(环保端)对应具体指标5(二氧化碳减排量)、具体指标6(二氧化硫减排量)以及具体指标7(氮氧化物减排量)。

在步骤103中，用sigmoid平均公式，计算层间融合值L_i。

在一些实施例中，所述层间融合值L_i为指标层到类别层的层间融合值，计算所述层间融合值L_i具体过程包括：

所述sigmoid平均公式如下:

式中，l_i为类别指标值，将第i个类别层指标对应的j个具体指标通过sigmoid平均公式融合；y₁、y₂、…、y_j为需经sigmoid平均公式融合的具体指标值，1≤j≤k；f^-1为f的反函数；

所述f的公式为:

对所述l_i无量纲化处理，获得所述层间融合值L_i。

例如，将具体指标1(主设备电效率)和具体指标2(电能替代系统能源利用率)代入sigmoid平均公式，融合为类别层指标1(电能替代系统终端)的层间融合值l₁。

将具体指标3(谷电利用率)和具体指标4(电力系统一次能源利用率)代入sigmoid平均公式，融合为类别层指标2(电力系统终端)的层间融合值l₂。

将具体指标5(二氧化碳减排量)乘以污染物处理费用、具体指标6(二氧化硫减排量)乘以污染物处理费用，以及具体指标7(氮氧化物减排量)乘以污染物处理费用代入sigmoid平均公式，融合为类别层指标3(环保端)的层间融合值l₃。

对所述无量纲化处理l₁，获得所述层间融合值L₁。

对所述无量纲化处理l₂，获得所述层间融合值L₂。

对所述无量纲化处理l₃，获得所述层间融合值L₃。

在步骤104中，采用改进梯形模糊德尔菲法，获得权重W_i，将所述层间融合值L_i代入预设的电能替代能效综合评价方程中，计算电能替代能效综合评价值，依据所述电能替代能效综合评价值，实现电能替代能效综合评价。

德尔菲法是以匿名方式，通过多轮函询专家对预测事件的意见，由组织者进行集中汇总，最终得出较为一致的专家预测意见的经验判断法。模糊理论以人类解决问题的思考模式为出发点，旨在解决现实环境中的不明确与模糊性，其突出优点是能较好地描述与仿效人的思维方式，总结和反映人的体会与经验，对复杂事物和系统进行模糊度量、模糊识别、模糊推理、模糊控制和模糊决策。

根据模糊数学理论，专家在评估方案或者评估绩效时，对于明显复杂的或难以定义的一些评价指标的值，很难用定量的方法去描述，在这种情况下，可以用模糊数的观念来表示对指标的评价值，就模糊理论而言，专家的共识性虽然是一种未知的函数形态，但可确定的是一种平均数的概念，可以用平均数为概念的一般化模式来说明各种不同形态的共识性函数。模糊德尔菲法利用统计分析和模糊计算，把专家的主观意见转化为准客观数据，应用模糊德尔菲法来进行因素筛选综合考虑了专家主观思维的不确定性和模糊性，可以达到研究时所设立的目标。

在一些实施例中，所述权重W_i为类别层指标的权重，所述改进梯形模糊德尔菲法具体包括：

n个专家对m个所述类别层指标作出精准判断，获得语言等级变量值，将所述语言等级变量值对应为n个第一梯形模糊数，通过对所述第一梯形模糊数取平均，构建对应的m个类别层指标的第二梯形模糊数：

(S₁₁,S₁₂,S₁₃,S₁₄)、(S₂₁,S₂₂,S₂₃,S₂₄)、…、(S_m1,S_m2,S_m3,S_m4)；

对所述第二梯形模糊数进行去模糊值，获得类别层指标的权重W_i。

例如，n个专家对3个所述类别层指标进行权重评价，即作出精准判断，将获得的语言等级变量值对应为n个第一梯形模糊数，通过对所述第一梯形模糊数取平均，构建对应的3个类别层指标的第二梯形模糊数：

(S₁₁,S₁₂,S₁₃,S₁₄)、(S₂₁,S₂₂,S₂₃,S₂₄)、(S₃₁,S₃₂,S₃₃,S₃₄)；

在一些实施例中，对所述第二梯形模糊数进行去模糊值，获得类别层指标的权重W_i，具

体过程如下：

式中：1≤i≤m。

例如，对所述3个类别层指标的第二梯形模糊数分别进行去模糊值，获得类别层指标的权重W₁、W₂和W₃。

在一些实施例中，所述预设的电能替代能效综合评价方程如下：

式中：A为电能替代能效综合评价值。

例如，将层间融合值L₁、L₂、和L₃、以及权重W₁、W₂和W₃代入预设的电能替代能效综合评价方程中：

获得电能替代能效综合评价值A。

在一些实施例中，所述语言等级变量值为专家评价值，所述语言等级变量值包括极低、低、中等、高、极高。

上述实施例只是为了说明本发明的技术构思及特点，其目的是在于让本领域内的普通技术人员能够了解本发明的内容并据以实施，并不能以此限制本发明的保护范围。凡是根据本发明内容的实质所做出的等效的变化或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围内。

此外，本领域技术人员可以理解，本申请的各方面可以通过若干具有可专利性的种类或情况进行说明和描述，包括任何新的和有用的工序、机器、产品或物质的组合，或对他们的任何新的和有用的改进。相应地，本申请的各个方面可以完全由硬件执行、可以完全由软件(包括固件、常驻软件、微码等)执行、也可以由硬件和软件组合执行。

此外，除非权利要求中明确说明，本申请所述处理元素和序列的顺序、数字字母的使用、或其他名称的使用，并非用于限定本申请流程和方法的顺序。尽管上述披露中通过各种示例讨论了一些目前认为有用的发明实施例，但应当理解的是，该类细节仅起到说明的目的，附加的权利要求并不仅限于披露的实施例，相反，权利要求旨在覆盖所有符合本申请实施例实质和范围的修正和等价组合。例如，虽然以上所描述的系统组件可以通过硬件设备实现，但是也可以只通过软件的解决方案得以实现，如在现有的服务器或移动设备上安装所描述的系统。

同理，应当注意的是，为了简化本申请披露的表述，从而帮助对一个或多个发明实施例的理解，前文对本申请实施例的描述中，有时会将多种特征归并至一个实施例、附图或对其的描述中。但是，这种披露方法并不意味着本申请对象所需要的特征比权利要求中提及的特征多。实际上，实施例的特征要少于上述披露的单个实施例的全部特征。

针对本申请引用的每个专利、专利申请、专利申请公开物和其他材料，如文章、书籍、说明书、出版物、文档等，特此将其全部内容并入本申请作为参考。与本申请内容不一致或产生冲突的申请历史文件除外，对本申请权利要求最广范围有限制的文件(当前或之后附加于本申请中的)也除外。需要说明的是，如果本申请附属材料中的描述、定义、和/或术语的使用与本申请所述内容有不一致或冲突的地方，以本申请的描述、定义和/或术语的使用为准。

Claims (8)

1.一种电能替代能效综合评价方法，其特征在于，包括：

获取构建电能替代能效评价的指标，构建电能替代能效评价指标体系，确定所述电能替代能效评价指标体系的层次结构，获取层次结构对象；

对所述指标进行归类并划分至相应的所述层次结构对象中，确定所述层次结构对象的指标对应关系；

用sigmoid平均公式，计算层间融合值L_i；

采用改进梯形模糊德尔菲法，获得权重W_i，将所述层间融合值L_i代入预设的电能替代能效综合评价方程中，计算电能替代能效综合评价值，依据所述电能替代能效综合评价值，实现电能替代能效综合评价。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述层次结构对象包括：结果层，类别层，以及指标层；所述结果层为电能替代能效综合评价值，所述类别层包括类别层指标1、类别层指标2、…、类别层指标m；所述指标层包括：具体指标1、具体指标2、…、具体指标k。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述层次结构对象的指标对应关系为不同所述层次结构对象对应于不同的层次指标。

4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述层间融合值L_i为指标层到类别层的层间融合值，计算所述层间融合值L_i具体过程包括：

所述sigmoid平均公式如下:

式中，l_i为类别指标值，将第i个类别层指标对应的j个具体指标通过sigmoid平均公式融合；y₁、y₂、…、y_j为需经sigmoid平均公式融合的具体指标值，1≤j≤k；f^-1为f的反函数；

所述f的公式为:

对所述l_i无量纲化处理，获得所述层间融合值L_i。

5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述权重W_i为类别层指标的权重，所述改进梯形模糊德尔菲法具体包括：

n个专家对m个所述类别层指标作出精准判断，获得语言等级变量值，将所述语言等级变量值对应为n个第一梯形模糊数，通过对所述第一梯形模糊数取平均，构建对应的m个类别层指标的第二梯形模糊数：

(S₁₁,S₁₂,S₁₃,S₁₄)、(S₂₁,S₂₂,S₂₃,S₂₄)、…、(S_m1,S_m2,S_m3,S_m4)；

对所述第二梯形模糊数进行去模糊值，获得类别层指标的权重W_i。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，对所述第二梯形模糊数进行去模糊值，获得类别层指标的权重W_i，具体过程如下：

式中：1≤i≤m。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设的电能替代能效综合评价方程如下：

式中：A为电能替代能效综合评价值。

8.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述语言等级变量值为专家评价值，所述语言等级变量值包括极低、低、中等、高、极高。

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