CN114037272A - 一种区域综合能源系统的能效评估方法 - Google Patents

一种区域综合能源系统的能效评估方法 Download PDF

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CN114037272A CN202111321045.5A CN202111321045A CN114037272A CN 114037272 A CN114037272 A CN 114037272A CN 202111321045 A CN202111321045 A CN 202111321045A CN 114037272 A CN114037272 A CN 114037272A
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吴亦贝
曹晓冬
瞿亚运
张驰
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陈铭明
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Abstract

本申请公开了一种区域综合能源系统的能效评估方法，包括将综合能源系统依据功能分成若干环节，确定区域综合能源系统能量输入和负荷需求；建立综合能源系统各环节的能源利用效率指标计算模型以及
Figure DDA0003345212490000011
效率指标计算模型；确定系统的能效评估参数；获取运行数据；计算系统各环节的能源利用率和
Figure DDA0003345212490000012
效率；确定指标的第一权重和第二权重；将第一权重和第二权重耦合计算得到综合权重；利用综合权重进行系统整体以及各环节的能效评估。本发明在建立区域综合能源系统综合能效指标体系的基础下，对各指标的综合权重进行计算，在此基础上建立了区域综合能源系统综合能效评价模型，为后期制定综合能源系统能效水平提升的运行策略提供依据。

Description

一种区域综合能源系统的能效评估方法
技术领域
本发明属于能效评估分析技术领域，涉及一种区域综合能源系统的能效评估方法。
背景技术
由于社会经济水平的不断发展，科技的不断进步和人口的不断增长，人们对化石能源的需求不断增加，导致了环境破坏、经济损失和能源短缺等问题。
目前许多学者通过研究太阳能、风能等可再生能源来缓解日益严峻的环境和能源短缺问题。但由于可再生能源的供应受天气等因素影响，具有很大的不确定性，给能源系统的稳定运行带来很大挑战。在这种背景下，打破了传统能源系统单独规划、独立运行和单独设计模式的综合能源系统(Integrated Energy System，IES)是提高社会用能效率、促进可再生能源消纳、实现人类资源可持续发展的必由之路。
综合能源系统基于能量梯级利用和多能耦合理论，对不同供能子系统的运行进行整体上的协调、配合和优化，为社会提供优质的能源服务。综合能源系统能效水平高低可以清楚的反应综合能源系统能否稳定、高效、经济运行，对综合能源系统能效分析的目的在于及时发现系统中不足的环节，提高系统的能效水平，并为未来综合能源系统的建设提供依据。
但是当前对综合能源系统系统性能评价相关的内容研究相对较少且大多研究都只针对一个独立的能源系统，忽略了不同能源系统之间的互补耦合作用，导致无法全面分析综合能源系统和各个环节之间的耦合关系，且在综合能源系统能效水平较低时，无法及时找到出现问题的环节。
发明内容
为解决现有技术中的不足，本申请提供一种区域综合能源系统的能效评估方法，通过对综合能源系统不同环节的能效进行建模，使得综合能源系统能效水平较低时，通过对各环节能效的判断来调整薄弱环节的运行策略，进而提高系统的能效水平，解决了当前综合能源系统仅从整体进行能效分析，没有考虑综合能源系统中各环节的耦合关系，不能在综合能源系统能效水平不足时及时发现系统中的薄弱环节的问题。
为了实现上述目标，本发明采用如下技术方案：
一种区域综合能源系统的能效评估方法，所述方法包括以下步骤：
步骤1：将区域综合能源系统依据功能的不同分成若干环节，不同环节通过各种设备进行耦合，确定区域综合能源系统能量输入和负荷需求；
步骤2：基于热力学第一定律和第二定律建立综合能源系统各环节的能源利用效率指标计算模型以及
Figure BDA0003345212470000021
效率指标计算模型；
步骤3：确定待评估的区域综合能源系统的能效评估参数；
步骤4：获取待评估的区域综合能源系统的运行数据；
步骤5：基于所述运行数据和能效评估参数，采用步骤2的指标计算模型计算待评估的区域综合能源系统各环节的能源利用率和
Figure BDA0003345212470000022
效率；
步骤6：根据步骤5计算值确定待评估的区域综合能源系统各环节中能源利用效率和
Figure BDA0003345212470000023
效率指标的第一权重和第二权重；
步骤7：采用组合赋权法将第一权重和第二权重耦合，计算得到综合权重；
步骤8：利用综合权重计算待评估的区域综合能源系统整体以及各环节的能效评估结果。
本发明进一步包括以下优选方案：
优选地，步骤1中，将区域综合能源系统依据功能的不同分成能源生产环节、能源传输环节、能源转换环节、能源储存环节、能源需求环节5个环节。
优选地，步骤1所述能量输入包括煤炭输入量、供电输入量和天然气输入量；
所述负荷需求包括区域综合能源系统在夏季典型日和冬季典型日下的电负荷需求、热负荷需求、冷负荷需求以及天然气负荷需求。
优选地，步骤2中，建立区域综合能源系统能源生产环节的能源利用效率和
Figure BDA0003345212470000024
效率，能源传输环节的能源利用效率和
Figure BDA0003345212470000025
效率，能源转换环节的能源利用效率和
Figure BDA0003345212470000026
效率，能源储存环节的能源利用效率和
Figure BDA0003345212470000027
效率以及能源需求环节的能源利用效率和
Figure BDA0003345212470000028
效率指标计算模型。
优选地，步骤3所述能效评估参数包括待评估的区域综合能源系统所在区域在夏季典型日和冬季典型日下电能、煤炭、天然气、热水、冷冻水的能质系数。
优选地，步骤4所述运行数据包括待评估的区域综合能源系统输入端的煤炭输入量、供电输入量和天然气输入量，夏季典型日和冬季典型日的平均温度，电负荷需求、热负荷需求、冷负荷需求以及天然气负荷需求，各能源设备的能源输入量与输出量。
优选地，步骤6中，通过层次分析法确定综合能源系统各环节中能源利用效率和
Figure BDA0003345212470000034
效率指标的第一权重；
通过反熵权法确定综合能源系统各环节中能源利用效率和
Figure BDA0003345212470000035
效率指标的第二权重。
优选地，步骤6中，通过层次分析法确定综合能源系统各环节中能源利用效率和
Figure BDA0003345212470000036
效率指标的第一权重，具体包括：
(1)以综合能源系统能效为目标层，以各环节能效为一级指标层，以各环节的能源利用率指标和
Figure BDA0003345212470000037
效率指标为二级指标层，建立指标体系的层次分析结构模型；
(2)对指标体系的层次分析结构模型中每一层级中各指标的重要程度进行判断，采用成对比较法和1-9标度法为各指标进行标度，构造各层指标的判断矩阵；
各层指标判断矩阵M定义如下：
Figure BDA0003345212470000031
式中，n表示指标数目；mij表示指标mi和mj相比的重要程度，当i＝j时，mij＝1，当i≠j时，mij＝1/mji；
(3)对判断矩阵进行一致性校验，采用的一致性比率CR计算公式为：
Figure BDA0003345212470000032
Figure BDA0003345212470000033
其中，CI为判断矩阵的一致性指标；λmax表示判断矩阵M的最大特征值；RI表示平均随机一致性指标，其值随指标数目n的变化；
当一致性比率CR<0.1时，则判定当前判断矩阵满足一致性要求，否则需要对判断矩阵M进行调整直至满足一致性检验要求；
(4)确定指标第一权重，各指标的第一权重计算公式为：
Figure BDA0003345212470000041
优选地，步骤6中，采用反熵权法确定综合能源系统各环节中能源利用效率和
Figure BDA0003345212470000044
效率指标的第二权重，包括以下步骤：
(1)构建指标矩阵：
获取待评估区域综合能源系统的l个样本数据，每个样本数据中有共有n个指标，第k个样本下第v个指标的指标值为cvk(v＝1,2,…,n；k＝1,2,…,l),构建指标矩阵为：
C＝[cvk]n×l (15)
将指标矩阵进行标准化处理，得到标准化后的指标矩阵：
D＝[dvk]n×l (16)
(2)求取各指标的反熵值，各指标的反熵值计算公式为：
Figure BDA0003345212470000042
Figure BDA0003345212470000043
(3)确定各指标的第二权重，计算公式为：
Figure BDA0003345212470000051
优选地，步骤7中，采用乘数归一法将各指标的第一权重值和第二权重值进行耦合，得到各指标的综合权重，第v个指标综合权重的计算公式为：
Figure BDA0003345212470000052
优选地，步骤8中，利用综合权重计算得到待评估的区域综合能源系统能效评估结果，评估结果的计算模型为：
Figure BDA0003345212470000053
式中，kv表示第v个指标的标准化值；
区域综合能源系统各环节能效评估结果的计算模型如下：
能源生产环节的能效评估结果为：
Figure BDA0003345212470000054
h1、h2分别为能源生产环节能源利用率和
Figure BDA0003345212470000057
效率指标的综合权重、k1、k2分别为能源生产环节能源利用率和
Figure BDA0003345212470000058
效率指标的标准化值；
能源传输环节的能效评估结果为：
Figure BDA0003345212470000055
h3、h4分别为能源传输环节能源利用率和
Figure BDA0003345212470000059
效率指标的综合权重、k3、k4分别为能源传输环节能源利用率和
Figure BDA00033452124700000510
效率指标的标准化值；
能源转换环节的能效评估结果为：
Figure BDA0003345212470000056
h5、h6分别为能源转换环节能源利用率和
Figure BDA00033452124700000511
效率指标的综合权重、k5、k6分别为能源转换环节能源利用率和
Figure BDA00033452124700000512
效率指标的标准化值；
能源储存环节的能效评估结果为：
Figure BDA0003345212470000061
h7、h8分别为能源储存环节能源利用率和
Figure BDA0003345212470000063
效率指标的综合权重、k7、k8分别为能源储存环节能源利用率和
Figure BDA0003345212470000064
效率指标的标准化值；
能源需求环节的能效评估结果为：
Figure BDA0003345212470000062
h9、h10分别为能源需求环节能源利用率和
Figure BDA0003345212470000065
效率指标的综合权重、k9、k10分别为能源需求环节能源利用率和
Figure BDA0003345212470000066
效率指标的标准化值。
本申请所达到的有益效果：
本发明在建立区域综合能源系统综合能效指标体系的基础下，对各指标的综合权重进行计算，在此基础上建立了区域综合能源系统综合能效评价模型，为后期制定综合能源系统能效水平提升的运行策略提供依据。
1.本发明将综合能源系统依据功能的不同分成5个环节，不同环节通过各种设备进行耦合。基于热力学第一定律和第二定律建立了综合能源系统和各环节的能源利用效率指标计算模型以及
Figure BDA0003345212470000067
效率指标计算模型，来计算综合能源系统及各环节能效；
2.本发明基于层次分析-反熵权法确定综合能源系统及各环节中的能源利用效率指标和
Figure BDA0003345212470000068
效率指标的第二权重。即通过层次分析法确定综合能源系统及各环节中各指标的第一权重，通过反熵权法确定综合能源系统及各环节中各指标的第二权重，并采用组合赋权法将第二权重耦合以获得各指标的综合权重，使综合能源系统及各环节的能效评价结果更可信。进而使得综合能源系统能效水平较低时，通过对各环节能效的判断来调整薄弱环节的运行策略，进而提高系统的能效水平。
附图说明
图1是本发明一种区域综合能源系统的能效评估方法流程图；
图2是本发明实施例中区域综合能源系统示意图；
图3是本发明实施例中指标体系的层次分析结构模型；
图4是本发明实施例中两个实际的区域综合能源系统整体以及各环节能效水平评估结果。
具体实施方式
下面结合附图对本申请作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本申请的保护范围。
如图1所示，本发明的一种区域综合能源系统的能效评估方法，包括以下步骤：
步骤1：将区域综合能源系统依据功能的不同分成若干环节，不同环节通过各种设备进行耦合，确定区域综合能源系统能量输入和负荷需求；
具体的，将区域综合能源系统依据功能的不同分成能源生产环节、能源传输环节、能源转换环节、能源储存环节、能源需求环节5个环节，如图2所示。
所述能量输入包括煤炭输入量、供电输入量和天然气输入量；
所述负荷需求包括区域综合能源系统在夏季典型日和冬季典型日下的电负荷需求、热负荷需求、冷负荷需求以及天然气负荷需求。
进一步的，在具体确定时，由于区域综合能源系统的能量输入端和负荷端均设有计量表，可通过对应的计量表获得区域综合能源系统的能量输入和负荷需求。
步骤2：基于热力学第一定律和第二定律建立综合能源系统各环节的能源利用效率指标计算模型以及
Figure BDA0003345212470000072
效率指标计算模型；
以综合能源系统能效为目标层，以各环节能效为一级指标层，以各环节的能源利用率指标和
Figure BDA0003345212470000073
效率指标为二级指标层，可建立指标体系的层次分析结构模型，具体结构如图3所示。
具体的，建立区域综合能源系统能源生产环节的能源利用效率和
Figure BDA0003345212470000074
效率，能源传输环节的能源利用效率和
Figure BDA0003345212470000075
效率，能源转换环节的能源利用效率和
Figure BDA0003345212470000076
效率，能源储存环节的能源利用效率和
Figure BDA0003345212470000077
效率以及能源需求环节的能源利用效率和
Figure BDA0003345212470000078
效率指标计算模型；
进一步的，步骤2中，根据图2可得能源生产环节的能源利用率和
Figure BDA0003345212470000079
效率计算模型分别为：
Figure BDA0003345212470000071
Figure BDA0003345212470000081
其中，
Figure BDA0003345212470000082
表示供电输入量中被电-热耦合设备消耗的这部分电能；
Figure BDA0003345212470000083
和
Figure BDA0003345212470000084
分别表示煤-电耦合设备、煤-热耦合设备以及煤-气-电-热耦合设备消耗的煤炭量；
Figure BDA0003345212470000085
和
Figure BDA0003345212470000086
代表煤-气-电-热耦合设备和气-热耦合设备消耗的天然气；
Figure BDA0003345212470000087
和
Figure BDA0003345212470000088
分别代表煤-电耦合设备和煤-气-电-热耦合设备输出的电能；
Figure BDA0003345212470000089
和
Figure BDA00033452124700000810
分别为电-热耦合设备、煤热耦合设备、煤-气-电-热耦合设备和气-热耦合设备输出的热能。
λco和λg分别表示煤炭和天然气的能质系数。
步骤2中，根据图2可得能源传输环节的能源利用率和
Figure BDA00033452124700000823
效率计算模型分别为：
Figure BDA00033452124700000811
Figure BDA00033452124700000812
其中，
Figure BDA00033452124700000813
表示供电输入量中被电能传输网络传输的这部分能量；
Figure BDA00033452124700000814
系统从天然气输入量中被天然气传输网络传输的这部分天然气；
Figure BDA00033452124700000815
和
Figure BDA00033452124700000816
分别表示由电力输配网络供给给能源转换阶段的分布式电-热和分布式电-冷耦合设备的电能；
Figure BDA00033452124700000817
和
Figure BDA00033452124700000818
代表经电能传输网络传输后被储能设备储存以及直接被电负荷利用的这部分电能；
Figure BDA00033452124700000819
和
Figure BDA00033452124700000820
代表热能传输网络传输后被储热装置储存以及直接供给给热负荷的这部分热能；
Figure BDA00033452124700000821
和
Figure BDA00033452124700000822
表示经天然气传输网络传输后被气-电-热-冷耦合装置储存以及直接供给给天然气负荷的这部分天然气。
λh表示热能的能质系数。
步骤2中，根据图2区域综合能源系统示意图可得能源转换环节的能源利用率和
Figure BDA0003345212470000099
效率计算模型分别为：
Figure BDA0003345212470000091
Figure BDA0003345212470000092
其中，
Figure BDA0003345212470000093
分别表示由电-热耦合设备输出的被储热设备储存以及直接供给给热负荷的这部分热能；
Figure BDA0003345212470000094
分别表示由电-冷耦合设备输出的被储冷设备储存以及直接被冷负荷利用的这部分冷能；
Figure BDA0003345212470000095
分别表示由气-电-热-冷耦合设备输出的被电储能装置储存以及直接供给给电负荷的这部分电能、热能、冷能；
Figure BDA0003345212470000096
分别表示由气-电-热-冷耦合设备输出的被热储能装置储存以及直接供给给热负荷的这部分热能；
Figure BDA0003345212470000097
分别表示由气-电-热-冷耦合设备输出的被冷储能装置储存以及直接供给给冷负荷的这部分冷能；
λc表示冷能的能质系数。
步骤2中，根据图2区域综合能源系统示意图可得能源储存环节的能源利用率和
Figure BDA00033452124700000910
效率计算模型分别为：
Figure BDA0003345212470000098
Figure BDA0003345212470000101
其中，
Figure BDA0003345212470000102
和
Figure BDA0003345212470000103
分别表示电储能设备、热储能设备和冷储能设备的实际储能量。
Desf、Dhsf和Dcsf表示电储能设备、热储能设备和冷储能设备在放能过程中减少的储能量；
Figure BDA0003345212470000104
表示电储能设备、热储能设备和冷储能设备的实际放能量；
εesf、εhsf、εcsf表示电储能设备、热储能设备和冷储能设备的实际运行情况，当该值为1时表示储能设备处于储能工作状态，该值为0表示储能设备处于放能工作状态；
步骤2中，根据图2区域综合能源系统示意图可得能源需求环节的能源利用率和
Figure BDA0003345212470000108
效率计算模型分别为：
Figure BDA0003345212470000105
Figure BDA0003345212470000106
其中
Figure BDA0003345212470000107
分别表示的区域综合能源系统的电负荷需求、热负荷需求、冷负荷需求以及天然气负荷需求；
步骤3：确定待评估的区域综合能源系统的能效评估参数；
具体的，所述能效评估参数包括待评估的区域综合能源系统所在区域在夏季典型日和冬季典型日下电能、煤炭、天然气、热水、冷冻水的能质系数。
其中，电能、煤炭、天然气、热水、冷冻水在夏季典型日和冬季典型日下的能质系数如表1所示：
表1能质系数
Figure BDA0003345212470000111
步骤4：获取待评估的区域综合能源系统的运行数据；
具体的，所述运行数据包括待评估的区域综合能源系统输入端的煤炭输入量、供电输入量和天然气输入量，夏季典型日和冬季典型日的平均温度，电负荷需求、热负荷需求、冷负荷需求以及天然气负荷需求，各能源设备的能源输入量与输出量。
步骤5：基于所述运行数据和能效评估参数，采用指标计算模型计算确定时间段内的待评估的区域综合能源系统各环节的能源利用率和
Figure BDA0003345212470000112
效率；
步骤6：根据步骤5计算值确定待评估的区域综合能源系统各环节中能源利用效率和
Figure BDA0003345212470000113
效率指标的第一权重和第二权重；
通过层次分析法确定综合能源系统各环节中能源利用效率和
Figure BDA0003345212470000114
效率指标的第一权重，通过反熵权法确定综合能源系统各环节中能源利用效率和
Figure BDA0003345212470000115
效率指标的第二权重。
1、采用层次分析法确定综合能源系统各环节中能源利用效率和
Figure BDA0003345212470000116
效率指标的第一权重的流程为：
(1)构建指标体系的层次分析结构模型。以综合能源系统能效为目标层，以能源生产环节能效、能源传输环节能效、能源转换环节能效、能源储存环节能效以及能源需求环节能效为一级指标层，以各环节的能源利用率指标和
Figure BDA0003345212470000117
效率指标为二级指标层，建立指标体系的层次分析结构模型，具体结构如图3所示。
(2)构造判断矩阵。对每一层级中各指标的重要程度进行判断，采用成对比较法和1-9标度法为各指标进行标度，构造各层指标的判断矩阵。各层指标判断矩阵M定义如下：
Figure BDA0003345212470000121
式中n表示指标数目；mij表示指标mi和mj相比的重要程度；
进一步的，当指标mi和mj同样重要时，mij＝1；当指标mi相比于mj稍微重要时，mij＝3；当指标mi相比于mj明显重要时，mij＝5；当指标mi相比于mj强烈重要时，mij＝7；当指标mi相比于mj极端重要时，mij＝9；2、4、6、8则为两相邻判断的中值；且当i＝j时，mij＝1，当i≠j时，mij＝1/mji。
本发明实施例中，指标为综合能源系统5个环节的能源利用效率和
Figure BDA0003345212470000124
效率指标，指标数目n为10。
(3)判断矩阵的一致性校验。由于各层指标的判断矩阵是对决策者第一判断的数值表现，与第二事实相比较，存在一定的误差，必须对判断矩阵进行一致性校验。一致性比率CR(Consistency Ratio)的计算公式如下所示：
Figure BDA0003345212470000122
Figure BDA0003345212470000123
其中，CI为判断矩阵的一致性指标；λmax表示判断矩阵M的最大特征值；RI表示平均随机一致性指标，其值随指标数目n的变化，具体如下表所示：
表2平均随机一致性指标取值
n 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
RI 0 0 0.52 0.89 1.12 1.24 1.36 1.41 1.46 1.49
进一步的，当一致性比率CR<0.1时，则可判定当前判断矩阵满足一致性要求，否则需要对判断矩阵M进行调整直至满足一致性检验要求。
(4)确定指标第一权重。经一致性检验后，各指标的第一权重由下式计算：
Figure BDA0003345212470000131
2、采用反熵权法确定综合能源系统各环节中能源利用效率和
Figure BDA0003345212470000134
效率指标的第二权重的流程为：
(1)构建指标矩阵：
获取待评估区域综合能源系统的l个样本数据，每个样本数据中有共有n个指标；
具体实施时，取24小时每个小时时段的运行数据和能效评估参数，采用步骤2的指标计算模型计算待评估的区域综合能源系统5个环节的能源利用率和
Figure BDA0003345212470000135
效率，得到24个样本数据。每个样本数据中有共有10个指标。
第k个样本下第v个指标的指标值为cvk(v＝1,2,…,n；k＝1,2,…,l),构建指标矩阵为：
C＝[cvk]n×l (15)
将指标矩阵进行标准化处理，得到标准化后的指标矩阵：
D＝[dvk]n×l (16)
标准化处理公式为：
Figure BDA0003345212470000132
式中，cvmax和cvmin分别为第v个指标在不同样本下的最大值和最小值。
(2)求取各指标的反熵值，各指标的反熵值计算公式为：
Figure BDA0003345212470000133
Figure BDA0003345212470000141
(3)确定各指标的第二权重，计算公式为：
Figure BDA0003345212470000142
步骤7：采用组合赋权法将所得的第一权重和第二权重耦合，计算得到综合权重；
具体的，采用乘数归一法将各指标的第一权重值和第二权重值进行耦合，得到各指标的综合权重。
第v个指标综合权重的计算公式为：
Figure BDA0003345212470000143
步骤8：利用综合权重得到待评估的区域综合能源系统整体以及各环节的能效评估结果，发现综合能源系统中的薄弱环节，以提高系统的能效水平。
利用综合权重计算得到待评估的区域综合能源系统能效评估结果，评估结果的计算模型如下：
Figure BDA0003345212470000144
式中，kv表示第v个指标的标准化值，指标的标准化值由上文标准化处理公式得到。
区域综合能源系统各环节能效评估结果的计算模型如下：
能源生产环节的能效评估结果为：
Figure BDA0003345212470000145
h1、h2分别为能源生产环节能源利用率和
Figure BDA0003345212470000146
效率指标的综合权重、k1、k2分别为能源生产环节能源利用率和
Figure BDA0003345212470000147
效率指标的标准化值；
能源传输环节的能效评估结果为：
Figure BDA0003345212470000151
h3、h4分别为能源传输环节能源利用率和
Figure BDA0003345212470000155
效率指标的综合权重、k3、k4分别为能源传输环节能源利用率和
Figure BDA0003345212470000156
效率指标的标准化值；
能源转换环节的能效评估结果为：
Figure BDA0003345212470000152
h5、h6分别为能源转换环节能源利用率和
Figure BDA0003345212470000157
效率指标的综合权重、k5、k6分别为能源转换环节能源利用率和
Figure BDA0003345212470000158
效率指标的标准化值；
能源储存环节的能效评估结果为：
Figure BDA0003345212470000153
h7、h8分别为能源储存环节能源利用率和
Figure BDA0003345212470000159
效率指标的综合权重、k7、k8分别为能源储存环节能源利用率和
Figure BDA00033452124700001510
效率指标的标准化值；
能源需求环节的能效评估结果为：
Figure BDA0003345212470000154
h9、h10分别为能源需求环节能源利用率和
Figure BDA00033452124700001511
效率指标的综合权重、k9、k10分别为能源需求环节能源利用率和
Figure BDA00033452124700001512
效率指标的标准化值；
整体的评估结果用于多个区域综合能源系统之间能效比较，各环节的能效评估用于发现每个区域综合能源系统中的薄弱环节。
通过计算待评估的区域综合能源系统能效以及各环节能效的评估结果，分析各环节能效对综合能源系统整体能效的影响，可以在系统能效水平较低的时候可以通过对薄弱环节设备进行调整来提升系统的整体能效。
以两个实际的区域综合能源系统为例，计算能效评估结果，相关结果如图4所示。
1.本发明将综合能源系统依据功能的不同分成5个环节，不同环节通过各种设备进行耦合。基于热力学第一定律和第二定律建立了综合能源系统各环节的能源利用效率指标计算模型以及
Figure BDA00033452124700001513
效率指标计算模型，来计算综合能源系统及各环节能效；
2.本发明基于层次分析-反熵权法确定综合能源系统各环节中的能源利用效率指标和
Figure BDA0003345212470000161
效率指标的第二权重。即通过层次分析法确定综合能源系统及各环节中各指标的第一权重，通过反熵权法确定综合能源系统各环节中各指标的第二权重，并采用组合赋权法将第二权重耦合以获得各指标的综合权重，使综合能源系统及各环节的能效评价结果更可信。进而使得综合能源系统能效水平较低时，通过对各环节能效的判断来调整薄弱环节的运行策略，进而提高系统的能效水平。
本发明申请人结合说明书附图对本发明的实施示例做了详细的说明与描述，但是本领域技术人员应该理解，以上实施示例仅为本发明的优选实施方案，详尽的说明只是为了帮助读者更好地理解本发明精神，而并非对本发明保护范围的限制，相反，任何基于本发明的发明精神所作的任何改进或修饰都应当落在本发明的保护范围之内。

Claims (11)

1.一种区域综合能源系统的能效评估方法，其特征在于：
所述方法包括以下步骤：
步骤1：将区域综合能源系统依据功能的不同分成若干环节，不同环节通过各种设备进行耦合，确定区域综合能源系统能量输入和负荷需求；
步骤2：基于热力学第一定律和第二定律建立综合能源系统各环节的能源利用效率指标计算模型以及
Figure FDA0003345212460000011
效率指标计算模型；
步骤3：确定待评估的区域综合能源系统的能效评估参数；
步骤4：获取待评估的区域综合能源系统的运行数据；
步骤5：基于所述运行数据和能效评估参数，采用步骤2的指标计算模型计算待评估的区域综合能源系统各环节的能源利用率和
Figure FDA0003345212460000012
效率；
步骤6：根据步骤5计算值确定待评估的区域综合能源系统各环节中能源利用效率和
Figure FDA0003345212460000013
效率指标的第一权重和第二权重；
步骤7：采用组合赋权法将第一权重和第二权重耦合，计算得到综合权重；
步骤8：利用综合权重计算待评估的区域综合能源系统整体以及各环节的能效评估结果。
2.根据权利要求1所述的一种区域综合能源系统的能效评估方法，其特征在于：
步骤1中，将区域综合能源系统依据功能的不同分成能源生产环节、能源传输环节、能源转换环节、能源储存环节、能源需求环节5个环节。
3.根据权利要求1所述的一种区域综合能源系统的能效评估方法，其特征在于：
步骤1所述能量输入包括煤炭输入量、供电输入量和天然气输入量；
所述负荷需求包括区域综合能源系统在夏季典型日和冬季典型日下的电负荷需求、热负荷需求、冷负荷需求以及天然气负荷需求。
4.根据权利要求1所述的一种区域综合能源系统的能效评估方法，其特征在于：
步骤2中，建立区域综合能源系统能源生产环节的能源利用效率和
Figure FDA0003345212460000014
效率，能源传输环节的能源利用效率和
Figure FDA0003345212460000015
效率，能源转换环节的能源利用效率和
Figure FDA0003345212460000016
效率，能源储存环节的能源利用效率和
Figure FDA0003345212460000021
效率以及能源需求环节的能源利用效率和
Figure FDA0003345212460000022
效率指标计算模型。
5.根据权利要求1所述的一种区域综合能源系统的能效评估方法，其特征在于：
步骤3所述能效评估参数包括待评估的区域综合能源系统所在区域在夏季典型日和冬季典型日下电能、煤炭、天然气、热水、冷冻水的能质系数。
6.根据权利要求1所述的一种区域综合能源系统的能效评估方法，其特征在于：
步骤4所述运行数据包括待评估的区域综合能源系统输入端的煤炭输入量、供电输入量和天然气输入量，夏季典型日和冬季典型日的平均温度，电负荷需求、热负荷需求、冷负荷需求以及天然气负荷需求，各能源设备的能源输入量与输出量。
7.根据权利要求1所述的一种区域综合能源系统的能效评估方法，其特征在于：
步骤6中，通过层次分析法确定综合能源系统各环节中能源利用效率和
Figure FDA0003345212460000023
效率指标的第一权重；
通过反熵权法确定综合能源系统各环节中能源利用效率和
Figure FDA0003345212460000024
效率指标的第二权重。
8.根据权利要求1所述的一种区域综合能源系统的能效评估方法，其特征在于：
步骤6中，通过层次分析法确定综合能源系统各环节中能源利用效率和
Figure FDA0003345212460000025
效率指标的第一权重，具体包括：
(1)以综合能源系统能效为目标层，以各环节能效为一级指标层，以各环节的能源利用率指标和
Figure FDA0003345212460000026
效率指标为二级指标层，建立指标体系的层次分析结构模型；
(2)对指标体系的层次分析结构模型中每一层级中各指标的重要程度进行判断，采用成对比较法和1-9标度法为各指标进行标度，构造各层指标的判断矩阵；
各层指标判断矩阵M定义如下：
Figure FDA0003345212460000031
式中，n表示指标数目；mij表示指标mi和mj相比的重要程度，当i＝j时，mij＝1，当i≠j时，mij＝1/mji；
(3)对判断矩阵进行一致性校验，采用的一致性比率CR计算公式为：
Figure FDA0003345212460000032
Figure FDA0003345212460000033
其中，CI为判断矩阵的一致性指标；λmax表示判断矩阵M的最大特征值；RI表示平均随机一致性指标，其值随指标数目n的变化；
当一致性比率CR<0.1时，则判定当前判断矩阵满足一致性要求，否则需要对判断矩阵M进行调整直至满足一致性检验要求；
(4)确定指标第一权重，各指标的第一权重计算公式为：
Figure FDA0003345212460000034
9.根据权利要求8所述的一种区域综合能源系统的能效评估方法，其特征在于：
步骤6中，采用反熵权法确定综合能源系统各环节中能源利用效率和
Figure FDA0003345212460000035
效率指标的第二权重，包括以下步骤：
(1)构建指标矩阵：
获取待评估区域综合能源系统的l个样本数据，每个样本数据中有共有n个指标，第k个样本下第v个指标的指标值为cvk(v＝1,2,…,n；k＝1,2,…,l),构建指标矩阵为：
C＝[cvk]n×l (15)
将指标矩阵进行标准化处理，得到标准化后的指标矩阵：
D＝[dvk]n×l (16)
(2)求取各指标的反熵值，各指标的反熵值计算公式为：
Figure FDA0003345212460000041
Figure FDA0003345212460000042
(3)确定各指标的第二权重，计算公式为：
Figure FDA0003345212460000043
10.根据权利要求9所述的一种区域综合能源系统的能效评估方法，其特征在于：
步骤7中，采用乘数归一法将各指标的第一权重值和第二权重值进行耦合，得到各指标的综合权重，第v个指标综合权重的计算公式为：
Figure FDA0003345212460000044
11.根据权利要求10所述的一种区域综合能源系统的能效评估方法，其特征在于：
步骤8中，利用综合权重计算得到待评估的区域综合能源系统能效评估结果，评估结果的计算模型为：
Figure FDA0003345212460000045
式中，kv表示第v个指标的标准化值；
区域综合能源系统各环节能效评估结果的计算模型如下：
能源生产环节的能效评估结果为：
Figure FDA0003345212460000051
h1、h2分别为能源生产环节能源利用率和
Figure FDA0003345212460000056
效率指标的综合权重、k1、k2分别为能源生产环节能源利用率和
Figure FDA0003345212460000057
效率指标的标准化值；
能源传输环节的能效评估结果为：
Figure FDA0003345212460000052
h3、h4分别为能源传输环节能源利用率和
Figure FDA0003345212460000058
效率指标的综合权重、k3、k4分别为能源传输环节能源利用率和
Figure FDA0003345212460000059
效率指标的标准化值；
能源转换环节的能效评估结果为：
Figure FDA0003345212460000053
h5、h6分别为能源转换环节能源利用率和
Figure FDA00033452124600000510
效率指标的综合权重、k5、k6分别为能源转换环节能源利用率和
Figure FDA00033452124600000511
效率指标的标准化值；
能源储存环节的能效评估结果为：
Figure FDA0003345212460000054
h7、h8分别为能源储存环节能源利用率和
Figure FDA00033452124600000512
效率指标的综合权重、k7、k8分别为能源储存环节能源利用率和
Figure FDA00033452124600000513
效率指标的标准化值；
能源需求环节的能效评估结果为：
Figure FDA0003345212460000055
h9、h10分别为能源需求环节能源利用率和
Figure FDA00033452124600000514
效率指标的综合权重、k9、k10分别为能源需求环节能源利用率和
Figure FDA00033452124600000515
效率指标的标准化值。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116993029A (zh) * 2023-09-27 2023-11-03 超网实业(成都)股份有限公司 用于智慧厂务的设备能效评估方法及系统

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110458449A (zh) * 2019-08-08 2019-11-15 国网能源研究院有限公司 区域综合能源供应系统协同发展评价方法
CN112149980A (zh) * 2020-09-16 2020-12-29 国网山东省电力公司经济技术研究院 区域级综合能源系统能效分析方法及系统
CN112348276A (zh) * 2020-11-18 2021-02-09 河海大学 基于多要素三层次的综合能源系统规划优化方法
CN113094971A (zh) * 2021-03-13 2021-07-09 南京理工大学 基于熵权-灰色层次分析的建模仿真即服务可信度评估方法及系统
CN113554296A (zh) * 2021-07-16 2021-10-26 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 园区综合能源系统规划的多指标评价方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110458449A (zh) * 2019-08-08 2019-11-15 国网能源研究院有限公司 区域综合能源供应系统协同发展评价方法
CN112149980A (zh) * 2020-09-16 2020-12-29 国网山东省电力公司经济技术研究院 区域级综合能源系统能效分析方法及系统
CN112348276A (zh) * 2020-11-18 2021-02-09 河海大学 基于多要素三层次的综合能源系统规划优化方法
CN113094971A (zh) * 2021-03-13 2021-07-09 南京理工大学 基于熵权-灰色层次分析的建模仿真即服务可信度评估方法及系统
CN113554296A (zh) * 2021-07-16 2021-10-26 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 园区综合能源系统规划的多指标评价方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
刘珊珊: "《节能减排环境下电能替代终端能源项目后评价体系研究》", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库（电子期刊）》, 30 June 2021 (2021-06-30), pages 36 *
孟明等: "《基于AHP-熵权法的综合能源系统多指标评价》", 《电力科学与工程》, vol. 37, no. 5, 28 May 2021 (2021-05-28), pages 46 - 54 *
王震等: "《土地整治项目绩效评价的理论、方法与实证研究》", 30 April 2019, 山东人民出版社, pages: 128 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116993029A (zh) * 2023-09-27 2023-11-03 超网实业(成都)股份有限公司 用于智慧厂务的设备能效评估方法及系统
CN116993029B (zh) * 2023-09-27 2023-12-12 超网实业(成都)股份有限公司 用于智慧厂务的设备能效评估方法及系统

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