CN115456406A - 一种综合能源系统的评估方法、装置、设备以及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种综合能源系统的评估方法、装置、设备以及计算机可读存储介质，包括：建立综合能源系统效益评价指标表；根据综合能源系统效益评价指标表的信息，采集并储存综合能源系统的运行数据；根据运行数据计算每个低级指标的指标值，计算每个低级指标的隶属度值，构建模糊评价矩阵；根据层次分析法计算所述每个低级指标的主观权重，根据模糊熵权理论计算每个低级指标的客观权重，利用组合权重法将主观权重和客观权重相加得到每个低级指标的综合权重；根据模糊评价矩阵和每个低级指标的综合权重计算综合能源的指标评分。本发明构建能源评估表根据主观得分和客观得分计算综合能源评分，使评估的值更加贴近生活。
Description
技术领域
本发明涉及能源系统的预测评估领域，特别是涉及一种综合能源系统的评估方法、装置、设备以及计算机可读存储介质。
背景技术
综合能源系统的出现是对单一能源利用系统的突破,能够将天然气、煤电以及以风电、光伏等可再生能源通过电网、气网和热力网络互联,其内部整合了冷、热、电、气等多种能量形式,能够实现多种形式能源集中调度、互补、梯级利用,是能源发展的一个重要方向。这种全新的能源利用方式不仅能够有效降低综合能源系统购电费用、设备运行维护费用及购气费用等综合运行费用,而且在增强系统运行的稳定性、提高能源利用率、减少能源损耗、减少碳排放等综合效益方面也具有十分重要的意义。从社会角度来看，由于综合能源系统项目的实施，一方面是用户与能源网络的互动性不断增强，使得用户使用体验更优，另一方面，因保障能源系统运营所需的社会分工更加多元化，由此增加的社会就业岗位也得到了相应的提升。
现阶段,关于综合能源系统效益评价的研究还相对较少。在已有的研究中,构建的能源综合效益评价指标体系涵盖了经济、社会、环境效益等3个方面的效益情况，但指标设置较少，尚不能全面、深入地反映综合能源系统能够带来的效益情况。然而在我国能源转型不断推进，综合能源系统理论研究不断深入和试点项目有序落地的背景下，开展综合能源系统效益评价具备了良好的实施条件，是未来需要进一步深入研究的重点方向。在双碳目标背景下，综合能源效益评价体系更需要关注碳减排量、能源结构低碳化等相关指标，现有的研究针对此方面的指标提出的还比较少。
相较于国内对综合能源系统评价涉及维度少，指标单一，针对性强等缺点，国外的评价体系融入了反映经济效益、社会效益、环境效益的指标，能更加全面地评价经济系统、能源系统、劳动就业、环境社会等要素受综合能源系统建设的影响。世界经济论坛和埃森哲联合发布的全球能源架构绩效指数，分为经济增长与发展、环境可持续发展、能源获取与安全三个维度，共计13个指标(后改为18个)，该指标体系的指标较为全面，更多地从经济、环境、安全地角度考虑各个国家的能源架构；世界能源理事会发表的能源三角指数分为能源绩效和关系绩效两个层面，能源绩效分能源安全、能源平等和环境可持续性三个维度，关系绩效分政策强度、社会强度和经济强度三个维度，共计22个底层指标，该指标体系更加聚焦于能源，对化石能源考虑较多，主要关注能源的安全、平等和可持续性；国际能源署的能源发展指数最初由三个指标组成：人均商业能源消费、商业能源在终端能源消费总量中的比例和有电力供应的人口比例，后不断修正，分为两个维度四个指标，该指标体系更加聚焦于几个重点能源发展指标。
现有的评估能源指标，在综合的计算能源评分时，未考虑不同指标之前的占比以及权重问题，导致在能源占比不均以及能源占比变化的能源系统中不能进行能源评估。
综上所述可以看出，如何根据能源之间的权重占比进行准确的评估是目前有待解决的问题。
发明内容
本发明的目的是提供一种综合能源系统的评估方法、装置、设备以及计算机可读存储介质，解决了现有技术中评估指标少，指标占比权重缺失，能源评估不准确的弊端。
为解决上述技术问题，本发明提供一种综合能源系统的评估方法包括：
建立综合能源系统效益评价指标表；
根据所述综合能源系统效益评价指标表所需的信息，采集并储存综合能源系统中各系统的运行数据；
根据所述运行数据计算每个低级指标的指标值，并根据隶属度模型计算所述每个低级指标的隶属度值，构建模糊评价矩阵；
根据层次分析法计算所述每个低级指标的主观权重，根据模糊熵权理论计算所述每个低级指标的客观权重，利用组合权重法将所述主观权重和所述客观权重相加得到每个低级指标的综合权重；
根据所述模糊评价矩阵和所述每个低级指标的综合权重计算综合能源的指标评分。
优选地，所述根据所述综合能源系统效益评价指标表所需的信息，采集并储存综合能源系统中各系统的运行数据包括：
根据所述综合能源系统效益评价指标表中各个低级指标所需的数据，采集所述综合能源系统中各个系统的运行数据；
将采集到的所述综合能源系统中各个系统的运行数据进行预处理，得到处理后的运行数据。
优选地，所述根据所述运行数据计算每个低级指标的指标值，并根据隶属度模型计算所述每个低级指标的隶属度值，构建模糊评价矩阵包括：
将所述运行数据代入所述每个低级指标公式中，得到每个低级指标的指标值；
将所述每个低级指标代入每个低级指标的隶属度模型中，计算每个低级指标的隶属度值；
将所有低级指标的隶属度值进行组合得到所述模糊评估矩阵。
优选地，所述根据层次分析法计算所述每个低级指标的主观权重包括：
利用所述层次分析法对不同指标的重要程度进行比较，得到判断矩阵；
计算所述判断矩阵的一致性比例率，并判断所述一致性比例率是否小于阈值；
若所述一致性比例率小于所述阈值，则所述判断矩阵作为主观权重；
若所述一致性比例率大于等于所述阈值，则重新利用所述层次分析法计算判断矩阵。
优选地，所述根据模糊熵权模型计算所述每个低级指标的客观权重包括：
根据所述低级指标的不同，选择对应的模糊熵权模型计算所述低级指标的熵值和熵权；
将所述低级指标的熵值和熵权结合，得到所述低级指标的客观权重。
优选地，所述根据所述模糊评价矩阵和所述每个低级指标的综合权重计算综合能源的指标评分后包括：
判断所述综合能源系统的指标评分是否满足综合能源规划的目标；
若满足，则所述综合能源系统合格；
若不满足，则所述综合能源系统不合格。
优选地，所述判断所述综合能源系统的指标评分是否满足综合能源规划的目标包括：
根据所述高级指标的指标得分进行负荷预测和资源禀赋评估，得到预测值和评估值；
基于所述预测值和所述评估值建立各能源设备的能量转化函数，以及运行约束函数；
根据所述能量转换函数和所述运行约束函数计算每个设备的最佳运行能量以及评估得分；
判断所述最佳运行能量以及评估得分是否满足评估范围，若满足输出此最佳规划方案，若不满足，重新规划方案。
本发明还提供了一种综合能源系统的评估装置，包括：
构建评价指标模块，用于建立综合能源系统效益评价指标表；
采集数据模块，用于根据所述综合能源系统效益评价指标表所需的信息，采集并储存综合能源系统中各系统的运行数据；
计算隶属度模块，用于根据所述运行数据计算每个低级指标的指标值，并根据隶属度模型计算所述每个低级指标的隶属度值，构建模糊评价矩阵；
计算权重模块，用于根据层次分析法计算所述每个低级指标的主观权重，根据模糊熵权理论计算所述每个低级指标的客观权重，利用组合权重法将所述主观权重和所述客观权重相加得到每个低级指标的综合权重；
计算指标评分模块，用于根据所述模糊评价矩阵和所述每个低级指标的综合权重计算综合能源的指标评分。
本发明还提供了一种综合能源系统的评估设备，包括：
存储器，用于存储计算机程序；处理器，用于执行所述计算机程序时实现上述一种综合能源系统的评估方法的步骤。
本发明还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述一种综合能源系统的评估方法的步骤。
本发明所提供的一种综合能源的评估方法，本发明建立层次性的指标评价系统，构建综合能源系统效益评价指标表，根据能源效益评价指标表中所需的数据进行采集，然后根据采集的数据计算每个低级指标的指标值，然后根据层次分析法计算各个指标的主观权重，根据模糊理论计算各个指标的客观权重，并将主观和客观进行结合，使评价指标的权重更加的接近实际结果，提高综合能源评估的准确性，便于后续采用综合能源评估结果进行综合能源系统规划，提高利用率以及稳定性。
附图说明
为了更清楚的说明本发明实施例或现有技术的技术方案，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的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明所提供的综合能源系统的评估方法的第一种具体实施例的流程图；
图2为本发明所提供的综合能源系统的评估方法的第二种具体实施例的流程图；
图3为本发明实施例所提供的综合能源效益评价指标图；
图4为本发明综合评价步骤流程图；
图5为本发明提供的能源系统规划计算流程图；
图6为本发明实施例提供的一种综合能源系统的评估的装置的结构框图。
具体实施方式
本发明的核心是提供一种综合能源系统的评估方法，根据不同能源系统的中评价指标的权重，计算综合能源的综合评分，使得到的评价指标更加接近实际结果，提高评估的准确度。
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步的详细说明。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。
请参考图1，图1为本发明所提供的综合能源系统的评估方法的第一种具体实施例的流程图；具体操作步骤如下：
步骤S101：构建综合能源系统效益评价指标表；
步骤S102：根据所述综合能源系统效益评价指标表所需的信息，采集并储存综合能源系统中各系统的运行数据；
步骤S103：根据所述运行数据计算每个低级指标的指标值，并根据隶属度模型计算所述每个低级指标的隶属度值，构建模糊评价矩阵；
步骤S104：根据层次分析法计算所述每个低级指标的主观权重，根据模糊熵权理论计算所述每个低级指标的客观权重，利用组合权重法将所述主观权重和所述客观权重相加得到每个低级指标的综合权重；
步骤S105：根据所述模糊评价矩阵和所述每个低级指标的综合权重计算综合能源的指标评分。
在本实施例中，建立综合能源系统效益评价指标表，采集评价指标表中每个低级指标所需的数据，计算每个低级指标的主观权重和客观权重，并将主观和客观两者的权重进行结合计算评价得分，使指标评价得分接近实际，提高评估的准确性。本发明构建能源评估表，基于评估表采集数据并计算各个低级指标的指标值，根据主观得分和客观得分计算综合能源评分，考虑了不同能源系统中的占比以及权重的不同，使评估的值更加贴近生活。得到的评估值更加具有参考价值。
在本实施例中，综合能源系统包括三个系统，分别是电力系统、热力系统、天然气系统，对综合能源系统进行评估；请参考图2，图2为本发明所提供的综合能源系统的评估方法的第二种具体实施例的流程图；具体操作步骤如下：
步骤S201：构建综合能源系统效益评价指标表；
步骤S202：采集综合能源系统中电力系统、热力系统、天然气系统的运行数据，计算每个低级指标的指标值；
如图3所示，图3为本发明实施例所提供的综合能源效益评价指标图。其中，2.1高效性、2.2经济性、2.3低碳性、2.4社会性四个维度为高级指标，在每个高级指标下，设置了7个低级指标在高效性维度下，设置的7个低级指标代表了源侧、网侧、荷侧规划要达到的综合能源系统高效运行目标；在经济性维度下，设置的7个低级指标代表了综合能源系统建设包含的节能技术设备的经济性；在低碳性维度下，设置的7个低级指标代表了经济、社会、能源、环境四个方面低碳改善程度；在社会性维度下，设置的7个低级指标代表了从客户角度呈现的智能化、互动性、人性化等价值效益，随着时间的增加低级指标也会随之增加。
各个低级指标计算公式分别如下：
1)一次能源利用率
其中，ηce根据不同电网发电效率和电网输配效率进行折算，以煤电为主的电网效率是0.315,以燃气-蒸汽联合循环的电网电效率是0.45。由于可再生能源尚未发展成熟，以可再生能源为主的电网本文不作考虑，如有需要，则需另行计算相应的电网效率。
2)设备综合利用率
其中，设备包含了所规划综合能源系统内的热泵、污水源热泵、空气源热泵、冷热电三联供系统、储热罐等能源使用设备。
3)配网电力线损率
线损率＝(供电量－用电量)÷供电量×100％
其中，式中的供电量和用电量均以供、受端电度表的抄表电度为准。
4)供热网输送效率
其中：Qj为检测持续时间内在第j个换热站入口处测得的热量累计值，单位为GJ；Qt为检测持续时间内在热源出口处测得的热量累计值，单位为GJ。
5)天然气输差
天然气管道运输的输差主要指的是天然气某一个特定的时间段以及特定运输管段中天然气的进气量以及期初管存之和，与管段出气量以及期末管存之间的差值。
6)弃风弃光率
其中，弃风电量＝全风场理论上网电量-全风场实际上网电量。全风场理论上网电量＝∑单机理论发电量-风场内部输电线损-厂用电。注：单机理论发电量采用经过试验验证的风速-功率曲线或拟合的风速-功率曲线将风机轮毂高度处的风速转化为单机理论发电功率，并通过时间积分计算得出。全风场实际发电量＝风电场接入电网关口计量表读数。弃光率计算公式同弃风率。
7)单位GDP能耗
8)设备运行节约费用
设备运行节约费用是指综合能源系统与传统能源系统相比所减少支出的成本费用。
9)热电联产机组投入产出比
其中，n为投资运行的年份数。
10)三联供机组投入产出比
其中，n为投资运行的年份数。
11)燃气锅炉投入产出比
其中，n为投资运行的年份数。
12)储能设备投入产出比
13)风力发电投入产出比
14)光伏发电投入产出比
15)能源受进占比
16)天然气发电装机占总装机的比重
17)光伏发电装机占总装机的比重
18)风力发电装机占总装机的比重
19)电力平均停电持续时间(分)
电力平均停电持续时间(分)表示系统在一年中每个用户的平均停电持续时间，用(小时)/(用户·年)表示。
20)热力中断小时数
热力中断小时数是基于统计数据
21)供冷中断小时数
供冷中断小时数基于统计数据。
22)单位GDP碳排放
23)单位工业增加值能耗增长率
其中，n是基准年，n+a是基准年后a年
24)非化石能源占一次能源消费比重
25)新能源汽车占有率
26)人均碳排放
27)二氧化碳年减排量
其中，
28)气体污染物年减排量
29)人均一次能源消费量
30)终端电气化水平
31)主动削峰负荷用户比例
其中，主动削负荷用户数包含了需求响应的电力用户和负荷集成商所涉及的负荷用户。
32)智能电表普及度
33)用户满意度
用户满意度有一套测评体系，用于全面反映用户对产品的需求和期望。
34)提供就业岗位率
35)区域经济发展贡献率
区域经济发展贡献率是基于投入产出模型测算得到的。
步骤S203：根据所述低级指标的指标值计算主观权重和客观权重，并计算高级指标的权重；
首先，主观权重计算，采用层次分析法针对不同低级指标的重要程度比较得到判断矩阵，紧接着，对该判断矩阵做一致性检验，求得判断矩阵的最大特征值、特征向量、一致性比率，若一致性比率<0.1，认为该判断矩阵的不一致程度在允许范围之内，所以该权重可用，否则，重新计算权重矩阵，请参考图4，图4为本发明综合评价流程图。
计算所有低级指标的主观权重步骤包括：
(1)构建判断矩阵：按照评价标准，对各层次的因素进行两两比较，本研究中采用Saaty1-9标度法，使用具体的数字标度(1-9)表示指标i比指标j的相对重要性，建立判断矩阵A＝(aij)n×n，其中，aij为指标i与指标j的重要性系数，n为指标个数；例如n＝35，(i,j＝1,2,…,n)。
(2)求判断矩阵的最大特征值：
1)将判断矩阵A＝(aij)n×n按列归一化，得到矩阵
即
2)计算矩阵
各行指标和的平均值，即
计算得到w＝[w1,w2,…,wn]T即为所求特征向量。
3)计算判断矩阵最大特征根
(3)一致性检验：首先计算判断矩阵A的一致性指标CI，即
CI的数值越大表明判断矩阵的一致性越差，随机一致性比率定义为CR，即CR＝CI/RI，其中RI是判断矩阵A的平均随机一致性指标，RI的数值大小仅与矩阵的阶数有关，可以通过查表得到，当一致性比率CR小于0.1时，则矩阵中的权重为主观权重，否则不满足，重新构建判断矩阵重新计算。
其次，低级指标的客观权重计算，根据模糊熵权理论，将各指标值进行计算，得到各指标熵值和熵权；
模糊熵权法具体计算步骤如下：
(1)数据标准化
由n个评价指标，m个评价对象构成的评价矩阵为：
Y＝(yij)n×m,i＝1,2,...,n；j＝1,2,...,m
将指标数据进行标准化处理，得到
(2)信息熵的求取
根据信息熵定义，第i个低级指标的熵值为：
(3)计算各指标熵权
第i个低级指标的熵权可表示为：
最终得到基于熵权法的所有低级指标权重向量W″：
W″＝(w1″,w2″,...,wn″)
最后，综合权重计算，根据前面主观权重和客观权重计算，通过综合权重计算公式得到各低级指标综合权重。
AHP-熵值法的组合权重计算公式如下：
最终的组合权重为BT＝(B1,B2,…,Bi)T。
步骤S204：基于低级指标的隶属度函数计算每个低级指标的隶属度值；
指定隶属度函数，本文采用二元对比排序方法，就是通过对多个指标进行两两对比来确定某种特征下的顺序，由此来决定这些指标对该特征的隶属程度。
设U＝{x,y,z,…}为给定的论域，A是模糊概念。二元对比排序法的实施步骤为：
(1)对任取的一对指标x,y∈U进行比较，得到以y为标准x隶属于A的程度值fy(x)，以及以x为标准y隶属于A的程度值fx(y)。
(2)计算相对优先度函数：
或
得到
(3)以f(x/y)为元素构造一个矩阵G，称为相对优先矩阵：
(4)对相对优先矩阵G的每一行取最小值或平均值，即得A的隶属函数为
或
利用上述隶属函数计算每个低级指标的隶属度值。
步骤S205：根据每个低级指标的隶属度值和权重计算高级指标的的指标评分；
步骤S206：根据高级指标的指标评分计算高级制表的权重；
采用上述步骤S203和S204中间主观权重和客观群众的方法计算高级指标的权重。
步骤S207：根据所述高级指标的指标得分进行负荷预测和资源禀赋评估，得到预测值和评估值；
步骤S208：基于所述预测值和所述评估值建立各能源设备的能量转化函数，以及运行约束函数；
步骤S209：根据所述能量转换函数和所述运行约束函数计算每个设备的最佳运行能量以及评估得分；
步骤S210：判断所述最佳运行能量以及评估得分是否满足评估范围，若满足输出此最佳规划方案，若不满足，重新规划方案。
参考图5，图5为本发明提供的能源系统规划计算流程图。
在本实施例中，根据综合能源效益评价表采集电力系统、热力系统、天然气系统的的运行数据，然后计算每个低级指标的指标得分，计算每个低级指标的主观权重和客观权重，根据不同的能源系统调整效应的权重问题，采用主客观结合方法使得评价指标的权重尽可能与实际结果接近，并计算每个低级指标的隶属度值，基于隶属度值计算和综合权重值计算每个低级指标的指标得分，然后计算每个高级指标的指标得分和权重，最后将其进行能源规划，得到最佳的能源规划方案。本发明构建能源评估表，基于评估表采集数据并计算各个低级指标的指标值，根据主观得分和客观得分计算综合能源评分，考虑了不同能源系统中的占比以及权重的不同，使评估的值，更加贴近生活。得到的评估值更加具有参考价值。
请参考图6，图6为本发明实施例提供的一种综合能源系统的评估的装置的结构框图；具体装置可以包括：
构建评价指标模块100，用于建立综合能源系统效益评价指标表；
采集数据模块200，用于根据所述综合能源系统效益评价指标表所需的信息，采集并储存综合能源系统中各系统的运行数据；
计算隶属度模块300，用于根据所述运行数据计算每个低级指标的指标值，并根据隶属度模型计算所述每个低级指标的隶属度值，构建模糊评价矩阵；
计算权重模块400，用于根据层次分析法计算所述每个低级指标的主观权重，根据模糊熵权理论计算所述每个低级指标的客观权重，利用组合权重法将所述主观权重和所述客观权重相加得到每个低级指标的综合权重；
计算指标评分模块500，用于根据所述模糊评价矩阵和所述每个低级指标的综合权重计算综合能源的指标评分。
本实施例的综合能源系统的评估装置用于实现前述的综合能源系统的评估方法，因此综合能源系统的评估装置中的具体实施方式可见前文中的综合能源系统的评估方法的实施例部分，例如，构建评价指标模块100，采集数据模块200，计算隶属度模块300，计算权重模块400，计算指标评分500分别用于实现上述综合能源系统的评估方法中步骤S101，S102，S103，S104和S105所以，其具体实施方式可以参照相应的各个部分实施例的描述，在此不再赘述。
本发明具体实施例还提供了一种综合能源系统的评估的设备，包括：存储器，用于存储计算机程序；处理器，用于执行所述计算机程序时实现上述一种综合能源系统的评估的方法的步骤。
本发明具体实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述一种综合能源系统的评估的方法的步骤。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
以上对本发明所提供的综合能源系统的评估方法、装置、设备以及计算机可读存储介质进行了详细介绍。本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本发明进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。
Claims (10)
1.一种综合能源系统的评估方法，其特征在于，包括：
建立综合能源系统效益评价指标表；
根据所述综合能源系统效益评价指标表所需的信息，采集并储存综合能源系统中各系统的运行数据；
根据所述运行数据计算每个低级指标的指标值，并根据隶属度模型计算所述每个低级指标的隶属度值，构建模糊评价矩阵；
根据层次分析法计算所述每个低级指标的主观权重，根据模糊熵权理论计算所述每个低级指标的客观权重，利用组合权重法将所述主观权重和所述客观权重相加得到每个低级指标的综合权重；
根据所述模糊评价矩阵和所述每个低级指标的综合权重计算综合能源的指标评分。
2.如权利要求1所述的评估方法，其特征在于，所述根据所述综合能源系统效益评价指标表所需的信息，采集并储存综合能源系统中各系统的运行数据包括：
根据所述综合能源系统效益评价指标表中各个低级指标所需的数据，采集所述综合能源系统中各个系统的运行数据；
将采集到的所述综合能源系统中各个系统的运行数据进行预处理，得到处理后的运行数据。
3.如权利要求1所述的评估方法，其特征在于，所述根据所述运行数据计算每个低级指标的指标值，并根据隶属度模型计算所述每个低级指标的隶属度值，构建模糊评价矩阵包括：
将所述运行数据代入所述每个低级指标公式中，得到每个低级指标的指标值；
将所述每个低级指标代入每个低级指标的隶属度模型中，计算每个低级指标的隶属度值；
将所有低级指标的隶属度值进行组合得到所述模糊评估矩阵。
4.如权利要求1所述的评估方法，其特征在于，所述根据层次分析法计算所述每个低级指标的主观权重包括：
利用所述层次分析法对不同指标的重要程度进行比较，得到判断矩阵；
计算所述判断矩阵的一致性比例率，并判断所述一致性比例率是否小于阈值；
若所述一致性比例率小于所述阈值，则所述判断矩阵作为主观权重；
若所述一致性比例率大于等于所述阈值，则重新利用所述层次分析法计算判断矩阵。
5.如权利要求1所述的评估方法，其特征在于，所述根据模糊熵权模型计算所述每个低级指标的客观权重包括：
根据所述低级指标的不同，选择对应的模糊熵权模型计算所述低级指标的熵值和熵权；
将所述低级指标的熵值和熵权结合，得到所述低级指标的客观权重。
6.如权利要求1所述的评估方法，其特征在于，所述根据所述模糊评价矩阵和所述每个低级指标的综合权重计算综合能源的指标评分后包括：
判断所述综合能源系统的指标评分是否满足综合能源规划的目标；
若满足，则所述综合能源系统合格；
若不满足，则所述综合能源系统不合格。
7.如权利要求6所述的评估方法，其特征在于，所述判断所述综合能源系统的指标评分是否满足综合能源规划的目标包括：
根据所述高级指标的指标得分进行负荷预测和资源禀赋评估，得到预测值和评估值；
基于所述预测值和所述评估值建立各能源设备的能量转化函数，以及运行约束函数；
根据所述能量转换函数和所述运行约束函数计算每个设备的最佳运行能量以及评估得分；
判断所述最佳运行能量以及评估得分是否满足评估范围，若满足输出此最佳规划方案，若不满足，重新规划方案。
8.一种综合能源系统的评估装置，其特征在于，包括：
构建指标模块，用于建立综合能源系统效益评价指标表；
采集数据模块，用于根据所述综合能源系统效益评价指标表所需的信息，采集并储存综合能源系统中各系统的运行数据；
计算隶属度模块，用于根据所述运行数据计算每个低级指标的指标值，并根据隶属度模型计算所述每个低级指标的隶属度值，构建模糊评价矩阵；
计算权重模块，用于根据层次分析法计算所述每个低级指标的主观权重，根据模糊熵权理论计算所述每个低级指标的客观权重，利用组合权重法将所述主观权重和所述客观权重相加得到每个低级指标的综合权重；
计算指标评分模块，用于根据所述模糊评价矩阵和所述每个低级指标的综合权重计算综合能源的指标评分。
9.一种综合能源系统的评估设备，其特征在于，包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述一种综合能源系统的评估方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述一种综合能源系统的评估方法的步骤。
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