CN115952897A - 一种城市能源系统的优化配置方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及电力管理技术领域，提供了一种城市能源系统的优化配置方法。该方法包括：基于综合电力系统和综合能源系统的特点，选取二级指标，构建综合评价指标体系；基于综合评价指标体系，根据专家意见求得主观权重向量；基于设定方案的设定指标值获得评价矩阵，并根据评价矩阵求得客观权重向量；基于主观权重向量和客观权重向量，获得综合权重向量；利用综合权重向量修正的TOPSIS法对各个备选方案进行综合评价，获得目标方案。本发明引入了决策确定度的概念，使得主观权重更科学化合理化，通过将指标的主客观权组合成为综合权重，使得对方案的评价更全面、更准确。

Description

一种城市能源系统的优化配置方法

技术领域

本发明涉及电力管理技术领域，尤其涉及一种城市能源系统的优化配置方法。

背景技术

近年来，随着城市能源系统规模的不断扩大，复杂程度不断增加，城市能源系统的特点也越来越丰富，功能也逐渐增加，更多先进的理念不断引入城市能源系统的发展建设中，因此，如何全面、科学地评价城市能源系统，才能对于城市能源系统的发展起到指引作用，对其发展有着重要意义。

对于能源系统的评价，国内外有许多学者进行了研究，其研究对象主要分为两种，一种是在评价综合能源系统园区方面，另一种是评价城市电网方面。有的学者从能源消耗、经济效益、环保效益、社会效益等指标出发，提出一种智慧综合能源评价体系；有的学者从电网的四个环节“源、网、荷、储”来构建指标，评价城市电网的综合特性；随着目前“双碳”目标的提出，也有学者着眼于环境保护方面，以CO₂排放量、大气污染物排放量等环境友好指标为导向，构建了评价指标体系；还有学者从经济角度出发，将指标都换算到经济领域，采用净现值、能源成本、运行成本、排放成本等指标对综合能源系统进行性能评估。

但是，对于整个城市能源系统的评价，却鲜而有之。城市能源系统是以电力系统为主导，但是随着其复杂程度增加，不同能源之间相互耦合，使得城市能源系统也在一定程度上具有了综合能源系统的性质，使得单一的电力系统评价并不能完全衡量城市能源系统的优劣；而且，综合能源系统的评价体系中，收益往往作为一项重要指标，出现在评价体系中，而城市能源系统属于基础设施，并不重视其收益，反而更加重视其安全性以及可靠性。并且，随着城市能源系统的发展，目前对于城市能源系统的安全性以及可靠性有着更高的要求：随着光伏、风电等可再生能源并网量增大，极端天气对于能源系统的威胁更大；随着世界局部地区战争冲突、欧洲天然气短缺等情况的出现，能源的储备与来源可靠性也成为影响城市能源系统功能的重要因素，因此，亟需将能源安全因素也纳入城市能源系统综合评价体系中。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种城市能源系统的优化配置方法，以解决现有技术中单一系统评价不能完全衡量城市能源系统的优劣的技术问题。

本发明提供了一种城市能源系统的优化配置方法，包括：

S1.基于综合电力系统和综合能源系统的特点，根据六个维度选取26个二级指标，构建综合评价指标体系；

S2.基于所述综合评价指标体系，根据专家意见求得主观权重向量；

S3.基于设定方案的设定指标值获得评价矩阵，并根据所述评价矩阵求得客观权重向量；

S4.基于所述主观权重向量和所述客观权重向量，获得综合权重向量；

S5.利用综合权重向量修正的TOPSIS法对各个备选方案进行综合评价，获得目标方案。

进一步地，所述S1中所述六个维度包括：能源结构、经济效益、社会效益、环境友好、能源安全、智慧程度。

进一步地，所述S2中主观权重向量的获得包括：

S21.基于所述二级指标，通过所述专家投票，选取设定重要指标和设定不重要指标；

S22.基于所述设定重要指标和所述设定不重要指标，根据所述专家意见，获得设定重要指标和设定不重要指标的相对重要性和评价相对重要性的确定程度；

S23.基于所述设定重要指标和设定不重要指标的相对重要性以及评价相对重要性的确定程度，求得所述主观权重向量。

进一步地，所述S3包括：

S31.基于设定方案的设定指标值，获得评价矩阵，并对所述评价矩阵进行标准化处理，并将所有指标正向化，获得标准化正向化的矩阵，其中，所述设定方案包括所有备选方案；

S32.基于所述设定方案的设定指标值，求得每个指标的对比强度；

S33.基于所述每个指标的对比强度，求得指标中的冲突性；

S34.基于所述每个指标的对比强度和所述指标中的冲突性，求得信息承载量；

S35.基于所述信息承载量，求得所述客观权重向量。

进一步地，所述S4中，所述综合权重向量的求得包括如下计算式：

其中，w_oi表示客观权重向量，w_si表示主观权重向量。

进一步地，所述S5包括：

S51.基于所述标准化正向化的矩阵，确定正理想解与负理想解；

S52.基于所述综合权重向量，分别求得所述每个备选方案到正理想解的距离以及所述每个备选方案到负理想解的距离；

S53.基于所述正理想解与所述负理想解，求得相对贴进度；

S54.基于相对贴进度，选取设定大小的相对贴进度的方案作为所述目标方案。

进一步地，所述S52中，所述每个备选方案到正理想解的距离根据如下计算式求得：

所述每个备选方案到负理想解的距离根据如下计算式求得：

其中，

表示每个备选方案到正理想解的距离，

表示每个备选方案到负理想解的距离，Z⁺表示正理想解，Z^-表示负理想解。

进一步地，所述S53中，所述相对贴进度包括如下计算式：

其中，D_i表示相对贴进度。

本发明与现有技术相比存在的有益效果是：

1、本发明综合电力系统以及综合能源系统两者的特点，通过选取二级指标，构建了综合考虑各种因素的城市能源系统综合评价指标体系。

2、本发明通过BWM法获得指标的主观权重，又通过CRITIC法获得指标的客观权重，然后将指标的主客观权组合成为综合权重，使得对方案的评价更全面、更准确。

3、本发明时间复杂度低、效率高，降低了主观赋权的主观性以及客观赋权数据带来的波动性。

4、本发明在BWM主观赋权的过程中，引入了决策确定度的概念，在不同专家给出的权重中，优先采用决策确定度高的专家的观点来构成主观权重，使得主观权重更科学化合理化。

附图说明

为了更清楚地说明本发明中的技术方案，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它的附图。

图1是本发明提供的一种城市能源系统的优化配置方法的流程图；

图2是本发明提供的城市能源系统综合评价指标体系示意图。

具体实施方式

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本发明实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。

下面将结合附图详细说明本发明提供的一种城市能源系统的优化配置方法。

图1是本发明提供的一种城市能源系统的优化配置方法的流程图。

图2是本发明提供的城市能源系统综合评价指标体系示意图。

如图1所示，该优化配置方法包括：

S1.基于综合电力系统和综合能源系统的特点，根据六个维度选取26个二级指标，构建综合评价指标体系；

所述S1中所述六个维度包括：能源结构、经济效益、社会效益、环境友好、能源安全、智慧程度。

1)能源结构指标选取：

①可再生能源发电占比ξ_new。效益型。可再生能源发电占比是指风能发电、太阳能发电、水能发电、生物质能发电、地热能发电等新能源发电方式的年发电量总和占该地区年总发电量的比重。

式中，ξ_new是可再生能源发电占比；W_ren是该城市可再生能源的年发电量；W_TP是该城市火力发电的年发电量。

②电能终端能源消费占比ξ_rep。效益型。电能终端能源消费占比指的是用户消费的能源中电能占其消耗的包括电能、煤炭、石油、天然气等所有形式在内能源的比例。

式中，ξ_rep是电能终端能源消费占比；W_e是该城市中每年消耗的电能；W_coal是该城市每年消耗的煤炭折合成的电能；W_gass是该城市每年消耗的天然气折合成的电能；W_oil是该城市每年消耗的石油折合成的电能。

③化石能源年消耗量M_fossil。成本型。该指标包括一年内以发电、取暖、交通等各种能源消耗手段消耗的煤、石油、天然气等化石能源的消耗总量，将各个化石能源的消耗量折合成标准煤，再求和，得到该指标。

M_fossil＝γ_coalM_coal+γ_oilM_oil+γ_gasM_gas (3)

式中，M_fossil为折合成标准煤的总化石能源年消耗量；M_coal、M_oil、M_gas分别是消耗的原煤、石油、天然气等化石能源的年消耗量；γ_coal、γ_oil、γ_gas分别为对应的化石能源折合成标准煤的折算系数。

④能源节约率ξ_save。效益型。能源节约率是指该地区对于化石能源的节约率。即将用于发电的可再生能源的发电量折合成标准煤，然后与该地区消耗的总化石能源之比。

式中，ξ_save是能源节约率，W_clean是清洁能源发电量；α是清洁能源发电量折合为标准煤的系数。

2)经济效益指标选取：

①单位发电价格C_e。成本型。单位发电价格，是该地区发单位电量的平均价格，是所有发电形式，按照发电量占总发电量的比值而算出的平均值。

式中，C_e是单位发电价格；c_i是对应每种发电形式的单位发电价格。

②终端电能价格F_e。成本型。终端电能价格是该地区民用、商业、工业等所有种类电能用户电价按照总用电量占比所算出的电价平均值。

式中，F_e为终端电能价格；G_i是每种电能用户所用电能；f_i是每种电能用户用电价格。

③输配电损耗W_loss。成本型。该指标主要考虑网络损耗，是指一年中该能源系统中损失的电量。

式中，W_loss是指该能源系统的输配电损耗，P_pro是t时刻的发电量，P_cum是指t时刻用户的用电量。

④单位GDP能耗W_GDP。成本型。本指标能够反映该城市能源系统在该城市经济发展中的地位，也能够反映出该能源系统是否高效。

式中，W_GDP是单位GDP能耗；W_sum是消耗的能源总量。

3)社会效益指标选取：

①用户满意度R_user。效益型。该指标为定性指标，该指标主要指用户对于能源系统尤其是电力系统的满意度，该指标通过被调查者以调查问卷的形式给出。该值的取值范围为1到7，其中1代表极其不满意，2代表不满意，3代表较为不满意，4代表一般，5代表较为满意，6代表满意，7代表极其满意。

②能源政策支持力度R_gov。效益型。该指标也为定性指标，也由被调查对象由调查问卷的形式给出。取值范围也为1到7，其中1代表极其不支持，2代表不支持，3代表较为不支持，4代表一般，5代表较为支持，6代表支持，7代表极其支持。

③产业效益R_in。效益型。是指该城市能源系统各部分协同规划后，对于该地区经济产业的拉动作用，可用该地区能源系统节约的一次能源总量与该地区的生产总值之比表示。

式中，R_in为产业效益；α是清洁能源发电量折合为标准煤的系数。

④就业效益R_w。效益型。是指该城市能源系统投资总额与拉动就业系数之积。

R_W＝η_WS_input (10)

式中，R_W为就业效益，η_W为就业拉动系数，一般取η_W＝700，即每增加一亿元投资可以增加700人就业，S_input为该能源系统的总投资额，亿元。

4)环境友好指标选取：

①年CO2减排量M_CO2。效益型。为了契合国家“双碳目标”，促进达到“碳达峰、碳中和”的目标，则设立此标准，表示由可再生能源代替发出相同电量的火电而减少的碳排放量。该指标可由可再生能源发电的电能折合算出。

式中，M_CO2为年CO₂减排量，ε_CO2是火力发电发出单位电量所产生的CO₂量。

②年CO₂、NO_x、SO₂等大气污染物排放成本C_env，成本型。该指标主要考虑可再生能源发电不产生上述污染物，而火力发电将会排放，该成本越低，则证明可再生能源发电占比越高，对环境越友好。

式中，C_env为大气污染物的排放的总成本；S_CO2、S_SO2、S_NOx分别是各种大气污染物的排放量，c_CO2、c_SO2、c_NOx分别为大气污染物单位排放成本。

③噪声污染影响F_noise，成本型。指城市能源系统在运行过程中产生的噪声均不能超标。要符合相对应的标准，如：《环境影响评价技术导则声环境(HJ2.4)》以及《工业企业厂界噪声标准(GB 12348)》等。如果负荷标准，则该数值为0；如果超过标准，则采用罚函数法表示。

④电磁环境影响F_ele，成本型。指城市能源系统在运行过程中产生的电磁均不能超标。要符合相应的标准，如：《电磁环境控制限制(GB 8702)》、《环境电磁波卫生标准(GB9175)》等。如果负荷标准，则该数值为0；如果超过标准，则采用罚函数法表示。

5)能源安全指标选取：

①能源自给率ξ_self，效益型。能源自给率由本地生产的能源总量与本地消费的能源总量的比值算出。

式中，ξ_self是能源自给率；W_sup是该地区生产的能源总量；W_cum是该地区的消费能源总量。

②能源储备水平ξ_s，效益型。即该地区煤炭、天然气等可能用于发电的资源储备情况情况，该指标可以通过建设天然气存储站等方式提升。首先通过该地区各种发电形式占比作为各种资源储备量的权重，然后以每种资源的全国人均储备量为基准，计算该地区的能源储备水平。

式中，ξ_i为该地区的能源储备水平；β_i为该地区各种发电形式占比；M_s,i是第i种资源在该地区的人均储备量；M_s,n是第i种资源在全国的人均储备量均值。

③能源对外依存率ξ_import，成本型。该指标是表征本地区的能源有多少是依靠国外进口，该值越低，则对外依存越小，能源就越安全。

式中，ξ_import是能源对外依存率；W_import是该地区生产的能源总量；W_cum是该地区的消费能源总量。

④能源生产多样性指数η_m，成本型。能源供给的方式越多，则该能源系统的可靠性就越高，该特性按照能源生产多样性指标表征，该指标的范围是[0,1]。如果能源多样性指标越高，越接近于1，则说明该能源系统发电形式单一；反之，该指标越接近于0。则说明该地区能源生产形式多样。

式中，η_m是能源生产多样性指数。

⑤储能发展指数ξ_es，效益型。在一个系统中，储能越多，则其平抑负荷以及系统的可靠性越强，此处利用该地区所有储能方式，如抽水蓄能以及电储能等形式的额定储存电量与年最大负荷之比。

式中，ξ_es为储能发展系数；P_max为年最大负荷；P_i,n为第i个储能电站的额定储量。

⑥供电可靠性ξ_sup，效益型。供电可靠性采用平均供电可用率(ASAI)来表征。该值越高，则说明该电力系统可靠性越强，安全性越高。

6)智慧程度

①自动化水平ξ_auto，效益型。本指标用来衡量该能源系统中，智能、自动化设备的普及率，可用某种智能设备在所有同类设备中所占的比重。比如智能电表普及率。

②年弃风弃光率ξ_abandon，成本型。该指标能够表征系统对于风能、光能等能源的利用率。该数值越低，则说明系统通过调节，对于新能源的消纳能力强，即智慧水平越高，由总的风能以及光能资源与风电、光伏发电量求得。

式中，ξ_ab为年弃风弃光率；W_solar和W_wind为该地区可用于发电的太阳能以及风能总量；α_PV与α_WGE分别为该地区光伏以及风电所占的比重。

③年最大峰谷差M_sub，成本型。该指标可以体现该能源系统平抑负荷的能力。即一年之内峰谷差的最大值，该值越小，说明电网调节能力越强，平抑负荷的能力越强，智慧程度越高。

④需求侧响应用户参与率ξ_rez，效益型。参与需求侧响应的用户的规模求得，参与需求侧响应的用户总规模除以所有用户规模。参与需求侧响应的用户规模越大，则电网的调节能力越强。

式中，P_re,i是第i个参与需求侧响应的用户的平均负荷，P_z是总体用户的平均负荷。

S2.基于所述综合评价指标体系，，根据专家意见求得主观权重向量；

所述S2中主观权重向量的获得包括：

S21.基于所述二级指标，通过所述专家投票，选取设定重要指标和设定不重要指标；

对于邀请的专家应该至少符合以下两条标准中的之一：

研究方向为城市能源系统管理，具有较高的学术声誉，近三年在相关课题上发表多篇高质量论文；

具有丰富的城市能源系统系统设计、运行和维护经验，近五年之内参与过实际的城市能源系统建设项目。

S22.基于所述设定重要指标和所述设定不重要指标，根据各位专家给出的相对重要性信息以及决策确定度，获得设定重要指标和设定不重要指标的相对重要性和评价相对重要性的确定程度；

S221.选择出设定重要和设定不重要的指标；

在上述二级指标中，通过专家投票，选出设定重要指标X_B和设定不重要指标X_W。

表1相对重要性的数字对应规则

表2给出评价时的决策确定度

S222.根据各位专家给出的相对重要性信息以及决策确定度，获得设定重要指标和设定不重要指标的相对重要性和评价相对重要性的确定程度；

以所述设定重要指标和所述设定不重要指标为基准，给出这些指标的相对重要性，以及给出该评价的确定程度。根据上表1，和表2，用数字1～9表示，偶数则表示介于两个程度之间。

示例性地，设a_B,i ^k是第k位专家给出的最重要指标X_B相对于第i个指标X_i的相对重要性，a_B,i ^k＝1表示X_B相对于X_i同等重要，a_B,i ^k＝9表示X_B相对于X_i及其重要，显然a_B,B ^k＝1；a_i,W ^k是第k位专家给出的第i个指标X_i相对于最不重要指标X_W的相对重要性，a_i,W ^k＝1表示X_i相对于X_W同等重要，a_i,W ^k＝9表示X_i相对于X_W及其重要，a_W,W ^k＝1。

设b_B,i ^k是第k位专家给出最重要指标X_B相对于第i个指标X_i的相对重要性时的决策确定度，b_B,i ^k＝1表示专家给出X_B和X_i相对重要关系时完全不确定，b_B,i ^k＝9表示专家给出X_B和X_i相对重要关系时完全确定；设b_i,W ^k是第k位专家给出第i个指标X_i相对于最不重要指标X_W相对重要性时的决策确定度，b_i,W ^k＝1表示专家其给出X_i和X_W相对重要关系时完全不确定，b_i,W ^k＝9表示专家给出X_i和X_W相对重要关系时完全确定。

根据各位专家给出的相对重要性信息以及决策确定度，求出这项指标对于设定重要指标、设定不重要指标的综合相对重要性，基本思路是对于确定度高的比较信息应该优先考虑，即付给其较大的权重；对于确定度低的比较信息付给其较小的权重，从而得到综合相对比较信息。

设综合比较信息向量为

和

二者表达式如下式所示。

式中，

和

为平均比较信息，

是最重要指标X_B相对于第i个指标X_i的相对重要性，

第i个指标X_i相对于最不重要指标X_W的相对重要性。

S23.基于所述设定重要指标和设定不重要指标的相对重要性以及评价相对重要性的确定程度，求得所述主观权重向量。

计算主观权重向量。设主观权重W_S＝(w_s1,w_s2,…,w_si,…,w_sn)，最佳主观权重是每对w_si都满足：

且

但是由于一般情况下并不能找到一组w_si满足全部上述关系，所以按照下述规划求解该问题的最小二乘解。

式中，w_si表示第i个指标的主观权重，w_sB表示设定重要指标的主观权重，w_sW表示设定不重要指标的主观权重。

上述方程可以通过代数方法进行变换，最终方程如下所示：

minξ(26)

式中，ξ表示偏差系数。通过求解上述最小值问题，就可以求解出ξ以及W_S＝(w_s1,w_s2,…,w_si,…,w_sn)，从而得到各个指标的主观权重，并且根据ξ值的大小来判断结果是否可信。

S3.基于设定方案的设定指标值获得评价矩阵，并根据所述评价矩阵求得客观权重向量；

所述S3包括：

S31.基于所述设定方案的设定指标值，获得评价矩阵，并对所述评价矩阵进行标准化处理，并将所有指标正向化，获得标准化正向化的矩阵，其中，所述设定方案包括所有备选方案；

S311.基于设定方案的设定指标值，获得评价矩阵；

假设一共有s个待评价样本和n个指标，第i个方案的第j个指标值分别为c_i,j。其中，定量指标采用其值，定性指标采用专家打分或者调查问卷法的平均值。

S312.对所述评价矩阵标准化处理，并将所有指标正向化，获得标准化正向化的矩阵。

为了解决评价矩阵中，各个指标量纲不同、数量级不同的影响，需要对评价矩阵进行标准化处理，并且为了后续分析方便，在此过程中，将所有指标正向化。成本型指标(越小越优型)和效益型指标(越大越优型)的标准化公式分别如下式(29)和式(30)所示，对于允许区间为[a,b]的中间型指标的标准化公式如下式(31)所示。

S32.基于所述设定方案的设定指标值，求得每个指标的对比强度；

计算每个指标的对比强度。对比强度指各个评价方案之间取值差距的大小，以标准差的形式来表示，标准差越大，则说明波动越大，即每种方案之间取值差距越大，权重就会越高，则每个指标的标准差计算式如下式(32)所示。

式中，σ_j是第j个指标的标准差，c_j是第j个指标的均值。

S33.基于所述每个指标的对比强度，求得指标中的冲突性；

求指标中的冲突性。指标之间的冲突性用相关系数进行表示，若两个指标之间有较强的正相关，则说明其冲突性越小，则权重越低。

式中，f_j是指标j的冲突性指标，r_i,j为指标i，j之间的相关系数。

S34.基于所述每个指标的对比强度和所述指标中的冲突性，求得信息承载量；

求信息承载量。每个指标的信息承载量由对比强度以及冲突性指标求得。

G_j＝σ_jf_j (33)

式中，G_j是第j个指标的信息承载量。

S35.基于所述信息承载量，求得所述客观权重向量。

计算客观权重。将信息承载量G_j归一化，即为所计算的权重w_oj，当信息承载量越大时，则权重也越大。

式中，w_oj是第j个指标的客观权重。得到了客观权重向量W_oj＝(w_o1,w_o2,…,w_oi,…,w_on)。

S4.基于所述主观权重向量和所述客观权重向量，获得综合权重向量；

将所得的主观权重向量和客观权重向量结合起来，得到综合权重向量W＝(w₁,w₂,…,w_i,…,w_n)。上述方法使得到的权重更加真实地反映实际情况。

所述S4中，所述综合权重向量的求得包括如下计算式：

其中，w_oi表示客观权重向量，w_si表示主观权重向量。

S5.利用综合权重向量修正的TOPSIS法对各个备选方案进行综合评价，获得目标方案。

所述S5包括：

S51.基于所述标准化正向化的矩阵，确定正理想解与负理想解；

采用所述标准化正向化的矩阵，确定正理想解Z⁺与负理想解Z^-。

Z⁺＝(max{z₁₁,z₂₁,…,z_n1},max{z₁₂,z₂₂,…,z_n2},…,max{z_1n,z_2n,…,z_nn}) (36)

Z^-＝(min{z₁₁,z₂₁,…,z_n1},min{z₁₂,z₂₂,…,z_n2},…,min{z_1n,z_2n,…,z_nn})(37)

S52.基于所述综合权重向量，分别求得所述每个备选方案到正理想解的距离以及所述每个备选方案到负理想解的距离；

求设定方案中每个备选方案i到正理想解的距离D_i ⁺，到负理想解的距离D_i ^-。采用获得的所述综合权重对公式进行修正，修正后的计算公式如下式(39),(40)所示。

所述S52中，所述每个备选方案到正理想解的距离根据如下计算式求得：

所述每个备选方案到负理想解的距离根据如下计算式求得：

其中，Z⁺表示正理想解，Z^-表示负理想解。

S53.基于所述正理想解与所述负理想解，求得相对贴进度；

所述S53中，所述相对贴进度包括如下计算式：

其中，D_i表示相对贴进度，

表示每个备选方案到正理想解的距离，

表示每个备选方案到负理想解的距离。

S54.基于相对贴进度，选取设定大小的相对贴进度的方案作为所述目标方案。

计算所述相对贴近度D_i，并且根据相对贴近度的大小来进行方案的选择，D_i越大，则D_i ⁺越小，距离最优方案越近，因此，优先选择相对贴近度大的方案来对城市能源系统进行优化配置。

本发明通过BWM法获得指标的主观权重，又通过CRITIC法获得指标的客观权重，然后将指标的主客观权组合成为综合权重，使得对方案的评价更全面、更准确；时间复杂度低、效率高，降低了主观赋权的主观性以及数据带来的波动性；在BWM主观赋权的过程中，引入了决策确定度的概念，在不同专家给出的权重中，优先采用决策确定度高的专家的观点来构成主观权重，使得主观权重更科学化合理化。

上述所有可选技术方案，可以采用任意结合形成本申请的可选实施例，在此不再一一赘述。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种城市能源系统的优化配置方法，其特征在于，包括：

S1.基于综合电力系统和综合能源系统的特点，根据六个维度选取26个二级指标，构建综合评价指标体系；

S2.基于所述综合评价指标体系，根据专家意见求得主观权重向量；

S3.基于设定方案的设定指标值获得评价矩阵，并根据所述评价矩阵求得客观权重向量；

S4.基于所述主观权重向量和所述客观权重向量，获得综合权重向量；

S5.利用综合权重向量修正的TOPSIS法对各个备选方案进行综合评价，获得目标方案。

2.根据权利要求1所述的优化配置方法，其特征在于，所述S1中所述六个维度包括：能源结构、经济效益、社会效益、环境友好、能源安全、智慧程度。

3.根据权利要求1所述的优化配置方法，其特征在于，所述S2中主观权重向量的获得包括：

S21.基于所述二级指标，通过所述专家投票，选取设定重要指标和设定不重要指标；

S22.基于所述设定重要指标和所述设定不重要指标，根据各位专家给出的相对重要性信息以及决策确定度，获得设定重要指标和设定不重要指标的相对重要性和评价相对重要性的确定程度；

S23.基于所述设定重要指标和设定不重要指标的相对重要性以及评价相对重要性的确定程度，求得所述主观权重向量。

4.根据权利要求1所述的优化配置方法，其特征在于，所述S3包括：

S31.基于所述设定方案的设定指标值，获得评价矩阵，并对所述评价矩阵进行标准化处理，并将所有指标正向化，获得标准化正向化的矩阵，其中，所述设定方案包括所有备选方案；

S32.基于所述设定方案的设定指标值，求得每个指标的对比强度；

S33.基于所述每个指标的对比强度，求得指标中的冲突性；

S34.基于所述每个指标的对比强度和所述指标中的冲突性，求得信息承载量；

S35.基于所述信息承载量，求得所述客观权重向量。

5.根据权利要求1所述的优化配置方法，其特征在于，所述S4中，所述综合权重向量的求得包括如下计算式：

其中，w_oi表示客观权重向量，w_si表示主观权重向量。

6.根据权利要求5所述的优化配置方法，其特征在于，所述S5包括：

S51.基于所述标准化正向化的矩阵，确定正理想解与负理想解；

S52.基于所述综合权重向量，分别求得所述每个备选方案到正理想解的距离以及所述每个备选方案到负理想解的距离；

S53.基于所述正理想解与所述负理想解，求得相对贴进度；

S54.基于相对贴进度，选取设定大小的相对贴进度的方案作为所述目标方案。

7.根据权利要求6所述的优化配置方法，其特征在于，所述S52中，所述每个备选方案到正理想解的距离根据如下计算式求得：

所述每个备选方案到负理想解的距离根据如下计算式求得：

其中，D_i ⁺表示每个备选方案到正理想解的距离，D_i ^-表示每个备选方案到负理想解的距离，Z⁺表示正理想解，Z^-表示负理想解。

8.根据权利要求6所述的优化配置方法，其特征在于，所述S53中，所述相对贴进度包括如下计算式：

其中，D_i表示相对贴进度。

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