CN107862174A - 一种基于改进熵权法的电力行业碳排放权分配方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于改进熵权法的电力行业碳排放权分配方法，深入电力行业碳排放过程，结合发电排放强度影响，综合考虑清洁能源发电导向的鼓励机制，促进电力行业绿色低碳发展，碳排放权分配方案更合理；本发明借用信息论中的熵的定义和性质，对各指标关系属性之间的规则进行挖掘，引入信息熵作为影响碳排放权分配各项因素的效用价值指标，能有效避免人为主观意识干扰，较好的反映各个指标之间的逻辑关系，使分配结果更加准确，与事实更加贴近；本发明通过对指标效用值的计算方法改进，能够避免熵值的微小差别可能引起熵权成倍数变化，引起熵值与所传递的信息不一致的问题发生，能够很好的解决传统熵权在熵值相近时对应熵权数值的不稳定性问题。
Description
技术领域
本发明涉及电力行业碳排放权分配技术领域，更具体地，涉及一种基于改进熵权法的电力行业碳排放权分配方法。
背景技术
温室气体的排放是导致全球气候变暖的主要因素之一，如何实现低碳发展成为各行业的共同目标，《京都议定书》首次提出碳排放权交易的概念，指出CO2的排放权可以像普通商品一样进行交易，在总量控制-允许交易的机制下充分发挥资源优化配置的作用。然而CO2具有很强的公共品属性，因为它对环境的影响是全球性的，这使得碳交易与其他普通商品交易区别开来，也密切关系到碳排放权分配方案的公平性。电力行业作为最重要的能源部门之一，在减排行动中占据生力军地位，电力行业碳排放权的初始分配是一项多目标、多层级、涉及多利益主体的复杂工程，研究并寻求合适的碳排放权分配方案对于电力行业绿色低碳发展具有重要意义。
目前我国的碳交易市场处于初级阶段，对于电力行业碳排放权分配方案，相关学者开展了积极探索。传统的碳排放权分配方案主要思想有以下三种：基于发电量分配、基于历史排放量分配和基于发电强度分配。相关学者在火电机组碳排放特性的基础上，提出了基于排放绩效和等排放微增率的多机组碳排放权分配机制，但该分配机制只考虑了火电机组发电类型，对于引导清洁能源发电的市场化模式考虑不够完善。还有学者结合南网西电东送的特点，以区域清洁能源发电并网占比为依据进行分配，充分考虑了发电排放强度影响，对低碳发展有积极促进作用，但目前我国碳排放权交易处于初期阶段，发电结构主要以火电为主，该方案极大挫伤了化石能源发电企业的市场参与积极性，不利于交易的开展。部分学者借鉴“2个趋同”的分配思想建立了基于区域比较的碳排放权两级分配模型，该模型以人均GDP表征区域发展水平来确定碳排放配额的分配机制，未能追踪发电过程中的碳流，分配结果略显粗放。另外还有学者基于网络计算建立了碳硫追踪的数学模型，考虑了网损分摊量，物理概念清晰，但计算过程较为繁琐，不适合复杂大电网的碳排放权分配。
发明内容
本发明为克服上述现有技术所述的至少一种缺陷，提供一种基于改进熵权法的电力行业碳排放权分配方法。
为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：
一种基于改进熵权法的电力行业碳排放权分配方法，所述方法包括以下步骤：
步骤1：对电力行业碳排放量进行指标分解；
步骤2：用离差法对各指标进行归一化处理；
步骤3：基于改进的熵权法确定各项指标的信息效用值；
步骤4：计算各个地区的电力行业碳排放权配额。
优选的，步骤1中，对电力行业碳排放进行指标分解的过程为：
步骤201：对电力行业碳排放进行指标分解：
式中各指标符号的含义如表1所示：
表1
| 序号 | 指标 | 含义 |
| 1 | E | 一定时间内电力行业碳排放总量 |
| 2 | Ei | 第i个地区相应时间内电力行业碳排放量 |
| 3 | Gi | 第i个地区相应时间内GDP总值 |
| 4 | EDi | 第i个地区相应时间内用电量 |
| 5 | EGi | 第i个地区相应时间内发电量 |
| 6 | ETi | 第i个地区相应时间内火力发电量 |
| 7 | ECi | 第i个地区相应时间内煤耗量 |
| 8 | Ci | 第i个地区相应时间单位GDP耗电量 |
| 9 | Mi | 第i个地区相应时间自发电量占地区自用电量比例 |
| 10 | Si | 第i个地区相应时间火力发电占比 |
| 11 | Ii | 第i个地区相应时间火力发电标准煤耗量 |
| 12 | Fi | 第i个地区相应时间单位煤耗量的碳排放强度 |
| 13 | m | 地区的总数 |
优选的，步骤2中，用离差法对各指标进行归一化处理的过程为：
步骤301：由于我国煤炭品质在短期内变化不大，可假定Fi为定值，故只需考虑表1中的8-11项指标；另外，在计算第i个地区的碳排放配额时还应考虑网损占比和历史碳排放量的影响，故共考虑7项指标，根据各个指标与减排责任之间的关系，将各个指标分为效益型指标和成本型指标，如表2所示：
表2
步骤302：建立指标矩阵，
xij为第i个地区第j项指标，一共有m个地区n项指标，这里n＝7；
步骤303：采用离差标准法对指标进行归一处理：
当指标为效益型指标时，
当指标为成本型指标时，
各符号的含义如表3所示：
表3
| 符号 | 含义 |
| xi，j | 第i个地区第j项指标 |
| xmin，j | 所有地区中第j项指标的最小值 |
| xmax，j | 所有地区中第j项指标的最大值 |
| xi，j | 归一化后第i个地区第j项指标 |
ri，j也为m行n列矩阵。
优选的，步骤3中，熵权法确定各项指标的信息效用值的过程为：
步骤401：计算第j项指标的信息熵dj：
其中
当pi，j为0时，ln pi，j＝0；
步骤402：改进的熵权法计算第j项指标的效用值：
优选的，步骤4中，计算各个地区的电力行业碳排放权配额的过程为：
步骤501：计算第i个地区碳排放配额权重：
步骤502：计算第i个地区碳排放配额：
Qi＝αi*Q。
与现有技术相比，本发明技术方案的有益效果是：
本发明提供一种基于改进熵权法的电力行业碳排放权分配方法，深入电力行业碳排放过程，结合发电排放强度影响，综合考虑清洁能源发电导向的鼓励机制，促进电力行业绿色低碳发展，碳排放权分配方案更科学合理；本发明借用信息论中的熵的定义和性质，对各指标关系属性之间的规则进行挖掘，引入信息熵作为影响碳排放权分配各项因素的效用价值指标，能有效避免人为主观意识干扰，较好的反映各个指标之间的逻辑关系，使分配结果更加准确，与事实更加贴近；本发明通过对指标效用值的计算方法改进，能够避免熵值的微小差别可能引起熵权成倍数变化，引起熵值与所传递的信息不一致的问题发生，能够很好的解决传统熵权在熵值相近时对应熵权数值的不稳定性问题。
附图说明
图1为本发明基于改进熵权法的电力行业碳排放权分配方法的步骤框图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明的技术方案做进一步的说明。
实施例1
如图1所示，一种基于改进熵权法的电力行业碳排放权分配方法，所述方法包括以下步骤：
步骤1：对电力行业碳排放量进行指标分解；
步骤2：用离差法对各指标进行归一化处理；
步骤3：基于改进的熵权法确定各项指标的信息效用值；
步骤4：计算各个地区的电力行业碳排放权配额。
步骤1中，对电力行业碳排放进行指标分解的过程为：
步骤201：对电力行业碳排放进行指标分解：
式中各指标符号的含义如表1所示：
表1
步骤2中，用离差法对各指标进行归一化处理的过程为：
步骤301：由于我国煤炭品质在短期内变化不大，可假定Fi为定值，故只需考虑表1中的8-11项指标；另外，在计算第i个地区的碳排放配额时还应考虑网损占比和历史碳排放量的影响，故共考虑7项指标，根据各个指标与减排责任之间的关系，将各个指标分为效益型指标和成本型指标，如表2所示：
表2
步骤302：建立指标矩阵，
xij为第i个地区第j项指标，一共有m个地区n项指标，这里n＝7；
步骤303：采用离差标准法对指标进行归一处理：
当指标为效益型指标时，
当指标为成本型指标时，
各符号的含义如表3所示：
表3
| 符号 | 含义 |
| xi，j | 第i个地区第j项指标 |
| xmin，j | 所有地区中第j项指标的最小值 |
| xmax，j | 所有地区中第j项指标的最大值 |
| xi，j | 归一化后第i个地区第j项指标 |
ri，j也为m行n列矩阵。
步骤3中，熵权法确定各项指标的信息效用值的过程为：
步骤401：计算第j项指标的信息熵dj：
其中
当pi，j为0时，ln pi，j＝0；
步骤402：改进的熵权法计算第j项指标的效用值：
步骤4中，计算各个地区的电力行业碳排放权配额的过程为：
步骤501：计算第i个地区碳排放配额权重：
步骤502：计算第i个地区碳排放配额：
Qi＝αi*Q。
下面通过一个实际的算例来说明本发明提出的碳排放权分配方案，各个地区的各指标值如表4所示，一共有5个地区，7个指标，Gi、Ci、Si、Ii、Li为成本型指标，Mi和E′i为效益型指标。
表4
假设可用于分配的碳排放总量为5亿吨，采用本发明提出分配方案得到的各地区碳排放权分配比例为αi，碳排放权量为Qi；传统的基于历史碳排放量分配方案得到的各地区碳排放权分配比例为εi，碳排放权量为Qi′；结果如表5所示。
表5
与传统的基于历史碳排放量分配方案相比，地区1虽然历史排放规模非常大，但由于该地区经济发展水平较高，应承担较大的减排责任，火力发电标准煤耗量也较大，综合考虑其分到的碳排放权配额大大降低，约为基于历史碳排放量分配方案的一半；地区2虽然历史碳排量较小，本应分得较小的碳排放量，但由于该地区火力发电占比很小，为2％，大部分为清洁能源发电，为积极引导清洁能源发电，应提高碳排放权分配额，故其分配到的碳排放量较大；地区3碳排放量较大，且自发电量占地区自用电量比例较大，大部分电量向外输送，贡献给其他地区，应降低其减排责任，综合考虑其分配的碳排放权最多；地区4历史碳排放量较小，且火力发电标准煤耗量最大，为366(g/kWh)，为引导和加速低效高耗能发电机组的淘汰，应降低其碳排放权分配，故其分配的碳排放配额最小；地区5历史碳排放量最小，但其经济发展水平较低，应适当降低其减排责任，且该地区向其他地区输送的电量较大，故分配的碳排放量并非最小。
综上所述，对于电力行业碳排放权的分配方法，使用本发明提出的基于指标分解的改进熵权法能深入电力行业碳排放过程，充分结合发电排放强度影响，综合清洁能源发电导向的鼓励机制，促进电力行业绿色低碳发展，有效考虑地区经济发展水平、单位GDP耗电量、地区向外输送电量、历史碳排放量等因素，与传统的仅基于历史碳排量分配方法相比，分配方案较为公平合理。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。
Claims (5)
1.一种基于改进熵权法的电力行业碳排放权分配方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
步骤1：对电力行业碳排放量进行指标分解；
步骤2：用离差法对各指标进行归一化处理；
步骤3：基于改进的熵权法确定各项指标的信息效用值；
步骤4：计算各个地区的电力行业碳排放权配额。
2.根据权利要求1所述的基于改进熵权法的电力行业碳排放权分配方法，其特征在于，步骤1中，对电力行业碳排放进行指标分解的过程为：
步骤201：对电力行业碳排放进行指标分解：
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表1
式中各指标符号的含义如表1所示。
3.根据权利要求2所述的基于改进熵权法的电力行业碳排放权分配方法，其特征在于，步骤2中，用离差法对各指标进行归一化处理的过程为：
步骤301：由于我国煤炭品质在短期内变化不大，可假定Fi为定值，故只需考虑表1中的8-11项指标；另外，在计算第i个地区的碳排放配额时还应考虑网损占比和历史碳排放量的影响，故共考虑7项指标，根据各个指标与减排责任之间的关系，将各个指标分为效益型指标和成本型指标，如表2所示：
表2
步骤302：建立指标矩阵，
xij为第i个地区第j项指标，一共有m个地区n项指标，这里n＝7；
步骤303：采用离差标准法对指标进行归一处理：
当指标为效益型指标时，
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各符号的含义如表3所示：
表3
ri，j也为m行n列矩阵。
4.根据权利要求3所述的基于改进熵权法的电力行业碳排放权分配方法，其特征在于，步骤3中，熵权法确定各项指标的信息效用值的过程为：
步骤401：计算第j项指标的信息熵dj：
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当pi，j为0时，ln pi，j＝0；
步骤402：改进的熵权法计算第j项指标的效用值：
<mrow>
<msub>
<mi>&omega;</mi>
<mi>j</mi>
</msub>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mrow>
<msubsup>
<mi>&Sigma;</mi>
<mrow>
<mi>k</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>n</mi>
</msubsup>
<msub>
<mi>d</mi>
<mi>k</mi>
</msub>
<mo>+</mo>
<mn>1</mn>
<mo>-</mo>
<mn>2</mn>
<msub>
<mi>d</mi>
<mi>j</mi>
</msub>
</mrow>
<mrow>
<msubsup>
<mi>&Sigma;</mi>
<mrow>
<mi>l</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>n</mi>
</msubsup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msubsup>
<mi>&Sigma;</mi>
<mrow>
<mi>k</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>n</mi>
</msubsup>
<msub>
<mi>d</mi>
<mi>k</mi>
</msub>
<mo>+</mo>
<mn>1</mn>
<mo>-</mo>
<mn>2</mn>
<msub>
<mi>d</mi>
<mi>l</mi>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
</mfrac>
<mo>.</mo>
</mrow>
5.根据权利要求4所述的基于改进熵权法的电力行业碳排放权分配方法，其特征在于，步骤4中，计算各个地区的电力行业碳排放权配额的过程为：
步骤501：计算第i个地区碳排放配额权重：
<mrow>
<msub>
<mi>&alpha;</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<mo>=</mo>
<munderover>
<mo>&Sigma;</mo>
<mrow>
<mi>j</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>n</mi>
</munderover>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msub>
<mi>p</mi>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mo>,</mo>
<mi>j</mi>
</mrow>
</msub>
<mo>*</mo>
<msub>
<mi>&omega;</mi>
<mi>j</mi>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>;</mo>
</mrow>
步骤502：计算第i个地区碳排放配额：
Qi＝αi*Q。
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108510161A (zh) * | 2018-03-12 | 2018-09-07 | 华南理工大学 | 基于玻尔兹曼分布和多指标评价的稀缺资源分配方法 |
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| CN113112176A (zh) * | 2021-04-26 | 2021-07-13 | 国网(衢州)综合能源服务有限公司 | 一种基于大数据的企业碳排放可视化预警*** |
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| CN114117350A (zh) * | 2021-11-29 | 2022-03-01 | 特斯联科技集团有限公司 | 一种电力行业碳排放分析方法 |
-
2017
- 2017-11-21 CN CN201711168457.3A patent/CN107862174A/zh active Pending
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