CN113139701B - 一种基于层次分析方法的区域内能源健康度评价方法 - Google Patents

一种基于层次分析方法的区域内能源健康度评价方法 Download PDF

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Abstract

本申请公开了一种基于层次分析方法的区域内能源健康度评价方法，涉及层次分析方法，层次分析法是将一个复杂的问题分解成各个组成因素，并将这些组成因素按照支配关系分层，从而建立一个清晰的递阶层次结构，在同一层次上，通过两两对比的方式，确定层次中各因素的相对重要性，并用相对标度将判断标量化，逐层建立相应的判断矩阵，最后通过求解判断矩阵的最大特征值所对应的归一化特征向量，以确定各因素的权重系数。

Description

一种基于层次分析方法的区域内能源健康度评价方法
技术领域
本发明涉及评价分析方法领域，特别涉及基于层次分析方法的区域内能源健康度评价方法。
背景技术
本申请为基于层次分析方法的区域内能源健康度评价方法，通过对园区综合能源***的深入分析，建立合理的健康度评价体系。采用层次分析方法对园区综合能源各个子***进行评分，实现各个子***健康度评价，进而此对整个综合能源***进行综合评价，并以此为依据和基础，实现智慧能源***的优化。
园区综合智慧能源***是指在一定区域内，在各种一次、二次能源发展成果的基础上，立足于能源工业基础设施，基于信息物理***在各能源领域实现数字化、自动化、信息化、互动化、智能化的基础上，进一步实现整个能源网络的综合集成，并能够实现能源的优化决策及广域协调的一种***。
综合智慧能源***的目标是整合一定区域内的煤、气、油、风、光、生物质等多种能源供应型式，做好规划、调度、协同、互补，因地制宜，优化满足不同用户的电、热、冷、汽、气等多种用能需求，最终实现综合提高能源利用效率，减少二氧化碳排放，最大限度地减轻环境负担，积极推动实现碳达峰、碳中和目标。
综合智慧能源***能量管理业务需要借助于信息化平台，以实现能量管理的自动化，推动能源管理的标准化与***化。能量管理***主要应包括：能源输入、能源转换、能源分配和传输、能源使用、能耗状况分析、***健康度评价等。其中能源***健康度评价尤为重要，通过对***健康度评价得分的分析，可以快速有效的评判能源***运行状态，并提供优化目标和方案。
现有技术中，能源***的健康度评价，多是对用能设备的健康度评估。通过采用对运行设备运行状态进行打分的方法，实现***(设备)的健康诊断。
发明专利CN202011431422.6通过获取综合能源***参数，建立***优化目标函数，以用能设备运行费用除以健康度的和最小为***控制目标，根据用能设备的总产量，能源需求建立源荷平衡约束；用能优化模型求解，得到各用能设备的优化产量控制目标。该发明的用能优化方法中涉及到了设备的健康度，但并未提供一种合理有效的设备健康度评价方法。用能设备的健康度通过其他现有技术，或从其他模块获取。
针对现有技术的不足，本申请一种基于层次分析方法的区域内能源健康度评价方法，通过层次分析的方法，建立起园区综合能源***中的各子***健康度评价体系，并以各子***评价结果为依据，建立园区综合能源***的评价体系，对整个综合能源***进行整体评价。
发明内容
本发明实施例提供了一种基于层次分析方法的区域内能源健康度评价方法。为了对披露的实施例的一些方面有一个基本的理解，下面给出了简单的概括。该概括部分不是泛泛评述，也不是要确定关键/重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围。其唯一目的是用简单的形式呈现一些概念，以此作为后面的详细说明的序言。
根据本发明实施例提供了一种基于层次分析方法的区域内能源健康度评价方法：
S1：建立层次结构模型：通过分析某区域内能源的各种因素，划分出层次化的结构模型即将所述层次结构模型分为不同等级，一层为一个等级，每层有多个子***，每层的子***有一个或多个评价指标；确定各等级的评价指标，完成建立层次结构图/模型，
S2：构建判断矩阵：根据所述层次结构模型，定量地将同一层次中两两评价指标比较的重要性进行描述，得出每个评价指标的相对重要性，从而构建判断矩阵；所述判断矩阵中的数值大小是根据评价分析人员的经验、资料数据和研究后确定的；
S3：计算各个评价指标的相对权重：根据所述判断矩阵，将特征向量进行归一化处理，既得到各个评价指标的权重；
S5：对所述某区域内能源的健康度评分：根据上述所述的层次分析方法，确定所述层次结构模型的层级的评价指标以及权重，计算出某区域内能源系健康度的整体得分，即完成对某区域内能源的健康度评分。
在一些实施例中，优选的，所述S2：构建判断矩阵，根据所述层次结构模型，定量地将同一层次中两两评价指标比较的重要性进行描述，得出每个评价指标的相对重要性，从而构建判断矩阵，具体方法如下：
定量地将同一层次中两两评价指标比较的重要性进行描述，构建判断矩阵A：
其中，
A：判断矩阵
i：评价指标i
j：评价指标j
矩阵A满足以下条件：
αij>0,αii＝1。
在一些实施例中，优选的，S3：计算各个评价指标的相对权重：根据所述判断矩阵A，将特征向量进行归一化处理，既得到各个评价指标的权重；具体方法如下：
根据所述判断矩阵A，计出最大特征值λmax和特征向量W，
将特征向量W进行归一化处理，得到所述各个评价指标的权重,具体如下：
其中，W＝(w1，w2，w3…，wn)，
且满足以下公式：
AW＝λmaxW。
在一些实施例中，优选的，在所述S3：计算各个评价指标的相对权重：根据所述判断矩阵，将特征向量进行归一化处理，既得到各个评价指标的权重；之后，还包括如下步骤：
S4：一致性检验：对所述判断矩阵的可靠性、一致性进行检验；
若在一致性检验的范围内，接受；
若不在一致性检验的范围内，对所述判断判断矩阵作修正，直至在一致性检验的范围内。
在一些实施例中，优选的，
计算一致性指标CI:
CI＝(λmax-n)/(n-1)
其中：
CI表示一致性指标；
λmax表示最大特征值；
n表示判断矩阵的阶数；
CI反映出当前的判断矩阵达到一致性的差距：
CI值越大，表明一致性越差；CI值越接近于0，表明所述判断矩阵A越接近于完全一致性；
n为判断矩阵的阶数，即参与两两对比的指标的数目，n的值越大，由于主观判断造成偏离完全一致性的指标CI会越大；n的值越小，主观因素造成的偏离则越小。
在一些实施例中，优选的，查找和计算相应的平均随机一致性指标RI，
计算一致性比例CR:
若CR＜0.1，则认为判断矩阵具有满意的一致性，接受；
若CR≥0.1，应该对所述判断矩阵作修正，直至符合一致性检验条件。
在一些实施例中，优选的，所述S5：对所述某区域内能源的健康度评分：根据所述的层次分析方法，确定所述层次结构模型的各层级的评价指标以及权重，并进行一致性检验后，完成对某区域内能源的健康度评分，具体方法包括：
S51：计算各层的子***的健康度评分；
S52：计算某区域内能源系健康度评价的整体得分；
S53：对所述整体得分进行分类并提示。
在一些实施例中，优选的，所述S51：计算各层的子***的健康度评价得分；具体计算公式如下：
其中：
Qs表示某一层的子***的健康度评价得分；
i表示评价指标i；
k表示某一层的子***的评价指标的总数；
Ps,i表示子***s的评价指标i的得分；
Ws,i表示子***s的评价指标i的归一化权重。
在一些实施例中，优选的，所述S52：计算某区域内能源系健康度整体得分，具体计算方法如下：
根据上述计算出各层的子***的健康度评价得分以及各层的子***所占的权重，计算得出某区域内能源系健康度评价的整体得分，
计算公式如下：
其中：
Q表示某区域能源***健康度评价的整体得分；
S表示子***的总数；
Qs表示子***s的健康度评价得分；
ws表示子***s的归一化权重。
在一些实施例中，优选的，所述S53：对所述整体得分进行分类并提示：
通过对评分均按100分制进行划分，为4个等级：
得分低于60分提示“严重异常”；
得分在60～80分(不含80分)之间提示“重点关注”；
得分在80～90分(不含90分)之间提示“良好”；
得分在90～100分之间提示“健康”。
本发明实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
本申请一种基于层次分析方法的区域内能源健康度评价方法，本发明针对多种能源形式共存的园区综合能源***，提出利用层次分析法进行子***和综合能源***的健康度评价分析，通过以上形式来综合评价分析园区综合能源***的运行状态，为园区用能安全行、用能经济性、以及后续节能优化提供分析基础和指导依据。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本发明。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。
图1是根据一示例性实施例示出一种基于层次分析方法的区域内能源健康度评价方法的流程图；
图2是根据一示例性实施例示出一种基于层次分析方法的区域内能源健康度评价方法优化后的流程图；
图3是根据一示例性实施例示出一种基于层次分析方法的区域内能源健康度评价方法的层次结构模型示意图。
具体实施方式
以下描述和附图充分地示出本发明的具体实施方案，以使本领域的技术人员能够实践它们。实施例仅代表可能的变化。除非明确要求，否则单独的部件和功能是可选的，并且操作的顺序可以变化。一些实施方案的部分和特征可以被包括在或替换其他实施方案的部分和特征。本发明的实施方案的范围包括权利要求书的整个范围，以及权利要求书的所有可获得的等同物。在本文中，各实施方案可以被单独地或总地用术语“发明”来表示，这仅仅是为了方便，并且如果事实上公开了超过一个的发明，不是要自动地限制该应用的范围为任何单个发明或发明构思。本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用于将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素。本文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他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的结构、产品等而言，由于其与实施例公开的部分相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
下面结合附图及实施例对本发明做进一步描述：
如图1所示，一种基于层次分析方法的区域内能源健康度评价方法，
S1：建立层次结构模型：通过分析某区域内能源的各种因素，划分出层次化的结构模型即将所述层次结构模型分为不同等级，一层为一个等级，每层有多个子***，每层的子***有一个或多个评价指标；确定各等级的评价指标，完成建立层次结构图/模型，
S2：构建判断矩阵：根据所述层次结构模型，定量地将同一层次中两两评价指标比较的重要性进行描述，得出每个评价指标的相对重要性，从而构建判断矩阵；所述判断矩阵中的数值大小是根据评价分析人员的经验、资料数据和研究后确定的；
S3：计算各个评价指标的相对权重：根据所述判断矩阵，将特征向量进行归一化处理，既得到各个评价指标的权重；
S5：对所述某区域内能源的健康度评分：根据上述所述的层次分析方法，确定所述层次结构模型的层级的评价指标以及权重，计算出某区域内能源系健康度的整体得分，即完成对某区域内能源的健康度评分。
其中，
S2：构建判断矩阵，根据所述层次结构模型，定量地将同一层次中两两评价指标比较的重要性进行描述，得出每个评价指标的相对重要性，从而构建判断矩阵，具体方法如下：
定量地将同一层次中两两评价指标比较的重要性进行描述，构建判断矩阵A：
其中，
A：判断矩阵
i：评价指标i
j：评价指标i
矩阵A满足以下条件：
αij>0,αii＝1。
其中，
S3：计算各个评价指标的相对权重：根据所述判断矩阵A，将特征向量进行归一化处理，既得到各个评价指标的权重；具体方法如下：
根据所述判断矩阵A，计出最大特征值λmax和特征向量W，
将特征向量W进行归一化处理，得到所述各个评价指标的权重,具体如下：
其中，W＝(w1，w2，w3…，wn)，
且满足以下公式：
AW＝λmaxW。
在一些实施例中，如图2所示，在S3和S5步骤之间，还包括如下步骤：
S4：一致性检验：对所述判断矩阵的可靠性、一致性进行检验；
若在一致性检验的范围内，接受；
若不在一致性检验的范围内，对所述判断判断矩阵作修正，直至在一致性检验的范围内。
根据上述方案，进一步，计算一致性指标CI:
CI＝(λmax-n)/(n-1)
其中：
CI表示一致性指标；
λmax表示最大特征值；
n表示判断矩阵的阶数；
CI反映出当前的判断矩阵达到一致性的差距：
CI值越大，表明一致性越差；CI值越接近于0，表明所述判断矩阵A越接近于完全一致性；
n为判断矩阵的阶数，即参与两两对比的指标的数目，n的值越大，由于主观判断造成偏离完全一致性的指标CI会越大；n的值越小，主观因素造成的偏离则越小。
查找和计算相应的平均随机一致性指标RI，通过1-11阶正互反矩阵计算1000次得到的平均随机一致性指标，
计算一致性比例CR:
若CR＜0.1，则认为判断矩阵具有满意的一致性，接受；
若CR≥0.1，应该对所述判断矩阵作修正，直至符合一致性检验条件；
平均随机一致性指标是计算出来的定值，只跟矩阵的阶数有关系，此处只是给出来1～11阶的平均随机一致性指标值，方便在实际应用的时候查找即可。
其中，
S5：对所述某区域内能源的健康度评分：根据所述的层次分析方法，确定所述层次结构模型的各层级的评价指标以及权重，并进行一致性检验后，完成对某区域内能源的健康度评分，具体方法包括：
S51：计算各层的子***的健康度评分；
S52：计算某区域内能源系健康度的整体得分；
S53：对所述整体得分进行分类并提示。
其中，
S51：计算各层的子***的健康度评价得分；具体计算公式如下：
其中：
Qs表示某一层的子***的健康度评价得分；
i表示评价指标i；
k表示某一层的子***的评价指标的总数；
Ps,i表示子***s的评价指标i的得分；
Ws,i表示子***s的评价指标i的归一化权重。
其中，
S52：计算某区域内能源系健康度评价的整体得分，具体计算方法如下：
根据上述计算出各层的子***的健康度评价得分以及各层的子***所占的权重，计算得出某区域内能源系健康度评价的整体得分，
计算公式如下：
其中：
Q表示某区域能源***健康度评价的整体得分；
S表示子***的总数；
Qs表示子***s的健康度评价得分；
ws表示子***s的归一化权重。
其中，
S53：对所述整体得分进行分类并提示：
通过对评分均按100分制进行划分，为4个等级：
得分低于60分提示“严重异常”；
得分在60～80分(不含80分)之间提示“重点关注”；
得分在80～90分(不含90分)之间提示“良好”；
得分在90～100分之间提示“健康”。
本申请所提及的区域或者某一区域，在一些实施例中，可以是一些工业园区内的综合能源***，通常包括供暖***、供电***、供冷***、供水***、供气***等等，对综合能源***进行健康度评价的核心问题，是怎样制定一个科学合理的评价指标体系，此体系会影响最终评价结果的准确程度。根据各***的特性，运行目标，通过详细分析论证，确定二级评价指标及相关子级指标，详见表1，即完成层次结构模型的建立。
表1综合能源***健康度评价--层次结构模型
在上表所示的层次结构模型下，综合能源***健康度评价的思路是：第一步根据每个子***的各评价指标及其所占权重计算出各子***的健康度得分；第二步根据各子***的健康度得分，以及各子***对应的权重，做出整个综合能源***的健康度的整体评分，并做出健康度评价的提示。
层次分析法的基本思想是将一个复杂的问题分解成各个组成因素，并将这些组成因素按照支配关系分层，从而建立一个清晰的递阶的层次结构模型。在同一层上，通过两两对比的方式，确定层次中各因素的相对重要性，并用相对标度将判断标量化，逐层建立相应的判断矩阵，最后通过求解判断矩阵的最大特征值所对应的归一化特征向量，以确定各因素的权重系数。
主要步骤如下：
1、建立层次结构模型
通过将复杂问题中的各种因素通过划分相互联系的有序层次使之条理化、层次化，建立层次结构模型。确定各级的评价指标，建立层次评估结构图如图3所示。
2、构建判断矩阵
层次结构模型反映了各因素之间的关系，但各指标层中的评价指标在目标衡量中所占的比重并不一定相同。因此需要根据经验和对一定客观现实的主观判断，定量地将同一层次中两两因素比较的重要性进行描述，得出单个评价指标的相对重要性，从而构建判断矩阵。判断矩阵中的数值大小主要根据评价分析人员的经验、资料数据等，经过反复研究后确定。矩阵中的每个元素反映的是该层元素相对于上一层每个评价指标的重要程度。
为了使各复杂特征的比较问题转化为简单的两因素比较，本实施例对两因素之间进行两两比较得到量化的判断矩阵，确定两因素比较的尺度规则并引入了数据标度指标及含义，如表2所示。
表2两因素比较的尺度规则
数据标度aij 含义
1 i因素与j因素同等重要
3 i因素比j因素略为重要
5 i因素比j因素较为重要
7 i因素比j因素很重要
9 i因素比j因素非常重要
2，4，6，8 是以上判断之间的中间状态对应的标度值
倒数 若j因素与i因素比较，得到判断值为aji＝1/aij
根据上表所示的两因素比较的尺度规则，可以构建出成对判别判断矩阵，如下所示：
根据以上判别规则可以看出，矩阵A满足以下条件：
αij>0,αii＝1
3、计算各个评价指标的相对权重
根据判断矩阵A，计算最大特征值λmax和特征向量W。W为对应于的归一化特征向量，W＝(w1，w2，w3…，wn)，满足以下公式。
AW＝λmaxW
将特征向量进行归一化处理，既可以得到各个评价指标的权重。
4、层次的一致性检验
由于判断矩阵中的比较值是由专家根据主观因素进行确定的，故有可能出现类似“A比B重要，B比C重要，而C又比A重要”的逻辑错误，因此需要进行一致性检验来评估矩阵的可靠性。一致性检验的步骤如下：
首先,计算一致性指标CI:
CI＝(λmax-n)/(-1)
其中：
CI表示一致性指标；
λmax表示最大特征值；
n表示判断矩阵的阶数；
CI反映出当前的判断矩阵达到一致性的差距：
CI值越大，表明一致性越差；CI值越接近于0，表明判断矩阵越接近于完全一致性。式中的n为判断矩阵的阶数，即参与两两对比的指标的数目。n的值越大，由于主观判断造成偏离完全一致性的指标CI会越大；n的值越小，主观因素造成的偏离则越小。
然后，查找相应的平均随机一致性指标RI。平均随机一致性指标是计算出来的定值，只跟矩阵的阶数有关系，此处只是给出来1～11阶的平均随机一致性指标值，方便在实际应用的时候查找即可。1-11阶正互反矩阵计算1000次得到的平均随机一致性指标详见表3。
表3平均随机一致性指标
n 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
RI 0 0 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 1.49 1.51
最后，计算一致性比例CR:
若CR＜0.1，则可认为判断矩阵具有满意的一致性，可以接受；
若CR≥0.1，应该对判断矩阵作适当修正，直至符合一致性检验条件。
5、计算各子***健康度评分
根据上述层次分析法计算得出各评价指标的权重之后，将对应的权重系数代入子***健康度计算公式，分别计算出各子***的综合评价得分。对比子***的健康度评价得分和报警区域分数段，做出相应的报警提示信息。
计算公式如下：
其中：
Qs表示某子***的健康度评价得分；
k表示该子***评价指标的总数；
Ps，i表示该子***i指标评价得分；
ws，i表示i指标的归一化权重。
6、园区综合能源***健康度评价的整体得分
各子***健康度评分以及各自所占权重，按照综合能源***健康度评价计算公式，计算得出园区综合能源***评价得健康度评价的整体得分，并且根据健康度评价的整体得分情况，给出相应的提示或报警信息。
计算公式如下：
其中：
Q表示园区综合能源***的健康度评价的整体得分；
S表示子***的总数；
Qs表示子***s的健康度评价得分；
ws表示子***s的归一化权重。
7、***健康度得分评价提示
本发明中，子***和综合能源***的健康度评价的整体得分按100分制进行划分。根据子***和综合能源***健康度评价的整体得分的结果，将其分为4个等级：
得分低于60分提示“严重异常”；
得分在60～80分(不含80分)之间提示“重点关注”；
得分在80～90分(不含90分)之间提示“良好”；
得分在90～100分之间提示“健康”。
实施例1
一种基于层次分析方法的区域内能源健康度评价方法，具体实施方法如下：
1、构造判断矩阵
针对园区综合能源***层次结构模型，应用层次分析法的基本原理和方法步骤，对园区综合能源***健康度权重进行计算。子***A1、A2、A3、A4、A5各评价指标对园区层构成判断矩阵A，判断矩阵中的数值大小主要根据资料数据以及评价分析人员的经验，经过反复研究决定。
矩阵A中各评价指标的取值反映了评价人员对相关因素两两比较的重要程度差异的分析判断。
按照以上方法，可以得出性能指标层各因素对应于子***层各评价指标情况，分别构成的判断矩阵。
/>
判断矩阵A1-A5中各评价指标的取值，也同样反映了评价人员对相关因素两两比较的重要程度差异的分析判断。
2、计算最大特征向量
分别计算判断矩阵A以及A1-A5的最大特征向量的近似解：
wA＝(0.489，0.233，0.086，0.140，0.051)T
wA1＝(0.572，0.109，0.209，0.109)T
wA2＝(0.539，0.297，0.164)T
wA3＝(0.572，0.109，0.209，0.109)T
wA4＝(0.539，0.297，0.164)T
wA5＝(0.539，0.297，0.164)T
3、一致性检验
分别对各个判断矩阵进行一致性检验，各判断矩阵随机一致性比率CR值如下：
CRA＝0.017＜0.1
CRA1＝0.001＜0.1
CRA2＝0.004＜0.1
CRA3＝0.001＜0.1
CRA4＝0.004＜0.1
CRA5＝0.004＜0.1
以上结果可说明比较判断矩阵A及A1-A5均通过一致性检验，具有可以接收的一致性。
4、计算各子***健康度评价得分
根据公式：
分别计算各子***得分如下：
Qs1＝0.572×88+0.109×90+0.209×85+0.109×92＝87.94
Qs2＝0.539×85+0.297×90+0.164×87＝86.81
Qs3＝0.572×90+0.109×86+0.209×85+0.109×84＝87.78
Qs4＝0.539×75+0.297×80+0.164×74＝76.32
Qs5＝0.539×82+0.297×80+0.164×78＝80.75
5、计算综合能源***健康度评价的整体得分
Qs5＝0.489×87.94+0.233×86.81+0.086×87.78+0.140×76.32+0.051×80.75＝85.58
6、***健康度评价的整体得分的提示
由于综合能源***健康度评价得分为85.58分，在80～90分之间，故***健康度评价提示为“良好”。
本申请提出了一种基于层次分析方法的区域内能源健康度评价方法，通过层次分析的方法，建立起园区综合能源***中的各子***健康度评价体系，并以各子***评价结果为依据，建立园区综合能源***的评价体系，对整个综合能源***进行整体评价。
应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的流程及结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (6)

1.一种基于层次分析方法的区域内能源健康度评价方法，其特征在于，
S1：建立层次结构模型：通过分析某区域内能源的各种因素，划分出层次化的结构模型，即将所述层次结构模型分为不同等级，一层为一个等级，每层有多个子***，每层的子***有一个或多个评价指标；确定各等级的评价指标，完成建立层次结构图/模型；
S2：构建判断矩阵：根据所述层次结构模型，定量地将同一层次中两两评价指标比较的重要性进行描述，得出每个评价指标的相对重要性，从而构建判断矩阵；所述判断矩阵中的数值大小是根据评价分析人员的经验、资料数据和研究后确定的；
S3：计算各个评价指标的相对权重：根据所述判断矩阵，将特征向量进行归一化处理，即得到各个评价指标的权重；
S5：对所述某区域内能源的健康度评分：根据S1-S3所述的方法，确定所述层次结构模型的层级的评价指标以及权重，计算出某区域内能源系健康度的整体得分，即完成对某区域内能源的健康度评分；
所述S2：构建判断矩阵：根据所述层次结构模型，定量地将同一层次中两两评价指标比较的重要性进行描述，得出每个评价指标的相对重要性，从而构建判断矩阵，具体方法如下：
定量地将同一层次中两两评价指标比较的重要性进行描述，构建判断矩阵：
其中，
A：判断矩阵
i：评价指标i
j：评价指标j
矩阵A满足以下条件：
；
评价指标i和评价指标j两因素之间进行两两比较得到量化的判断矩阵，确定两因素比较的尺度规则并引入了数据标度指标及含义，两因素比较的尺度规则如下：
S3：计算各个评价指标的相对权重：根据所述判断矩阵，将特征向量进行归一化处理，即得到各个评价指标的权重；具体方法如下：
根据所述判断矩阵A，计出最大特征值λmax 和特征向量W，
将特征向量W进行归一化处理，得到所述各个评价指标的权重,具体如下：
其中，，
且满足以下公式：
；
在所述S3：计算各个评价指标的相对权重：根据所述判断矩阵，将特征向量进行归一化处理，即得到各个评价指标的权重；之后，还包括如下步骤：
S4：一致性检验：对所述判断矩阵的可靠性、一致性进行检验；
若在一致性检验的范围内，接受；
若不在一致性检验的范围内，对所述判断矩阵作修正，直至在一致性检验的范围内；
计算一致性指标CI:
其中：
CI表示一致性指标；
λmax表示最大特征值；
n 表示判断矩阵的阶数；
CI反映出当前的判断矩阵达到一致性的差距；
CI值越大，表明一致性越差；CI值越接近于0，表明所述判断矩阵A越接近于完全一致性；
n 为判断矩阵的阶数，即参与两两对比的指标的数目，n的值越大，由于主观判断造成偏离完全一致性的指标CI会越大；n的值越小，主观因素造成的偏离则越小。
2.根据权利要求1所述的基于层次分析方法的区域内能源健康度评价方法，其特征在于，查找和计算相应的平均随机一致性指标RI，
计算一致性比例CR:
若CR＜0.1，则认为判断矩阵具有满意的一致性，接受；
若CR≥0.1，应该对所述判断矩阵作修正，直至符合一致性检验条件。
3.根据权利要求1所述的基于层次分析方法的区域内能源健康度评价方法，其特征在于，所述S5：对所述某区域内能源的健康度评分：根据所述的层次分析方法，确定所述层次结构模型的各层级的评价指标以及权重，并进行一致性检验后，完成对某区域内能源的健康度评分，具体方法包括：
S51：计算各层的子***的健康度评分；
S52：计算某区域内能源系健康度评价的整体得分；
S53：对所述整体得分进行分类并提示。
4.根据权利要求3所述的基于层次分析方法的区域内能源健康度评价方法，其特征在于，所述S51：计算各层的子***的健康度评价得分；具体计算公式如下：
其中：
Qs表示某一层的子***的健康度评价得分；
i表示评价指标i；
k表示某一层的子***的评价指标的总数；
Ps,i表示子***s的评价指标i的得分；
Ws,i表示子***s的评价指标i的归一化权重。
5.根据权利要求4所述的基于层次分析方法的区域内能源健康度评价方法，其特征在于，所述S52：计算某区域内能源系健康度整体得分，具体计算方法如下：
根据上述计算出各层的子***的健康度评价得分以及各层的子***所占的权重，计算得出某区域内能源系健康度评价的整体得分，
计算公式如下：
其中：
Q表示某区域能源***健康度评价的整体得分；
S表示子***的总数；
Qs表示子***s的健康度评价得分；
ws表示子***s的归一化权重。
6.根据权利要求5所述的基于层次分析方法的区域内能源健康度评价方法，其特征在于，所述S53：对所述整体得分进行分类并提示：
通过对评分均按100分制进行划分，为4个等级：
得分低于60分提示“严重异常”；
得分在60～80分（不含80分）之间提示“重点关注”；
得分在80～90分（不含90分）之间提示“良好”；
得分在90～100分之间提示“健康”。
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