CN114626655A - 一种区域综合能源***多标准综合评价方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种区域综合能源***多标准综合评价方法。提出一种综合考虑技术、经济、环境和社会等方面的多标准综合评价方法来评价区域综合能源***。首先，分别采用秩相关分析和熵信息法分别获得主观权重和客观权重；结合最大熵原理和最小加权广义距离，得到了最优加权系数。其次，根据评价指标的不同优先级，基于改进的综合模糊评价方法，对一个台区的综合能源***进行评估，并在综合评价的基础上，对评价结果给出了需要改进的建议。结果表明，所提出的区域综合能源***多标准综合评价方法是一种简单实用的能效评价方法。

Description

一种区域综合能源***多标准综合评价方法

技术领域

本发明是一种区域综合能源***多标准综合评价方法，是一种综合考虑技术、经济、环境和社会等方面的多标准综合评价方法。

背景技术

随着建筑面积的扩大和生活水平的提高，建筑能耗不断增加。建筑能耗的增加导致许多环境、经济和健康问题，特别是在像中国这样的大发展中国家。随着城市化的进一步发展，建筑能耗问题将在中国更加突出。因此，在建设区域综合能源***时，只有充分考虑当地的能源资源和环境，社区能源规划才能经济和可持续。已观察到对综合能源***的评价可以解释为一个复杂的多标准综合评价问题，使决策者能够考虑现有的所有方面，并根据其优先事项作出适当的决定。这种方法也为能源项目的可持续发展提供了理论依据和指导。

多标准综合评价方法已成功地应用于区域综合能源***的评价过程，并被广泛应用于解决与能源有关的问题。根据对权重因素的统计评价，对联合供热和电力(CHP)***进行了技术、经济和社会方面的多标准综合评价，采用了集聚函数。然而，权重系数是由任意值决定的，遵循不考虑主观和客观因素的规则。基于结合灰色关联分析(GRA)方法和熵信息方法，从技术、经济和环境的角度评价了基于联合冷却、加热和功率(CCHP)在公共建筑中应用的固体氧化物燃料电池的可行性。然而，由于权重仅由基于客观数据的熵信息方法确定，不能反映决策者的偏好。从上述两个方法中可以看出，多标准综合评价是一种强有力的评价方法，可以确定在相互冲突的多标准和不同的利益相关者之间给出最优的评价结果。然而多准则综合评价的过程还存在以下四个方面的不足：(1)建立综合评价指标；(2)兼顾主客观权重；(3)组合权重优化；(4)减少数学计算的复杂性。

发明内容

针对多准则评价的过程中存在的不足之处，与以前的工作相比，本发明主要对以下三个方面进行了研究改进工作：

(1)区域综合能源***综合评价指标的建立。

(2)用秩相关分析方法(RCA)和熵信息法分别获得主观权重和客观权重，优化组合权重。

(3)基于改进的综合模糊评价方法，对综合能源***进行了评价，并与其他方法进行了比较。

本发明提出一种综合考虑技术、经济、环境和社会等方面的多标准综合评价方法来评价区域综合能源***。首先，分别采用秩相关分析和熵信息法分别获得主观权重和客观权重；结合最大熵原理和最小加权广义距离，得到了最优加权系数。其次，根据评价指标的不同优先级，基于改进的综合模糊评价方法，对一个台区的综合能源***进行评估，并在综合评价的基础上，对评价结果给出了需要改进的建议。最后通过和其它方法的比较证明本发明是一种简单实用的评价方法。

本发明的目的是由以下技术方案来实现的，(1)区域综合能源***综合评价指标的建立。(2)采用秩相关分析(RCA)方法确定考核指标的主观权重。优化组合权重在评价过程中的应用。(3)基于改进的综合模糊评价方法。它包括以下步骤：

步骤1)作为多准则的第一步和主要步骤综合评价、评价指标体系的建立起着非常重要的作用，为能源***的进一步评价任务铺平了道路。在建立评价指标的原则和相关参考文献的基础上，主要考虑四个方面作为属性层，技术指标、经济指标、环境指标、社会指标。将各属性的特征参数列为评价***的第二层指标。

(1.1)采用专家评价的方法对定性指标进行量化。即将定性指标分成5个等级，分别为优、良、中、差、劣，然后赋值标准给出评定值。当因素指标介于两个等级之间时，评定值取这两个等级评定值之间的值。对数据范围的评价指标的量化按如下进行：数据范围为x～y时，取(x+y)/2；数据范围为＜x时，取x；数据范围为＞y时，取y；

(1.2)量化指标的标准化。将定量指标用数值表示，并统一数据序列的维度和单位。为了标准化，评价指标分为两组：“较大的期望响应”和“较小的期望响应”；

(1.3)对于“较大的期望响应”，原始序列的目标值具有“较大更好”的特征，而对于“较小的期望响应”，原始序列的目标值具有“较小更好”的特点，分别利用其特征对两组数据进行标准化计算。

步骤2)指标权重的确定。在建立评价指标体系后，必须分配权重以反映其重要性。权重是否合理直接关系到综合评价的准确性。采用秩相关分析和熵信息法分别获得主观和客观权重。

(2.1)确定指标的等级相关性，并且确定相邻指标的相对重要性程度，根据评价指标的等级相关性和相对重要性程度，获得主观权重；

(2.2)确定系数评价矩阵，并进行规范化；计算每个指标的信息熵值和差异系数，最终获得客观权重；

(2.3)通过主观权重和客观权重的线性组合得到组合权重。结合最大熵原理(MEP)的优化模型和最小化加权广义距离的优化方法，得到最优加权系数。

步骤3)根据评估指标的不同优先级，在改进的综合模糊评价方法的基础上得出综合评价结果。

(3.1)确定评价区域综合能源***的指标集；

(3.2)确定评语等级，每个等级是一个模糊子集，等级越多则评价结果越精确；

(3.3)建立模糊隶属矩阵；

(3.4)结合综合权重系数，进行复合运算得到综合评价向量；

(3.5)分析综合模糊评价向量。采用最大隶属度原则作为评价对象总体评价结论。

附图说明

图1总体步骤框图；

图2指标的主观和客观权重值；

具体实施方式

下面结合附图对本发明的一种区域综合能源***多标准综合评价方法作详细描述。

一种区域综合能源***多标准综合评价方法，包括如下步骤：

1)对于定性指标的量化，可由专家评议确定。即将定性指标分成5个等级，分别为优、良、中、差、劣，然后赋值标准给出评定值。当因素指标介于两个等级之间时，评定值取这两个等级评定值之间的值。

(1.1)对数据范围的评价指标的量化按如下进行：数据范围为x～y时，取(x+y)/2；数据范围＜x时，取x；数据范围为＞y时，取y；

(1.2)将定量指标用数值表示，并统一数据序列的维度和单位。为了标准化，评价指标分为两组：“较大的期望响应”和“较小的期望响应”；

(1.3)对于“较大的期望响应”，原始序列的目标值具有“较大更好”的特征，而对于“较小的期望响应”，原始序列的目标值具有“较小更好”的特点，分别利用其特征对两组数据进行标准化计算。

2)指标权重的确定。在建立评价指标体系后，必须分配权重以反映其重要性。权重是否合理直接关系到综合评价的准确性。采用秩相关分析法和熵信息法分别获得主观和客观权重。

(2.1)确定指标的等级，并且确定相邻指标的相对重要性程度，根据秩相关分析法获得主观权重。

Step1：如果评价指标h_i相对于某一评价标准或目标更重要或不小于h_l，则可表示为h_i＞h_l。如果评价指标h₁，h₂，h₃...h_n相对于评价准则或目标h_i＞h_l＞...h_k＞...＞h_n的关系，则用“＞”确定评价指标的相关性。

Step2：相邻指标h_k-1和h_k之间的相对重要性程度可表示为

其中r_k是相邻指标的相对重要性程度。

Step3：根据评价指标的等级相关性和相对重要性程度，主观权重可计算为

其中ω_k是k指数的权重。

(2.2)确定系数评价矩阵，并进行规范化；计算每个指标的信息熵值和差异系数，最终获得客观权重。

Step1：确定评价系数矩阵，并且规范系数矩阵B为

则可得归一化矩阵P为

Step2：计算第j个指标的信息熵值，公式如下所示：

Step3：根据以上步骤获得最终的客观权重为：

(2.3)通过主观权重和客观权重的线性组合得到组合权重。计算公式为：

其中ω*是组合权重，λ_v是线性组合系数，λ_v＞0，ω⁽¹⁾是主观层次分析法得到的权重，ω⁽²⁾是客观熵信息方法得到的权重。

从数理统计的角度来看每个评估指标的系数是随机变量，并且由权重系数确定的实际权重向量是随机向量。然后，权重向量ω^(v)和线性组合系数可以分别理解为第v个样本值和取实权重向量的样本值的概率。因此，线性组合系数的确定应尽可能消除组合系数的不确定性；另一方面，应该在所有方案与理想方案最小值之间生成一个加权的广义距离。因此，结合最大熵原理和最小加权广义距离，得到最优加权系数为

3)根据评估指标的不同优先级，在改进的综合模糊评价方法的基础上建立了最优方案。由于指标体系存在定性判断，其界限往往比较模糊，因此采用模糊数学理论进行综合评价

(3.1)确定评价指标集U＝{u₁，u₂，...u_n}；

(3.2)确定评价等级V＝{v₁，v₂，...v_k}，每个等级是一个模糊子集，等级越多则评价结果越精确；

(3.3)建立模糊隶属矩阵S为

其中s_ij为评价对象指标，u_i表示对评语等级v_j的隶属程度，隶属度用选择该等级的频率表示，即

其中N_ij表示指标u_i选择评语等级v_j的次数；

(3.4)分析综合模糊评价向量。采用最大隶属度原则d＝max{d_i}作为评价对象总体评价结论。

图2所示为基于秩相关分析法和熵信息法的主观和客观权重值。与传统的层次分析法相比，秩相关分析法可以避免复杂的数学过程。从图中可以看出，客观权重可以补充主观决策。主观和客观权重之间的差异表明，若使用单一的方法进行单方面的评估可能不准确和不可理解的结果。本文方法很好地解决了传统方法误差较大的问题。

Claims (1)

1.一种区域综合能源***多标准综合评价方法，它包括以下步骤：

步骤1)对于定性指标的量化，可由专家评议确定。即将定性指标分成5个等级，分别为优、良、中、差、劣，然后赋值标准给出评定值。当因素指标介于两个等级之间时，评定值取这两个等级评定值之间的值。

(1.1)对数据范围的评价指标的量化按如下进行：数据范围为x～y时，取(x+y)/2；数据范围为＜x时，取x；数据范围为＞y时，取y；

(1.2)将定量指标用数值表示，并统一数据序列的维度和单位。为了标准化，评价指标分为两组：“较大的期望响应”和“较小的期望响应”；

(1.3)对于“较大的期望响应”，原始序列的目标值具有“较大更好”的特征，而对于“较小的期望响应”，原始序列的目标值具有“较小更好”的特点，分别利用其特征对两组数据进行标准化计算。

步骤2)指标权重的确定。在建立评价指标体系后，必须分配权重以反映其重要性。权重是否合理直接关系到综合评价的准确性。采用秩相关分析和熵信息法分别获得主观和客观权重。

(2.1)确定指标的等级，并且确定相邻指标的相对重要性程度，根据秩相关分析法获得主观权重；

(2.2)确定系数评价矩阵，并进行规范化；计算每个指标的信息熵值和差异系数，最终获得客观权重；

(2.3)通过主观权重和客观权重的线性组合得到组合权重。

步骤3)根据评估指标的不同优先级，在改进的综合模糊评价方法的基础上得出综合评价结果。

(3.1)确定评价区域综合能源***的指标集；

(3.2)确定评语等级，每个等级是一个模糊子集，等级越多则评价结果越精确；

(3.3)建立模糊隶属矩阵；

(3.4)分析综合模糊评价向量。采用最大隶属度原则作为评价对象总体评价结论。

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