基于模糊综合评价法面向用户侧的电能替代效益评价方法与流程

1.本发明属于电能替代实施效果评价技术领域，具体涉及基于模糊综合评价法面向用户侧的电能替代效益评价方法。


背景技术：

2.电锅炉、港口岸电、电动汽车、热泵等电能替代技术在生产制造、交通、建筑采暖等领域逐步得到了大范围的推广应用，电能替代项目的综合效益评价，是推广电能替代项目应用的重要环境，如现有专利201710289439.4和201710233310.1分别公开了电能替代评价方法，但上述专利主要从地区以及全社会角度对电能替代效果提供一种宏观评价方法，由于目前关于“以电代煤”“以电代油”“以电代气”三种具体替代方案的综合效益评价研究还稍显不足，缺少微观角度以及面向用户角度综合分析三种替代后方案效益形成的较为科学的评价模式，为能够保证电能替代项目长期有效的运营及可持续发展，必须要有技术上的优越性和经济上的合理性与环境上的持续性，因此必须对其进行技术经济分析，从“以电代煤”“以电代油”“以电代气”三个方面的具体替代措施出发，在考虑上游发电排放污染物的情况下构建电能替代效益指标，计算三种替代方式的经济和环境效益，与传统设备相比较，为能源终端用户提供决策依据，同时，运用模糊综合评价模型对三类替代途径进行综合效益评价，对推动能源消费、促进能源清洁化发展意义重大，为投资者的投资决策和经营管理者的管理决策提供依据。


技术实现要素：

3.本发明的目的是为了克服现有技术的不足，而提供一种能够有效评估电能替代方案的可行性，为投资者的投资决策和经营管理者的管理决策提供依据的基于模糊综合评价法面向用户侧的电能替代效益评价方法。
4.本发明的目的是这样实现的，基于模糊综合评价法面向用户侧的电能替代效益评价方法，它包括以下步骤：
5.步骤1：选取面向用户侧的电能替代综合效益评价指标并对其进行分类；
6.步骤2：对面向用户侧的电能替代综合效益评价指标进行指标预处理；
7.步骤3：基于层次分析法计算各级综合效益评价指标权重；
8.步骤4：构建综合效益评价的因素集、判断集和隶属度函数；
9.步骤5：经过二级模糊计算得到面向用户侧的电能替代综合效益评价结果。
10.步骤1中的所述电能替代综合效益评价指标包括经济效益指标和环境效益指标。
11.步骤1中的所述经济效益指标包括电能替代前后设备年费用减少量以及电能替代前后年利润率增加量；所述环境效益指标包括电能替代前后污染物co2、co、nox和so2的排放减少量。
12.步骤2中的所述指标预处理包括一致化处理和无量纲化处理，具体方法步骤如下：
13.(1)指标一致化处理
14.1)对于极小型指标x，令
15.x
*
＝m-x
16.其中，m为指标x的一个允许上界；
17.2)对于居中型指标x，令
[0018][0019]
其中，m和m分别为指标x的允许下界和允许上界；
[0020]
3)对于区间型指标x，令
[0021][0022]
其中，[q1,q2]为指标x的最佳稳定区间，m和m分别为指标x的允许下界和允许上界；
[0023]
(2)指标无量纲化处理
[0024]
采用标准化法进行无量纲处理的公式如下：
[0025][0026]
的样本平均值和样本均方差分别为0和1，x
ij
称为标准观测值，式中sj(j＝1,2，
…
，m)分别为第j项指标观测值的样本平均值和样本均方差。
[0027]
步骤3中的所述基于层次分析法计算各级综合效益评价指标权重，具体为基于层次分析法，对各级评价指标进行两两比较得到决策矩阵，并通过计算得到指标权重，步骤如下：
[0028]
(1)对指标进行两两比较，构建的成对比较矩阵a为：
[0029][0030]
其中：a
ij
表示第i个因素与第j个因素的相对重要程度的标度，a
ji
表示第j个因素与第i个因素的相对重要程度的标度，i表示第i行，j表示第j列；i、j＝0、1、2、...、n；
[0031]
(2)权重计算及其一致性检验
[0032]
计算出各元素的权值，然后根据各元素的权值排序，记i因素的权值为ωi，计算满足aw＝λ
max
w的最大特征值λ
max
和归一化特征向量w＝{ω1，ω2，
…
，ωn}，且其中特征向量w就是各元素相对与上一层的权值。
[0033]
步骤4中的所述构建综合效益评价的因素集、判断集和隶属度函数，具体为分别建立评价因素集、判断集和隶属度函数，进行单因素模糊综合评价。
[0034]
步骤4中的所述因素集为步骤1中构建的所述电能替代综合效益评价指标，判断集
v＝{v1,v2,v3,v4,v5}＝{一级，二级，三级，四级，五级}。
[0035]
步骤5中的所述经过二级模糊计算得到面向用户侧的电能替代综合效益评价结果，具体为进行一级模糊评价，分别得到经济效益、环境效益下一级模糊评价结果；进而进行二级模糊评价，得到面向用户侧的电能替代综合效益，对照最大隶属度原则，评价结果中最大的评价值对应的判断集，即为最终评价结果，步骤如下：
[0036]
在权重集a和单因素评判矩阵r已求得后，通过模糊变换来进行综合评判，即：
[0037][0038]
式中：b表示模糊综合评判集；bj表示模糊综合评判指标，j＝1,2,
…
n；为模糊变换算子，采用n( ，
·
)模型，为加权平均模型，
[0039]
将因素集u划分成n个因素子集，即：u＝{u1,u2,
…
,un}，则ui＝{u
i1
,u
i2
,
…
,u
in
},(i＝1,2,
…
n)。对每个ui的ki个子因素作模糊综合评判，其ki个子因素的权重分配是ai，ui对评判集v的模糊评价矩阵为ri，则，则ci是ui的一级模糊综合评判结果；
[0040]
根据单因素ui对评判等级的隶属度bi，求得对u的二级模糊评价矩阵c＝(c1,c2,
…
,cn)-1
，设对单因素ui的权重分配为bi，可进行二级模糊综合评判
[0041][0042]
模糊向量d就是评判的结果。
[0043]
本发明的有益效果：本发明的基于模糊综合评价法面向用户侧的电能替代效益评价方法，包括以下步骤：选取面向用户侧的电能替代综合效益评价指标并对其进行分类；对面向用户侧的电能替代综合效益评价指标进行指标预处理；基于层次分析法计算各级综合效益评价指标权重；构建综合效益评价的因素集、判断集和隶属度函数；经过二级模糊计算得到面向用户侧的电能替代综合效益评价结果；本发明的基于模糊综合评价法面向用户侧的电能替代效益评价方法，首先从终端用户的角度构建了电能替代效益指标，利用模糊综合评价方法，横向对比三种替代途径的经济效益和环境效益；本发明在对用户侧电能替代项目综合效益形成机理全面分析的基础上，基于层次分析法确定权重，利用模糊综合评价法计算得到评价结果，能合理对电能替代综合效益进行评价；本发明旨在对电能替代项目综合效益进行更为全面的分析，能有效评价多种电能替代方案的综合效益，为地区及管理者选取合适的电能替代方案提供合适的决策方案，对推动能源消费革命、促进能源清洁化发展意义重大，为电能替代发展提供理论支撑，为投资者的投资决策和经营管理者的管理决策提供依据。
附图说明
[0044]
图1为本发明基于模糊综合评价法面向用户侧的电能替代效益评价方法的流程示意图。
具体实施方式
[0045]
基于模糊综合评价法面向用户侧的电能替代效益评价方法，它包括以下步骤：
[0046]
步骤1：选取面向用户侧的电能替代综合效益评价指标并对其进行分类；
[0047]
步骤2：对面向用户侧的电能替代综合效益评价指标进行指标预处理；
[0048]
步骤3：基于层次分析法计算各级综合效益评价指标权重；
[0049]
步骤4：构建综合效益评价的因素集、判断集和隶属度函数；
[0050]
步骤5：经过二级模糊计算得到面向用户侧的电能替代综合效益评价结果。
[0051]
正确的面向用户侧的综合效益评价指标，建立评价指标体系，将影响综合效益的各类因素尽可能的涵盖在研究范围内，根据电能替代项目所产生综合效益的形成机理，将所述电能替代综合效益评价指标分两类，分别是经济效益指标和环境效益指标。
[0052]
所述经济效益指标包括电能替代前后设备年费用减少量以及电能替代前后年利润率增加量，分别从成本和盈利能力方面分析电能替代的经济效益；收集得到评价经济效益的各项数据，其中包括电能替代前的设备年费用以及进行电能替代后的设备年费用、电能替代前的年利润率以及电能替代后的年利润率。
[0053]
对经济效益指标中的两个指标进行说明：
[0054]
(1)年费用减少量
[0055]
年费用指将设备年均投资额，加上各年平均的管理、运行维修费用所得的总和，年费用减少量是指电能替代前后年费用的变化差值。
[0056]
(2)年利润率增加量
[0057]
年利润率可以体现项目的盈利能力，年利润率越高，盈利能力就越强，年利润率增加量是指电能替代前后的年利润率变化差值。
[0058]
所述环境效益指标包括电能替代前后污染物co2、co、nox和so2的排放减少量，分析电能替代的环境效益。
[0059]
在本实施中，收集得到电能替代前的co2、co、nox和so2的排放量以及电能替代后的co2、co、nox和so2的排放量。
[0060]
对所述环境效益指标进行说明：
[0061]
电能作为清洁能源被利用，不仅减少煤炭燃烧，同时可以减少co2、co、nox和so2等污染物的排放，具有良好的环境保护效益，由此，本发明通过计算电能替代前后的co2、co、nox和so2污染物的排放量变化情况对环境效益进行评价。
[0062]
步骤2中的所述指标预处理包括一致化处理和无量纲化处理，确定初始序列矩阵，将不同的评价指标的类型及量纲进行处理使其可被比较与计算，具体方法步骤如下：
[0063]
(1)指标一致化处理
[0064]
1)对于极小型指标x，令
[0065]
x
*
＝m-x
[0066]
其中，m为指标x的一个允许上界；
[0067]
2)对于居中型指标x，令
[0068][0069]
其中，m和m分别为指标x的允许下界和允许上界；
[0070]
3)对于区间型指标x，令
[0071][0072]
其中，[q1,q2]为指标x的最佳稳定区间，m和m分别为指标x的允许下界和允许上界；
[0073]
(2)指标无量纲化处理
[0074]
采用标准化法进行无量纲处理的公式如下：
[0075][0076]
的样本平均值和样本均方差分别为0和1，x
ij
称为标准观测值，式中sj(j＝1,2，
…
，m)分别为第j项指标观测值的样本平均值和样本均方差。
[0077]
步骤3中的所述基于层次分析法计算各级综合效益评价指标权重，具体为基于层次分析法，对各级评价指标进行两两比较得到决策矩阵，并通过计算得到指标权重，步骤如下：
[0078]
(1)对指标进行两两比较，准则如下：
[0079]
如表1所示，用来表示第i个因素相对于第j个因素的比较结果；
[0080]
表1标度法尺度及含义表
[0081]
尺度含义1第i个因素与第j个因素的影响相同3第i个因素比第j个因素的影响稍强5第i个因素比第j个因素的影响强7第i个因素比第j个因素的影响明显强9第i个因素比第j个因素的影响绝对地强
[0082]
并且存在：
[0083][0084]
构建的成对比较矩阵a为：
[0085][0086]
其中：a
ij
表示第i个因素与第j个因素的相对重要程度的标度，a
ji
表示第j个因素
与第i个因素的相对重要程度的标度，i表示第i行，j表示第j列；i、j＝0、1、2、...、n；
[0087]
(2)权重计算及其一致性检验
[0088]
层次排序，即考查对上层因素影响程度中，下层各因素所占比例的过程，计算出各元素的权值，然后根据各元素的权值排序，记i因素的权值为ωi，计算满足aw＝λ
max
w的最大特征值λ
max
和归一化特征向量w＝{ω1,ω2,
…
,ωn}，且其中特征向量w就是各元素相对与上一层的权值。
[0089]
在用层次分析法为指标赋权时，一个重要的前提便是比较矩阵的一致性，否则会引起判断误差；检验标准为：n阶互反阵a的最大特征根，当且仅当时，a为一致阵；在检验比较矩阵的一致性时，为比较一致性的程度，引入指标ci、ri和cr进行判断。
[0090][0091]
随机一致性指标ri数值如下表表2所示：
[0092]
表2ri数值表
[0093]
n1234567891011ri000.580.901.121.241.321.411.451.491.51
[0094]
当一致性比率时，可以认为不一致程度是可接受的，其归一化特征向量可以作为各指标的权向量，若不一致，则应对a进行调整。
[0095]
步骤4中的所述构建综合效益评价的因素集、判断集和隶属度函数，具体为分别建立评价因素集、判断集和隶属度函数，进行单因素模糊综合评价。
[0096]
步骤4中的所述因素集为步骤1中构建的所述电能替代综合效益评价指标，即经济效益下(年费用减少量、年利润率增加量)，环境效益下(co2、co、nox和so2的排放减少量)，判断集v＝{v1,v2,v3,v4,v5}＝{一级，二级，三级，四级，五级}。
[0097]
步骤5中的所述经过二级模糊计算得到面向用户侧的电能替代综合效益评价结果，具体为进行一级模糊评价，分别得到经济效益、环境效益下一级模糊评价结果；进而进行二级模糊评价，得到面向用户侧的电能替代综合效益，对照最大隶属度原则，评价结果中最大的评价值对应的判断集，即为最终评价结果，步骤如下：
[0098]
在权重集a和单因素评判矩阵r已求得后，通过模糊变换来进行综合评判，即：
[0099][0100]
式中：b表示模糊综合评判集；bj表示模糊综合评判指标，j＝1,2,
…
n(简称评判指标)；为模糊变换算子，表示某种合成运算，采用n( ，
·
)模型，为加权平均模型；
[0101]
将因素集u划分成n个因素子集，即：u＝{u1,u2,
…
,un}，则ui＝{u
i1
,u
i2
,
…
,u
in
},(i＝1,2,
…
n)。对每个ui的ki个子因素作模糊综合评判，其ki个子因素的权重分配是ai，ui对评判集v的模糊评价矩阵为ri，则，则ci是ui的一级模糊综合评判结果；
[0102]
根据单因素ui对评判等级的隶属度bi，求得对u的二级模糊评价矩阵c＝(c1,c2,
…
,cn)-1，设对单因素ui的权重分配为bi，可进行二级模糊综合评判
[0103][0104]
模糊向量d就是评判的结果。
[0105]
本发明在充分考虑电能替代项目综合效益的基础上，基于模糊综合评价法，构建用户侧电能替代项目综合效益评价模型，最终得到综合效益评价结果，进而为今后选择合适的电能替代方式进行科学决策依据。
[0106]
本发明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本技术的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的限定，附图1是本发明实施例的基于模糊综合评价法面向用户侧的电能替代效益评价方法的流程图。
[0107]
其中，s101是选取评价指标，建立综合效益评价指标体系。
[0108]
s201-s202是指标预处理的流程，s201是对指标进行一致化处理，s202是对指标进行无量纲化处理。
[0109]
s301是基于层次分析法的各级效益评价指标权重计算流程，先进行两两比较得到决策矩阵，再通过计算得到权重。
[0110]
s401和s402分别是建立评价因素集u和判断集v；具体包括：对每一所述电能替代效益评价指标体系的对象建立准则层，然后根据所述准则层确定评价因素集u和判断集v；
[0111]
对于准则层{经济效益层}来说，
[0112]
评价因素集u1＝{u
11
，u
12
}＝{年费用减少量、年利润率增加量}；
[0113]
判断集v1＝{v
11
，v
12
，v
13
，v
14
，v
15
}＝{大，较大，一般，较小，小}。
[0114]
对于准则层{环境效益层}来说，
[0115]
评价因素集u2＝{u
21
，u
22
，u
23
，u
24
}＝{co2排放减少量，co排放减少量，nox排放减少量，so2排放减少量}，
[0116]
判断集v2＝{v
21
,v
22
,v
23
,v
24
,v
25
}＝{大，较大，一般，较小，小}。
[0117]
s403是建立隶属度函数。
[0118]
首先用层次分析法确定各评价因素ui的权重wi；具体如下：
[0119]
第一步：给出准则层和总目标层的判断矩阵；对同一层次各指标的重要性成对的进行两两比较，做出相对重要性的判断，这些判断用数值表示出来，并把第i个指标对第j个指标的相对重要性的估计值记做a
ij
，写成矩阵形式，即得权重矩阵a。
[0120]
第二步：对权重矩阵进行归一化处理，计算出各个评价因素ui的权重wi。对判断矩阵计算最大特征根及对应特征向量，利用一致性指标、随机一致性指标和一致性比率做一致性检验；若检验通过，特征向量即为各指标权重向量；若不通过，需重新构造判断矩阵；检验通过后得到的各指标权重向量如下：
[0121]
对于总目标层，
[0122]
对于经济效益层，
[0123]
对于环境效益层，
[0124]
其次，确定各评价因素的隶属度，构建模糊评价矩阵r；具体包括：首先，每个专家对评价指标做出m次精确判断，评判结果是评价集中的一个元素vj；然后，进行统计
其中，n是参与评价的专家的人数，m
ij
是ui获得vj评价的次数；最后,得到单因素模糊评价矩阵ri。
[0125]
s501-s504为模糊综合评价计算流程。
[0126]
s501为单因素模糊综合评价矩阵建立，s502为一级模糊评价计算，s503为二级模糊评价计算，s504为根据最大隶属度原则，对计算结果输出最终评价结果。
[0127]
具体包括：根据前面各部分确定的指标的权重矩阵ai和模糊评价矩阵ri，选择模糊变换将a和r进行模糊合成得到综合评价向量ci，，根据单因素ui对评判等级的隶属度bi，求得对u的二级模糊评价矩阵c＝(c1,c2,
…
,cn)-1
；设对单因素ui的权重分配为bi，可进行二级模糊综合评判:模糊向量d就是评判的结果。
[0128]
本发明的基于模糊综合评价法面向用户侧的电能替代效益评价方法，包括以下步骤：选取面向用户侧的电能替代综合效益评价指标并对其进行分类；对面向用户侧的电能替代综合效益评价指标进行指标预处理；基于层次分析法计算各级综合效益评价指标权重；构建综合效益评价的因素集、判断集和隶属度函数；经过二级模糊计算得到面向用户侧的电能替代综合效益评价结果；本发明的基于模糊综合评价法面向用户侧的电能替代效益评价方法，首先从终端用户的角度构建了电能替代效益指标，利用模糊综合评价方法，横向对比三种替代途径的经济效益和环境效益；本发明在对用户侧电能替代项目综合效益形成机理全面分析的基础上，基于层次分析法确定权重，利用模糊综合评价法计算得到评价结果，能合理对电能替代综合效益进行评价；本发明旨在对电能替代项目综合效益进行更为全面的分析，能有效评价多种电能替代方案的综合效益，为地区及管理者选取合适的电能替代方案提供合适的决策方案，对推动能源消费革命、促进能源清洁化发展意义重大，为电能替代发展提供理论支撑，为投资者的投资决策和经营管理者的管理决策提供依据。