程雅欐 劉春輝 郭珊珊 張洪青
摘 要:建立六氟化硫(SF6)回收處理中心,對SF6廢氣實(shí)行回收再利用能夠有效控制溫室氣體的排放,具有重要的社會效益和環(huán)保效益。為了確定出合理的位置,通過綜合考慮影響SF6回收處理中心的相關(guān)因素,建立電網(wǎng)企業(yè)SF6處理中心綜合評價指標(biāo)體系。之后,利用云模型把專家的定性評價值以定量值的形式表示,使得各指標(biāo)值均用云表示。再結(jié)合各指標(biāo)權(quán)重求得評價目標(biāo)的云值,并與評價標(biāo)尺進(jìn)行比較,從而確定出候選地的評價等級。最后通過算例驗(yàn)證了該模型的可行性及有效性,為選址的最終決策提供一定的客觀依據(jù)。
關(guān)鍵詞:SF6;回收處理中心;云模型;選址評價
中圖分類號:F252.19 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A
Abstract: Establishing the sulfur hexafluoride(SF6)treatment center for SF6 waste recovery can substantially limit greenhouse gas emissions and bring about great social and environmental benefits. In order to determine the reasonable location of the SF6 treatment center, comprehensively considering the related factors of the SF6 treatment center, the paper constructed the index system for site selection of the SF6 treatment centers in electric power corporation. After the experts' qualitative evaluation values were transformed to quantitative data with the cloud model, all the index values were described by the clouds and combined with index weights to acquire the final cloud model of every evaluation object. According to the remark set, the assessment results could be obtained. Finally, it proved the feasibility and effectiveness of the cloud model through an example, which provided some objective bases for site selection decision-making.
Key words: SF6; the treatment center; the cloud model; location evaluation
0 引 言
目前,電網(wǎng)企業(yè)運(yùn)行了20多年的SF6設(shè)備逐漸進(jìn)入檢修期,大量SF6廢氣需要更換。SF6作為六大溫室氣體之一,在同等體積下其增溫潛力約為CO2的23 900倍。且SF6廢氣中還含有對生物有害的酸性分解產(chǎn)物。因此,電網(wǎng)企業(yè)對SF6廢氣實(shí)行回收再利用可以有效控制排放量,在一定程度上緩減溫室效應(yīng)的不良影響。該措施不僅積極響應(yīng)國家“可持續(xù)發(fā)展”政策,更是為改善人民生存環(huán)境做出巨大貢獻(xiàn)。
目前,廣西、廣東、江西、青海、遼寧等供電公司積極貫徹落實(shí)國家電網(wǎng)公司關(guān)于“減少污染物和廢棄物排放,回收再利用SF6氣體”節(jié)能和環(huán)保工作要求,建立了SF6回收處理中心。對于SF6回收處理中心的建設(shè),前期選址工作非常重要,直接影響到后期物流成本、對周圍環(huán)境的影響等方面,因此必須采用科學(xué)的方法進(jìn)行評估和決策。
對于回收處理中心選址評價問題,一些學(xué)者對此進(jìn)行了研究。趙旭升(2006)通過AHP(層級分析法)計(jì)算出每個候選處理中心的綜合權(quán)重?cái)?shù),從而找出最優(yōu)候選地[1]。常香云(2008)和李平麗(2010)運(yùn)用模糊綜合評價方法,有效集成定性和定量影響因素并對處理中心進(jìn)行選址規(guī)劃[2-3]。李雙辰、王艷春(2013)利用TOPSIS法進(jìn)行綜合評價,確定了回收處理中心的位置[4]。郭滕達(dá)等(2014)建立了軍事處理中心選址評價指標(biāo)體系,并利用ANP(網(wǎng)絡(luò)分析法)構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)層次分析圖,計(jì)算出評價指標(biāo)體系中各子項(xiàng)指標(biāo)權(quán)重,從而得到各方案的優(yōu)劣關(guān)系[5]。
綜上可知,現(xiàn)有研究成果綜合考慮了定性指標(biāo)和定量指標(biāo)來建立評價指標(biāo)體系。但使用的評價方法較為單一,大多是模糊綜合評價、AHP等。本文采用的云模型作為一種新的評價方法,能夠把模糊性與隨機(jī)性集合在一起,實(shí)現(xiàn)定性概念與其定量表示之間的轉(zhuǎn)換,因此可利用云模型建立SF6處理中心綜合評價模型。
1 云模型相關(guān)理論
1.1 云的概念。云反映了人類知識對概念或客觀事物認(rèn)知的兩種不確定性,即隨機(jī)性和模糊性,并把二者科學(xué)的結(jié)合。在數(shù)域空間中,云不是清晰的隸屬度曲線,也不是確定的概率密度函數(shù),是由許多個點(diǎn)組成的無邊沿的一對多映射圖像,與自然界中的云有著相似的性質(zhì),因此采用“云”來描述定性定量相互轉(zhuǎn)換的數(shù)學(xué)理論。
云的基本概念如下[6]:設(shè)U為一個用精確數(shù)值代表的定量論域,C是U上的一個定性概念,若元素x∈U,且x是定性概念C的一次隨機(jī)實(shí)現(xiàn),x對C的隸屬度μx∈0,1是一個有穩(wěn)定傾向的隨機(jī)數(shù)。則x在論域U上的分布稱為云。若U為一維論域,每一個x在論域空間坐標(biāo)及其對概念的確定度的數(shù)值對即為一個云滴。
云模型用Ex(Expected Value)、En(Entropy)和He(Hyper Entropy)這3個數(shù)值來整體表征一個概念。它們能夠定量化反映定性知識的特性。
(1)Ex(期望值):期望值是所有云滴在論域中分布的期望值,是最能代表定性概念的值,期望值所對應(yīng)的云滴是云圖的重心,其隸屬度為1。
(2)En(熵):熵用來度量定型概念的不確定性,熵的大小即該定性概念能夠接受的數(shù)值范圍的大小,熵越大,定性概念語言值越具有模糊性。
(3)He(超熵):超熵是熵的熵,反應(yīng)了云滴的離散程度,He的大小由Ex和En共同確定,He越大代表云滴的確定度具有更大的隨機(jī)性,云滴更離散,云層厚度也越大。
1.2 云發(fā)生器。云模型通過云發(fā)生器來實(shí)現(xiàn)定性概念與定量數(shù)據(jù)的相互轉(zhuǎn)換。用硬件固化或軟件模塊化的云模型生成算法為云發(fā)生器(Cloud Generator,CG)。由于SF6處理中心綜合評價用到了正向云發(fā)生器和逆向云發(fā)生器,現(xiàn)對這兩種算法進(jìn)行介紹。
綜上看出,將專家的定性評價進(jìn)行云模型表述,能大大降低專家評價的主觀性。評價語言可以進(jìn)行模糊處理,轉(zhuǎn)化為定量數(shù)據(jù),從而提高定性評價的準(zhǔn)確性,為選址的最終決策提供客觀的參考標(biāo)準(zhǔn)。
2 電網(wǎng)企業(yè)SF6處理中心綜合評價指標(biāo)體系建立
指標(biāo)的選取不僅關(guān)系到整個評價體系構(gòu)建的合理性,更關(guān)系到最終評價結(jié)果的準(zhǔn)確性。通過參考若干關(guān)于電網(wǎng)企業(yè)SF6回收管理以及設(shè)施選址的文獻(xiàn)資料,選擇和確定有代表性的、能全面反映評價對象本質(zhì)的指標(biāo),從而建立如表1所示的電網(wǎng)企業(yè)SF6處理中心綜合評價指標(biāo)體系。體系分為四層,主要從自然環(huán)境、基礎(chǔ)設(shè)施、物流成本和環(huán)境保護(hù)要求4個方面綜合考慮,每個方面又包括若干個分級指標(biāo)。
3 基于云模型的電網(wǎng)企業(yè)SF6處理中心選址評價
為驗(yàn)證所提出的數(shù)學(xué)模型是否有效,將以J省為例為J省電網(wǎng)公司建立SF6處理中心。根據(jù)選址約束如運(yùn)輸條件、用地條件、地區(qū)建設(shè)規(guī)劃等對所收集到的原始資料進(jìn)行定性分析,初步分析有3個候選地點(diǎn)。決策組邀請10位專家組成委員會進(jìn)行最優(yōu)選址,處理中心的評價指標(biāo)體系如表1所示。
3.1 指標(biāo)權(quán)重的確定。由于指標(biāo)體系中包含定性指標(biāo),所以需要專家根據(jù)專業(yè)知識主觀上對每個評價指標(biāo)的重視程度來確定權(quán)重系數(shù)。一般使用的方法是AHP。但是AHP有時對要素之間進(jìn)行兩兩比較比較困難,且需要進(jìn)行一致性檢驗(yàn),計(jì)算復(fù)雜。而G1法是每次在余下的指標(biāo)中選出最重要的一個,且無需一致性檢驗(yàn),相比于AHP法計(jì)算量成倍減少。因此根據(jù)G1法先對評價指標(biāo)進(jìn)行定性排序,再對相鄰指標(biāo)進(jìn)行重要性比值的理性判斷,從而得出SF6處理中心綜合評價指標(biāo)相應(yīng)的權(quán)重,如表2所示。G1法的具體步驟見文獻(xiàn)[8]。
3.2 確定評價集。評價集是對SF6處理中心評價的一個標(biāo)尺,根據(jù)這個標(biāo)尺確定每個候選地處于什么等級,從而根據(jù)等級對其利用或者拋棄。
在此基于這樣的心理學(xué)假設(shè):專家評判時對于1、3、5、7、9這樣確定的5個等級判斷相對容易,對于介于它們中兩者之間的語言值判斷相對難一些。所以,評價集采用五級標(biāo)度法,對應(yīng)的定性語言值范圍設(shè)定為0,1。
評價集的確定有兩種方法。一個是基于云變換的數(shù)據(jù)驅(qū)動法,一個是基于黃金分割的驅(qū)動法。前者適用于給定數(shù)據(jù)量較大的情況。對于論域0,1的劃分采用后者。因此,本文采用基于黃金分割的模型驅(qū)動法設(shè)定標(biāo)準(zhǔn)云模型。其基本思想是[9]:該模型將給定的屬性(即論域)看成語言變量,每個語言變量有若干語言值,語言值用云模型來表達(dá),越接近論域的中心,云的熵和超熵越小,越遠(yuǎn)離論域的中心,云的熵和超熵越大,相鄰兩個云的熵和超熵各自進(jìn)行比較,且較小的熵(超熵)是較大的熵(超熵)的0.618倍。一般取奇數(shù)個云,如3個或5個。
根據(jù)基于黃金分割的模型驅(qū)動法,本文將論域分為5個評估等級:“好”、“較好”、“一般”、“差”、“較差”,分別對應(yīng)云模型Cloud11,0.1031,0.013, Cloud20.691,0.064,0.008, Cloud30.5,0.039,0.005, Cloud40.309,0.064,0.008, Cloud50,0.1031,0.013。通過正向云發(fā)生器求出5個評價等級的云模型圖,如圖1所示。
3.3 定性數(shù)據(jù)的獲取及云化。專家對每個定性指標(biāo)都進(jìn)行雙邊約束打分,給出每個指標(biāo)評分的最大值和最小值。評分由若干選項(xiàng)組成,分別為60,65, 65,70, 70,75, 75,80, 80,85, 85,90, 90,95, 95,100。
以評價候選地P為例。10名專家對各二級指標(biāo)進(jìn)行雙邊約束打分,并進(jìn)行歸一化,統(tǒng)一到0,1。再通過逆向云發(fā)生器將各指標(biāo)的分?jǐn)?shù)轉(zhuǎn)化為最小云和最大云,如表3所示。
3.4 定量數(shù)據(jù)的獲取及云化。對定量指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行極大化、歸一化,使得數(shù)據(jù)統(tǒng)一到0,1的論域中,再進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)云處理:即最終得分為Ex,定量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為Ex,0.05,0.05的一維標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)云。各定量指標(biāo)的分?jǐn)?shù)如表4所示。
3.5 加權(quán)綜合。根據(jù)公式(1)將每個二級定性指標(biāo)的最大最小云轉(zhuǎn)為父云,其運(yùn)算結(jié)果及權(quán)重如表5所示。
通過最終產(chǎn)生的評價云圖可看出3個候選地的評價云都處于評價集Cloud11,0.1031,0.013和Cloud20.691,0.064,0.008之間,也就是處于評價集“好”與“較好”之間。候選地P最接近Cloud11,0.1031,0.013評價集,所以P的綜合評價值最高,其次是候選地P,候選地P的評價值低于其他兩個候選地。
4 結(jié) 論
對SF6處理中心進(jìn)行科學(xué)的選址規(guī)劃評估是推動SF6處理中心建設(shè)、落實(shí)SF6廢氣回收再處理工作的前提。本文建立了電網(wǎng)企業(yè)SF6處理中心綜合評價指標(biāo)體系,并采用易于理解,操作簡單的G1法對各指標(biāo)賦權(quán)。由于指標(biāo)體系中包含定性指標(biāo)和定量指標(biāo),而云模型可以將評價語言進(jìn)行模糊處理轉(zhuǎn)化為定量數(shù)據(jù)。由此提出了基于云模型的電網(wǎng)企業(yè)六氟化硫回收處理中心選址評價方法。通過利用云模型對J省3個候選地的評價表明,該方法能夠全面考慮SF6處理中心的各個相關(guān)因素,綜合處理定性指標(biāo)和定量指標(biāo),進(jìn)而確定了SF6處理中心的最佳地址P,為SF6處理中心選址規(guī)劃提供了一種新的較為科學(xué)的選址方法。
參考文獻(xiàn):
[1] 趙旭升. 基于逆向物流管理的回收處理中心選址問題研究[D]. 天津:天津大學(xué)(碩士學(xué)位論文),2006.
[2] 常香云,范體軍. 基于模糊層次分析法的逆向物流處理中心選址優(yōu)化[J]. 科技管理研究,2008(1):137-140.
[3] 李平麗,郭少儒. 逆向物流選址的影響因素與模糊綜合評價[J]. 當(dāng)代經(jīng)濟(jì),2010(13):153-155.
[4] 李雙辰,王艷春. 基于TOPSIS法的逆向物流選址評價[J]. 價值工程,2013(7):19-20.
[5] 郭滕達(dá),楊清清,蔡瑞輝. 基于網(wǎng)絡(luò)層次分析的軍事逆向物流中心選址方法[J]. 兵工自動化,2014(2):30-34.
[6] 劉常昱,李德毅,杜鹢,等. 正態(tài)云模型的統(tǒng)計(jì)分析[J]. 信息與控制,2005(2):236-239,248.
[7] 王雪晶. 基于云模型的A公司供應(yīng)商評價研究[D]. 北京:北京交通大學(xué)(碩士學(xué)位論文),2013.
[8] 王學(xué)軍,郭亞軍. 基于G1法的判斷矩陣的一致性分析[J]. 中國管理科學(xué),2006(3):65-70.
[9] 陳貴林. 一種定性定量信息轉(zhuǎn)換的不確定性模型——云模型[J]. 計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究,2010(6):2006-2010.
[10] 陳世東,賀禹. 模糊層次分析法在物流園區(qū)選址中的應(yīng)用[J]. 物流科技,2010(7):36-38.
[11] 周曉曄,王艷茹,劉作峰. 物流中心選址的綜合分析法研究[J]. 物流科技,2005(11):10-13.