陳 曦，彭泓華，曹 杰，袁夢玲，穆靜霞，王 悠

(1.重慶理工大學(xué) 電氣與電子工程學(xué)院， 重慶 400054;2.重慶工程職業(yè)技術(shù)學(xué)院 大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)學(xué)院， 重慶 402260)

隨著我國成為世界上最大的能源生產(chǎn)國和消費(fèi)國，傳統(tǒng)的能源生產(chǎn)和消費(fèi)形態(tài)不再適應(yīng)未來的能源需求挑戰(zhàn)?？稍偕茉春蛢?chǔ)能等新技術(shù)的不斷成熟、裝機(jī)規(guī)模的持續(xù)增長為建立新型能源電力系統(tǒng)提供了技術(shù)和經(jīng)濟(jì)方面的可行性。因地制宜，建立適合不同場景需求的綜合能源系統(tǒng)(integrated energy system，IES)是助力能源革命的重要抓手[1]。目前，國內(nèi)外針對(duì)綜合能源系統(tǒng)的研究主要集中在規(guī)劃設(shè)計(jì)[2]、運(yùn)行調(diào)度[3-4]和模擬仿真[5]等方面，建立面向綜合能源系統(tǒng)的科學(xué)評(píng)價(jià)體系對(duì)于選取合理有效的IES規(guī)劃方案和項(xiàng)目決策評(píng)價(jià)具有重要意義。評(píng)價(jià)指標(biāo)的選取和合理賦值是進(jìn)行綜合能源系統(tǒng)綜合評(píng)價(jià)的前提。主流方法按賦值方式分為主觀賦權(quán)法、客觀賦權(quán)法和主客觀賦權(quán)法，其中主觀賦權(quán)法多適用于難以量化的定性指標(biāo)，有德爾菲法、層次分析法等[6]；客觀賦權(quán)法多用于需要消除受主觀判斷影響的定量指標(biāo)的條件，有變異系數(shù)法和熵權(quán)法等，主要應(yīng)用集中在輸電線路可靠性、可再生能源利用率以及居民供能方案合理性等簡單維度的評(píng)價(jià)方面[7-14]。由于綜合能源系統(tǒng)的評(píng)價(jià)受政策、經(jīng)濟(jì)、安全、環(huán)保等復(fù)雜多維度因素的影響，簡單維度的評(píng)價(jià)模型并不適用[15-16]。近年來，有學(xué)者提出運(yùn)用層次分析法(analytic hierarchy process,AHP)與熵權(quán)法(entropy weight method,EWM)結(jié)合，構(gòu)建多準(zhǔn)則的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系來綜合分析技術(shù)、經(jīng)濟(jì)、環(huán)境、社會(huì)等因素的影響[17-18]。組合賦權(quán)是一種根據(jù)對(duì)象特點(diǎn)采用不同方法進(jìn)行賦權(quán)加和，最終得到能同時(shí)保留主觀判斷因素和體現(xiàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)性的綜合權(quán)重的主客觀賦權(quán)法。層次分析法可以通過對(duì)多因素的比較分析量化決策者經(jīng)驗(yàn)，適用于結(jié)構(gòu)復(fù)雜且數(shù)據(jù)缺乏的情況。熵權(quán)法可以根據(jù)指標(biāo)信息熵的效用價(jià)值確定權(quán)重。但傳統(tǒng)的熵權(quán)法因靈敏度高易造成指標(biāo)失效[19]，因此本文中對(duì)傳統(tǒng)熵權(quán)法進(jìn)行改進(jìn)，在確定客觀權(quán)重時(shí)考慮修正系數(shù)，構(gòu)建以AHP-改進(jìn)EWM相結(jié)合的改進(jìn)組合賦權(quán)法，用于綜合能源系統(tǒng)評(píng)價(jià)指標(biāo)的賦值。

在確定各指標(biāo)的綜合權(quán)重后，選取合適的綜合評(píng)價(jià)方法。若不考慮評(píng)價(jià)指標(biāo)與評(píng)價(jià)值的函數(shù)關(guān)系，僅進(jìn)行簡單的線性求和，則難以保證決策結(jié)果的合理性。逼近理想解排序(technique for order preference by similarity to ideal solution，TOPSIS)能夠充分利用原始數(shù)據(jù)的信息，客觀真實(shí)地反映方案間的差距，既能避免主觀因素的干擾，也考慮了客觀評(píng)價(jià)未考慮到的經(jīng)驗(yàn)問題，因此在衛(wèi)生決策[20]、城鄉(xiāng)生態(tài)文明建設(shè)[21]等領(lǐng)域多有應(yīng)用，近年來也被用于電力系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估[22]、綜合能源系統(tǒng)效益評(píng)價(jià)[16]等方面。

基于上述研究，針對(duì)綜合能源系統(tǒng)評(píng)價(jià)這一多維復(fù)雜的決策問題，首先，從規(guī)劃方案的技術(shù)性、經(jīng)濟(jì)性、可靠性及環(huán)保性4個(gè)層次提出具有普遍適應(yīng)性的16維評(píng)價(jià)指標(biāo)體系；然后，采用層次分析法和改進(jìn)熵權(quán)法相結(jié)合來改進(jìn)組合賦權(quán)法確定各指標(biāo)的所占權(quán)重，進(jìn)而利用TOPSIS計(jì)算優(yōu)劣解距離來確定規(guī)劃方案的評(píng)分函數(shù)；最后，結(jié)合實(shí)際案例進(jìn)行評(píng)價(jià)分析。

1 綜合能源系統(tǒng)規(guī)劃方案評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

1.1 綜合能源系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

綜合能源系統(tǒng)是能源互聯(lián)網(wǎng)的載體，是集電力網(wǎng)、天然氣網(wǎng)和冷/熱網(wǎng)的多耦合、多時(shí)空尺度的源-網(wǎng)-荷一體化系統(tǒng)，綜合能源系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖見圖1。在規(guī)劃綜合能源系統(tǒng)時(shí)，通常設(shè)置有變電站和配電網(wǎng)絡(luò)?？紤]資源利用的最大化和環(huán)境效益的最大化，為降低碳排放成本，將風(fēng)電機(jī)組、光伏機(jī)組、燃?xì)廨啓C(jī)等作為能源輸入，利用電鍋爐、電制冷機(jī)、燃?xì)忮仩t、吸收式制冷機(jī)等能量耦合設(shè)備實(shí)現(xiàn)能量的梯級(jí)利用。

圖1 綜合能源系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖

1.2 建立評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

根據(jù)綜合能源系統(tǒng)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建原則和德爾菲法[23]，通過向能源業(yè)相關(guān)學(xué)者反復(fù)咨詢，在保證評(píng)價(jià)指標(biāo)的全面性、合理性和科學(xué)性的前提下，確定如圖2所示的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系結(jié)構(gòu)。

圖2 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系結(jié)構(gòu)框圖

評(píng)價(jià)指標(biāo)體系主要通過準(zhǔn)則層及指標(biāo)層等來體現(xiàn)。準(zhǔn)則層包含技術(shù)性指標(biāo)、可靠性指標(biāo)、經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)和環(huán)保性指標(biāo)等四層指標(biāo)體系。指標(biāo)層主要由16個(gè)二級(jí)指標(biāo)來體現(xiàn)。技術(shù)性指標(biāo)是決定規(guī)劃方案是否能夠成功落地的關(guān)鍵；可靠性指標(biāo)是對(duì)規(guī)劃方案的供能能力及運(yùn)行能力進(jìn)行評(píng)估；經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)是直接反映工程項(xiàng)目經(jīng)濟(jì)效益的重要指標(biāo)，常常是投資者、決策者首要考慮的內(nèi)容；環(huán)境性指標(biāo)能夠反映綜合能源系統(tǒng)規(guī)劃方案的環(huán)保與清潔程度，是順應(yīng)未來綠色、低碳、環(huán)保需求的社會(huì)主流意識(shí)[24]。本文中構(gòu)建的指標(biāo)體系旨在針對(duì)各種綜合能源系統(tǒng)的不同規(guī)劃方案進(jìn)行科學(xué)合理的評(píng)價(jià)，得到能滿足決策者不同需求的規(guī)劃建設(shè)方案。

1.2.1技術(shù)性指標(biāo)

1) 清潔能源占比。通過計(jì)算清潔能源在整個(gè)系統(tǒng)年用電量的貢獻(xiàn)程度來表示清潔能源在該能源系統(tǒng)中的利用情況。

(1)

式中：θ為清潔能源占比；Ek表示第k種清潔能源為目標(biāo)系統(tǒng)提供的能量；Ei為目標(biāo)系統(tǒng)消耗的第i種能量。

2) 能源利用率。能量利用水平的高低是衡量能源利用效率的重要指標(biāo)之一，也代表能源被有效利用的程度，反映了能源系統(tǒng)總體運(yùn)行水平的高低。

(2)

式中：P0為系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)的凈輸出電量；QH為系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)的輸出熱量；QC為系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)的輸出冷量；W為系統(tǒng)運(yùn)行過程中的天然氣消耗量；LHV為天然氣低熱值；P為輸入系統(tǒng)的電量。

3) 系統(tǒng)可維護(hù)性。指系統(tǒng)發(fā)生故障后，經(jīng)過維修后能恢復(fù)正常工作的程度。

4) 系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定性。對(duì)于綜合能源系統(tǒng)而言，系統(tǒng)運(yùn)行過程中能滿足負(fù)荷高峰時(shí)段安全平穩(wěn)運(yùn)行需求；負(fù)荷驟變或外界極端天氣等不利條件下，技術(shù)參數(shù)能保持在合理數(shù)值范圍內(nèi)，不出現(xiàn)設(shè)備損壞等大的安全事故，能較好滿足用戶負(fù)荷需求，保證良好的換熱效果。

1.2.2可靠性指標(biāo)

方案的可靠性評(píng)價(jià)主要是指對(duì)方案的供能能力及運(yùn)行能力進(jìn)行評(píng)估。

1) 最大負(fù)荷轉(zhuǎn)供能力。系統(tǒng)中某能源子網(wǎng)出現(xiàn)供能不足或故障時(shí)，其他能源子網(wǎng)通過能源轉(zhuǎn)換設(shè)備為其供能，滿足整個(gè)系統(tǒng)正常運(yùn)行的能力。

PLE=POE-POS

(3)

式中：PLE、POE、POS分別為最大負(fù)荷轉(zhuǎn)供能力、當(dāng)前功率輸出總和、能源轉(zhuǎn)換設(shè)備的輸出功率總和。

2) 系統(tǒng)能源供應(yīng)不足率。計(jì)算模型為

(4)

式中：PE為系統(tǒng)中的電負(fù)荷需求量；HH為系統(tǒng)中的熱負(fù)荷需求量；QC為系統(tǒng)中冷負(fù)荷需求量；ΔPE、ΔHH、ΔQC分別為系統(tǒng)中電能、熱能、冷能的供應(yīng)缺額，計(jì)算式如下：

(5)

式中：Eres、EMT、QHC、QEC、HWH、HEH分別為新能源出力、燃?xì)廨啓C(jī)發(fā)電量、吸收式制冷機(jī)輸出冷量、電制冷機(jī)輸出冷量、余熱鍋爐輸出熱量和電鍋爐輸出熱量。

3) 供能可靠率。反映系統(tǒng)為用戶或設(shè)備供能能力的指標(biāo)，一般以用戶在一年中獲得的供能時(shí)間與系統(tǒng)的總供能時(shí)間的比值來表示。

(6)

式中：Nl,i為供能網(wǎng)絡(luò)的用戶數(shù)；Ul,i為負(fù)荷點(diǎn)平均停用時(shí)間。

4) 最大供能能力。當(dāng)系統(tǒng)處于最大供能模式運(yùn)行時(shí)，一旦負(fù)荷出現(xiàn)細(xì)小的變化，系統(tǒng)的穩(wěn)定性將被破壞，可能造成系統(tǒng)故障。系統(tǒng)處于這一臨界的狀態(tài)被定義為系統(tǒng)的最大供能能力[25]。

(7)

1.2.3經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)

綜合能源系統(tǒng)規(guī)劃方案的經(jīng)濟(jì)性評(píng)價(jià)是直接反映工程項(xiàng)目經(jīng)濟(jì)效益的重要指標(biāo)，決定了項(xiàng)目實(shí)施的可行性。

1) 規(guī)劃投資成本

(8)

式中：i、Si、ωi、Yi分別為設(shè)備i的類型、額定容量、單位投資成本、使用壽命；r為折現(xiàn)率，本文中取值為0.04。

2) 系統(tǒng)運(yùn)行成本。主要為購電成本和購氣成本，其模型為：

(9)

式中：Hi,t為設(shè)備i在t時(shí)刻的燃?xì)庀牧?；VLHV為天然氣燃燒熱值，本文中取值為10.8(kW·h)/m3；m、p、Et分別為電價(jià)、天然氣價(jià)格、t時(shí)刻系統(tǒng)向電網(wǎng)的購電量。

3) 系統(tǒng)維護(hù)成本。由系統(tǒng)初次投資成本決定，本文中系統(tǒng)維護(hù)成本按照初次投資成本的3%計(jì)算[26]。

Ct=3%Cn

(10)

4) 投資回收期

(11)

式中：fre為綜合能源系統(tǒng)輸出與原天然氣儲(chǔ)氣庫系統(tǒng)相同的冷、熱、電量所需的增量投資；ftr和fint分別為原系統(tǒng)和綜合能源系統(tǒng)的年運(yùn)行費(fèi)用，包括燃料成本、人工成本、設(shè)備維護(hù)成本和設(shè)備折舊成本等。

5) 系統(tǒng)運(yùn)行壽命。系統(tǒng)中包含的全部設(shè)備自全新狀態(tài)開始使用，直到核心設(shè)備無法穩(wěn)定運(yùn)行，不再具有正常功能而停止使用的全部時(shí)間。

1.2.4環(huán)保性指標(biāo)

為總體反映綜合能源系統(tǒng)規(guī)劃方案的環(huán)保與清潔情況，將年CO2、年SO2和年NOx減排率作為本文的環(huán)保性重要評(píng)價(jià)指標(biāo)。污染物年減排率為：

(12)

1) CO2排放量。碳排放主要來自于燃?xì)廨啓C(jī)、燃?xì)忮仩t及電網(wǎng)等3部分。為形象地表示碳排放量，引入碳排放因子分別表示用電的碳排放及用氣的碳排放。其模型表示為：

(13)

2) SO2、NOx等排放量

MX=FβX

(14)

式中：MX為污染物X的產(chǎn)生量；F為系統(tǒng)燃料總量；βX為燃?xì)釾污染物的排放系數(shù)，其中X為SO2時(shí)取值0.011，為NOx時(shí)取值0.202。

2 評(píng)價(jià)方法

對(duì)綜合能源系統(tǒng)規(guī)劃方案的評(píng)價(jià)屬于涉及多因素的復(fù)雜問題，很難采用單一的評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)規(guī)劃方案進(jìn)行評(píng)價(jià)，為此，本文中采用AHP-改進(jìn)EWM相結(jié)合的方法來確定各方案指標(biāo)權(quán)重，并采用TOPSIS進(jìn)行方案評(píng)價(jià)。

2.1 主觀權(quán)重確定—層次分析法

AHP通過定性指標(biāo)和模糊量化方法實(shí)現(xiàn)從定性到定量的轉(zhuǎn)化，以此解決多目標(biāo)、多方案優(yōu)化決策問題[27]。其基本步驟如下：

步驟1層次架構(gòu)模型的構(gòu)建。將不同決策目標(biāo)問題進(jìn)行系統(tǒng)化、層次化，形成多維度的評(píng)價(jià)體系，如圖3所示。

圖3 方案評(píng)價(jià)體系流程框圖

步驟2判斷矩陣的構(gòu)建。根據(jù)構(gòu)建的層次構(gòu)架模型，在實(shí)際判斷中常采用1～9標(biāo)度法對(duì)各指標(biāo)的相對(duì)重要性進(jìn)行判斷，并構(gòu)造決策模型的判斷矩陣Ax=(aij)m×n，其中aij表示bi相對(duì)于bj的相對(duì)權(quán)重。

步驟3判斷矩陣一致性的檢驗(yàn)。由于判斷矩陣偏向于主觀性和隨機(jī)性，易出現(xiàn)嚴(yán)重的不一致現(xiàn)象，為此需要對(duì)判斷矩陣進(jìn)行一致性檢驗(yàn)[23]，根據(jù)一致性檢驗(yàn)的公式[28]：

(15)

通常認(rèn)為CR≤0.1時(shí)，判斷矩陣滿足一致性檢驗(yàn)；否則，需要調(diào)整判斷矩陣，使其滿足一致性檢驗(yàn)。

步驟4層次權(quán)重的確定。判斷矩陣通過一致性檢驗(yàn)后，求取其最大特征向量，即為各指標(biāo)的主觀權(quán)重φj。

2.2 客觀權(quán)重確定—改進(jìn)熵權(quán)法

熵權(quán)法根據(jù)指標(biāo)變異性的程度來反映指標(biāo)信息熵值的效用價(jià)值。其基本思想是：若某項(xiàng)指標(biāo)熵值較小，則說明該指標(biāo)的信息熵提供的信息越多，其客觀權(quán)重也應(yīng)越大[29]。評(píng)價(jià)過程中僅通過熵的定義進(jìn)行計(jì)算時(shí)存在一定誤差，即當(dāng)信息熵值越靠近1時(shí)，信息熵值很小的波動(dòng)就會(huì)使熵權(quán)的結(jié)果發(fā)生成倍數(shù)的變化，造成計(jì)算結(jié)果不合理。為此，本文中利用改進(jìn)后的熵權(quán)法[30]對(duì)指標(biāo)進(jìn)行客觀賦權(quán)。具體如下：

1) 建立評(píng)價(jià)矩陣X。根據(jù)擬定的方案數(shù)據(jù)，建立原始信息矩陣為X=xm×n，m為待評(píng)估的規(guī)劃方案，n為準(zhǔn)則層的評(píng)估指標(biāo)。

(16)

2) 指標(biāo)歸一化處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化矩陣Pij。

(17)

式中：1≤i≤m； 1≤j≤n。

3) 計(jì)算指標(biāo)信息熵ej。

(18)

(19)

其中，當(dāng)yij=0時(shí)，yijlnyij=0。

4) 權(quán)值計(jì)算。由于熵權(quán)法本身存在求取熵權(quán)不足的問題，故引入修正權(quán)重系數(shù)法對(duì)熵權(quán)法進(jìn)行改進(jìn)：

(20)

(21)

(22)

2.3 綜合權(quán)重計(jì)算

為降低層次分析法及熵權(quán)法的主客觀權(quán)重對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)的影響，不同于文獻(xiàn)[10]，本文中熵權(quán)法引入修正權(quán)重系數(shù)法彌補(bǔ)熵權(quán)求取不足的問題，并采用最小二乘法對(duì)主客觀權(quán)重值進(jìn)行優(yōu)化[28]，進(jìn)而得到各評(píng)價(jià)指標(biāo)的綜合權(quán)重。最小二乘法優(yōu)化綜合權(quán)重模型為：

[(φj-μj)sij]2}

(23)

采用拉格朗日乘數(shù)法求解上述模型，得到綜合權(quán)重值βj為：

(24)

綜合權(quán)重向量為β=[β1,β2，…,βj]T。

2.4 基于TOPSIS的方案評(píng)價(jià)

TOPSIS法是多目標(biāo)決策分析中對(duì)多對(duì)象的系統(tǒng)性評(píng)價(jià)和分析的方法[31]。通過加權(quán)歐式距離計(jì)算、正理想解和負(fù)理想解的貼近程度，對(duì)評(píng)判對(duì)象進(jìn)行排序，根據(jù)相對(duì)貼近度來評(píng)價(jià)方案的優(yōu)劣性。

1) 標(biāo)準(zhǔn)化決策矩陣

(25)

式中：i=1,2,…,m；j=1,2,…,n；rij為歸一化第i個(gè)選擇方案的屬性值j。

2) 計(jì)算加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)化決策矩陣

vij=βj×rij

(26)

式中：βj是屬性值j的權(quán)重。

3) 確定正理想解和負(fù)理想解

(27)

式中：A+表示正理想解,A-表示負(fù)理想解。

若屬性j表示利益屬性，則：

(28)

若屬性j表示成本屬性，則：

(29)

4) 計(jì)算每個(gè)備選方案到A+和A-的距離

(30)

(31)

5) 計(jì)算最接近理想解的方案

(32)

6) 方案排序，按照Ci依次遞減的順序排列。

3 案例分析

以文獻(xiàn)[32]中提出的綜合能源系統(tǒng)規(guī)劃項(xiàng)目為例，采用本文方法開展評(píng)價(jià)分析。綜合能源系統(tǒng)能源服務(wù)區(qū)主要包括天然氣儲(chǔ)氣庫、儲(chǔ)氣庫周邊與儲(chǔ)氣庫用能特性相匹配的工商業(yè)企業(yè)。根據(jù)儲(chǔ)氣庫的能源結(jié)構(gòu)和可利用資源分析，以規(guī)劃期內(nèi)總投資運(yùn)行成本最低進(jìn)行優(yōu)化配置，各規(guī)劃方案配置結(jié)果見表1。

表1 各規(guī)劃方案配置結(jié)果 MW

對(duì)以上4個(gè)規(guī)劃方案應(yīng)用第1.2節(jié)構(gòu)建的綜合能源系統(tǒng)規(guī)劃方案的評(píng)價(jià)指標(biāo)系，分別對(duì)各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行測算，形成對(duì)各方案的指標(biāo)評(píng)價(jià)。根據(jù)各規(guī)劃方案配置結(jié)果計(jì)算出的16項(xiàng)定量指標(biāo)參數(shù)見表2。

表2 各方案指標(biāo)參數(shù)計(jì)算

續(xù)表(表2)

3.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重計(jì)算

1) 層次分析法計(jì)算主觀權(quán)重。以實(shí)際對(duì)業(yè)務(wù)造成的影響力，根據(jù)專家經(jīng)驗(yàn)和決策者意見，得出重要性排序：可靠性>技術(shù)性>經(jīng)濟(jì)性>環(huán)保性。對(duì)準(zhǔn)則層和指標(biāo)層分別進(jìn)行主觀賦權(quán)，得到準(zhǔn)則層主觀權(quán)重w′和方案層指標(biāo)對(duì)應(yīng)的主觀權(quán)重w″。

步驟1 計(jì)算準(zhǔn)則層指標(biāo)主觀權(quán)重。判斷矩陣為：

檢驗(yàn)判斷矩陣的一致性：

判斷矩陣滿足一致性要求，指標(biāo)權(quán)重為：

步驟2 計(jì)算各指標(biāo)層主觀權(quán)重。判斷矩陣為：

經(jīng)一致性檢驗(yàn)，得到各指標(biāo)權(quán)重如下：

綜上，得到準(zhǔn)則層指標(biāo)重要性為：可靠性>技術(shù)性>經(jīng)濟(jì)性>環(huán)保性。采用加權(quán)計(jì)算得到方案層的各指標(biāo)主觀權(quán)重，見圖4。

2) 改進(jìn)熵權(quán)法計(jì)算客觀權(quán)重。根據(jù)前述步驟對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行量綱為一化及歸一化計(jì)算，得到各準(zhǔn)則層指標(biāo)熵權(quán)wj=[0.221 3 0.301 9 0.346 0 0.130 9]，即改進(jìn)熵權(quán)法認(rèn)為準(zhǔn)則層指標(biāo)重要性為經(jīng)濟(jì)性>可靠性>技術(shù)性>環(huán)保性。最終計(jì)算得到16項(xiàng)指標(biāo)的客觀權(quán)重，見圖4。

3) 計(jì)算綜合權(quán)重。利用最小二乘法對(duì)方案層各指標(biāo)的主客觀權(quán)重進(jìn)行組合，優(yōu)化求解得到綜合權(quán)重，利用單一熵權(quán)法計(jì)算的權(quán)重結(jié)果見圖4。

圖4 各項(xiàng)指標(biāo)權(quán)重示意圖

采用拉格朗日乘數(shù)法求解得到綜合權(quán)重βj=[0.272 3 0.412 7 0.221 0 0.094 2]，即經(jīng)過最小二乘法組合優(yōu)化后認(rèn)為，各準(zhǔn)則層指標(biāo)重要性排序?yàn)榭煽啃?技術(shù)性>經(jīng)濟(jì)性>環(huán)保性。

3.2 規(guī)劃方案的評(píng)價(jià)結(jié)果

由2.4節(jié)式(25)—(32)計(jì)算得到整體的方案貼近度為：

其中G取值范圍為0～1，G越大，表明越貼近最優(yōu)解，系統(tǒng)評(píng)價(jià)越好。

考慮到百分制評(píng)分更便于決策者進(jìn)行方案對(duì)比評(píng)估，故由TOPSIS法引入得分函數(shù)SCORE[33]，即：

(33)

用SCOREi替代Gi作為候選方案的評(píng)分，使方案評(píng)分值基本落在0～100區(qū)間內(nèi)，有利于決策者根據(jù)各方案得分情況做出直觀決策。

由圖5可知，方案4得分最高，能使資源利用最大化。結(jié)合圖6分析發(fā)現(xiàn)，方案4中包含多個(gè)優(yōu)項(xiàng)指標(biāo)，其中C1、C2、C3、C5、C8、C9、C11、C12的權(quán)重占比均優(yōu)于其他方案，故評(píng)分為最高；方案3也有多個(gè)優(yōu)項(xiàng)指標(biāo)，其中C4、C14、C15指標(biāo)權(quán)重較小，故綜合評(píng)分僅次于方案4；方案2中C4、C6、C8、C10權(quán)重較優(yōu)，其余指標(biāo)權(quán)重占比小，故評(píng)分排第3；方案1中有多個(gè)指標(biāo)與其他方案同指標(biāo)相比相差較大，故評(píng)分最低。

圖5 方案得分情況直方圖

圖6 指標(biāo)加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)化結(jié)果直方圖

綜上，在進(jìn)行以規(guī)劃期內(nèi)總投資運(yùn)行成本最低為目標(biāo)的天然氣儲(chǔ)氣庫綜合能源系統(tǒng)規(guī)劃研究時(shí)，考慮多種能源形式的規(guī)劃方案最優(yōu)。

由于本文中各指標(biāo)的差異性過小，傳統(tǒng)熵權(quán)法存在的靈敏度過高的情況不明顯。由于熵值的大小對(duì)客觀權(quán)重的影響很大，從圖4中可以看出，指標(biāo)C8、C13與改進(jìn)熵權(quán)法求得的客觀權(quán)重差異較大，主要原因就是因?yàn)閭鹘y(tǒng)的熵權(quán)法有時(shí)會(huì)存在靈敏度過高造成指標(biāo)失效的情況。

3種方法的評(píng)價(jià)結(jié)果一致，相較于傳統(tǒng)熵權(quán)法和文獻(xiàn)[15]中的反熵權(quán)法，采用本文的改進(jìn)熵權(quán)法后求得的貼近度更高，能更加真實(shí)地反映各方案的綜合得分情況。4種方案的方案貼近度見表3。

表3 方案貼近度

4 結(jié)論

以某綜合能源系統(tǒng)為例，分別從技術(shù)性、經(jīng)濟(jì)性、可靠性及環(huán)保性等4個(gè)角度建立3層16項(xiàng)指標(biāo)的方案評(píng)價(jià)體系，通過層次分析法和引入修正權(quán)重系數(shù)的改進(jìn)熵權(quán)法得到評(píng)價(jià)指標(biāo)的主客觀權(quán)重；將定性問題定量化，克服了熵權(quán)法靈敏度過高的缺點(diǎn)，采用最小二乘法對(duì)主客觀權(quán)重進(jìn)行優(yōu)化，使得到的各指標(biāo)綜合權(quán)重更為科學(xué)合理；將綜合權(quán)重融入TOPSIS，采用加權(quán)歐式距離度量正理想解與負(fù)理想解的距離，以此獲得各方案的相對(duì)貼近度；通過相對(duì)貼近度排序?qū)崿F(xiàn)各規(guī)劃方案的有效綜合評(píng)價(jià)，使評(píng)價(jià)結(jié)果更加清晰化。評(píng)價(jià)結(jié)果能實(shí)現(xiàn)對(duì)規(guī)劃方案的綜合科學(xué)評(píng)價(jià)，與其他主流方法評(píng)價(jià)結(jié)果一致，但對(duì)于不同規(guī)劃方案，其在不同準(zhǔn)則層和評(píng)價(jià)指標(biāo)的刻畫方面更為直觀和準(zhǔn)確。新評(píng)價(jià)方法可為規(guī)劃投資者和決策機(jī)構(gòu)在綜合能源系統(tǒng)前期規(guī)劃方案決策和評(píng)價(jià)時(shí)提供參考。