一种基于模糊评价的社区综合能源系统效益评价方法

1.本发明涉及综合能源技术领域，是一种基于模糊评价的社区综合能源系统效益评价方法。


背景技术：

2.能源的综合利用和协调配置是能源领域的发展方向，对节能减排有着重要意义。在新能源和能源梯级利用技术的研究推动下，综合能源系统(integrated energy system，ies)的理念应运而生并得到。综合能源系统是各类能源统一规划、调度的综合性能源系统，利用先进的信息化技术，整合各种类型的资源，实现各个环节之间的协同管理，提高能源利用效率，促进能源的可持续发展。建设综合能源系统(ies)目前是解决能源紧缺和环境污染问题的有效措施。如何实现能源的综合利用和协调配置，保证系统综合效益最大化，是建设ies的首要目标。因此需开展ies的效益评价工作，对综合效益进行准确的评价，为后续建设提供可靠依据，其是推进ies建设的重要反馈环节。相较于传统能源分供系统，综合能源系统能实现多种能源之间的科学调度和能源的梯级利用，具有维度高、非线性度强的特点。因此综合能源系统的效益评价体系需要进行设计改进，研究合理的评价指标体系和合适的评价方法能为综合能源项目的可持续发展提供理论依据和指导。
3.因此，综合能源系统的效益评价可以解释为一个复杂的综合评价问题。目前针对综合能源系统的效益评价问题涉及多个方面。首先现有的指标体系缺乏系统性，并没有过多考虑到各能源之间的关联，现有指标大多针对单一能源或环节，缺乏对能源系统的整体讨论。其次，指标权重确定应考虑主观和客观两个方面，因为决策者的意见和真实数据对评价结果有很大影响。客观评价是基于真实数据对指标进行的赋权，会出现与客观规律相悖的结果。最后，现有的评价方法对能源系统内部的分析主要侧重于设备层面，未实现对供能子系统的统一分析。指标在评价时存在不确定性，使定性指标无法进行求解；且在评价时具有计算复杂性问题，存在评价过程中的信息丢失问题。


技术实现要素：

4.本发明的构思基础是，首先基于ies的物理架构及其效益影响因素，构建包括技术、经济、环境和社会四个维度的评价指标体系，以达到全面、合理地反映ies的综合效益。其次结合三角模糊数和层次分析法确定指标的主观权重，三角模糊数将决策者在评价过程中的不确定性纳入其中，从而提高了计算效率；采用熵权法确定客观权重，避免主观因素对权重的影响；通过线性加权法，结合主客观权重从而获得组合权重，解决指标之间互相影响导致权重计算失准的问题。最后，提出模糊综合评价方法，进行社区综合能源系统的多准则效益评价，求解社区综合能源系统规划方案的效益评定等级和评分数值，实现指标由定性到定量的转换，解决指标在评价时的不确定性导致无法求解的问题。
5.实现本发明目的采用的技术方案是：一种基于模糊评价的社区综合能源系统效益评价方法，其特征是，它包括以下内容：
6.1)构建社区综合能源系统效益评价指标体系，所述效益指标体系包含3层；上层为目标层，表示社区综合能源系统的综合效益，由四个维度的二级指标构成；中间层为二级指标，包含经济效益、技术效益、环境效益、社会效益四个维度的二级指标，上层目标层和中间层二级指标没有具体数值信息，只有权重值和最终评价值，仅用来反映系统在不同维度的情况；底层为各二级指标下，所对应的多项三级指标，反映系统在具体属性的情况；
7.①
经济效益指标包含的三级指标为：
8.(a)初始投资成本
9.初始投资成本费用g
t
是系统各设备的采购费，计算公式为：
10.g
t
＝∑hngaꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)
11.式中g
t
为初始投资，ga为设备单价，单位万元；hn为设备数量，单位台；
12.(b)系统运行成本
13.系统运行成本包含的运行维护费用、外部购能费用，系统运行成本如公式(2)所示：
14.gs＝cu+deꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)
15.式中gs为总成本费用，cu为运行维护费用，de为外部购能费用；
16.(c)设备使用年限
17.设备使用年限指项目中购买的所有机器设备从开始使用到因技术过时而被淘汰所经历的时间过程，单位为年，各设备使用年限可参考国家标准和厂商提供的信息得到；
18.(d)投资回收期
19.投资回收期t是指项目通过运营收回投资成本所需的时间，计算公式如(3)所示：
[0020][0021]
式中净现值表示现金净流入量与现金净流出量的差值，计算公式如(4)所示：
[0022][0023]
式中ci为现金净流入量，co为现金净流出量，i为折现率，n项目运行年限，t为运行时间；
[0024]
②
技术效益指标包含的三级指标为：
[0025]
(a)能源转换效率系数
[0026]
系统能源环节的运行效率高低是反映其技术水平的重要指标之一，因为不同能源的能质系数不同，所以根据能质系数能够得到能源转换效率系数，如公式(5)所示：
[0027][0028]
式中η为能源转换效率；h和λ分别为系统消耗的第i种能源总量以及第i种能源的能质系数；qc、qh、e分别为系统的耗冷量、耗热量以及输出电量；
[0029]
(b)可再生能源渗透率
[0030]
可再生能源渗透率定义为可再生能源的消耗量与系统的所有能源消耗量的比例，如公式(6)所示：
[0031][0032]
式中θ为可再生能源渗透率；q
p
为第p种可再生能源产生的能量，单位为kwh；ki为目标系统利用的总能量，单位为kwh；
[0033]
(c)综合能源利用效率
[0034]
综合能源利用效率是指系统总输出量与总输入量的比值，其中系统输出能量包括电、冷、热，输入量包括供电、供冷、供热量，如公式(7)所示：
[0035][0036]
式中η为综合能源利用效率，pi为系统输出的第i种能量，单位为kwh；ei为系统输入的第i种能量，单位为kwh；
[0037]
(d)一次能源利用率(per)
[0038]
一次能源表示可直接利用的能源，其含义为系统输出能量与输入的一次能源量的比值，如公式(8)所示：
[0039][0040]
式中qc,qh,qe为系统输出的冷、热、电能，qi为一次能源的输入量；
[0041]
③
环境效益指标包含的三级指标为：
[0042]
能源消耗引起的环境污染是由化石资源燃烧所排放的气体造成的，so2用于表示硫氧化物，而pm
x
用于表示粉尘，no
x
表示为氮氧化物，co2表示二氧化碳；所以，pm
x
、so2、co2、nox排放量是环境效益的三级指标，计算公式如(9)所示：
[0043][0044]
式中ei为各污染物排放量，q为系统输出的热量和制冷量，p为输出电量；ηe,ηh,ηc为发电效率，制热效率，制冷效率；α为排放因子；
[0045]
④
环境效益指标包含的三级指标为：
[0046]
社会效益是指项目建设及运行对社会发展产生的影响，是一种间接收益；社会效益指标都为定性指标，包括与国家政策的兼容性、社会接受度、空间占用、维修方便；
[0047]
2)基于组合赋权的指标权重计算方法，包括指标的标准化处理、主观权重计算、客观权重计算、组合权重计算四个部分：
[0048]
①
指标标准化处理，指标分为定性指标和定量指标，指标的量级和量纲互不相同，不能用于相互比较，需要对数据进行标准化处理，改造成能够直接加总的同量纲数值；
[0049]
(a)定性指标标准化
[0050]
定性指标从a到e分为五个级别，a表示优异，c表示中等，e表示较差，评级分数从0到1，等分为5份；然后，通过定量指标标准化方法对定性指标的值进行处理，如公式(10)和(11)所示；
[0051]
(b)定量指标标准化
[0052]
定量指标能够用数值表示，但是，因为数据序列的维度和单位互不相同，需要标准化处理，评价指标分为两类：“大的期望响应”和“小的期望响应”；
[0053]
对于“大的期望响应”，原始序列的目标值具有“最大值最佳”的特征，将原始序列标准化，如公式(10)所示：
[0054][0055]
对于“小的期望响应”，原始序列的目标值具有“最小值最佳”的特征，将原始序列标准化，如公式(11)所示：
[0056][0057]
式中i＝1,2,
…
,n，j＝1,2,
…
,m，m是选项的数量，n是期望索引的数量；e
ij
是第j个选项的第i个索引值；是所有j个选项中第i个索引的最小值；是所有j个选项中第i个索引的最大值；b
ij
是e
ij
的标准化值；
[0058]
②
基于tfn-ahp的主观权重计算方法，层次分析法(analytic hierarchy process，ahp)是一种确定主观权重的决策分析方法；三角模糊数(tfn)是形式为(x，y，z)的数值区间，tfn中的判断矩阵中a
ij
的重要性标度取值为1～9的整数；两个元素相比，1表示两者重要性程度相同；9表示前者比后者极端重要，数字2～8表示中间取值，tfn-ahp方法的步骤如下所示：
[0059]
(a)构造模糊判断矩阵
[0060]
第i个指标与第j个指标之间进行比较，将相对重要性度用a
ij
表示，假如有n个元素进行比较，则形成判断矩阵a，其中a
ij
＝1/a
ji
，a
ii
＝1，判断矩阵a定义如公式(12)所示：
[0061][0062]
式中三角模糊数a
ij
，即平均相对重要性值，表示为(x
ij
，y
ij
，z
ij
)，y
ij
大于x
ij
，但小于z
ij
；相应地a
ji
，为a
ij
对称位置的值，通过a
ij
变换得到，并表示为(1/z
ij
，1/y
ij
，1/x
ij
)。对于一个a
ij
，如果有h个专家进行评价，a
ij
表示如公式(13)所示：
[0063][0064]
其中，是第h位专家的三角模糊数，h＝1,2,
…
,h；
[0065]
(b)计算指标权重
[0066]
计算第i个元素的模糊权值gi，如公式(14)所示：
[0067]
[0068]
g1大于g2的可能性程度v，如公式(15)所示；一个tfn大于k个tfn的可能性程度，如公式(16)所示：
[0069][0070]
式中为g1的隶属度函数，l为g1与g2之间最高交点的纵坐标；
[0071]
v(g≥g1,g2…
,gk)＝minv(g≥gi),i＝1,2,
…
,k
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(16)
[0072]
最后，基于上述公式，得到非模糊权值d(ci)，如公式(17)所示：
[0073][0074]
式中ci表示第i个二级指标或三级指标；i和k是1到n之间的整数，但彼此不相等；
[0075]
将非模糊权值进行标准化处理，最终得到ci的标准化权重wi，如公式(18)所示：
[0076][0077]
式中i＝1,2,
…
,n，对于二级指标，wi是在目标层下计算；而对于三级指标，wi是在相对应的二级标准下计算；
[0078]
(c)计算元素的几何平均值
[0079]
对模糊判断矩阵a进行去模糊化处理，得到非模糊判断矩阵a
′
，如公式(19)所示：
[0080][0081]
将矩阵a
′
的行向量归一化后，求得每行元素的几何平均值ω如公式(20)和(21)所示：
[0082][0083][0084]
式中为权向量，ω为几何平均值；
[0085]
(d)矩阵一致性检验
[0086]
定义一致性指标为ci，如公式(22)和(23)所示：
[0087][0088][0089]
式中n为矩阵阶数，λ
max
为最大特征根，a
′
为非模糊判断矩阵；
[0090]
定义随机检验系数为cr，如公式(24)所示；当cr≤0.1时，a满足一致性检验；否则
应对a的参数进行修改，重新进行验证；
[0091]
cr＝ci/ri
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(24)
[0092]
式中ri为平均随机一致性指标，阶数n的取值范围为1～9，ri取值对应n的取值，从小到大依次为0，0，0.58，0.9，1.12，1.24，1.32，1.41，1.45；
[0093]
③
基于熵权法的客观权重计算方法，是一种根据数据评价的客观方法，根据指标提供的信息熵大小来确定指标权重。若熵值越小，指标变异程度越大，权重也就越大，反之则越小；
[0094]
(a)确定评价系数矩阵b，如公式(25)所示：
[0095][0096]
(b)规范评价系数矩阵
[0097]
将评价系数矩阵b进行归一化，得到矩阵p，如公式(26)所示：
[0098][0099]
(c)计算第j个指标的信息熵值ej，如公式(27)和(28)所示：
[0100][0101][0102]
(d)计算第j个指标的差异系数gi，如公式(29)所示：
[0103]gj
＝1-ejꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(29)
[0104]
(e)计算权重ω，如公式(30)所示：
[0105][0106]
④
指标组合权重计算，根据先前获得的主观和客观权重的结果，使用线性加权方法来确定指标组合权重；设主观指标权重wi＝[w1,w2,w3,
…
,wn]，客观指标权重wj＝[w1,w2,w3,
…
,wn]，则组合权重wy，如公式(31)所示：
[0107]
wy＝λwi·
(1-λ)wj(i＝1,2,
…
,n；j＝1,2,
…
,n)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(31)
[0108]
其中，为了降低权重的主观性，使组合权重更加合理，将主客观权重比重设为1：1，即λ＝0.5，参数λ满足0≤λ≤1；
[0109]
3)基于模糊综合评价法的综合能源系统效益评价，通过定义隶属度的级别，解决难以处理的模糊因素，通过消除由人的主观经验造成的选择性偏差，使结果更真实和客观；
[0110]
①
确定指标集u和评价集v
[0111]
将构建完成的指标集u，按照指标体系层级进行划分，即：u＝{u1,u2,
…
,ui}，其中二级指标集i＝1,2,
…
,n,ui中有ki个指标；根据任务需求确定评价集v＝{v1,v2,
…
,vn}，n为评价等级个数；
[0112]
②
构建模糊判断矩阵
[0113]
设有h个专家参与评价，将二级指标集ui按照评价集v的等级进行打分，v＝{v1,v2,v3,v4,v5}＝{好，较好，一般，较差，差}，统计每个指标属于各评价集的频率为求得各指标对应的隶属度值，构建ui的模糊判断矩阵
[0114]
③
初级模糊综合评价
[0115]
每个二级指标集ui，都有与其对应的模糊判断矩阵fi，通过权重计算方法确定指标集ui的权重wi，然后进行单级评判，如公式(32)所示：
[0116]bi
＝w
ifi
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(32)
[0117]
④
多级模糊综合评价
[0118]
指标集u对应的权重子集为w＝{w1,w2,
…
,wi}，则u的模糊判断向量b，如公式(33)所示：
[0119][0120]
⑤
计算综合评价值
[0121]
根据模糊评判向量b和评价集v，计算出综合评价值p，如公式(34)所示：
[0122]
p＝vb
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(34)。
[0123]
本发明一种基于模糊评价的社区综合能源系统效益评价方法的有益效果体现在：
[0124]
首先基于综合能源系统的物理架构及影响其效益的因素，构建了一套包括经济、技术、环境和社会四个维度的评价指标体系，全面、合理地反映系统的综合效益。其次采用了tfn-ahp方法确定指标的主观权重，熵权法确定客观权重，通过结合主客观权重获得组合权重，有效避免主观因素对权重的影响，降低计算的复杂性。最后，使用模糊综合评价方法来对社区综合能源系统进行效益评价，能有效解决评价指标模糊性的问题。该方法科学合理，实用性强。
附图说明
[0125]
图1为本发明的一种基于模糊评价的社区综合能源系统效益评价方法框图；
[0126]
图2为指标权重计算流程图；
[0127]
图3为评价指标组合权重值；
[0128]
图4为指标权重结果对比图；
[0129]
图5为模糊综合评价法的评判流程图；
[0130]
图6为系统方案综合效益评价结果图。
具体实施方式
[0131]
下面利用附图和实施例对本发明的一种基于模糊评价的社区综合能源系统效益评价方法进行详细说明。
[0132]
本发明的一种基于模糊评价的社区综合能源系统效益评价方法，包括以下步骤：
[0133]
参照图1，1)构建社区综合能源系统效益评价指标体系，所述效益指标体系包含3层；上层为目标层，表示社区综合能源系统的综合效益，由四个维度的二级指标构成；中间层为二级指标，包含经济效益、技术效益、环境效益、社会效益四个维度的二级指标，上层目标层和中间层二级指标没有具体数值信息，只有权重值和最终评价值，仅用来反映系统在不同维度的情况；底层为各二级指标下，所对应的多项三级指标，反映系统在具体属性的情况。
[0134]
①
二级指标中经济效益指标所包含的三级指标为：
[0135]
(a)初始投资成本
[0136]
初始投资成本费用g
t
是系统各设备的采购费，计算公式为：
[0137]gt
＝∑hngaꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)
[0138]
式中g
t
为初始投资，ga为设备单价，单位万元；hn为设备数量，单位台；
[0139]
(b)系统运行成本
[0140]
系统运行成本包含的运行维护费用、外部购能费用，系统运行成本如公式(2)所示：
[0141]gs
＝cu+deꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)
[0142]
式中gs为总成本费用，cu为运行维护费用，de为外部购能费用；
[0143]
(c)设备使用年限
[0144]
设备使用年限指项目中购买的所有机器设备从开始使用到因技术过时而被淘汰所经历的时间过程，单位为年，各设备使用年限可参考国家标准和厂商提供的信息得到；
[0145]
(d)投资回收期
[0146]
投资回收期t是指项目通过运营收回投资成本所需的时间，计算公式如(3)所示：
[0147][0148]
式中净现值表示现金净流入量与现金净流出量的差值，计算公式如(4)所示：
[0149][0150]
式中ci为现金净流入量，co为现金净流出量，i为折现率，n项目运行年限，t为运行时间。
[0151]
②
二级指标中技术效益指标所包含的三级指标为：
[0152]
(a)能源转换效率系数
[0153]
系统能源环节的运行效率高低是反映其技术水平的重要指标之一，因为不同能源的能质系数不同，所以根据能质系数能够得到能源转换效率系数，如公式(5)所示：
[0154][0155]
式中η为能源转换效率；h和λ分别为系统消耗的第i种能源总量以及第i种能源的能质系数；qc、qh、e分别为系统的耗冷量、耗热量以及输出电量；
[0156]
(b)可再生能源渗透率
[0157]
可再生能源渗透率定义为可再生能源的消耗量与系统的所有能源消耗量的比例，
如公式(6)所示：
[0158][0159]
式中θ为可再生能源渗透率；q
p
为第p种可再生能源产生的能量，单位为kwh；ki为目标系统利用的总能量，单位为kwh；
[0160]
(c)综合能源利用效率
[0161]
综合能源利用效率是指系统总输出量与总输入量的比值，其中系统输出能量包括电、冷、热，输入量包括供电、供冷、供热量，如公式(7)所示：
[0162][0163]
式中η为综合能源利用效率，pi为系统输出的第i种能量，单位为kwh；ei为系统输入的第i种能量，单位为kwh；
[0164]
(d)一次能源利用率(per)
[0165]
一次能源表示可直接利用的能源，其含义为系统输出能量与输入的一次能源量的比值，如公式(8)所示：
[0166][0167]
式中qc,qh,qe为系统输出的冷、热、电能，qi为一次能源的输入量。
[0168]
③
二级指标中环境效益指标所包含的三级指标为：
[0169]
能源消耗引起的环境污染是由化石资源燃烧所排放的气体造成的，so2用于表示硫氧化物，而pm
x
用于表示粉尘，no
x
表示为氮氧化物，co2表示二氧化碳；所以，pm
x
、so2、co2、nox排放量是环境效益的三级指标，计算公式如(9)所示：
[0170][0171]
式中ei为各污染物排放量，q为系统输出的热量和制冷量，p为输出电量；ηe,ηh,ηc为发电效率，制热效率，制冷效率；α为排放因子。
[0172]
④
二级指标中环境效益指标所包含的三级指标为：
[0173]
社会效益是指项目建设及运行对社会发展产生的影响，是一种间接收益；社会效益指标都为定性指标，包括与国家政策的兼容性、社会接受度、空间占用、维修方便。
[0174]
参照图2-图4，2)基于组合赋权的指标权重计算方法，包括指标的标准化处理、主观权重计算、客观权重计算、组合权重计算四个部分：
[0175]
①
指标标准化处理，指标分为定性指标和定量指标，指标的量级和量纲互不相同，不能用于相互比较，需要对数据进行标准化处理，改造成能够直接加总的同量纲数值；
[0176]
(a)定性指标标准化
[0177]
定性指标从a到e分为五个级别，a表示优异，c表示中等，e表示较差，评级分数从0到1，等分为5份；然后，通过定量指标标准化方法对定性指标的值进行处理，如公式(10)和
(11)所示；
[0178]
(b)定量指标标准化
[0179]
定量指标能够用数值表示，但是，因为数据序列的维度和单位互不相同，需要标准化处理，评价指标分为两类：“大的期望响应”和“小的期望响应”；
[0180]
对于“大的期望响应”，原始序列的目标值具有“最大值最佳”的特征，将原始序列标准化，如公式(10)所示：
[0181][0182]
对于“小的期望响应”，原始序列的目标值具有“最小值最佳”的特征，将原始序列标准化，如公式(11)所示：
[0183][0184]
式中i＝1,2,
…
,n，j＝1,2,
…
,m，m是选项的数量，n是期望索引的数量；e
ij
是第j个选项的第i个索引值；是所有j个选项中第i个索引的最小值；是所有j个选项中第i个索引的最大值；b
ij
是e
ij
的标准化值。
[0185]
②
基于tfn-ahp的主观权重计算方法，层次分析法(analytic hierarchy process，ahp)是一种确定主观权重的决策分析方法；三角模糊数(tfn)是形式为(x，y，z)的数值区间，tfn中的判断矩阵中a
ij
的重要性标度取值为1～9的整数；两个元素相比，1表示两者重要性程度相同；9表示前者比后者极端重要，数字2～8表示中间取值，tfn-ahp方法的步骤如下所示：
[0186]
(a)构造模糊判断矩阵
[0187]
第i个指标与第j个指标之间进行比较，将相对重要性度用a
ij
表示，假如有n个元素进行比较，则形成判断矩阵a，其中a
ij
＝1/a
ji
，a
ii
＝1，判断矩阵a定义如公式(12)所示：
[0188][0189]
式中三角模糊数a
ij
，即平均相对重要性值，表示为(x
ij
，y
ij
，z
ij
)，y
ij
大于x
ij
，但小于z
ij
；相应地a
ji
，为a
ij
对称位置的值，通过a
ij
变换得到，并表示为(1/z
ij
，1/y
ij
，1/x
ij
)。对于一个a
ij
，如果有h个专家进行评价，a
ij
表示如公式(13)所示：
[0190][0191]
其中，是第h位专家的三角模糊数，h＝1,2,
…
,h；
[0192]
(b)计算指标权重
[0193]
计算第i个元素的模糊权值gi，如公式(14)所示：
[0194][0195]
g1大于g2的可能性程度v，如公式(15)所示；一个tfn大于k个tfn的可能性程度，如公式(16)所示：
[0196][0197]
式中为g1的隶属度函数，l为g1与g2之间最高交点的纵坐标；
[0198]
v(g≥g1,g2…
,gk)＝minv(g≥gi),i＝1,2,
…
,k
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(16)
[0199]
最后，基于上述公式，得到非模糊权值d(ci)，如公式(17)所示：
[0200][0201]
式中ci表示第i个二级指标或三级指标；i和k是1到n之间的整数，但彼此不相等；
[0202]
将非模糊权值进行标准化处理，最终得到ci的标准化权重wi，如公式(18)所示：
[0203][0204]
式中i＝1,2,
…
,n，对于二级指标，wi是在目标层下计算；而对于三级指标，wi是在相对应的二级标准下计算；
[0205]
(c)计算元素的几何平均值
[0206]
对模糊判断矩阵a进行去模糊化处理，得到非模糊判断矩阵a
′
，如公式(19)所示：
[0207][0208]
将矩阵a
′
的行向量归一化后，求得每行元素的几何平均值ω如公式(20)和(21)所示：
[0209][0210][0211]
式中为权向量，ω为几何平均值；
[0212]
(d)矩阵一致性检验
[0213]
定义一致性指标为ci，如公式(22)和(23)所示：
[0214]
[0215][0216]
式中n为矩阵阶数，λ
max
为最大特征根，a
′
为非模糊判断矩阵；
[0217]
定义随机检验系数为cr，如公式(24)所示；当cr≤0.1时，a满足一致性检验；否则应对a的参数进行修改，重新进行验证；
[0218]
cr＝ci/ri
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(24)
[0219]
式中ri为平均随机一致性指标，阶数n的取值范围为1～9，ri取值对应n的取值，从小到大依次为0，0，0.58，0.9，1.12，1.24，1.32，1.41，1.45。
[0220]
③
基于熵权法的客观权重计算方法，是一种根据数据评价的客观方法，根据指标提供的信息熵大小来确定指标权重。若熵值越小，指标变异程度越大，权重也就越大，反之则越小；
[0221]
(a)确定评价系数矩阵b，如公式(25)所示：
[0222][0223]
(b)规范评价系数矩阵
[0224]
将评价系数矩阵b进行归一化，得到矩阵p，如公式(26)所示：
[0225][0226]
(c)计算第j个指标的信息熵值ej，如公式(27)和(28)所示：
[0227][0228][0229]
(d)计算第j个指标的差异系数gi，如公式(29)所示：
[0230]gj
＝1-ejꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(29)
[0231]
(e)计算权重ω，如公式(30)所示：
[0232][0233]
④
指标组合权重计算，根据先前获得的主观和客观权重的结果，使用线性加权方法来确定指标组合权重；设主观指标权重wi＝[w1,w2,w3,
…
,wn]，客观指标权重wj＝[w1,w2,w3,
…
,wn]，则组合权重wy，如公式(31)所示：
[0234]
wy＝λwi·
(1-λ)wj(i＝1,2,
…
,n；j＝1,2,
…
,n)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(31)
[0235]
其中，为了降低权重的主观性，使组合权重更加合理，将主客观权重比重设为1：1，即λ＝0.5，参数λ满足0≤λ≤1。
[0236]
参照图5和图6所示，3)基于模糊综合评价法的综合能源系统效益评价，通过定义隶属度的级别，解决难以处理的模糊因素，通过消除由人的主观经验造成的选择性偏差，使
结果更真实和客观；
[0237]
①
确定指标集u和评价集v
[0238]
将构建完成的指标集u，按照指标体系层级进行划分，即：u＝{u1,u2,
…
,ui}，其中二级指标集i＝1,2,
…
,n,ui中有ki个指标；根据任务需求确定评价集v＝{v1,v2,
…
,vn}，n为评价等级个数；
[0239]
②
构建模糊判断矩阵
[0240]
设有h个专家参与评价，将二级指标集ui按照评价集v的等级进行打分，v＝{v1,v2,v3,v4,v5}＝{好，较好，一般，较差，差}，统计每个指标属于各评价集的频率为求得各指标对应的隶属度值，构建ui的模糊判断矩阵
[0241]
③
初级模糊综合评价
[0242]
每个二级指标集ui，都有与其对应的模糊判断矩阵fi，通过权重计算方法确定指标集ui的权重wi，然后进行单级评判，如公式(32)所示：
[0243]bi
＝w
ifi
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(32)
[0244]
④
多级模糊综合评价
[0245]
指标集u对应的权重子集为w＝{w1,w2,
…
,wi}，则u的模糊判断向量b，如公式(33)所示：
[0246][0247]
⑤
计算综合评价值
[0248]
根据模糊评判向量b和评价集v，计算出综合评价值p，如公式(34)所示：
[0249]
p＝vb
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(34)。
[0250]
综上，本发明提出的一种基于模糊评价的社区综合能源系统效益评价方法，为综合能源系统的效益评价工作提供一种科学合理的解决方案。本实例验证了基于模糊评价的社区综合能源系统效益评价方法的有效性与可行性。
[0251]
本发明所涉及的计算机程序依据电气工程领域、自动化、信息化和计算机处理技术编制，是本领域技术人员所熟悉的技术。
[0252]
本发明的实施例仅用于对本发明作进一步的说明，并非穷举，并不构成对权利要求保护范围的限定，本领域技术人员根据本发明实施例获得的启示，不经过创造性劳动就能够想到其它实质上等同的替代，均在本发明保护范围内。