基于模糊多属性决策的电能替代评价方法

武志宏，韩建富

（国网山西省电力公司，太原 030001）

随着经济的高速增长以及产业结构的不断优化，我国对能源的需求快速增加。但传统能源消费方式消耗大量资源，产生大量污染，使经济发展面临着资源不足与环境恶化的双重制约［1—2］。若使用风能、光伏、核能等绿色发电方式，积极推进电能替代石油、煤炭等化石能源，提升电能在终端能源中的比例，将有利于进一步提高能源利用率、减少环境污染，同时对于提高人民生活水平、社会可持续发展也起到重要作用［3］。欧美发达国家已开始通过补贴和政策促进电能替代，并积极开展电能替代需求分析与评价方法的研发工作［4—5］。

在技术经济综合指标最优条件下，确定适合的电能替代方案，实现电能替代量化比选与评估，不仅对电力企业的实际运营和发展起着关键作用，也对国家的节能减排和能源综合利用效果有着深远影响，目前国内外学者在电能替代需求预测与方案评估方面已取得一些研究成果。文献［6］建立了关于电能替代的IPAT模型，利用小波神经网络预测模型修正IPAT模型，结合电能替代的脱钩理论，在不同场景下对电能替代方案进行综合评估。文献［7］通过构建粒子群优化支持向量机的预测模型对我国电能替代量进行预测，有效提升了电能替代累计量的预测精度，使电能替代的潜力预测更准确。文献［8］建立电力增长回归预测模型，考虑低碳经济目标下的GDP、节能减排政策等因素，分析了我国长期的电力需求增长。文献［9］提出了一种基于关联聚合算子机制的动态决策方法，利用联想聚合算子机制对决策者的不同行为或观点建模，并在决策的过程中考虑了时间的影响。文献［10］提出了一种能够综合反映应急决策过程的应急决策方法，利用犹豫模糊元素来表示决策者的模糊性和犹豫不决的思想，同时利用负指数函数把专家的心理行为描述为犹豫模糊决策矩阵。目前对电能替代的研究主要集中于电能替代的需求预测及潜力分析，对电能替代的量化评价方法研究较少。

本文提出了一种基于模糊多属性决策的电能替代评价方法，将电能替代的评价看作一个多属性模糊决策问题，利用直接模糊系数有效解决决策者对方案判断的模糊性与不确定性，同时利用直觉模糊熵确定各属性权重和直接模糊决策矩阵，用以量化评价和选择电能替代方案的相关属性。相关算例表明提出的方法能在电能替代方案中权重信息完全未知或仅知部分权重信息的情形下，有效解决电能替代方案评价问题。

1 模糊多属性决策电能替代评价方法

1.1 电能替代方案影响因素分析

2015年，国家电网公司发布了《全面深入推进电能替代行动计划》，提出推广实施各类电能替代技术、探索以市场化方式推进电能替代、积极争取全方位电能替代激励支持政策等重点任务。2016年，国家电网各省公司积极拓展电能替代市场，电网售量保持正增长，在实施电能替代技术、价格以及政策支持等方面取得突破进展，电能替代评价方案的量化比选方法成为深化推进电能替代实施的关键所在。本文选取影响电能替代的4个关键因素，建立基于质量属性（C1）、经济属性（C2）、技术属性（C3）、环境属性（C4）4个属性的评价标准，对电能替代方案进行量化分析。每个关键因素下又包含若干具体评价指标，具体评价指标如表1所示。电能替代方案的评价标准层次如图1所示。

表1 电能替代方案评价指标

图1 评价标准层次结构

其中每个评价指标具体如下。

（1）质量属性

C11反映电能替代后为设备供能的电源设备的电能质量，评价标准包括电压谐波、频率误差及幅值误差。C12反映电能替代后电源的供电可靠性，评价标准包括评价停电时间、平均停电次数和系统停电等效小时数。

（2）经济属性

C21反映电能替代方案的建设成本与维护成本，评价标准为电能替代方案的总投资。C22评估国家以及政府的经济支持，评价标准包括设备采购补贴和设备运行期间政府优惠政策节省的能源采购费用。C23反映电能替代前后，企业为能源支付费用的差值。

（3）技术属性

C31衡量了电能替代方案实施的可行性。评价标准可以用涉及到的技术成功测试的次数来考虑。C32包括电能替代方案的准备时间和建设时间。C33标准评估了所考虑的技术的复杂性和当地建设者的能力进行定性比较，以确保为电能替代方案的技术维护和安装提供适当的运营支持。

（4）环境属性

C41测量二氧化碳的排放量、燃烧产生的气体污染物与烟气处理或工艺有关的液体废物，这些污染物有可能直接排放到附近环境中对环境造成破坏，评价标准包括排放的类型和数量，以及与废物处理有关的费用。C42测量了电能替代方案产生的固体污废物，包括设备损坏或报废、燃料燃烧后的残渣等，评价标准包括废物产生的数量和处理产生的费用。C43评价了电能替代方案的土地需求，评价标准包括设备的占地面积和固体废物填埋所需的面积等，较高的土地需求会使投资增大，也影响着电能替代方案对土地使用面积的增加。

1.2 基于模糊多属性决策的评价方法

电能替代方案受到技术方案、经济性、环保要求、用户要求等多方面因素综合影响，对电能替代方案的评价属于多属性评价问题。多属性决策评价方法可在几个相互矛盾的变量之间对方案作出评估，在特定约束条件下选择最佳方案。为了确定不同定量属性之间的权重关系，决策者需要基于系统目前的运作实践和能力作出主观判断，本文采用直觉模糊系数表示决策者的主观评价，代表决策者处理决策过程的模糊性和不精确性。表2为决策者对电能替代方案给定属性进行定性评估的语言项及其对应的直觉模糊系数［11］。

由于决策者对电能替代方案某一属性的评价涉及到心理行为和意识形态等复杂因素，决策者的判断往往具有一定的犹豫程度，例如决策者对电能替代方案的评价为“差”时，其隶属度为0.15，非隶属度为0.75。还有0.1的不确定，即为决策者的犹豫程度。

表2 语言项及对应的直觉模糊系数

基于所确定的语言项及对应的直觉模糊系数，设计基于模糊多属性决策的电能替代评价方法，主要由以下步骤组成:

步骤1:对于多属性决策问题，定义A={A1,A2,...,An}为可选方案集合，C={C1,C2,...,Cm}为属性的集合，则构建决策矩阵D为

式中:kij为直觉模糊数值，kij=(μij,υij) ，其中 μij和υij分别为对Aj方案中Ci属性的满意程度（隶属度）与不满意程度（非隶属度）。

定义犹豫指数πij为决策者对Aj方案中Ci属性判断的模糊性，则直觉犹豫指数计算方法为

步骤2:计算属性权重

利用直觉模糊熵求取权重矩阵w=（w1,w2,...,wm），式中 wi≥0 且，则 wi计算方法为

式中:hij为归一化熵值，计算方法如式（6）所示

式中:max函数为整个直觉模糊熵矩阵中所有元素取最大值；E为直觉模糊熵矩阵，其计算方法为

步骤3:建立加权直觉模糊矩阵

步骤4:确定直觉模糊正理想解决方案和直觉模糊负理想解决方案。分别定义δ1和δ2为方案的优点和成本属性；φ+为直觉模糊正理想方案；φ-为直觉模糊负理想方案，则有

式中:

步骤5:计算每个备选方案Aj与直觉模糊正理想方案的距离和与直觉模糊负理想方案的距离。采用模糊规格化的欧氏距离，表示备选方案与直觉模糊正理想方案和直觉模糊负理想方案中每种属性的距离，则和的计算方法为

步骤6:计算每种备选方案Aj的直觉模糊正理想方案距离和直觉模糊负理想方案距离的亲密系数CCj，计算方法为

步骤7:按照亲密系数CCj( j=1,2,…,n )对备选方案Aj( j=1,2,…,n)进行排序，亲密系数CCj越大则备选方案Aj越趋近最优方案。

基于多属性决策的电能替代评价方法流程图如图2所示。

2 算例分析

本文选择了4种电能替代方案进行评估，包括企业内消耗的能量均取自电网（A1）；企业内安装光伏发电系统，电网与光伏发电系统联合为企业提供能源（A2）；企业内某些耗能设备由电网供能，其它耗能设备采用原有供能方式（A3）；企业内安装风力发电系统，电网与风力发电系统联合为企业提供能源（A4）。

方案的评价过程主要分为以下步骤。

图2 模糊多属性决策评价方法流程图

（1）决策者首先对电能替代方案的相关属性进行评价。对于给定属性，每个备选方案的直觉模糊系数可以根据表2所示的信息确定。表3为电能替代方案各评价指标的定性评估语言项，表4为综合各评价指标得出的电能替代方案各属性的定性评估语言项。

表3 电能替代方案各指标的定性评估

表4 电能替代方案的定性评估

（2）根据式（1）—式（7），利用直觉模糊集的熵计算电能替代方案各属性权重，各属性权重计算为

w1=0.031 4,w2=0.430 8,w3=0.394 7,w4=0.143 1。评价指标的隶属度或非隶属度的差值和评价结果的犹豫指数会对权重产生直接影响，同时评价指标的评估差值越大、犹豫指数越大，则权重越大，对电能替代方案综合评价结果的影响越显著。

（3）根据式（8）、式（9）计算加权直觉模糊决策矩阵，计算结果如表5所示。

表5 加权直觉模糊决策矩阵

（4）根据式（10）—式（15）来确定直觉模糊正理想方案φ+和直觉模糊负理想方案φ-，计算结果为

（5）由式（16）—式（17）计算方案 Aj与直觉模糊正理想方案φ+的距离和与直觉模糊正理想方案φ+的距离，计算结果为

（6）根据式（18）计算每种备选方案Aj的直觉模糊正理想方案距离和直觉模糊负理想方案距离的亲密系数 CCj，并按亲密系数即将各备选方案排序，计算结果如表6所示。由表6分析可知，备选方案A1为最优方案。

由算例分析可以看出:模糊多属性决策方法是一种依赖于专家经验的智能决策方法，可以充分利用客观已知的模糊信息，快速、准确地给出不同电能替代方案在多维评价指标下的优劣，解决了决策者对多个方案开展比选时难以完成整体综合评价的难题，同时避免了由于决策者对某一属性的主观侧重而使评价结果不准确，具有一定的评价公正性。

表6 评价结果

3 结束语

由于电能替代方案的评价存在模糊性，且涉及多个相互矛盾的属性，电能替代方案的量化评价与优选十分困难。针对这一问题，提出基于期望值的模糊多属性决策方法，利用直觉模糊熵确定各属性权重和直接模糊决策矩阵，计算各方案与正负理想方案之间的模糊规格化欧氏距离，根据亲密系数实现评价方案的优劣比较。计算结果表明，采用模糊多属性决策方法能够有效处理电能替代方案的评价问题，该方法具有可行性和实用性。

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