基于模糊层次的可再生能源潜力评价

杨新益，袁奕文，刘宇静，徐天天，郑思佳，吴 波，骆 佳

(1.国网浙江省电力有限公司物资分公司，杭州 310000；2.华北电力大学 经济与管理学院，北京 102206)

目前世界能源发展的大趋势体现在能源结构的改变，不同国家都在未来能源转型发展路线上进行积极探索，并把推动未来能源转型的重点放在新能源和可再生能源的发展上[1]。中国经过多年的发展，能源消耗大大增加，资源环境比较严峻，需要有新的能源来替代传统能源，并加快能源的转型，这一目标已经上升到国家战略高度，成为国家发展能源的新方向。相比传统的化石能源，可再生能源具有取之不尽、用之不竭的特点，并且使用起来清洁、污染少。可再生能源的利用不仅满足了国家对资源的需求，还具有环境保护的重要意义[2]，对能源结构的调整、生态环境的改变、能源安全的需求都具有重大的意义[3-4]。

因此，要了解目前可再生能源产业的发展现状，明确影响可再生能源发展的主要因素，促进可再生能源产业的健康与可持续发展，对可再生能源的开发利用进行不断探索。可再生能源潜力的评价作为可再生能源开发研究的基础，是指可再生能源每年能够提供的能源总量。中国幅员辽阔，各个地区资源环境大不相同，所以可再生能源的潜力所受到的限制因素也多种多样[5]。通常来讲，可再生能源潜力会受到基本发展因素、发展需求因素和持续发展因素3个因素的限制，在对可再生能源潜力进行评价时也必须同时考虑。

目前中国对可再生能源的研究正处于高速发展的阶段，在相关的技术、理论方法等方面还存在一定的约束[6]。基于此本文拟建立可再生能源潜力评价的指标体系，对可再生能源的潜力进行定量评价，将指标权重的专家打分法、主成分分析法、层次分析法和模糊综合评价法[7]进行比较，使用专家打分法和层次分析法相结合的方式来确定可再生能源潜力评价指标体系各指标的权重，利用能够将定性与定量相结合的模糊综合评价法，来解决不确定的问题，进行可再生能源潜力评价，根据模糊综合评价法建立可再生能源潜力模糊综合评价模型[8]，对浙江省可再生能源潜力进行实证分析，为可再生能源潜力的评价提供研究范例。

1 综合评价模型构建

1.1 评价指标体系建立

为了最终获得一个可靠可信的评价结果，构建的指标体系具有科学性、全面性、系统性、可比性的特点，建立起来合理可行。

综合评估的对象是可再生能源发展潜力，评估目的是判断可再生能源的开发价值和未来发展潜力。从基本发展因素、发展需求因素和持续发展因素3个方面进行分析，继而提出可再生能源发展潜力评价指标体系，如表1所示。

表1 可再生能源潜力评价指标体系

1.2 评价指标权重的确定

首先对可再生能源潜力建立全面完善的综合评价指标体系，利用层次分析法进行指标权重的确定。层次分析法具有系统性、灵活性、简洁性，并且可以通过定性和定量两种方式共同对指标进行评价决策。

可再生能源潜力评价指标权重的具体过程如下：

1.2.1 建立层次结构

对可再生能源潜力评价的实际情况、发展目标以及发展前景进行深入的分析及探索，并依据指标之间存在的逻辑关系进行分类，构建表1所示的评价指标体系。

1.2.2 构造比较矩阵

在层级结构模型建立之后，将三级指标层中的元素进行两两相对比较，层层类推，分别确定这些元素对上一层元素的影响程度，形成比较矩阵。

用aij来表示第i个因素相对于第j个因素的比较结果，运用比较尺度为1-9的标度法，如表2所示。

表2 标度法尺度及含义

并且存在

(1)

构建的成对比较矩阵A为

(2)

1.2.3 权重的计算

1.2.4 权重的一致性检验

在使用层次分析法进行指标权重的确定时，需要对矩阵的一致性进行检验，以免出现误差，对结果造成影响。检验标准为：求出n阶互反阵A的最大特征根λ，当且仅当λ=n时，A可以判断为一致性矩阵。同时引入指标CI、RI和CR比较矩阵一致性的程度。

(3)

RI的数值如表3所示。

表3 RI数值

1.3 模糊综合评价模型及评价流程

通过梳理各综合评价方法的优缺点及适用性，结合可再生能源潜力评价特点及层次分析法的特征，利用能够将定性与定量相结合的模糊综合评价法，来解决不确定的问题，进行可再生能源潜力评价，根据模糊综合评价法建立可再生能源潜力模糊综合评价模型。

1.3.1 模糊综合评价模型

基于模糊数学，模糊综合评价法通过构造等级模糊子集把反映被评事物的模糊指标进行量化，从而对事物做出总体评价。其基本思路为构造等级模糊子集，量化反映被评价事物的指标，之后利用模糊变换原理对各项模糊指标进行综合评判。

模糊综合评价法的具体过程如下：

1)建立影响因素集。将影响评判对象的所有影响因素集合起来，组成影响因素集，用U来表示，即U={u1,u2,…,un}，其中ui(i=1,2,…,n)代表各影响因素。

2)建立判断集。将评判对象可能做出的各种评判结果的元素组成集合构成判断集，用V来表示，即V={v1,v2,…,vn}。元素vi代表各种不同的评判结果。

3)建立隶属度函数。对实际问题的解决方案进行探索时，不仅要进行多方面的实验，还要在这基础上考虑主观性，以得到隶属函数。

4)单因素模糊综合评判。先对因素集U中的单个因素进行评判，之后确定其对备择集中各元素的隶属程度。即对评判对象因素集中第i个因素ui进行评判，对备择集中第j个元素Vj的隶属度为rij，则对第i个因素ui评判的结果表示为模糊集：

(4)

单因素评判集Ri也可表示为

Ri=(ri1,ri2,…,rim)

(5)

将n个因素的评判集组成一个总的评判矩阵：

(6)

单因素评判矩阵是从U到V的模糊关系矩阵。对各因素ui赋予相应的权数wi，构成因素权重集w=(w1,w2,…,wn)。对因素权重集进行归一化处理，即

(7)

5)多级模糊综合评判。以二级模糊综合评判为例，将因素集U划分成n个因素子集，即U={U1,U2,…,Ui,…,Un}；再对Ui={ui1,ui2,…,uiki},i=1,2,…,n的ki个子因素作模糊综合评判，Ai是ki个子因素的权重分配；最后Bi=Ai∘Ri=[bi1,bi2,…,bin],i=1,2,…,n，其中Ui对评判集V的模糊评价矩阵为Ri，Bi为Ui的一级模糊综合评判结果。

1.3.2 模糊综合评价流程

根据模糊综合评价法建立可再生能源潜力模糊综合评价模型，具体步骤如下：

1)确定可再生能源潜力的评价因素集。根据上文的可再生能源潜力综合评价指标体系建立评价因素集，其中，包括基本发展因素U1、发展需求因素U2和持续发展因素U3。

2)确定可再生能源潜力的评语集。可再生能源潜力的评语集和已经建立的评价因素集U1、U2、U3的评语集均为V={优,良,中,差}。

3)确定评价因素的权重向量。根据1.2节中所述的层次分析法内容，确定可再生能源潜力评价因素权重向量为A=[w1,w2,…,wm]。

4)单因素模糊评价，一级模糊综合评价。利用问卷对专家的意见进行调查反馈得到各个指标的综合评分结果，以此来确定单因素评价矩阵。利用单因素评价对Ui中的n个因素进行评价，得到一级模糊综合评判结果：

Bi=Ai∘Ri=[bi1,bi2,…,bin],i=1,2,…,n

(8)

式中：Bi是Ui的一级模糊综合评判结果；Ai为子因素的权重分配；Ri为单因素评价矩阵。

5)多级模糊综合评价。进行U的二级模糊综合评判，得到可再生能源潜力的最终评价结果，并根据最大隶属原则，衡量评价结果的等级，包括优、良、中、差4个等级。

B=A∘R=W∘(B1,B2,…,Bn)-1=[b1,b2,…,bn]

(9)

式中：B为可再生能源潜力的最终评价结果；A为单因素Ui的权重分配;R=(B1,B2,…,Bn)-1为对U的二级模糊评价矩阵。

2 浙江省可再生能源潜力评价

2.1 评价指标权重的确定

利用专家打分法和层次分析法相结合的方式来确定浙江省可再生能源潜力综合评估指标的权重，采取上述多层次模糊综合评估模型对浙江省可再生能源潜力进行综合评价。选取的一级指标为基本发展因素、发展需求因素和持续发展因素，根据浙江省可再生能源的实际发展情况，直接选取各一级指标下的三级指标进行分析，两两比较，利用层次分析法建立判断矩阵，得到各个指标权重。

2.1.1 各层相对权重计算

根据表1的可再生能源潜力评价指标体系，构建浙江省可再生能源潜力评价指标的判断矩阵，分别对三级指标和一级指标进行指标权重确定。

2.1.1.1 三级指标权重确定

首先分别计算基本发展因素、发展需求因素和持续发展因素等一级指标下各个指标两两比较的判断矩阵，所得到的结果如表4～表6所示。

1)基本发展因素评价的判断矩阵及计算结果如表4所示。计算得到有效风速小时数、单位面积光照强度、生物质能可利用量、水能理论蕴藏量、人均GDP和人口总量对可再生能源潜力基本发展因素评价的权重为Wi={0.203 5,0.228 1,0.228 1,0.203 5,0.077 2,0.059 6},CR=0.041 0,通过一致性检验。

表4 基本发展因素判断矩阵及计算结果

2)发展需求因素评价指标的判断矩阵及计算结果如表5所示。计算得到一次能源供应缺口、地区年用电量、能源行业固定资产投资总额、世界500强中新能源企业数量对可再生能源潜力发展需求因素评价的权重为Wi={0.559 6,0.249 5,0.095 5,0.095 5}，CR=0.016 3<1，通过一致性检验。

表5 发展需求因素评价指标判断矩阵及计算结果

3)持续发展因素评价指标的判断矩阵及计算结果如表6所示。计算得到未来计划新建风力发电装机总量、未来计划新建光伏发电装机总量、未来计划新建生物质能发电装机总量、未来计划新建水力发电装机总量和可再生能源发展政策导向对持续发展因素评价指标的权重为Wi={0.142 9,0.142 9,0.142 9,0.142 9,0.428 6}，CR=-1.785 7×10-5<1，通过一致性检验。

2.1.1.2 一级指标权重确定

根据专家打分法得到一级指标判断矩阵及其权重计算结果如表7所示。

表7 一级指标判断矩阵及计算结果

则基本发展因素、发展需求因素、持续发展因素相对于浙江省可再生能源潜力评估的权重为Wi={0.428 6,0.142 8,0.428 6}，CR=-6.410 3×10-5<1，通过一致性检验。

2.1.2 各层绝对权重计算

通过上述各层的相对权重值的计算，进行归一化处理得到浙江省可再生能源潜力评估指标体系的绝对权重，如表8所示。

表8 浙江省可再生能源潜力评估指标权重结果

2.2 可再生能源潜力评价

在进行浙江省可再生能源潜力隶属度评判之前，需确定评语集V，即评价者对于评价对象作出的评判的集合，继而进行一级模糊评判及二级模糊评判，最后对评价结果进行分析。

2.2.1 评语集的确定

确立浙江省可再生能源潜力多层次模糊评价模型，将评语分为5个等级，建立评价集V={v1,v2,v3,v4,v5}={一级，二级，三级，四级，五级}。相应地，建立测量标度向量H={1,2,3,4,5}。5个等级相应的综合评判标准如表9所示。

表9 浙江省可再生能源潜力评价标准说明

设计相应的问卷调查，邀请浙江省可再生能源潜力评价相关领域的专家对各个指标进行打分。共邀请了30名专家为调查对象，对浙江省可再生能源潜力的评价指标中的各项三级指标进行打分。得到的专家打分结果如表10所示。

表10 专家打分结果

2.2.2 模糊评价

2.2.2.1 一级模糊综合评价

通过模糊统计方法，求浙江省可再生能源潜力B1、B2、B3的模糊评价矩阵R1、R2、R3，如表11所示。

表11 B1、B2、B3的模糊评价矩阵

选用加权平均型算子进行模糊运算，求得综合评价向量C1、C2、C3。

C1=A1∘R1=(0.344 9,0.330 0,0.139 5,0.123 3,0.062 3)。

即基本发展因素评价指标结果为(0.344 9,0.330 0,0.139 5,0.123 3,0.062 3)。

C2=A2∘R2=(0.245 3,0.279 9,0.262 5,0.154 8,0.057 7)。

即发展需求因素评价指标结果为(0.245 3,0.279 9,0.262 5,0.154 8,0.057 7)。

C3=A3∘R3=(0.264 3,0.300 1,0.228 6,0.150 0,0.057 2)。

即持续发展因素评价指标结果为(0.264 3,0.300 1,0.228 6,0.150 0,0.057 2)。

2.2.2.2 二级模糊综合评价

利用得到的各一级评价指标的评价向量做进一步模糊综合评价计算，以得到浙江省可再生能源潜力的最终多层次模糊综合评价结果。计算过程及结果如下：

由C1、C2、C3可求得第一层次因素集的模糊综合评价矩阵R,即

浙江省可再生能源潜力的综合评价向量D为

D=A∘R=(0.296 1,0.310 0,0.195 3,0.139 2,0.059 5)。

3 结论

根据最大隶属度原则，在评判结果5个等级的隶属度中，级别与数值最大的保持一致。

基本发展因素评价中，评价向量为(0.344 9,0.330 0,0.139 5,0.123 3,0.062 3)，可得0.344 9为最大隶属度，所以基本发展因素评价的隶属值为0.344 9，评语为一级，说明浙江省可再生能源从基本发展层面上来看是具有较大潜力的，可以满足浙江省可再生能源发展的基本要求。

发展需求因素评价中，评价向量为(0.245 3,0.279 9,0.262 5,0.154 8,0.057 7)，所以发展需求因素评价的隶属值为0.279 9，评语为二级，说明浙江省可再生能源发展需求较大，浙江省可再生能源潜力从发展需求来看前景较好。

持续发展因素评价中，评价向量为(0.264 3,0.300 1,0.228 6,0.150 0,0.057 2)，所以持续发展因素评价的隶属值为0.300 1，评语为二级，浙江省可再生能源的持续发展前景较佳，浙江省可再生能源潜力从持续发展因素评价层面上看潜力较大。

综合三方面的评价结果，得到的浙江省可再生能源潜力的综合评价向量为(0.296 1,0.310 0,0.195 3,0.139 2,0.059 5)，可得隶属值为0.3100，评语为二级，综合评价结果是浙江省可再生能源潜力较大，具有较好发展前景。