多能互补能源系统多维度综合评价方法

赵凤展，李 奇，张启承，吴 鸣，屈小云，苏 娟

（1. 中国农业大学信息与电气工程学院，北京 100083； 2. 国网上海能源互联网研究院有限公司，北京 100192）

0 引 言

近年来，在多能互补综合能源问题的科研建设领域，我国进行了深入的研究。2016年国家发改委和国家能源局制定了《关于推进多能互补集成优化示范工程建设的实施意见》。文件指出，建设多能互补集成优化示范工程有利于推动能源清洁生产和就近消纳，对建设清洁低碳、安全高效的现代能源体系具有重要现实意义和战略意义[1]。

如今，多能互补能源系统在国内外受到极大重视，为了探究其经济社会效益并为系统最优规划与运行提供理论指导，综合评价成为多能互补能源系统项目实施的一个关键环节。目前的评价指标体系多考虑经济、能效、环保、可靠性角度[2-3]。文献[4]从经济、环境和负荷需求等几个角度构建综合能源系统的评价指标模型。文献[5]考虑技术、经济和可靠性等几个因素构建区域多能源系统的评价指标，建立基于全能流模型的评估指标体系。文献[6]从区域综合能源系统（Regional Integrated Enegy System，RIES）的能源、装置、配电网和用户4个环节中总结出普遍性指标，用于评估中国当前区域综合能源系统的发展水平。文献[7]考虑能源系统内设备状态的时序特性，采用通用字母函数法对多能源互补园区能源供应系统进行评价。文献[8]运用AHP-熵权法评价分布式冷热电系统的经济性、节能性、环境保护等方面。文献[9]借助加权有向图模型，表述综合能源系统内的能量流的关系和属性，进而对整个系统进行能效评估。文献[10-11]建立了考虑㶲效率的能源系统评价指标体系。文献[12]针对节能率的不同计算方法，讨论热互补能源系统的节能性评价。

目前已有的评价指标体系已初见雏形，但仍有以下两方面问题：一是对能源系统多能互补特性的评价指标多是从“源”角度出发，鲜有从“荷”或“储”的角度进行定义的，缺少对多能互补效果的评价；二是体现能源系统社会服务性、智能操作性的指标较少，有待进一步完善。

本文对多能互补能源系统进行综合评价分析，从清洁低碳水平、安全可靠水平、能源利用水平、高效经济水平、社会服务水平等维度，建立评价指标体系，基于主客观结合的G1-CV离差最大化主客观综合赋权法对权重赋值，建立多层次物元可拓评价模型，对系统进行建设与运行成果的综合评价，并通过算例验证该方法的科学有效性。

1 多能互补能源系统

1.1 系统架构

本文研究的多能互补能源系统按照“源-网-荷-储”结构设计。“源”包括分布式风电、光电和天然气。“网”主要指各能源转换设备，包括燃气轮机、电热锅炉、电制冷机等，与供电、供热、供冷、供气管道一起构成的系统“供电网”、“供热/冷网”、“供气网”。“荷”是指系统的电负荷、热负荷、冷负荷和气负荷。“储”包括蓄电池、储热罐、储气罐。系统架构如图1所示。

1.2 利益需求分析

多能互补能源系统按不同利益需求，可分为能源供应商、能源运营商、当地政府、开发商、用能用户五种利益主体，他们的利益需求关系如图2所示。

能源供应商希望通过优质的能源供给来获得丰厚的经济收入。能源运营商希望得到政府的政策支持，降低运营成本，获得可观经济收入。当地政府的主要诉求首先是需要能源项目的规划建设顺利进行，投产后能给经济社会带来良好的经济回报和社会效益；同时充分使用能源，提高整体利用效率、减少废料污染，并提升用户生产、生活品质和用户体验。开发商希望得到政府的资金支持，更快更好地开发建设能源系统。作为能源服务消费者，用能用户希望用能方便快捷、价格便宜、能源服务周到便利等。

2 多能互补能源系统评价指标体系

多能互补能源系统评价指标的设定应尽量做到全方面、多角度、不冗余。在遵循科学性、可行性、差异性、代表性等原则的基础上，本文从清洁低碳水平、安全可靠水平、能源利用水平、高效经济水平、社会服务水平等维度，构建多维度多能互补能源系统评价指标体系。该体系共有5个一级指标和43个二级指标，如图3所示。

本文的多能互补能源系统综合评价体系中，安全可靠水平评价维度中的电负荷峰谷差率、电热替补时间占比和电气替补时间占比三个指标，从“荷”的角度考虑了多能源互补作用对系统安全可靠供能水平的影响。能源利用水平评价维度中，可再生能源发电量占比、蓄电池出力占比、蓄电池调峰能力、储热罐调峰能力、储气罐调峰能力，这五个指标从“源-储”角度考虑了系统多能源互补作用。用户智慧能源参与度和能源业务线上操作率两个指标重点反映了能源系统智能社会服务效果和泛在互联程度。

由于篇幅限制，本文仅对综合评价体系中的部分指标进行详述。

1）电热替补时间占比、电气替补时间占比

在实际生产生活中，为满足某种需要或达到某种目的，往往可以通过消耗不同能源的方式来实现。以热水需求为例，可以直接打开热水管道阀门使用热水，也可以利用电热水器通电加热获得热水；同样的，人们加热食物时，既可以通过电磁炉通电实现，也可以通过燃气灶燃烧天然气实现。由此生活经验得到启发，本文设置电热替补时间占比和电气替补时间占比指标，用来描述电能和热能、电能和天然气在“荷”侧的替代补充情况。指标定义为，在统计时间内系统中所有用户的供电开关与供热/气开关不同时断开的总时间占统计时间的比例的平均值，如式（1）和（2）所示。

式中tEHloss,d为第d个系统用户入户前的供电开关与供热开关同时断开总时间，h；tEGloss,e为第e个系统用户的供电开关与供气开关同时断开总时间，h；tEHstat,d、tEGstat,e为对应统计时间，h；nuser为系统用户总数，个。

2）蓄电池调峰能力、储热罐调峰能力、储气罐调峰能力

储能设备容量较小，可承担少部分负荷。在多能互补能源系统运行过程中，储能设备主要起到平移负荷的作用，使负荷曲线变平缓。指标定义为，储能设备额定功率与最大负荷功率之比，指标值越大，说明储能设备“削峰”作用越强，同类型能源不同设备间的互补能力越强。以蓄电池调峰能力指标为例，计算式如式（3）所示。

3）用户智慧能源参与度

在统计时间内，线上智慧能源服务平台（如门户网站、掌上电力、95598等）累计注册用户数与系统消费者总数之比，如式（4）所示。

式中nsign为线上智慧能源服务平台累计注册用户数，个；nall为系统消费者总数，个。

4）能源业务线上操作率

在统计时间内，当地居民通过线上智能服务平台（如APP、公众号等）办理能源业务（如交费、预约、报修等）的次数与线上线下办理能源业务总次数之比，如式（5）所示。

式中nonline为居民线上操作办理能源业务次数，次；ndeal为线上线下办理能源业务总次数，次。

指标体系中，指标A1～A3、D1～D4均由相应统计值与系统总负荷（电、热/冷、气负荷之和）之比得到指标值，避免了因规模差异，导致不同能源系统间指标数值差异过大，不能比较的情况。以二氧化碳单位年排放量（A1）为例，其定义是多能互补能源系统二氧化碳年排放量与系统总负荷（电、热/冷、气之和）的比值，其中能源系统排放的二氧化碳主要来源于天然气的燃烧。

3 综合评价方法

本文采用G1-CV离差最大化对指标体系综合赋权，并建立多层次物元可拓模型，对多能互补能源系统的建设和运行成果进行综合评价。

3.1 G1-CV离差最大化综合赋权

序关系法（G1）是郭亚军教授团队提出的一种主观赋权方法[13]，该方法按照指标重要程度，对其进行排序，设置相邻指标间重要性程度比值，先得到最不重要指标的权重，再依次得到其余各指标权重。

变异系数法（CV）是一种客观赋权方法，能够完整运用指标数据信息。指标值差异性越大，信息量越多，赋权越大[14]。在赋权计算前，应用向量规范法[15]对指标进行无量纲化处理。根据各项指标的标准差和平均数之比求得变异系数，进而得到各项指标的客观权重。上述两种赋权方法的具体步骤本文不再赘述，参见文献[13-14]。

G1法依赖于专家的个人经验和专业判断，但得到的赋权结果难免会受到专家主观意愿随机性的影响；CV法完全根据指标值的数学规律，如出现极端数据，必将影响最后赋权结果。本文将两个赋权方法通过离差最大化思想[16]相结合，既能充分吸收专家的经验，又能完整利用客观的数据信息。G1-CV离差最大化主客观综合赋权步骤如下：

第二步：建立的优化模型，如式（6）所示。

式中n为指标个数；m为评价方案个数；Ω为评价方案间的总离差；a、b为主客观权重系数。

第三步：构造拉格朗日函数，求解比例系数a、b，结果如式（7）～（8）所示。

第四步：按照式=α′+β′

w w w计算并进行归一化处

3.2 G1-CV离差最大化综合赋权-多层次物元可拓评价

物元可拓法[17]是学者蔡文等提出的一种利用形式化模型解决全局性最佳决策问题的方法。该方法适用于计算指标数据量大且存在较大不确定性的情况。针对多能互补能源系统建设和运行数据获取较困难，采集周期不一致等问题，物元可拓法表现出良好的适用性。传统的单层次物元可拓评价法不适用于本文的三层次评价指标体系，因此采用改进后的多层次物元可拓法进行综合评价。具体综合评价过程如下：

第一步：根据系统数据，计算各个指标值，形成待评价系统方案物元矩阵。

式中Rj为待评价系统第j个评价方案的物元，j取1,2,...,m；Nj为待评价系统第j个评价方案；C为待评价系统指标体系；Vj为对应的指标值。

第二步：确定评价等级、经典域和节域物元矩阵。

经典域物元矩阵为

式中Rg为第g个评价等级Ng的经典域，g取1,2,…,G；Ng为第g个评价等级；ci此为第i个评价指标，i取1,2,…,n；为此时ci的取值范围；agi、bgi分别为ci取值的下限值和上限值。

节域物元矩阵为

式中Rp为所有评价等级（N1～NG）的节域；为包括所有评价等级在内的ci的取值范围，即节域；api、bpi分别为包括所有评价等级在内的ci取值的下限值和上限值，且有

第三步：确定综合评价指标关联函数，基于G1-CV离差最大化综合赋权的综合权重计算评价等级综合关联度，得到待评价系统综合评价等级。

综合评价指标关联函数K(X)为

式中X、Xg、Xp分别指标值、经典域区间、节域区间；ρ（X，Xg），ρ（X，Xp）分别为X与经典域区间和节域区间的距离。

第j个待评价系统方案关于评价等级Ng的综合关联度Kg(Nj)为

式中Kg(xi)为第j个待评价系统方案第i个指标关于综合评价等级Ng的关联度，数值越大说明越满足该评价等级的要求。

本文综合评价流程图如图4所示。

4 算例分析

为了验证本文提出的分布式多能互补能源系统多维度评价指标体系及基于G1-CV离差最大化主客观综合赋权的多能互补能源系统综合评价方法的实用性，本文结合相关研究文献[18-21]，以3个多能互补能源系统项目（即系统X、Y、Z）为例完成综合评价算例分析，各系统具体信息及设备参数详见表1。

表1 各系统具体信息及设备参数Table 1 Specific information and equipment parameters of each system

其中，系统X所在地区风光条件较好，弃风弃光少，能源梯级利用效率高；系统Y近期建成并投入使用，设备较新；系统Z所在地区负荷重要程度较高，供能质量要求高。

设置评价等级矩阵为N=[N1,N2,N3,N4]，其中N1～N4分别表示优、良、中、差4个综合评价等级。

基于G1-CV离差最大化综合赋权-多层次物元可拓评价方法对三个多能互补能源系统项目进行综合评价，得到各系统的多维度综合评价结果如图5和表2所示。

综合图5和表2，可得到以下结论：

表2 各系统多维度综合评价结果Table 2 Multidimensional comprehensive evaluation results of each system

1）系统Z综合评价排名最高。该地区负荷重要程度高，考虑到风光发电的波动性和不确定性，对燃气轮机发电依赖程度相对较高，因此清洁低碳水平评价等级最低。但是其安全可靠性领先于其他两个系统，这也体现了系统Z具有较高的供能质量。在高效经济、社会服务水平等评价维度上，系统Z的排名居中。最后结合评价体系的综合权重，系统Z的综合评价等级认定为N1（优）。

2）系统X综合评价排名居中。虽然系统X安全可靠性较差，但其余各方面评价结果均最优。系统X所在地区风光资源较好，可再生能源发电量较大，对燃气轮机通过燃烧天然气发电依赖程度较小，气体污染物排放量少，清洁低碳水平评价等级高。结合评价体系的综合权重，系统X的综合评价等级认定为N2（良）。

3）系统Y是综合评价排名最低的。系统Y与系统X综合评价等级均为N2（良），但系统X的等级关联度更接近于标准上界1，因此系统X综合评价略优于系统Y。从安全可靠水平和能源利用水平看，系统X、Y评价结果相差不大，系统Y在高效经济水平和社会服务水平上有较大的改进空间。

针对各系统的薄弱环节，给出相应的改进建议：

系统X的安全可靠水平较差，建议定期检查系统内各种设备的运行情况，以便及时发现问题和隐患；加强工作人员技能培训和安全知识普及，最大限度避免因操作失误造成的系统故障和人员伤害。

系统Y在高效经济水平、社会服务水平两个方面较薄弱，建议当地政府加强社会能源服务基础设施建设，提升居民用户智慧用能体验。开展对能源系统的经济优化运行研究，通过合理规划调度来提升系统整体的经济性。

系统Z清洁低碳水平和能源利用水平两个方面较薄弱，建议当地政府制定可再生能源开发利用的激励政策，优先调度绿色能源，采用新技术或能效高的设备，在保证重要负荷正常工作的同时，注意环境保护，减少对天然气等不可再生能源的依赖度。

5 结 论

本文从清洁低碳水平、安全可靠水平、能源利用水平、高效经济水平、社会服务水平五个维度构建多能互补能源系统评价指标体系，从“源网荷储”的角度设定了评价系统多能互补效果的指标；提出了基于G1-CV-离差最大化综合赋权的多层次物元可拓综合评价方法，实现了对不同多能互补能源系统建设及运行成果的精细化评价；最后通过算例验证了指标体系和评价方法的实用性和有效性。

本文提出的多维度评价指标体系适用于含有风光发电、储能（电热气）设备的能源系统，通过各系统多维度评级及综合评价结果分析，找出系统薄弱环节，为后期运行和未来规划提供数据支撑和指导。对于设备条件不满足或不完全满足的系统间的综合评价比较、能源系统全生命周期过程性评价等问题有待下一步研究。