何自翔
[摘 要]本文基于模糊綜合評(píng)價(jià)法,選取了三個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo):可再生能源使用效率、碳強(qiáng)度和可再生能源消耗量占總能耗的百分比,建立數(shù)學(xué)模型,對(duì)城市可再生能源的使用情況進(jìn)行客觀(guān)評(píng)價(jià)。并對(duì)模型進(jìn)行穩(wěn)定性檢驗(yàn),結(jié)果表明該評(píng)價(jià)模型穩(wěn)定性良好,評(píng)價(jià)結(jié)果準(zhǔn)確可靠。
[關(guān)鍵詞]模糊綜合評(píng)價(jià)法;熵權(quán)法;能源使用效率;碳強(qiáng)度
[中圖分類(lèi)號(hào)]F426.2 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A
1 綜合評(píng)價(jià)模型
為了評(píng)價(jià)美國(guó)各州可再生能源的使用情況,本文建立了一個(gè)綜合評(píng)價(jià)模型。首先,本文考慮環(huán)境、能源、經(jīng)濟(jì)等方面,選取了三個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)。評(píng)價(jià)指標(biāo)互相獨(dú)立,沒(méi)有相關(guān)性,都對(duì)最終評(píng)價(jià)結(jié)果有直接的影響。
1.1 可再生能源使用效率
指一個(gè)國(guó)家或地區(qū)利用的可再生能源量占實(shí)際消耗能源量的比例。它反映了可再生能源的消耗水平和利用效果。
1.2 碳強(qiáng)度
碳強(qiáng)度是產(chǎn)生單位GDP所排放的二氧化碳量。通常情況下,碳強(qiáng)度隨著技術(shù)進(jìn)步和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)而減少。
1.3 可再生能源消耗量占總能耗的百分比
首先,根據(jù)所提供的數(shù)據(jù),本文分別計(jì)算了2015年加利福尼亞州、亞利桑那州、新墨西哥州和德克薩斯州這三個(gè)指標(biāo)的數(shù)值。然后,處理統(tǒng)計(jì)結(jié)果,以確保評(píng)估指標(biāo)和評(píng)估結(jié)果具有一致的相關(guān)性。接下來(lái),使用MATLAB對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)一化處理使其無(wú)量綱。
其次,為了客觀(guān)反映各評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的影響,本文采用熵權(quán)法確定各評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重。結(jié)果如表1所示。
此外,查閱了相關(guān)文獻(xiàn),證明所劃分指標(biāo)的權(quán)重是正確合理的。
最后,用每個(gè)州的綜合得分直觀(guān)地表示每個(gè)州使用可再生能源的情況。結(jié)果如表2所示。
加州的綜合得分最小。這表明加利福尼亞州在2015年使用可再生能源的效果最佳。
2 穩(wěn)定性檢驗(yàn)
本文檢驗(yàn)該綜合評(píng)估模型的穩(wěn)定性。穩(wěn)定性檢驗(yàn)可以避免某一個(gè)評(píng)估指標(biāo)決定了最終結(jié)果的極端情況。
2.1 檢驗(yàn)“可再生能源使用效率”指標(biāo)對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的影響
首先,剔除“可再生能源使用效率”指標(biāo),保留剩下兩個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)——“碳強(qiáng)度”和“可再生能源消耗量占總能耗的百分比”。檢驗(yàn)評(píng)價(jià)結(jié)果是否會(huì)改變。
將“碳強(qiáng)度”和“可再生能源消耗量占總能耗的百分比”這兩個(gè)指標(biāo)重新歸一化。然后使用熵權(quán)法確定其權(quán)重。結(jié)果分別為0.4157和0.5843。計(jì)算出各州的綜合得分,結(jié)果如表3所示,加利福利亞州的得分依然最低。結(jié)果表明,剔除“可再生能源使用效率”指標(biāo)對(duì)評(píng)估結(jié)果沒(méi)有影響。
2.2 檢驗(yàn)“碳強(qiáng)度”指標(biāo)對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的影響
剔除“碳強(qiáng)度”,保留“可再生能源使用效率”和“可再生能源消耗量占總能耗的百分比”這兩個(gè)指標(biāo)。檢驗(yàn)“碳強(qiáng)度”對(duì)評(píng)估結(jié)果的影響。
將“可再生能源使用效率”和“可再生能源消耗量占總能耗的百分比”再次歸一化。然后確定其權(quán)重,結(jié)果分別為0.5588和0.4412。最后計(jì)算各州的綜合得分,結(jié)果如表4所示,加利福尼亞州的得分還是最低。檢驗(yàn)結(jié)果表明,剔除“碳強(qiáng)度”指標(biāo)對(duì)評(píng)估結(jié)果沒(méi)有影響。
2.3 檢驗(yàn)“可再生能源消耗量占總能耗的百分比”指標(biāo)對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的影響
剔除“可再生能源消耗量占總能耗的百分比”指標(biāo),保留“可再生能源使用效率”和“碳強(qiáng)度”這兩個(gè)指標(biāo)。檢驗(yàn)評(píng)價(jià)結(jié)果是否會(huì)改變。
重新歸一化“可再生能源使用效率”和“碳強(qiáng)度”這兩個(gè)指標(biāo)。然后使用熵權(quán)法確定權(quán)重,結(jié)果分別為0.6403和0.3597。計(jì)算各州的綜合得分,結(jié)果如表5所示,加利福尼亞州的得分最低。這一結(jié)果表明,剔除“可再生能源消耗量占總能耗的百分比”指標(biāo)對(duì)評(píng)估結(jié)果沒(méi)有影響。
綜上所述,該綜合評(píng)價(jià)模型穩(wěn)定性良好,評(píng)價(jià)結(jié)果不會(huì)受個(gè)別評(píng)價(jià)指標(biāo)的影響。
[參考文獻(xiàn)]
[1] 司守奎,孫兆亮,孫璽菁.數(shù)學(xué)建模算法與應(yīng)用[M].國(guó)防工業(yè)出版社,2015.
[2] 姜啟源,謝金星,葉俊.數(shù)學(xué)模型[M].高等教育出版社,2011.
[3] 黃仁東,張海彬,楊志輝,等.基于多準(zhǔn)則的組合預(yù)測(cè)模型權(quán)重研究及其應(yīng)用[J].中南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2015(05).
[4] 彭志龍,吳優(yōu),武央,等.能源消費(fèi)與GDP增長(zhǎng)關(guān)系研究[J].統(tǒng)計(jì)研究,2007(07).