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        基于AHP-熵值組合賦權(quán)的新能源消納綜合效益評(píng)價(jià)研究

        2019-01-20 02:42:06陳沛光姜明磊左石
        關(guān)鍵詞:熵值法層次分析法

        陳沛光 姜明磊 左石

        摘? 要:對(duì)新能源消納工作的成效進(jìn)行客觀準(zhǔn)確地測(cè)度,對(duì)于激發(fā)新能源消納各個(gè)主體的參與積極性,推動(dòng)各地新能源消納工作健康可持續(xù)發(fā)展具有重要的意義。該文將層次分析法(AHP)與熵值方法相結(jié)合,綜合確定新能源消納綜合效益評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重,有效利用專(zhuān)家知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)的同時(shí),又可以避免人為主觀因素的影響,從而使評(píng)價(jià)結(jié)果更為客觀準(zhǔn)確。最后利用模擬數(shù)據(jù)對(duì)不同地區(qū)新能源消納綜合效益進(jìn)行評(píng)價(jià),進(jìn)而推動(dòng)新能源消納工作健康可持續(xù)發(fā)展。

        關(guān)鍵詞:新能源消納;層次分析法;熵值法;綜合測(cè)度

        中圖分類(lèi)號(hào):F083? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

        0 引言

        隨著我國(guó)以風(fēng)電、光伏為代表的新能源產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展,而電力傳輸與用戶消費(fèi)環(huán)節(jié)沒(méi)有做好協(xié)調(diào)工作,導(dǎo)致部分地區(qū)棄風(fēng)棄光現(xiàn)象的發(fā)生,由此新能源消納工作逐漸得到政府和公眾的重視。對(duì)于新能源消納進(jìn)行綜合測(cè)度核心問(wèn)題就是指標(biāo)權(quán)重如何確定。傳統(tǒng)評(píng)價(jià)方法主要基于定性方法確定權(quán)重,如德?tīng)柗品?、層次分析法、模糊評(píng)價(jià)方法等,定性權(quán)重確定方法可以有效利用專(zhuān)家的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn),但是存在主觀隨意性方面的欠缺;而定量權(quán)重確定方法,如主成分方法、熵值方法等,可以有效避免主觀人為因素的影響。而將定性與定量方法相結(jié)合綜合確定指標(biāo)權(quán)重,可以將2種方法的優(yōu)點(diǎn)相結(jié)合,得到越來(lái)越多的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。

        1 確定指標(biāo)權(quán)重

        1.1 主觀權(quán)重確定——層次分析法(AHP)

        1.1.1 構(gòu)建層次結(jié)構(gòu)模型

        該文在分析我國(guó)新能源消納現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,借鑒以往關(guān)于新能源消納評(píng)價(jià)的相關(guān)研究,從4個(gè)環(huán)節(jié)(電源環(huán)節(jié)、電網(wǎng)環(huán)節(jié)、用戶環(huán)節(jié)以及政策調(diào)控)對(duì)新能源消納進(jìn)行評(píng)價(jià),同時(shí)根據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo)選取的系統(tǒng)性、客觀性、簡(jiǎn)明性以及可比性等原則,共選取13個(gè)指標(biāo)對(duì)新能源消納進(jìn)行綜合效益評(píng)價(jià)(如圖1所示),進(jìn)而構(gòu)建層次結(jié)構(gòu)模型。

        1.1.2 建立比較判斷矩陣

        層析分析法需要構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)兩兩判斷矩陣,矩陣形式如下:

        矩陣中的取值可以根據(jù)表1中1~9標(biāo)度進(jìn)行判斷取值,n為評(píng)價(jià)指標(biāo)的數(shù)量。

        1.1.3 計(jì)算權(quán)重系數(shù)

        得到判斷矩陣E的取值后,首先對(duì)判斷矩陣的每一行元素計(jì)算乘積。

        (1)

        式中,i和j分別代表矩陣行與列的序號(hào),n為兩兩判斷矩陣中指標(biāo)的數(shù)量,∏為求積公式。然后計(jì)算的n次方根。

        (2)

        對(duì)進(jìn)行歸一化處理,得到指標(biāo)的權(quán)重。

        (3)

        式中∑為求和公式。

        1.1.4 一致性檢驗(yàn)

        計(jì)算得到權(quán)重系數(shù)后,還需要對(duì)系數(shù)進(jìn)行一致性檢驗(yàn),首先計(jì)算矩陣的最大特征值:

        (4)

        為歸一化的指標(biāo)權(quán)重,為兩兩判斷矩陣與指標(biāo)權(quán)重的乘積。然后計(jì)算一致性指標(biāo)。

        (5)

        式中,n為兩兩判斷矩陣中指標(biāo)的數(shù)量。最終得到準(zhǔn)則層的一致性檢驗(yàn)指標(biāo)CR。

        (6)

        式中,RI為隨機(jī)一致性指標(biāo),取值與矩陣階數(shù)n相關(guān),可以查表得到。

        1.2 客觀權(quán)重確定——熵值法

        熵值是一個(gè)可以度量不確定的指標(biāo),熵值方法屬于一種客觀確定權(quán)重的方法,可以有效避免人為主觀因素的影響,使評(píng)價(jià)結(jié)果更為客觀。1)熵值法需要首先對(duì)指標(biāo)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行非負(fù)化處理,得到非負(fù)數(shù)值,公式如下:

        (7)

        其中,為原始數(shù)據(jù)i=1,2…m;j=1,2…n;i和j分別表示被評(píng)價(jià)地區(qū)的序號(hào)和評(píng)價(jià)指標(biāo)的數(shù)值,m和n分別代表被評(píng)價(jià)地區(qū)和評(píng)價(jià)指標(biāo)的總數(shù)量;和分別代表第j列評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)值的最小值和最大值。2)計(jì)算第j個(gè)指標(biāo)下第i個(gè)被評(píng)價(jià)地區(qū)所占的指標(biāo)比重:

        (8)

        3)計(jì)算第j個(gè)指標(biāo)的熵值

        (9)

        式中,為第j項(xiàng)指標(biāo)的熵值,n為自然數(shù),代表評(píng)價(jià)指標(biāo)的數(shù)量,ln為自然對(duì)數(shù)函數(shù),∑為求和公式。4)計(jì)算第j個(gè)指標(biāo)的熵權(quán)。

        (10)

        1.3 基于AHP-熵值綜合權(quán)重

        AHP方法可以充分借鑒專(zhuān)家的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn),而熵值方法有助于降低權(quán)重確定的主觀性。將主觀賦權(quán)與客觀賦權(quán)相結(jié)合,有助于新能源消納評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重選取更加科學(xué)和準(zhǔn)確。綜合權(quán)重合成公式如下所示:

        (11)

        式中,為綜合權(quán)重系數(shù),W和分別代表層次分析法和熵值法計(jì)算得到的評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重。j表示評(píng)價(jià)指標(biāo)的數(shù)值,j= 1,2,…n。

        2 綜合評(píng)價(jià)算例分析

        指標(biāo)綜合權(quán)重確定后,接下來(lái)可以根據(jù)實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行算例分析。

        2.1 數(shù)據(jù)收集

        由于新能源消納過(guò)程中,有一些實(shí)際數(shù)據(jù)不方便獲取,該文利用模擬數(shù)據(jù)進(jìn)行算例分析。對(duì)于地區(qū)A到地區(qū)F分別模擬生成評(píng)價(jià)指標(biāo)的數(shù)值,見(jiàn)表2。

        2.2 綜合權(quán)重計(jì)算

        利用AHP方法計(jì)算判斷矩陣的最大特征值=4.2542,由此可以計(jì)算得到判斷矩陣的一致性檢驗(yàn)指標(biāo)CR=0.0952<0.1,通過(guò)一致性檢驗(yàn)。AHP方法計(jì)算權(quán)重W、熵值法計(jì)算權(quán)重Sj以及AHP-熵值組合權(quán)重Cj計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表3。

        2.3 綜合評(píng)價(jià)得分

        基于AHP-熵值組合權(quán)重系數(shù),可以合成得到不同地區(qū)新能源消納綜合測(cè)度得分如下。

        (12)

        其中,為基于AHP-熵值計(jì)算的組合權(quán)重系數(shù);為指標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)值,j表示評(píng)價(jià)指標(biāo)的數(shù)值,j=1,2…n。最終各地區(qū)新能源消納綜合測(cè)度得分如圖2所示。

        4 結(jié)語(yǔ)

        該文將基于AHP-熵值方法,定性與定量相結(jié)合確定新能源消納綜合效益評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重。即可以有效利用專(zhuān)家知識(shí)和經(jīng)驗(yàn),又可以避免人為主觀因素的影響,從而使評(píng)價(jià)結(jié)果更為客觀準(zhǔn)確。同時(shí)利用模擬數(shù)據(jù)對(duì)不同地區(qū)新能源消納綜合效益進(jìn)行評(píng)價(jià),有效推動(dòng)我國(guó)新能源消納工作健康可持續(xù)發(fā)展。

        參考文獻(xiàn)

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        [3]代紅才,李瓊慧,汪曉露.新能源與智能電網(wǎng)協(xié)調(diào)發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系研究[J].能源技術(shù)經(jīng)濟(jì),2011,23(5):18-23.

        [4]董振.基于風(fēng)險(xiǎn)理論的新能源消納分析模型及實(shí)證研究[D].北京:華北電力大學(xué),2013.

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