薄靖凱 溫廷新

(遼寧工程技術(shù)大學(xué) 工商管理學(xué)院，遼寧 葫蘆島123000)

0 引言

中國(guó)是世界上人口最多的發(fā)展中國(guó)家。國(guó)家經(jīng)濟(jì)的發(fā)展離不開豐富的蘊(yùn)藏能源的支撐。隨著經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展，環(huán)境污染問(wèn)題也隨之出現(xiàn)[1]。發(fā)展城市新能源已成為必然趨勢(shì)。 全面發(fā)展需堅(jiān)持以人為本，樹立全面協(xié)調(diào)可持續(xù)發(fā)展觀，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)和人的全面發(fā)展。著眼于自然、經(jīng)濟(jì)，對(duì)社會(huì)復(fù)雜系統(tǒng)進(jìn)行全面思考。目前我國(guó)能源利用率與科學(xué)發(fā)展觀的戰(zhàn)略要求還存在較大差距。在該背景下，發(fā)展新能源應(yīng)運(yùn)而生。所謂新能源，是指在利用高新技術(shù)的基礎(chǔ)上開發(fā)與利用的可再生性能源，例如太陽(yáng)能、風(fēng)能等。隨著技術(shù)的發(fā)展，發(fā)展新能源電力成為當(dāng)前能源供給領(lǐng)域的研究重點(diǎn)。電力工業(yè)節(jié)能在我國(guó)資源節(jié)約工作中占有重要地位。雖然發(fā)展新能源電力已成為世界各國(guó)的廣泛共識(shí)，但不同國(guó)家在新能源資源、技術(shù)水平和社會(huì)環(huán)境等方面存在的差異化使得各國(guó)新能源電力發(fā)展重點(diǎn)不同。

發(fā)展新能源已得到各國(guó)廣泛認(rèn)同，不同地區(qū)的新能源資源稟賦不同，受技術(shù)實(shí)現(xiàn)、多屬性需求的影響，其新能源發(fā)展重點(diǎn)各不相同。Edwards[2]以屬性權(quán)重賦權(quán)為基礎(chǔ)，提出了確定屬性排序即可確定屬性權(quán)重的SMARTER方法。針對(duì)簡(jiǎn)單系統(tǒng)結(jié)構(gòu)建模無(wú)法處理相關(guān)性強(qiáng)、因素較多的決策問(wèn)題，Loken[3]利用層次分析法(AHP)、加權(quán)平均方法(WA)等解決新能源優(yōu)先發(fā)展排序問(wèn)題。該方法適用于假設(shè)水泥構(gòu)件偏好獨(dú)立且難以進(jìn)行客觀決策的情形。還有學(xué)者[4]提出采用模糊方法和灰色關(guān)聯(lián)對(duì)新能源優(yōu)先發(fā)展順序進(jìn)行排列?，F(xiàn)有文獻(xiàn)雖然對(duì)多指標(biāo)排序問(wèn)題進(jìn)行了深入研究，但是目前仍然存在兩方面問(wèn)題：一是在指標(biāo)權(quán)重的設(shè)置；二是現(xiàn)有文獻(xiàn)過(guò)于強(qiáng)調(diào)指標(biāo)間的獨(dú)立性。這種常權(quán)評(píng)價(jià)導(dǎo)致指標(biāo)間的互補(bǔ)性太強(qiáng)。針對(duì)常權(quán)的不足，可以采用變權(quán)方法。Sugeno、Chopuet積分[5]以及關(guān)聯(lián)有序加權(quán)平均算子等被提出用于指標(biāo)權(quán)重計(jì)算。李德清[6]研究了狀態(tài)變權(quán)向量的變權(quán)效果，發(fā)現(xiàn)能源-經(jīng)濟(jì)-環(huán)境-社會(huì)系統(tǒng)指標(biāo)偏好交互影響，互補(bǔ)性太強(qiáng)，治標(biāo)不能完全獨(dú)立；Sugeno[7]提出模糊測(cè)度概念，采用Choquet積分、關(guān)聯(lián)有序加權(quán)平均算子(R-OWA)討論了基于模糊測(cè)度的狀態(tài)變權(quán)公式；岳立柱[8]研究了蘊(yùn)含權(quán)重的偏序集多準(zhǔn)則決策。本文在區(qū)間數(shù)和R-OWA算子的基礎(chǔ)上通過(guò)構(gòu)建指標(biāo)偏好間存在交互作用的區(qū)間有序加權(quán)算子在此基礎(chǔ)上指標(biāo)偏好存在交互作用的變權(quán)區(qū)間有序加權(quán)平均方法應(yīng)用偏序集進(jìn)行偏好下排序。

1 模型構(gòu)建

針對(duì)新能源發(fā)電效績(jī)?cè)u(píng)價(jià)問(wèn)題，假設(shè)需要評(píng)價(jià)的新能源種類集合為O={O1,O2......,On},需要考慮的評(píng)價(jià)指標(biāo)集為C={C1,C2......,Cm}。

1.1 偏序集基礎(chǔ)概念[9]

定義1:設(shè)R是集合A上的一個(gè)二元關(guān)系，若R滿足

(1)自反性。 對(duì)任意x∈A， 有x≤x;

(2)反對(duì)稱性。 對(duì)任意x，y∈A，若x≤y且y≤x，則x=y;

(3)傳遞性。 對(duì)任意x，y，z∈A，若x≤y且y≤z，則x≤z。則稱為A上的偏序關(guān)系[1]。

偏序集表示原理。由比較關(guān)系矩陣R可以導(dǎo)出Hasse圖，對(duì)偏序關(guān)系進(jìn)行清晰地呈現(xiàn)。比較關(guān)系矩陣與Hasse矩陣相互轉(zhuǎn)化的關(guān)系為：

HR=(R-I)-(R-I)2

(1)

其中，R為關(guān)系矩陣，HR為Hasse矩陣，I為單位矩陣，矩陣(R-I)2為布爾運(yùn)算(該式不出現(xiàn)取值相同的方案)。

1.2 OWA算子概念

(1)指標(biāo)權(quán)重計(jì)算。區(qū)間數(shù)相離度定義及最大偏差原理可用于確定區(qū)間值指標(biāo)權(quán)重。當(dāng)不考慮指標(biāo)偏好間的交互作用時(shí),指標(biāo)權(quán)重反映了各指標(biāo)在整個(gè)評(píng)價(jià)過(guò)程中的貢獻(xiàn)度,這與考慮了指標(biāo)間交互作用的指標(biāo)值Shapley的定義吻合。因此,可利用區(qū)間值相離度計(jì)算指標(biāo)值Shapley,如下所示。

(2)

為度量模糊測(cè)度不確定性,文獻(xiàn)[3]定義了模糊測(cè)度的Marichal熵。與Shannon熵類似,Marichal熵具有有界性、單調(diào)性等特征。根據(jù)指標(biāo)值Shapley和模型(2),利用Matlab求解,可得到各指標(biāo)(集)權(quán)重(λ模糊測(cè)度)。

(2)OWA算子構(gòu)建[10]?？紤]到各評(píng)價(jià)指標(biāo)的區(qū)間取值，集成區(qū)間值、λ模糊測(cè)度和R-OWA算子，構(gòu)建OWA算子并對(duì)OWA算子性質(zhì)進(jìn)行討論。

1.3 狀態(tài)變權(quán)向量的設(shè)置

考慮不同地區(qū)的條件與需求不同，如經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、技術(shù)水平存在差異，新能源產(chǎn)業(yè)的選擇也不同，對(duì)不同指標(biāo)的賦值也會(huì)有所不同。所以，需要基于變權(quán)多指標(biāo)對(duì)新能源發(fā)展體系進(jìn)行評(píng)價(jià)，偏序集決策處理后的狀態(tài)變權(quán)函數(shù)是實(shí)施變權(quán)評(píng)價(jià)的核心。結(jié)合不同地區(qū)，構(gòu)建不同的狀態(tài)變權(quán)公式。

(1)懲罰性變權(quán)函數(shù)的構(gòu)建[4]。經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)或者旅游型城市可能更關(guān)注其弱項(xiàng)指標(biāo)；在經(jīng)濟(jì)技術(shù)條件優(yōu)越或必須保證環(huán)境的前提下，決策者往往更看重環(huán)境和社會(huì)指標(biāo)，目的是在追求經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)，保證環(huán)境的可持續(xù)性和社會(huì)的平衡性(旅游支柱不被影響)。此時(shí)，可采用懲罰性變權(quán)函數(shù)(式3)對(duì)指標(biāo)貢獻(xiàn)程度進(jìn)行修訂。

(3)

其中，i=1,...,n;j=1,...,m。

式(3)滿足上述定義中的公理(T1)、(T2)，即?oi(∈O)的懲罰型R-變權(quán)向量為:

(4)

(2)激勵(lì)型變權(quán)函數(shù)的構(gòu)建。經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)或者擁有天然地理優(yōu)勢(shì)的地區(qū)可能更注重其強(qiáng)項(xiàng)指標(biāo)。例如在發(fā)展中國(guó)家或者地區(qū)，由于其技術(shù)落后、經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)，決策者可能更看重強(qiáng)項(xiàng)指標(biāo)(例如環(huán)境等指標(biāo))。在這種情況下，適和采用激勵(lì)型函數(shù)來(lái)調(diào)整狀態(tài)。

(5)

推論:將懲罰型狀態(tài)下的變權(quán)值Shapley利用模型計(jì)算權(quán)重，再代入公式(5)，得到懲罰型狀態(tài)偏序集決策模型，將比較關(guān)系矩陣變成Hasse矩陣，得到加入懲罰因子后的Hasse圖。激勵(lì)型狀態(tài)矩陣按上述相同步驟進(jìn)行處理后，得到激勵(lì)型狀態(tài)偏序集決策模型。由Hasse矩陣可以繪制出Hasse圖[20]，可以直觀地觀察激勵(lì)型或者懲罰型下的Hasse圖，反映了方案排序。當(dāng)由于特殊原因?qū)е聶?quán)重變化時(shí)，排序結(jié)果也隨之改變。

1.4 OWA算子偏序集求解辦法步驟

可將基于OWA算子偏序集辦法的新能源發(fā)展效績(jī)?cè)u(píng)價(jià)步驟歸納如下：

步驟一：確定新能源種類對(duì)象C和指標(biāo)體系M；

步驟二：構(gòu)建評(píng)價(jià)方案體系并確定各指標(biāo)值范圍，由此建立評(píng)價(jià)矩陣R=(Cij)n×m；

步驟三：根據(jù)指標(biāo)類型，對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和規(guī)范化處理，得到規(guī)范化評(píng)價(jià)矩陣R；

步驟四：利用公式求解Shapley值，加入偏好指標(biāo)R-變權(quán)向量和變權(quán)Shapley值進(jìn)行計(jì)算；

步驟五：根據(jù)指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行排序，由變權(quán)向量得到Hasse矩陣，繪制Hasse圖，再進(jìn)行基于OWA方法的典型城市新能源發(fā)展效績(jī)?cè)u(píng)價(jià)。

2 OWA方法——將偏序集決策方法應(yīng)用于典型城市的發(fā)電效績(jī)?cè)u(píng)價(jià)

2.1 評(píng)價(jià)方案及評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

新能源發(fā)展體系是一項(xiàng)涉及范圍廣、影響因素較多的復(fù)雜系統(tǒng)，因此需要建立設(shè)計(jì)合理、易操作的城市新能源評(píng)價(jià)指標(biāo)體系和發(fā)展原則，并結(jié)合實(shí)際情況建立科學(xué)有效的統(tǒng)計(jì)制度以為其提供保障和依據(jù)，同時(shí)，指導(dǎo)企業(yè)制定城市新能源發(fā)展規(guī)劃。

經(jīng)過(guò)科學(xué)合理的數(shù)據(jù)整合和實(shí)際情況調(diào)查，影響城市新能源發(fā)展的因素主要涉及經(jīng)濟(jì)發(fā)展、環(huán)境保護(hù)、社會(huì)穩(wěn)定等方面，需要從多角度、多層次考慮，同時(shí)兼顧時(shí)間等因素，以便根據(jù)不同資源稟賦和發(fā)展基礎(chǔ)來(lái)調(diào)整新能源發(fā)展策略。通過(guò)調(diào)查，主要選用了勞動(dòng)就業(yè)情況、GDP貢獻(xiàn)度、項(xiàng)目盈利能力、土地征用、社會(huì)認(rèn)同度、溫室氣體排放、環(huán)境污染、單位投資比等9個(gè)影響因子以及十類城市發(fā)展新能源，如生物柴油、燃料乙醇、沼氣工程、生物質(zhì)燃料發(fā)電、成型燃料、垃圾發(fā)電、熱泵技術(shù)、太陽(yáng)能熱利用、光伏發(fā)電、風(fēng)力發(fā)電[11]。

2.2 偏好排序

泰安市是一個(gè)自然景觀旅游城市，近年來(lái)其努力打造生態(tài)旅游和發(fā)展新能源產(chǎn)業(yè)，在新能源產(chǎn)業(yè)裝備方面建立起有力的支撐體系。目前，其以太陽(yáng)能熱利用(太陽(yáng)能熱水器，多晶硅太陽(yáng)能電池組件)、風(fēng)力發(fā)電技術(shù)(輸變電器材)、生物質(zhì)直燃發(fā)電為主導(dǎo)，產(chǎn)業(yè)鏈不斷完整，新能源產(chǎn)業(yè)體系已初具規(guī)模。本文利用泰安市年鑒獲得相關(guān)數(shù)據(jù)，就懲罰型狀態(tài)變權(quán)下的偏序集決策評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行分析。

首先，加入懲罰型函數(shù)，給指標(biāo)權(quán)重排序。根據(jù)以上影響因素和新能源種類，每一種新能源對(duì)城市的影響都是多方面、復(fù)雜的，通過(guò)指標(biāo)量化并計(jì)算出現(xiàn)有基礎(chǔ)上的新能源比較矩陣。其次，采用偏序集，對(duì)懲罰型因子下的泰安市新能源進(jìn)行排序。將各指標(biāo)在新能源下的規(guī)范值數(shù)據(jù)匯總，得到不考慮指標(biāo)偏好間交互作的比較矩陣，如表1所示。

表1 指標(biāo)比較矩陣

不考慮偏好下的效績(jī)檢驗(yàn)。為綜合數(shù)據(jù)平均值，不考慮不同主體對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)關(guān)注度的差異，基于比較矩陣，采用偏序集Hasse圖來(lái)表示各新能源比較關(guān)系，如圖2所示。利用Matlab，計(jì)算指標(biāo)因子影響權(quán)重，排序?yàn)閱挝煌顿Y比>社會(huì)認(rèn)同度>勞動(dòng)就業(yè)>GDP貢獻(xiàn)>溫室氣體排放>環(huán)境污染(溫室氣體)>土地征用，新能源無(wú)偏好偏序集排序偏序集的Hasse圖如圖2所示。

圖1 無(wú)偏好偏序集排序偏序集的Hasse圖

偏序集的比較矩陣結(jié)果見表2所示。無(wú)偏好下的新能源發(fā)展排序?yàn)樯锊裼?燃料柴油>沼氣工程>生物質(zhì)直燃發(fā)電>成型燃料>垃圾發(fā)電>熱泵技術(shù)>太陽(yáng)能熱利用>光伏發(fā)電>風(fēng)力發(fā)電。該新能源發(fā)展排序?qū)?guó)家或大型地區(qū)的整體發(fā)展具有參考價(jià)值。針對(duì)不同城市或地區(qū)的不同主體問(wèn)題，關(guān)注度不同會(huì)導(dǎo)致權(quán)重偏好交互問(wèn)題，不利于評(píng)價(jià)。本文根據(jù)參考變權(quán)公式，加入懲罰型因子以評(píng)價(jià)泰安市新能源發(fā)展排序。

表2 指標(biāo)偏好間交互作的比較矩陣

加入懲罰因子變權(quán)下的發(fā)展排序及相關(guān)分析?；谧儥?quán)思想，加入懲罰型函數(shù)，計(jì)算指標(biāo)值shapley，再結(jié)合公式計(jì)算指標(biāo)變權(quán)向量，計(jì)算懲罰型變?chǔ)四：郎y(cè)度(權(quán)值)，結(jié)果見表3。根據(jù)指標(biāo)權(quán)重和λ值對(duì)影響因子進(jìn)行排序，整理懲罰型因子影響下的比較矩陣，如表4所示。

表3 懲罰型變?chǔ)四：郎y(cè)度(權(quán)值)

表4 加入懲罰因子的比較矩陣

圖2加入懲罰因子的比較矩陣。偏序集排序下的Hasse矩陣新能源排序關(guān)系如圖4所示。偏序集比較矩陣結(jié)果如表5所示。

圖2 偏好排序下的Hasse圖

由于新能源評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中普遍存在指標(biāo)偏好間具有交互作用，指標(biāo)權(quán)重具有不確定性，因此本文在模糊測(cè)度和R-OWA算子等理論基礎(chǔ)上構(gòu)建了指標(biāo)交互作用的變權(quán)方法，計(jì)算偏好下的各指標(biāo)權(quán)重，再通過(guò)偏序決策進(jìn)行排序，依據(jù)城市或地區(qū)可能存在的偏好，采用懲罰型和激勵(lì)型兩類變權(quán)函數(shù)公式，將偏序集決策進(jìn)行排序。通過(guò)實(shí)例驗(yàn)證發(fā)現(xiàn)，指標(biāo)權(quán)重值的設(shè)置對(duì)新能源評(píng)價(jià)結(jié)果具有很大影響。無(wú)偏好的優(yōu)先發(fā)展排序?yàn)樯锊裼?、燃料乙醇、沼氣工程、生物質(zhì)直燃發(fā)電、成型燃料、垃圾發(fā)電、熱泵技術(shù)、太陽(yáng)能熱利用、光伏發(fā)電、風(fēng)力發(fā)電；懲罰型狀態(tài)變權(quán)下的泰安市新能源評(píng)價(jià)指標(biāo)優(yōu)先發(fā)展排序?yàn)樘?yáng)能熱利用、垃圾發(fā)電、土壤、水源熱泵、風(fēng)力發(fā)電、光伏發(fā)電、沼氣工程、直燃發(fā)電、燃料乙醇、生物柴油。

表5 偏好因子下的新能源排序

3 結(jié)語(yǔ)

本文給出了OWA算子與偏序集決策矩陣算例并得出以下結(jié)論：

(1)采用模糊測(cè)度作為指標(biāo)權(quán)重，適用于指標(biāo)間存在偏好交互類型的多指標(biāo)評(píng)價(jià)問(wèn)題。

(2)由于各城市(地區(qū))存在指標(biāo)偏好因素，該模型為解決這類問(wèn)題提供了新思路和改進(jìn)路徑。

(3)此模型融合了OWA與偏序集決策，有一定創(chuàng)新性。本文采用兩種偏好影響模型，可以根據(jù)不同需求，為具有更多偏好的變權(quán)函數(shù)建立評(píng)價(jià)體系。