基于熵方法的能源使用评估模型

庄诗佳 周航

摘 要：本文以美國四大州为例，通过建立一个通用指标体系来描述相关地区的能源概况，并客观分析这些地区能源概况的演变。根据本文分析，可以进一步描述各州清洁能源的使用情况，并考虑地理、气候等因素，得出各州清洁能源使用的异同。为了找到清洁能源的最佳使用状态，我们使用熵方法建立评估系统，并获得这些状态的评分。最终结果显示，CA的清洁能源使用量是最好的。

关键词：能源使用；熵；评估系统

引言

“石油危机”事件后，世界对能源问题越来越关注。不幸的是，从历史的角度来看，由于能源政策的复杂性以及许多地方政府、环保组织、制造商和消费者的利益冲突，能源政策的制定变得越来越困难。2005年，美国制定了国家能源政策法案，该法案重点鼓励企业使用可再生能源和无污染能源，并鼓励企业、家庭和个人更多地使用节能和清洁能源产品。

1 能源概况

作为一种能源供应形式，电力具有许多优点，这意味着电力的使用可以是无限的。 在许多地方，电力是能源的主要来源，例如公共交通、供暖、照明等。为此，本文利用清洁发电的情况分析四个州的清洁能源使用情况。

根据相关数据可以分析出最直观的是，国家的电力部门最初依靠水力发电， 但现在它的主导地位正在被取代。 对于大多数州而言，由于地理和气候的限制，仅靠水力发电就无法满足该州的能源消耗。为此，电力部门通过增加核能、风能、太阳能和地热能满足该州的电力需求。 其中，太阳能对电力行业的贡献最小。

对于TX、CA以及AZ，由于其人口众多和经济繁荣，其对能源的需求更大。 由于水电水平有限，它们正在考虑建造核电站，核电厂的增加可能会带来近30兆瓦小时的电力。然而对于新墨西哥州来说，由于人口稀少和经济落后，并没有建立核电站。

对于水力发电，CA拥有最大的发电量，取决于它拥有世界上最大的互联水管理系统。在风力发电方面，德克萨斯州发电量最大，主要取决于其拥有美国最大的风力发电场。

2 模型建立

将能源分类中再生资源和不可再生资源作为评估系统的一级指标。目前有六大类清洁能源：核能、风能、水电能源、地热能源、太阳能和生物能源。其中，核能是不可再生的能源，其余的则是可再生能源。在这里，本文将它们用作评估系统的二级指标。为了确定最佳使用清洁能源的状态，本文建立了一个基于熵法的评估系统。

首先根据它们的定义选择与这六大类清洁能源相对应的指标，然后进一步使用因子分析来降低SPSS的维度。

将相关数据导入MATLAB，并使用熵方法的思想计算可再生能源下的指标权重。得到相关权重数据，如下面表1所示。

表1 可再生能源指标权重

得到所有权重后，可以建立清洁能源的评分系统模型如下：

在上式中，w2i表示二次能量指标的权重；Sj是第j个州的清洁能源总分；yij表示第i个第二级指标下数据列的第j个元素的值。

3 模型结果

本文选择2009年的数据来评估四个州的清洁能源状况，最终结果如下图1：

通过分析上述数字，可以很容易地发现CA的清洁能源概况是最平衡。 另外，根据本文清洁能源评分模型，CA的评分是四个州中最高的，这也证明了我们建立的模型的准确性。

结论

本文从宏观的角度来研究美国四个州的清洁能源状况，根据本文分析，可以进一步描述各州清洁能源的使用情况，并考虑地理、气候等因素，得出各州清洁能源使用的异同。

参考文献：

[1]Elton E J， Gruber M J， Brown S J， et al. Modern portfolio theory and investment analysis[M]. John Wiley & Sons， 2009.

[2]Painuly J P. Barriers to renewable energy penetration； a framework for analysis[J]. Renewable energy， 2001， 24（1）： 73-89.