熵权法赋权的清洁可再生能源节能潜力评估方法

2022-04-27单联进

能源与环保 2022年4期

单联进

(济南大学，山东济南 250022)

现阶段，我国经济发展面临很多问题。其中，能源短缺和环境污染问题引发世界的广泛关注。为了有效解决该问题，必须全面加强能源利用效率，同时还需要清楚掌握节能潜力的具体含义和清洁可再生能源节能潜力的现状[1-2]。提升可再生能源的节能潜力是转变经济模式增长的必由之路，可持续发展要求转移以往大量能耗支持经济快速发展的粗放式经济增长，朝着经济、资源的增长模式迈进，成为我国生态文明建设的重要前提。我国相关专家针对能源节能潜力评估方面的内容进行了大量的研究，例如研究人员根据ISO 14067标准，对我国的中国胶合板的碳足迹进行分析，采用对比国内外人造板行业的能源耗用量，评估我国的节能潜力[3]。研究人员通过自上而下估算法将资源量和农作物产量设定为初始数据，进而对生物可利用潜力进行综合评估[4]。在上述分析的基础上，提出一种基于熵权法赋权的清洁可再生能源节能潜力评估方法，实验结果表明，所提方法能够有效提升节能潜力评估结果的准确性。

1 清洁可再生能源节能潜力评估体系建立

随着我国经济的快速发展，城市和农村人口的居住环境存在明显的差异。能源的节能设计是提升清洁可再生能源节能潜力的重要基础，直接对能源管理产生比较大的影响。为了获取更好的清洁可再生能源节能潜力效果，以下重点从建筑自身的围栏结构和外部环境相关的设计布局等角度进行综合评估[5-6]，同时模拟清洁可再生能源是否满足国家或者地方的节能效率。

重点针对清洁可再生能源节能潜力评估采用双约束的方式，分别从节能综合评估以及节能效率进行分析和判断。节能综合评估是进行节能效率分析的基础条件，只有满足评估条件才能够进行节能潜力分析。节能潜力分析是完成节能建造的必然需求，在满足效率的条件下，才能够达到节能建造的目的。详细结构如图1所示。

图1 清洁可再生能源节能潜力评估层次Fig.1 Hierarchical diagram of assessment of energy saving potential of clean renewable energy

清洁可再生资源节能潜力评估需要从多个不同的角度进行研究，优先通过熵权可拓物元法对节能潜力的综合水平进行分析和研究，对能源进行节能性判断，得到能源的相关属性信息，同时计算各个可再生能源对应的节能效率[7-8]。

优先对研究目标的节能设计标准和相关评估标准进行分析研究，同时对地区的气候特点和适应性进行归纳总结[9]。节能设计是建筑建设过程中一个十分重要的环节，只有良好的设计才能够获取最佳的节能效果。从研究对象的具体情况出发，对研究对象的特点进行深入分析，同时结合气候的不同，对清洁可再生资源提出了具体要求。

在上述分析的基础上，构建清洁可再生能源节能潜力评估指标体系，具体的组建原则：①科学性原则。根据国家现行的节能标准提出系统的节点建造评估指标，结合研究对象的实际情况，对全部指标进行适应性分析，将无利用价值的指标删除，进而形成一套有理论依据的评估指标[10-12]。②全面性原则。评估指标的选取需要在现有国家法律法规的基础上进行，其中主要包含布局和节能设计以及可再生能源利用等多个不同的方面，各个方面均需要设定具体的参数，同时还需要了解参数的具体来源和取值范围。③地域差别性原则。我国总体面积较大，各个地区的气候差异比较明显，尤其是在能源节能方面更加明显，结合我国现阶段已有的国家标准规范，针对不同的气候区提出符合地区发展的节能潜力评估指标[13-14]。④可操作性原则。指标的选取需要结合研究对象的实际情况进行设定，同时将定量指标作为主要依据，评估指标作为辅助，当得到评估指标对应的数据后，可以结合参数对其进行综合评估。

将指标通过地区的温度进行划分，主要划分为以下类型：①严寒和寒冷地区；②夏热冬冷地区；③夏热冬暖地区。

选择对节能潜力影响比较大的因素作为客观操作性指标，以此为依据构建对应的评估指标体系，具体的组成结构如图2所示。

图2 清洁可再生能源节能潜力评估体系Fig.2 Clean renewable energy energy-saving potential evaluation system

根据上述评估体系，获取清洁可再生能源节能潜力评估指标，包括建筑布局和节能设计、维护结构、供暖通风系统、照明以及可再生能源利用。

2 基于熵权法赋权的清洁可再生能源节能潜力评估方法

熵主要是通过热力学进行定义和分析，重点对物体的运动过程中的不可逆现象进行描述，现阶段主要用于不确定性研究对象的度量[15-16]。

假设熵H(p1，p2，…，pn)满足式(1)中的3个约束条件时，才能够获取熵的唯一形式：

(1)

式中，n为评估对象的总数；H(A×B)为关联函数；A为非模糊判断矩阵；B为模糊判断矩阵；pi为相应概率。

(2)

如果存在m个评估指标和n个评估对象，通过定性和定量相结合的原则构建多指标的非模糊评估矩阵R′：

(3)

将目标矩阵R′进行标准化处理，获取矩阵R，如式(4)所示：

R=(rij)m×n

(4)

式中，rij为第j个评估对象在指标上的取值。因为rij∈(0，1)，则R中的元素能够表示为：

(5)

在(m，n)评估问题中，第n个评估指标的熵能够设定为：

(6)

式中，fij为第j个评估指标的熵值。

结合上述分析，能够获取熵权的主要性质：①当各个评估对象的第j个评估指标相同时，则将熵的最大取值设定为1，而熵权的取值则设定为0。②当各个评估对象的第j个评估指标取值不同时，说明评估指标中包含十分重要的问题。同时在评估过程中，各个评估指标之间存在较大的差异，需要重点进行分析和研究。③当指标的熵取值越小，熵权越小，则说明该评估指标不重要，同时还需要满足设定的约束条件。④作为权数的熵权早熵权法中占据重要的地位，但是在决策或者评估的过程中却没有任何实质性的意义。在确定评估指标的情况下，需要对各个评估指标相对激烈程度系数进行计算。

采用熵权法进行对评估指标对应的权重进行计算[17-18]，具体操作过程：①确定被评估方案的总数，各个评估方案中共计包含m个评估指标，经过综合分析获取比较合理的评估方案；②确定有关评价对象的非模糊评估矩阵，对R′进行标准化处理；③计算各个评估指标的熵Hi；④对矩阵R加权进行规则化处理，得到对应的属性矩阵；⑤求解理想点；⑥计算被评估对象对理想点的距离；⑦计算被评估对象和理想点之间的贴近度和权重值。

在上述分析的基础上，引入可拓物元法[19]，采用物元对研究对象的详细特征进行分析和描述。另外，关联函数也是通过可拓物元法进行评估的重要步骤，全面反映了指标值所处的状态。

分析全部评估指标的状态，结合状态评估标准对研究对象的综合情况进行分析评估[20]，得到重要的关联函数值。在具体评估的过程中，不仅要明确指标和任意区间之间的关联性，同时还需要分析指标值和全部区间之间的位置关系，利用式(7)给出经典域的具体表达形式：

(7)

式中，Nj为被评估对象指标值被划定的第j个等级；Cmn为值域。

通过可拓物元法构建清洁可再生能源节能潜力评估模型Kj，利用模型完成评估：

(8)

式中，ωmi为不同指标的权重取值。

综合上述，本文提出的基于熵权法赋权的清洁可再生能源节能潜力评估方法具体流程如图3所示。

图3 评估方法的具体流程Fig.3 Specific flow of evaluation method

3 现场应用

3.1 测试现场与实验参数设置

为了验证所提基于熵权法赋权的清洁可再生能源节能潜力评估方法的有效性，选取G城市作为测试对象，根据地区差异将G城市划分为多个不同的测试区域进行测试分析。测试现场如图4所示。

通过测试现场设置实验参数，额定负荷功率140 kW，发电风力容量60 kW，发电光伏容量68 kW，额定储能容量116 kWh。

3.2 实验指标

(1)清洁可再生能源利用率。清洁可再生能源利用率是指对清洁可再生能源的利用效率与程度，提高清洁可再生能源利用率是节能的一种方式，也就是对能源的高效利用，降低损失率。因此，本文以清洁可再生能源利用率为评估指标，采用所提方法对清洁可再生能源利用率进行评估，评估结果越高，证明本文方法的评估效果越好。

图4 测试现场Fig.4 Test site

(2)节能潜力。节能潜力是指一定时期内节约的能源数量，本文在清洁可再生能源和风电能源下对节能潜力进行评估，评估精度越高，证明本文方法的评估结果越准确。

3.3 实验对比分析

3.3.1 清洁可再生能源利用率评估结果

在上述背景下，优先采用所提方法对G城市的清洁可再生能源利用率进行评估，详细的评估结果如图5所示。

图5 清洁可再生能源利用率评估结果Fig.5 Clean and renewable energy efficiency assessment results

分析图5中的实验数据可知，由于测试区域不同，清洁可再生能源利用率的效果也存在明显的差异。使用所提方法进行评估，评估结果在90%以上，充分证明所提评估方法进行清洁可再生能源利用率评估结果的准确性。

3.3.2 节能潜力评估结果

为了更进一步验证所提方法的评估性能，以下实验测试重点针对清洁可再生能源节能潜力和风电节能潜力进行评估，详细的实验结果如图6所示。分析图6中的实验数据可知，所提方法获取的清洁可再生能源使用效率评估结果和风电节能潜力评估结果均较高。主要是因为所提方法在实际应用的过程中针对能源的节能性能进行节能性判断，获取能源的属性，进而为评估奠定基础，全面验证了所提方法的有效性。