基于ANP-优序图的硬岩CAES 储气库站址优选方法

2024-01-23周小松孙高博黄康康

科技创新与应用 2024年3期

周小松，孙高博，刘卫，申律，黄康康

（机械工业勘察设计研究院有限公司，西安 710043）

压缩空气储能（Compressed Air Energy Storage，CAES）是一种高效的能源存储技术，它可以将过剩的电能用于压缩空气并储存起来，然后在电能供应紧张时，再将空气势能释放以驱动膨胀机、发电机产生电能，实现电力供应的调度和平衡[1]。由于具有储能规模大、充放电时间长、使用寿命长及建设周期短等诸多优点，因此在国家能源转型及“双碳”政策的背景下，压缩空气储能正被迅速推广和应用。而且随着技术的不断进步，CAES的系统效率已由最初的30%提升至70%左右，建设成本也逐步降低，这都为其走向商业化，成为抽水蓄能的重要补充形式提供了良好的基础[2]。目前国内的大规模CAES 项目主要依托盐穴地下储气库进行，但我国的“三北”地区，盐矿资源以湖盐为主[3-4]，缺少建设地下盐穴储气库的客观条件，而这些地区又恰恰是“弃风”“弃光”现象最突出的区域[5-8]，存在强烈的发电侧储能需求。硬岩CAES 储气库的建设因不受地理条件限制，在有建库需求的地区一般都能找到适宜建设储气库的地层[9]，因此，硬岩CAES 必将越来越受到重视。据不完全统计，国内硬岩CAES 市场项目现状见表1。

表1 国内人工硐室CAES 市场项目现状（不完全统计）

选址是一个项目建设首先应考虑的问题，也是整个项目成败的关键，一个优良站址的选择将体现出较好的社会经济效益。然而，目前硬岩CAES 储气库的选址面临着一系列的挑战，如影响因素多、相互作用复杂、尚不能直接对影响因素的优劣进行数值上的划分等。为了有效解决硬岩CAES 储气库选址困难的问题，本文从理论层面分析了ANP+优序图法在硬岩CAES 储气库站址优选应用中的适用性，并通过综合分析得到了优选站址的排序，此研究可为硬岩地区建设CAES 储气库的选址决策提供了良好的支撑和科学依据。

1 评价方法的选择

1.1 评价方法研究现状

在储气库选址优选方面，常见的有多目标决策分析、模糊综合评价、综合赋权法和层次分析法等几种方法。巴靖煜等[10]采用综合赋权法对京津冀圈闭储气库库址的优选进行研究，所得结果得到了专家验证；李健等[11]提出了在资料较少条件下，含水圈闭储气库库址的“二步筛选法”，并为环渤海地区地下储气库的选址提供参考和理论支撑；井文君等[12]基于层次分析法，对盐穴储气库选址评价进行了系统研究，建立了目标库址综合建库适宜值P的计算公式；门慧娟[13]在对压缩空气储能电站选址决策研究时，通过引入概率语言术语集和赋权模型，提出了扩展的TODIM 方法，并进行了选址决策案例的验证和分析。但目前，国内外关于硬岩CAES 储气库站址优选领域的研究很少，金维平等[14]通过对国内外工程案例的分析，提出了硬岩CAES储气库选址的整体原则，并尝试采用层次分析法建立了选址综合评价体系；蒋中明等[9]分析了我国适宜建造硬岩CAES 储气库的地层分布及特点，并以广东省为例探讨了大规模CAES 储气库选址的思路和方法；Gao等[15]提出了一种基于概率语言术语集（PLTS）和后悔理论方法，并结合实际案例对所建立的科学评价指标体系进行了验证。

然而，对于硬岩CAES 储气库站址优选的分析，以上方法并不能完全适用，本文在国内外学者及对影响因素研究的基础上，对“ANP+优序图法”在选址综合评价中的应用作了探索，成为硬岩CAES 储气库站址优选方法的重要补充。

1.2 ANP 的原理与特点

ANP 是美国著名运筹学家T. L. Saaty 于1996 年提出的一种多准则决策分析方法，是在AHP 的基础上改进的，不仅可以处理各准则的相对重要性，还可以考虑各元素间的依赖关系，适用于具有因素交互和相互影响的复杂决策问题，其网络层次结构模型示意图如图1 所示。

图1 ANP 的网络层次结构模型示意图

该方法将复杂问题层次化处理，同时能够考虑因素之间的关联性，并结合定性和定量分析，使得权重的计算更为科学、可靠。

1.3 优序图法的原理与特点

优序图法是一种相对简单且灵活的，基于粗糙集理论的多准则决策分析方法，主要通过构建优势关系来进行决策，多用于候选方案的比选和排序。该方法基于这样的假定：2 个方案的直接比较是最简单、最精确的方法[16]。现阶段硬岩CAES 储气库选址研究成果少，无法直接对各个影响因素的优劣进行数值上的划分，见表2。

表2 人口密度的量化指标评分表（数值仅为示例）

因此，对于硬岩CAES 储气库站址的优选来说，采用优序图法直接对候选站址同一因素对比分析，进行站址的优选是非常合适的。

2 候选站址优选

采用“ANP+优序图法”对硬岩CAES 储气库站址进行优选时，首先应对选址决策有影响的因素进行综合分析，并完成评价指标体系的建立，然后再分别采用ANP 法、优序图法开展站址优选工作，其基本步骤如图2 所示。

图2 ANP+优序图法硬岩CAES 储气库站址优选步骤

2.1 建立指标体系

考虑到现阶段硬岩CAES 项目十分有限，可先参考天然气储气库，风电、光伏、水电和盐穴CAES 储气库选址经验，在总结选址影响因素研究的基础上，根据各因素间的层次结构和相互作用关系，建立硬岩CAES储气库选址评价指标体系。在指标体系建立的过程中，除领域专家和决策者外，可邀请利益相关者参与，共同讨论和确定最终的指标，且应考虑项目不同阶段、不同地区对影响因素的侧重情况。

2.2 指标权重的计算

1）构建网络层次结构：通过将复杂决策问题分解化、层次化，并系统地分析各因素间的相互作用关系，形成一个如图1 所示的网络层次结构模型。

2）计算各个因素权重：根据层次结构构建判断矩阵，并采用问卷调查和专家打分的方法，从网络层开始逐层向上计算权重，从而得到各因素权重值的大小。

3）结果可靠度的一致性检验：为评价专家打分结果的逻辑合理性和数据有效性，需要进行一致性检验，一致性比例CR越小，说明评价或数据的可信度越高，当CR＜0.1 时，即为通过检验。

由于ANP 的人工计算过程十分繁琐，涉及超级矩阵、超级加权矩阵等的众多运算，实际上常采用专业决策分析软件，如Super Decision 辅助计算，输入专家评分结果，选择好标度即可自动计算得出各指标的权重[17]。

2.3 站址排序综合分析

优序图法对因素进行排序的基本步骤大致如下：先确定评估指标，对站址优选研究来说即确定影响选址的各因素；构建评价矩阵，即制作各候选站址的同一因素直接进行两两比较的打分表；专家投票打分，通过直接对比，专家对每个因素情况进行投票；计算得分及排序，对评价矩阵中的各因素投票情况进行加权计算，确定各因素的权数得分。

为了说明优序图法的应用，现以网络层指标人口密度为例，对A、B、C、D 4 个候选站址的实际情况进行对比，假设9 位专家参与投票打分，评价结果见表3，可以看出候选站址A、B、C、D 的人口密度的相对权数分别为17/54、13/54、9/54、15/54。然后依次对其他因素进行投票分析，即可得到各候选站址影响因素的相对权数。

表3 优序图法专家投票情况示例

最后，将各影响因素的ANP 计算权重分别与对应的相对权数相乘，即可得到候选站址A、B、C、D 的总评分和排序，从而实现站址的优选。

2.4 讨论

综合以上分析，可知“ANP+优序图法”可以有效解决硬岩CAES 储气库站址优选的问题，整个过程清晰明确、切实合理。在此基础上，还可以构建和开发一个硬岩CAES 储气库快速选址平台，以便更好地提供高效、全面的选址决策支持。基于本研究中的理论和分析方法，仅需在平台上输入不同参数和条件，便可快速评估并比较出不同站址方案的优劣，从而大大提高选址决策的可靠性和效率。但实际操作中，还需注意以下几点。

1）层次结构模型准确性：构建准确、逻辑合理且符合实际的层次结构模型，是权重正确计算的前提，层次结构和因素间的相互关系均应通过专家的评估和判断。

2）数据收集的全面性：所搜集的候选站址条件，如地质、环境、交通等数据，应确保其准确性和全面性，以便于专家评分过程中有更多参考，给出合理性评估结果。

3）专家水平要求较高：该方法主观性较强，对专家水平要求较高，结果易受到专家主观意见的影响。所选专家应在相关领域具备丰富的专业知识和经验，并能够避免个人偏见，保持中立和客观的态度来投票打分。