一种氢能技术成熟度的评估方法、系统、设备及存储介质与流程

1.本发明属于氢能技术领域，涉及一种氢能技术成熟度的评估方法、系统、设备及存储介质。


背景技术：

2.氢能作为一种清洁、高效、可持续发展的二次能源，可实现电力、液体燃料、热力等多能源品种转化，打破不同能源系统边界，在电力系统清洁低碳化转型过程将发挥重要作用。一方面，利用电解水制氢有利于促进可再生能源消纳和减少化石能源使用；另一方面，作为一种大规模长时间储能技术，通过电解水制氢、氢能储/运、燃料电池或燃气轮机发电过程，可实现大范围的电网调峰，提高电网配置资源的能力，增强可再生能源电力系统的灵活性和可靠性。
3.评估电力领域用氢能技术成熟度对于指导氢能产业在电力领域的健康发展、推动能源结构低碳转型具有重要实践意义。氢能在电力领域的应用仍处于探索阶段，而目前通过化石能源制氢用作炼油和化工原料的技术路径已经较为成熟，同时随着全球能源革命与低碳转型不断深入，氢能生产方式、应用场景逐渐丰富，技术方向也逐渐多元化。在此背景下，在对电力领域用氢能技术成熟度进行评估时，需避免与电力领域需求相关度较低的子技术对整体技术成熟度发展趋势分析结果产生的影响，以提高氢能技术成熟度评估的合理性和准确性。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于克服上述现有技术的缺点，提供了一种氢能技术成熟度的评估方法、系统、设备及存储介质，该方法、系统、设备及存储介质能够较为准确的评估氢能技术的成熟度。
5.为达到上述目的，本发明采用如下技术方案：
6.第一方面，本发明提供一种氢能技术成熟度的评估方法，包括：
7.基于氢能相关子技术对电力领域的适应度确定氢能关键子技术；
8.构建氢能关键子技术的s型技术成熟度曲线模型，根据各氢能关键子技术的s型技术成熟度曲线模型，结合可拓层次分析法构建氢能技术的s型技术成熟度曲线模型；
9.根据氢能技术的s型技术成熟度曲线模型评估氢能技术成熟度。
10.确定氢能关键子技术的具体过程为：
11.根据专利及论文热点分布，确定氢能相关子技术，从技术性、经济性及安全性三个维度评估各氢能相关子技术对电力领域的适应度，根据各氢能相关子技术对电力领域的适应度从各氢能相关子技术中筛选n项氢能关键子技术。
12.第i项氢能关键子技术的s型技术成熟度曲线模型为：
13.14.其中，y
i
、y
imax
、t分别为函数值、极限值及时间变量，b
i
、τ
i
为模型参数。
15.氢能技术的s型技术成熟度曲线模型为：
[0016][0017]
其中，y、t分别为技术成熟度、时间变量，b、τ为模型参数。
[0018]
确定氢能技术的s型技术成熟度曲线模型的模型参数b、τ的具体过程为：
[0019]
利用可拓层次分析法确定各氢能关键子技术的归一化权重；
[0020]
根据第i项氢能关键子技术的s型技术成熟度曲线模型，进行回归计算，以确定第i项氢能关键子技术的s型技术成熟度曲线模型的模型参数b
i
、τ
i
；
[0021]
根据各氢能关键子技术的权重及其s型技术成熟度曲线模型的模型参数，计算氢能技术的s型技术成熟度曲线模型的模型参数b、τ。
[0022]
利用可拓层次分析法确定各氢能关键子技术的权重的具体过程为：
[0023]
基于氢能在电力领域的应用需求及各氢能关键子技术对电力领域的适应度对各氢能关键子技术进行比较，并结合一致性原则形成判断矩阵a；
[0024]
确定判断矩阵的上限矩阵a
+
及下限矩阵a
‑
，计算上限矩阵a
+
及下限矩阵a
‑
的最大特征根和具有正分量的归一化特征向量w
+
、w
‑
；
[0025]
计算权重区间向量s＝[kw
‑
,mw
+
]＝[s1,s2,...,s
n
]
t
，其中，，其中，分别表示判断矩阵中第i个元素较第j个元素相对重要性的上下限；
[0026]
计算各氢能关键子技术的单排序权重，其中，第i个氢能关键子技术的单排序权重
[0027]
对各氢能关键子技术的单排序权重进行归一化，得到氢能关键子技术的归一化权重向量
[0028]
氢能技术的s型技术成熟度曲线模型的模型参数b、τ为：
[0029][0030][0031]
第二方面，本发明提供一种氢能技术成熟度的评估系统，包括：
[0032]
确定模块，用于基于氢能相关子技术对电力领域的适应度确定氢能关键子技术；
[0033]
构建模块，用于构建氢能关键子技术的s型技术成熟度曲线模型，根据各氢能关键子技术的s型技术成熟度曲线模型构建氢能技术的s型技术成熟度曲线模型；
[0034]
评估模块，用于根据氢能技术的s型技术成熟度曲线模型评估氢能技术成熟度。
[0035]
第三方面，本发明提供一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述氢能技术成熟度的评估方法的步骤。
[0036]
第四方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述氢能技术成熟度的评估方法的步骤。
[0037]
本发明具有以下有益效果：
[0038]
本发明所述的氢能技术成熟度的评估方法、系统、设备及存储介质在具体操作时，基于氢能相关子技术对电力领域的适应度确定氢能关键子技术，筛选过滤掉与电力领域相关度较低的子技术，避免与电力领域相关度较低子技术的发展趋势对电力领域用氢能技术发展趋势的影响，同时基于可拓层次分析法构建氢能技术的s型技术成熟度曲线模型，避免专家定性认知对评估的影响，最后根据氢能技术的s型技术成熟度曲线模型评估氢能技术成熟度，以准确评估氢能技术的成熟度，为行业规划布局提供依据。
[0039]
进一步，利用可拓层次分析法确定各氢能关键子技术的归一化权重，将专家定性认知转化为数值范围，有利于解决专家主观判断的不确定性问题，提高评估的准确性。
附图说明
[0040]
构成本发明的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
[0041]
图1为本发明的流程图；
[0042]
图2为本发明的系统图；
[0043]
图3为技术成熟度的s型曲线示意图。
[0044]
其中，1为确定模块、2为构建模块、3为评估模块、4为计算模块、41为第一数据处理模块、42为加权统计模块、43为第二数据处理模块、44为第三数据处理模块。
具体实施方式
[0045]
下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0046]
以下详细说明均是示例性的说明，旨在对本发明提供进一步的详细说明。除非另有指明，本发明所采用的所有技术术语与本申请所属领域的一般技术人员的通常理解的含义相同。本发明所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而并非意图限制根据本发明的示例性实施方式。
[0047]
相关术语解释：
[0048]
技术成熟度是指技术相对某个具体系统或项目所处的发展状态，反映了技术对于项目预期目标的满足程度。一项技术的出现和发展过程，有其规则轨迹可依循，其出现的状况如同人类的生命周期现象，都会经历萌芽期、成长期、成熟期、衰退期，在其生命的初期，
生长较为缓慢，但经过一定时间会有一段快速成长的时期，接着进入成长迟缓期而达到某一极限为止，故称为技术成长曲线或技术生命周期曲线。因此，一项技术发展一般要经历萌芽期、成长期、成熟期和衰退期四个阶段，这些阶段组成了技术生命周期，总体上呈现出s型曲线增长趋势，如图3所示，某一技术在该进化过程中所处的阶段就是该技术的技术成熟度。
[0049]
参考图1，本发明所述的氢能技术成熟度的评估方法包括以下步骤：
[0050]
1)基于氢能相关子技术对电力领域的适应度确定氢能关键子技术；
[0051]
具体的，根据专利及论文热点分布，确定氢能相关子技术，从技术性、经济性及安全性三个维度评估各氢能相关子技术对电力领域的适应度，根据各氢能相关子技术对电力领域的适应度从各氢能相关子技术中筛选n项氢能关键子技术。
[0052]
在实际操作时，设置评价集{好，较好，一般，较差，差}，其中，评价集中的“好”表示，在评价维度下，在当前发展水平或预计未来发展水平下被评价氢能相关子技术对电力领域的适应度好；评价集中其他元素定义与此类似。对评价集中的各元素分别赋值{1.0,0.8,0.6,0.4,0.2}。由多位专家从所述三个维度对各氢能相关子技术分别进行评估，分维度计算各氢能相关子技术的专家评估结果的均值，对于任一氢能相关子技术，其在三个维度的专家评价结果的均值均大于等于0.6时，则将该氢能相关子技术作为氢能关键子技术。
[0053]
2)构建氢能关键子技术的s型技术成熟度曲线模型；
[0054]
第i项氢能关键子技术的s型技术成熟度曲线模型为：
[0055][0056]
其中，y
i
、y
imax
、t分别为函数值、极限值及时间变量，b
i
、τ
i
为模型参数。
[0057]
氢能技术的s型技术成熟度曲线模型为：
[0058][0059]
其中，y、t分别为技术成熟度、时间变量，b、τ为模型参数。
[0060]
3)确定氢能技术的s型技术成熟度曲线模型的模型参数b、τ；
[0061]
其中，确定氢能技术的s型技术成熟度曲线模型的模型参数b、τ的具体过程为：
[0062]
31)利用可拓层次分析法确定各氢能关键子技术的归一化权重；
[0063]
步骤31)的具体过程为：
[0064]
311)基于氢能在电力领域的应用需求及各氢能关键子技术对电力领域的适应度对各氢能关键子技术进行比较，并结合一致性原则形成判断矩阵a；
[0065]
具体的，邀请t位专家按照表1所示的1
‑
9标度法对氢能关键子技术两两比较，给出比较得分区间，然后结合一致性原则，形成判断矩阵a，其中，第t位专家对应的判断矩阵a
(t)
为：
[0066]
[0067]
其中，为第t位专家的判断矩阵的第i行第j列元素，分别表示第i个元素较第j个元素相对重要性的上下限。
[0068]
则专家群体可拓判断矩阵a＝[a
‑
,a
+
]＝(a
ij
)
n
×
n
的元素a
ij
为：
[0069][0070]
其中，为运算符，具体形式为：
[0071][0072][0073]
表1
[0074][0075][0076]
312)确定判断矩阵的上限矩阵a
+
及下限矩阵a
‑
，计算上限矩阵a
+
及下限矩阵a
‑
的最大特征根和具有正分量的归一化特征向量w
+
、w
‑
；
[0077]
313)计算权重区间向量s＝[kw
‑
,mw
+
]＝[s1,s2,...,s
n
]
t
，其中，，其中，分别表示判断矩阵中第i个元素较第j个元素相对重要性的上下限；
[0078]
314)计算各氢能关键子技术的单排序权重，其中，第i个氢能关键子技术的单排序权重
[0079]
315)对各氢能关键子技术的单排序权重进行归一化，得到氢能关键子技术的归一化权重向量
[0080]
32)搜索专利及期刊数据库，统计各氢能关键子技术历年专利申请数量及论文发表数量，针对不同氢能关键子技术，考虑氢能关键子技术当前技术发展水平，设置相应的专利、论文相对权重因子α
i
、β
i
，其中，α
i
>0，β
i
>0，α
i
+β
i
＝1，并对专利与期刊数据按照权重因子进行加权统计，然后根据加权统计的结果确定函数值y
i
；
[0081]
33)对第i项氢能关键子技术的s型技术成熟度曲线模型进行回归计算，以确定第i
项氢能关键子技术的s型技术成熟度曲线模型的模型参数b
i
、τ
i
；
[0082]
34)根据氢能关键子技术的权重p
i*
及其s型技术成熟度曲线模型的模型参数b
i
、τ
i
确定氢能技术的s型技术成熟度曲线模型的模型参数b、τ：
[0083][0084][0085]
4)根据氢能技术的s型技术成熟度曲线模型评估氢能技术成熟度。
[0086]
其中，根据氢能技术的s型技术成熟度曲线模型评估氢能技术成熟度的具体过程为：
[0087]
确定技术发展的三个拐点及对应的技术成熟度值，预测电力领域用氢能技术发展阶段，s型曲线对应三个重要的拐点：
[0088]
拐点1：当时，技术成熟度技术发展从萌芽期进入发展期；
[0089]
拐点2：当t＝τ时，技术发展速度达到最快，此时技术成熟度刚好等于技术成熟度理论上限值的一半，即技术从成长期进入成熟期；
[0090]
拐点3：当时，技术发展趋于饱和，此时技术成熟度为技术从成熟期进入衰退期。
[0091]
实施例二
[0092]
参考图2，一种氢能技术成熟度的评估系统，包括：
[0093]
确定模块1，用于基于对电力领域的适应度确定氢能关键子技术；
[0094]
构建模块2，用于构建氢能关键子技术的s型技术成熟度曲线模型；根据各氢能关键子技术的s型技术成熟度曲线模型构建氢能技术的s型技术成熟度曲线模型；
[0095]
评估模块3，用于根据氢能技术的s型技术成熟度曲线模型评估氢能技术成熟度。
[0096]
构建模块2还包括用于确定氢能技术的s型技术成熟度曲线模型的模型参数b、τ的计算模块4；
[0097]
所述计算模块4包括：
[0098]
第一数据处理模块41，用于利用可拓层次分析法确定各氢能关键子技术的归一化权重；
[0099]
加权统计模块42，用于搜索专利及期刊数据库，统计氢能关键子技术历年专利申请数量及论文发表数量，针对不同氢能关键子技术，考虑氢能关键子技术当前技术发展水平，设置相应的专利、论文相对权重因子α
i
、β
i
，其中，α
i
>0，β
i
>0，α
i
+β
i
＝1，并对专利与期刊
数据按照权重因子进行加权统计，然后根据加权统计的结果确定函数值y
i
；
[0100]
第二数据处理模块43，用于对第i项氢能关键子技术的s型技术成熟度曲线模型进行回归计算，以确定第i项氢能关键子技术的s型技术成熟度曲线模型的模型参数b
i
、τ
i
；
[0101]
第三数据处理模块44，用于根据各氢能关键子技术的权重及第i项氢能关键子技术的s型技术成熟度曲线模型的模型参数b
i
、τ
i
，计算s型技术成熟度曲线模型的模型参数b、τ。
[0102]
实施例三
[0103]
一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述氢能技术成熟度的评估方法的步骤。其中，所述存储器可能包含内存，例如高速随机存储器，也可能还包括非易失性存储器，例如，至少一个磁盘存储器等；处理器、网络接口、存储器通过内部总线互相连接，该内部总线可以是工业标准体系结构总线、外设部件互连标准总线、扩展工业标准结构总线等，总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。存储器用于存放程序，具体地，程序可以包括程序代码、所述程序代码包括计算机操作指令。存储器可以包括内存和非易失性存储器，并向处理器提供指令和数据。
[0104]
实施例四
[0105]
一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述氢能技术成熟度的评估方法的步骤，具体地，所述计算机可读存储介质包括但不限于例如易失性存储器和/或非易失性存储器。所述易失性存储器可以包括随机存储存储器(ram)和/或高速缓冲存储器(cache)等。所述非易失性存储器可以包括只读存储器(rom)、硬盘、闪存、光盘、磁盘等。
[0106]
本发明通过筛除与电力应用领域需求相关度较低的子技术，避免这些子技术发展趋势对整体技术成熟度发展趋势分析结果的影响；同时考虑到人为判断的模糊性，利用可拓学理论对层次法进行改进，将专家判断评分从单一数值调整为区间范围，进而减小不同专家评判结果的差异性。本发明可用于指导氢能技术在电力领域商业化应用推广等方面技术研发、规划布局、技术方案选择，也有利于提升氢能技术对电力领域应用适应性水平和技术融合度。
[0107]
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd
‑
rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0108]
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0109]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特
定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0110]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0111]
最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。