一种绿色可再生能源电力系统的综合分析评价方法与流程

1.本发明涉及电力系统评价技术领域，具体来说，涉及一种绿色可再生能源电力系统的综合分析评价方法。


背景技术：

2.近年来，化石燃料短缺、气候变化异常、环境污染严重等问题已经成为阻碍人类社会可持续发展的突出矛盾。随着技术进步、开发成本下降，发展非水电的可再生能源，已经成为一项重要的战略任务。而目前可再生能源技术处在不同的发展阶段。其中小型水电站、太阳能热水器、被动式太阳房，地热开发和采暖技术、传统生物质能技术和小型沼气池等处于商业化阶段。太阳能电池、大型并网风电、大中型沼气技术等处于早期商业化阶段。城市垃圾发电、生物质能气化技术、海洋能利用技术等处于研究和示范阶段。
3.随着可再生能源迅速发展的同时，仍面临许多障碍。总的来说，技术不成熟、成本高、缺乏激励机制创新是关键制约因素，可再生能源在技术和经济.上与常规能源相比缺乏竞争力。但由于缺乏全面、系统的可再生能源评价标准，可再生能源的环境、社会效益等外部效应在市场上不能实现内部化，也是制约可再生能源发展的一个重要因素。在“厂网分开，竞价上网”的电力改革新背景下，电网公司对可再生能源发电上网更缺乏积极性。导致可再生能源的商业化进程缓慢，技术水平较低，成本较高，与常规能源相比缺乏市场竞争力，从而导致了可再生能源的产业规模有限，无法实现规模化成本降低效应，也无法体现其环境效益和社会效益。
4.针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。


技术实现要素：

5.针对相关技术中的问题，本发明提出一种绿色可再生能源电力系统的综合分析评价方法，以克服现有相关技术所存在的上述技术问题。
6.为此，本发明采用的具体技术方案如下：
7.一种绿色可再生能源电力系统的综合分析评价方法，该方法包括以下步骤：
8.s1、获取可再生能源电力系统发展应用的影响因素，构建评价数据库；
9.s2、统计所述评价数据库中经济因素计算得到可再生能源经济效益集；
10.s3、统计所述资源数据库中环境因素形成可再生能源社会效益集；
11.s4、综合所述经济效益集及社会效益集，构建可再生能源评价体系；
12.s5、构建融入三角模糊化处理的对抗型交叉评价dea模型；
13.s6、利用所述对抗型交叉评价dea模型对可再生能源评价体系中各指标进行综合评价，输出综合评价结果。
14.进一步的，所述影响因素包括经济因素与环境因素；
15.其中，经济因素包括商品性质、开发条件、生产技术、市场条件、初始投资、运行成本、生产规模、市场需求、可利用资源量及能源价格。
16.进一步的，所述统计所述评价数据库中经济因素计算得到可再生能源经济效益集，包括以下步骤：
17.s21、利用可再生能源的商品性质及开发条件构建经济优化模型，计算得到可再生能源电力转换项目的社会总收益及资源利用总成本；
18.s22、依据可再生能源应用的生产技术与市场条件计算得到边际成本；
19.s23、依据初始投资及运行成本计算可再生能源的全寿命期成本；
20.s24、依据生产规模及市场需求计算可再生能源的最小获利开发量与最大获利开发量；
21.s25、综合所述社会总收益、资源利用总成本、边际成本、全寿命期成本及最小获利开发量形成经济效益集。
22.进一步的，所述经济优化模型的表达式为：
[0023][0024]
s.t.dr/dt＝f(r)-y
t
[0025]
式中，u(y
t
)表示社会总收益；
[0026]
tc(y
t
)表示资源利用的总成本；
[0027]
f(r)表示不开采状态下资源的自然增长率；
[0028]yt
表示资源流量；
[0029]
r表示资源量；
[0030]
t表示年份；
[0031]
e表示通货膨胀率；
[0032]
s.t.表示数学符号。
[0033]
进一步的，所述可再生能源评价体系包括目标层、准则层与要素层；
[0034]
其中，所述目标层包括可再生能源项目类型；
[0035]
所述准则层包括经济效益与社会效益；
[0036]
所述要素层包括若干评价指标，分别为社会总收益、资源利用总成本、边际成本、全寿命期成本、最小获利开发量、最大获利开发量、税收优惠、排污费、政策补贴、能源供应量水平、气体污染水平、噪声污染水平及提供就业机会水平。
[0037]
进一步的，所述可再生能源项目类型包括太阳能、生物质能、风能、水能、海洋能及地热能。
[0038]
进一步的，所述构建融入三角模糊化处理的对抗型交叉评价dea模型，包括以下步骤：
[0039]
s51、设有n个评价单元与m个输入权向量、s个输出权向量；
[0040]
s52、通过对评价单元及输入、输出权向量的等价线性规划，计算每个决策单元的自我评价值；
[0041]
s53、赋予一定数量的所述决策单元进行线性规划并求解，利用最优解计算得到对抗型交叉评价值；
[0042]
s54、依据所述自我评价值与所述对抗型交叉评价值构成对抗型交叉评价矩阵；
[0043]
s55、将对抗型交叉评价的结果进行三角模糊化处理作为模糊综合评价的指标输
入参与评价。
[0044]
进一步的，所述三角模糊化处理的运算表达式为：
[0045][0046][0047][0048]
式中，与均表示三角模糊化值；
[0049]
表示三角模糊变量对应隶属函数的下界；
[0050]
表示三角模糊变量对应隶属函数最大值所对应的点；
[0051]
表示三角模糊变量对应隶属函数的上界；
[0052]
ace
ji
表示第j列第i行的对抗型价差评价值；
[0053]
n表示决策单元的数量；
[0054]
i表示对抗型交叉评价矩阵的行数；
[0055]
j表示对抗型交叉评价矩阵的列数。
[0056]
进一步的，所述利用所述对抗型交叉评价dea模型对可再生能源评价体系中各指标进行综合评价，输出综合评价结果，包括以下步骤：
[0057]
s61、将所述可再生能源评价体系内的若干评价指标划分为可量化的经济效益指标与非量化的社会效益指标两大类；
[0058]
s62、将所述经济效益指标代入所述对抗型交叉评价dea模型，获取评价矩阵，并进行三角模糊化处理，取得各评价单元量化指标的三角模糊化值；
[0059]
s63、对所述社会效益指标进行量化，构建非量化指标集与语义评语集，得到每个评价单元的评价矩阵；
[0060]
s64、给定所述社会效益指标的权重矩阵，同时给定语义评语集与隶属度函数的对应关系，计算得到每个评价单元的模糊评价结果；
[0061]
s65、将所述三角模糊化值与所述模糊评价结果合并进行综合评价，输出最终的模糊综合评价结果；
[0062]
s66、根据三角模糊数排序规则对各个决策单元进行进一步排序与评价。
[0063]
进一步的，所述根据三角模糊数排序规则对各个决策单元进行进一步排序的方法为期望值法，其运算表达式为：
[0064]
[0065]
式中，表示最优三角模糊值；
[0066]
α表示评价系数；
[0067]
与均表示三角模糊化值。
[0068]
本发明的有益效果为：通过根据可再生能源资源的特性以及与技术、市场之间的内在联系，构建了科学全面的、用于反映其能源、经济、环境和社会效益的综合可再生能源评价体系，分析了资源量、生产率、生产经济性及不确定性分析等各环节中的具体评价方法和指标框架，并提出了最小和最大经济获利开发量以度量资源生产的经济性潜力，从而促进我国的可再生能源的发展，进而充分调动绿色可再生能源电力系统发展过程中各参与方的积极性，促进可再生能源规模化发展，实现全社会福利最大化。另外，本发明引入三角模糊化处理的对抗型交叉评价dea模型对模糊综合评价的量化指标进行评价，将三角模糊化作为模糊综合评价量化指标的输入与非量化指标数据合成进行二次评价，以此从根本上解决已有评价方法中模糊量化结果的不确定性问题，使客观数据与主观因素并存的多属性决策更加可靠，使得评价更全面、适应性更强。
附图说明
[0069]
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0070]
图1是根据本发明实施例的一种绿色可再生能源电力系统的综合分析评价方法的流程图。
具体实施方式
[0071]
为进一步说明各实施例，本发明提供有附图，这些附图为本发明揭露内容的一部分，其主要用以说明实施例，并可配合说明书的相关描述来解释实施例的运作原理，配合参考这些内容，本领域普通技术人员应能理解其他可能的实施方式以及本发明的优点，图中的组件并未按比例绘制，而类似的组件符号通常用来表示类似的组件。
[0072]
根据本发明的实施例，提供了一种绿色可再生能源电力系统的综合分析评价方法。
[0073]
现结合附图和具体实施方式对本发明进一步说明，如图1所示，根据本发明实施例的绿色可再生能源电力系统的综合分析评价方法，该方法包括以下步骤：
[0074]
s1、获取可再生能源电力系统发展应用的影响因素，构建评价数据库；
[0075]
所述影响因素包括经济因素与环境因素；
[0076]
其中，经济因素包括商品性质、开发条件、生产技术、市场条件、初始投资、运行成本、生产规模、市场需求、可利用资源量及能源价格。
[0077]
可再生能源的资源评价有三个主要特点：
①
可再生能源资源可定期再生，可利用资源总量不存在上限，在资源评价时，应采用资源拥有量来衡量地区的能源资源供应潜力，区别于不可再生能源的储量概念。
②
可再生能源的利用量与将其转换为有用能的生产技术
水平密切相关，因此脱离转换技术的限制，单纯度量可再生能源资源理论储量对能源规划而言是没有用处的。
③
大部分可再生能源技术尚未安全商业化和产业化，具有分散的地域性特点，其能源产品的生产受市场开拓率的影响较不可再生能源大，从而限制了可再生能源资源的利用率。因此，在评价时，要与当地市场的常规能源供应情况相结合，以确定合理的经济开发量。
[0078]
可再生能源也不可能无限制地加以利用，影响其生产率的参数有：
①
转换技术的效率；
②
可利用资源量；
③
潜在用户市场。对可再生能源的利用率具有决定影响的是生产条件的制约包括设备技术性能和现实条件下实际可被利用的资源量等，在进行规划时必须弄清这些限制以避免过高估计可再生能源资源的实际利用率。
[0079]
s2、统计所述评价数据库中经济因素计算得到可再生能源经济效益集，包括以下步骤：
[0080]
s21、利用可再生能源的商品性质及开发条件构建经济优化模型，计算得到可再生能源电力转换项目的社会总收益及资源利用总成本；
[0081]
所述经济优化模型的表达式为：
[0082][0083]
s.t.dr/dt＝f(r)-y
t
[0084]
式中，u(y
t
)表示社会总收益；
[0085]
tc(y
t
)表示资源利用的总成本；
[0086]
f(r)表示不开采状态下资源的自然增长率；
[0087]yt
表示资源流量；
[0088]
r表示资源量；
[0089]
t表示年份；
[0090]
e表示通货膨胀率；
[0091]
s.t.表示数学符号。
[0092]
s22、依据可再生能源应用的生产技术与市场条件计算得到边际成本；
[0093]
可再生能源生产的经济性的评价也要借助边际成本的概念。但区别于不可再生能源边际成本是能源生产累计量的函数，可再生能源的边际成本与生产技术及市场条件相关。受生产规模及市场开拓率的影响，其边际成本并不是单调上升的般初期投资高昂，随着生产规模的扩大成本逐渐下降，到达最低成本后，在条件最有利的地区该技术已被广泛采用，以后要想超过这一规模扩大市场供应，就要将技术应用于条件不太有利的地区，从而导致成本上升。边际成本的计算采用长期生产平均增量成本(aic)法。aic定义为：在某一规划期内因提供和维持某种可再生能源产品的需求量而增加的费用的贴现总和除以规划期内经过贴现产量增量，表达式为：
[0094][0095]
式中，aici表示贴现率为i的平均增量成本；
[0096]it
表示第t-t0年的各项投资费用，包括信息成本；
[0097]mt-m
t0
表示第t-t0年的运行和维修费用增加量；
[0098]qt-q
t0
表示第t-t0年的产量增量，
[0099]
t表示开发和生产年限。
[0100]
s23、依据初始投资及运行成本计算可再生能源的全寿命期成本；
[0101]
由于可再生资源技术具有初期投资高，运行费用低，燃料费实际等于零的特点，在评价其经济性时，使用全寿命期成本显得尤为重要，即：
[0102]
pv＝i-(vna-n
)+∑a-j
(mj+rj)+σpqb-j
[0103]
式中，pv表示该能源系统全寿命期成本的总现值；
[0104]
i表示该系统初始投资总成本；
[0105]
p表示所消费燃料的初始价格；
[0106]
q表示所需的燃料费；
[0107]
a表示贴现率为d时的简单现值公式；
[0108]
m表示第j年的维护成本；
[0109]
r表示第j奶奶的设备修理及更换成本；
[0110]
b表示通货膨胀率为e时考虑燃料费的上涨计算第j年现值的公式。
[0111]
s24、依据生产规模及市场需求计算可再生能源的最小获利开发量与最大获利开发量；
[0112]
合理的生产规模对可再生能源生产的经济性有较大的影响。借助最小经济获得开发量和最大经济获利开发量确定形成规模开发的区间，并对此进行定量描述和评价。最小获利开发量表达式为：
[0113][0114]
式中，q0表示潜在市场需求量；
[0115]
qb表示生产成本等于期望价格时的生产规模；
[0116]
以最小经济获利开发量市场可以保证生产不亏本，但并不是最优能源开发方式。因为随着生产规模的扩大，经济性有望改善。因此还要借助最大经济获利开发量来优化选择资源何时开采及开采量。因此，最大获利开发量为：q
max
＝min(q
*
,q0)。
[0117]
各生产者的实际生产规模应介于最小经济获利开发量与最大经济获利开发量之间。一个地区的最大经济获利开发量等于各生产单位的经济获利开发量之和。
[0118]
s25、综合所述社会总收益、资源利用总成本、边际成本、全寿命期成本及最小获利开发量形成经济效益集。
[0119]
s3、统计所述资源数据库中环境因素形成可再生能源社会效益集；
[0120]
s4、综合所述经济效益集及社会效益集，构建可再生能源评价体系；
[0121]
所述可再生能源评价体系包括目标层、准则层与要素层；
[0122]
其中，所述目标层包括可再生能源项目类型；
[0123]
所述可再生能源项目类型包括太阳能、生物质能、风能、水能、海洋能及地热能。
[0124]
所述准则层包括经济效益与社会效益；
[0125]
所述要素层包括若干评价指标，分别为社会总收益、资源利用总成本、边际成本、全寿命期成本、最小获利开发量、最大获利开发量、税收优惠、排污费、政策补贴、能源供应量水平、气体污染水平、噪声污染水平及提供就业机会水平。
[0126]
s5、构建融入三角模糊化处理的对抗型交叉评价dea(数据包络分析)模型，包括以下步骤：
[0127]
s51、设有n个评价单元(dmu)与m个输入权向量、s个输出权向量；
[0128]
其中，每个评价单元都有m种输入和s种输出，用x
ti
表示第i个评价单元的第t种投入量，y
ti
表示第i个评价单元第l种输出量，v
t
表示第t中输入的权重，u
t
表示第l种输出的权重。
[0129]
对于一组权向量：v＝(v1,v2,v3,...,vm)
t
，u＝(u1,u2,u3,...,um)
t
，m项输入和s项输出向量：xi＝(x
1i
,x
2i
,x
3i
,...,x
mi
)
t
，yi＝(y
1i
,y
2i
,y
3i
,...,y
mi
)
t
，每个评价单元均有相应的效率评价指数：
[0130]
s52、通过对评价单元及输入、输出权向量的等价线性规划，计算每个决策单元的自我评价值，如下式：
[0131][0132][0133]
式中，e
ii
即表示第i个评价单元的自我评价值，利用上式可求得第i个决策单元的最优解e
ii
，据此即可判断第i个评价单元是否有效，若e
ii
达到最大值l，则第i个评价单元是有效的，否则，称第i个评价单元为非有效的；
[0134]
s53、赋予一定数量的所述决策单元进行线性规划并求解，利用最优解计算得到对抗型交叉评价值；
[0135]
即给定i∈{1,2,...,n}，k∈{1,2,...,n}，构建下列线性规划：
[0136]
[0137][0138]
并利用上式的最优解求得对抗型交叉评价值，即：
[0139][0140]
s54、依据所述自我评价值与所述对抗型交叉评价值构成对抗型交叉评价矩阵，即：
[0141][0142]
矩阵中的主对角线元素为自我评价值，非主对角线元素为对抗型交叉评价值，上述矩阵的第i列是各决策单元对dmui的评价值，这些值越大，说明dmui越优；ace的第i行(对角线元素除外)是dmui对其他各决策单元的评价值，这些值越小对dmui越有利。因此，用矩阵ace的第i列的平均值可衡量各决策单元对dmui的总评价，ei越大说明dmui越优。
[0143]
s55、将对抗型交叉评价的结果进行三角模糊化处理作为模糊综合评价的指标输入参与评价。
[0144]
所述三角模糊化处理的运算表达式为：
[0145][0146][0147]
[0148]
式中，与均表示三角模糊化值；
[0149]
表示三角模糊变量对应隶属函数的下界；
[0150]
表示三角模糊变量对应隶属函数最大值所对应的点；
[0151]
表示三角模糊变量对应隶属函数的上界；
[0152]
ace
ji
表示第j列第i行的对抗型价差评价值；
[0153]
n表示决策单元的数量；
[0154]
i表示对抗型交叉评价矩阵的行数；
[0155]
j表示对抗型交叉评价矩阵的列数。
[0156]
s6、利用所述对抗型交叉评价dea模型对可再生能源评价体系中各指标进行综合评价，输出综合评价结果，包括以下步骤：
[0157]
s61、将所述可再生能源评价体系内的若干评价指标划分为可量化的经济效益指标与非量化的社会效益指标两大类；
[0158]
s62、将所述经济效益指标代入所述对抗型交叉评价dea模型，获取评价矩阵，并进行三角模糊化处理，取得各评价单元量化指标的三角模糊化值；
[0159]
s63、对所述社会效益指标进行量化，构建非量化指标集与语义评语集，得到每个评价单元的评价矩阵；
[0160]
其中，将非量化指标集定义为u＝{u1，u2，
…
，un}，将语义标语集定义为v＝{很差，差，一般，好，很好}，用于评价该可再生能源的指标进行评价。
[0161]
s64、给定所述社会效益指标的权重矩阵，同时给定语义评语集与隶属度函数的对应关系，计算得到每个评价单元的模糊评价结果；
[0162]
s65、将所述三角模糊化值与所述模糊评价结果合并进行综合评价，输出最终的模糊综合评价结果；
[0163]
s66、根据三角模糊数排序规则对各个决策单元进行进一步排序与评价。
[0164]
其中，根据三角模糊数排序规则对各个决策单元进行进一步排序的方法为期望值法，其运算表达式为：
[0165][0166]
式中，表示最优三角模糊值；
[0167]
α表示评价系数；
[0168]
与均表示三角模糊化值。
[0169]
综上所述，借助于本发明的上述技术方案，通过根据可再生能源资源的特性以及与技术、市场之间的内在联系，构建了科学全面的、用于反映其能源、经济、环境和社会效益的综合评价体系可再生能源的评价体系，分析了资源量、生产率、生产经济性及不确定性分析等各环节中的具体评价方法和指标框架，并提出了最小和最大经济获利开发量以度量资
源生产的经济性潜力，从而促进我国的可再生能源的发展，进而充分调动绿色可再生能源电力系统发展过程中各参与方的积极性，促进可再生能源规模化发展，实现全社会福利最大化。另外，本发明引入三角模糊化处理的对抗型交叉评价dea模型对模糊综合评价的量化指标进行评价，将三角模糊化作为模糊综合评价量化指标的输入与非量化指标数据合成进行二次评价，以此从根本上解决已有评价方法中模糊量化结果的不确定性问题，使客观数据与主观因素并存的多属性决策更加可靠，使得评价更全面、适应性更强。
[0170]
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。