首页 > 论文范文 > 社会科学论文 > 经济学论文 > 工业经济论文 > 基于改进灰色TOPSIS分析的工业用户能效评估

基于改进灰色TOPSIS分析的工业用户能效评估

2024-10-18 127 上传者：管理员

摘要：为提升工业用户能效，优化企业能效前需评估能效水平，提出了一种基于改进TOPSIS灰色关联分析的能效评估方法，用以寻找用能薄弱环节。首先选取关于生产、经济和环境的7个指标构建能效指标体系，其次通过熵权法计算指标权重，并将工业用户进行能效等级分类，可用于电网对高能耗企业执行差异化电价，最后算例选取某市10个典型高能耗企业用户运用改进灰色TOPSIS分析方法进行能效评估，通过分析得到单位产值能耗指标的权重最大，该指标性能越好则综合能效评价结果越高，并最终将该方法与其他评价方法进行比较验证了所提方法的有效性。

关键词：
工业企业
改进TOPSIS
熵权法
能效指标体系
能效评价
加入收藏

能源是人类赖以生存的重要资源，同时与社会经济生态发展密切相关[1]，基于当前双碳政策的引领下，节能减排变得更加重要，通过对企业进行能效评价的同时，推动客户依据评价结果调整用能方式以及不同用能配比，积极寻求优化能效方向。

工业企业中的能耗情况复杂，并且不同企业的用能方式以及情况都各有不同，具有一定的能效提升潜力[2]，对于各类型企业的能效建议要通过完成该企业的能效评价后进行。对于能效评价问题已有相关文献提出了相关方法。针对综合能源系统的相关特点，文献[3]提出了基于跨超效率CCR模型的能源效率评价模型。文献[4]利用能源枢纽矩阵建模方法，提出了海洋油气工程微能源系统的综合能源效率评价指标。文献[5]基于PSR构建了电力用户能效评估指标体系，利用直觉模糊熵法和DEA相结合进行能效评估分析。但上述各种文献主要是对于能效指标的构建和方法选择给出研究，并没有考虑过对于典型工业用户的能效评估。

针对上述问题，本文提出一种基于改进灰色TOPSIS[6]的能效评估方法，针对工业用户首先提出用能稳定性、单位产值能耗和单位产值碳排量3个指标构建能效指标体系，其次通过熵权法[7]计算指标权重，通过计算得到企业的最终得分，并根据能效最终得分对工业企业进行分类，最后算例采用某市10个典型工业企业对其能效水平进行评估，并最终分析可以得到单位产值能耗性能越好的企业其综合能效评价结果越高。并且在与其他方法的评价结果比较中可以验证本文所提方法的有效性。

1、改进TOPSIS灰色关联分析

TOPSIS方法是一种多目标决策的评价方法，它一般根据计算理想解的距离对评价对象进行评估，可以直观地分析被评价对象的整体情况。而在传统的TOPSIS方法中，在评价过程中使用欧氏距离来计算和评价客户与正、负理想解之间的距离。考虑到评价指标之间的线性关系，欧氏距离会在一定程度上影响评价结果的准确性，从而降低评价结果的可信度。为了解决这一问题，通过改进灰色TOPSIS方法，将指标之间的加权灰色关联度作为距离度量，取代了原有的欧氏距离度量，弥补了欧氏准则的不足，提高了评价精度。

(1）数据预处理

通过建立的能效评价指标进行计算得到评价指标数据矩阵Y:

评价指标一般分为正向指标（即指标越大越好）和负向指标（即指标越小越好）考虑到两种指标的不同对这两种指标进行同向化以及去量纲处理：

式中，max|Yi|表示评价指标所在行元素中的最大值；k作为常规系数一般取0.1。通过式（2）完成指标数据的同向化。

采用式（3）对Y'进行去量纲化处理：

(2）找到最大最小参考向量

正向化标准化后的数据矩阵为，则其最大参考向量由各个指标的最大值构成。

其最小参考向量由各个指标的最小值构成。

(3）正负灰关联矩阵

其中第i个评价样本与正理想样本（负理想样本）的灰色关联矩阵为R+(R-），矩阵中元素r+ij(rij）为：

式中，ρ为分辨系数，一般取0.5,rij上标“+”则为正关联矩阵的取值，反之，则为负关联矩阵的取值。

(4）计算灰色关联度

通过灰色关联度的求解最终可以得到关于对象的最终得分。

(5）计算得分

式中，Scorej为所求对象的得分，ξj(min)为数据矩阵与最小参考向量相关系数，ξj(max)为数据矩阵与最大参考向量相关系数。

2、基于熵权法的指标权重计算

在进行能效评估前，指标权重的大小对评价结果的影响较大，只采用主观赋权法容易导致主观偏好对评价结果造成影响。且在主观赋权法中易受专家经验的影响，因此在本文中选用客观赋权法中的熵权法计算所建立指标的权重。

熵权法是一种客观计算指标权重的方法，并且熵权法主要根据给定的能效评价矩阵来计算评价指标的权重。通过式（9）定义第j个评估指标的熵为：

通过以上可定义第j个指标的熵权重为：

式中，0≤wj≤1,,W=[w1,w2,…,wq]为指标权重向量。

3、综合评估指标体系

综合能效评估指标是企业综合能效评估的重要工具和手段，建立科学合理的评估指标体系是开展综合能效评估工作的核心工作之一。对于各行业的用能行为以及特征都存在着一定差异，本文针对各行业的用能特性对于各行业用能统一转化为吨标煤的数据后再选择指标进行评价。

在建立高耗能企业的能效评估指标时主要要从高耗能工业用户对经济、生产以及和环保的影响进行确定。其中经济能效选用工业生产总值（万元）和增加值（万元）；生产能效则包含万元产值能耗（吨标煤），万元增加值能耗（吨标煤），单位产品综合能耗（吨标煤）；环境能效则包含单位产品碳排量（吨）以及空气质量指数。

建立的指标体系如图1所示。

图1 高耗能企业能效指标

4、算例分析

算例数据选取某市10个典型高能耗企业（水泥企业）为例，水泥企业属于典型高能耗企业，在生产过程中不同能源以及原材料设备等造成企业能耗的不相同，因此对10家水泥企业进行能效评估分析，并借用水泥企业可辐射到钢铁企业以及热电公司等行业。所选指标体系包含经济能效指标，生产能效指标以及环境能效指标，指标详细信息如表1所示。

表1 评价指标

表1中大多指标的指标类型为极小型，即数值越小，越符合预期目标，极大型则反之。对于企业中消耗的能源数据全部转化为吨标煤进行计算，则上述指标均可根据计算得到，其空气质量指数，以当地的空气质量指数数据为准。将其得到后的指标数据经过正向化以及去量纲化处理得到标准能效指标数据如表2所示。

在确定用户的标准能效指标时下一步计算各指标的权重，便于后续的灰色关联度分析。在本文中采用熵权法确定指标权重，结合不同指标权重决策结果的影响，避免一定的主观性，同时计算结果也相对可靠。具体评价指标权重的大小如表3所示。

表2 客户能效指标数据

表3 评价指标权重

通过表3可以得到对于诸如水泥等工业企业而言工业生产总值的权重最大，其次是万元产值能耗，再次是单位产品碳排量和增加值，最后是环境指标的空气质量指数权重最小。

根据表2中标准能效数据进行正负灰关联矩阵的计算得到10个客户正负灰关联矩阵值，如表4所示。

表4 正负灰关联矩阵值

最后根据表4中所得到的关联矩阵值对这10个高能耗企业进行分析得到最终排名数据如表5所示。

由表5最终结果分析可以得到客户2的能效水平最高（0.995 6），客户9的能效水平最低（0.821 9），客户3的各项指标都达到了一个较好的水平，客户9各项能效指标均有待提高，所以对该公司的节能力度措施要大，且需要密切关注该公司能效水平。同时对于客户9的单位产品碳排以及工业总产值要多加注意，对于水泥企业的能效而言要注意生产成本以及原材料等方面的影响，例如新型水泥熟料的使用等。同时敦促客户9要多注重向排名靠前的用户进行学习，学习其中先进技术以及先进设备，争取最大程度降低能源消耗。

表5 用户能效排名

为了分析改进灰色TOPSIS方法的有效性，根据原有数据以及指标的权重数据采用不同评价方法对10个典型客户以及基准值和标杆值进行能效评价，结果如表6所示。

表6 不同评价结果对比

由表6可知，三种不同的评价模型对工业客户的评价排名基本一致，可以验证本文模型的有效性。并且与传统的TOPSIS方法相比，改进的灰色TOPSIS方法在客户3和客户4的能效排序上存在差异。由于传统的TOPSIS方法在计算正、负理想解的距离时存在单一欧氏距离不能准确反映各方案位置的缺陷，本文提出的改进灰色TOPSIS能准确反映各用户能效评价与最优方案之间的度量关系，评价结果更加准确。此外，层次分析法和模糊评价方法更依赖于主观经验，而本文提出的方法充分利用了指标数据中较少的主观偏好因素，进一步提高了评价结果的客观性，最终的能效评价排名的可靠性高于其他方法。

5、结束语

为提升工业用户的能效，本文所提出的基于改进灰色TOSIS的能效评估方法，通过建立关于企业用能的综合评价指标，并通过熵权法计算指标权重，得到用户能效得分。利用某市10个典型高能耗企业（水泥企业）其真实能耗数据为例，验证了本文所提能效评估方法的有效性，由最后结果分析可知单位产值能耗指标性能越好的企业，其最终能效得分越高。并可根据评估结果电网可对高能耗类型企业执行差异化电价并可调整企业对自身用能进行调整为进一步优化能效水平提供参考依据。在本文中仅考虑了熵权法确定指标权重结果易受数据规模影响，后续改进的方法中可避免主观和客观方法的缺点。

参考文献:

[1]刘洪,赵越,刘晓鸥,张强,葛少云,刘静仪.计及能源品位差异的园区多能源系统综合能效评估[J].电网技术,2019,43(8):2835-2843.

[2]宁楠,袁洁,刘兴艳,等.基于穆迪图表-熵权法-AHP的企业综合能效评估[J].电力大数据,2021,24(3):42-50.

[3]严伟,幸相渝,陈俊,牛洪海,杨智彬,吴军,娄清辉,韩锐,邱睿.海上油气工程微能系统的能效评估与优化运行[J].电力自动化设备,2022,42(9):203-210.

[4]卢锦玲,黄金鹏,杨行,魏毓星.基于改进超效率DEA电力用户能效评估模型[J].电力科学与工程,2019,35(9):29-35.

[5]赵洪山,李静璇.基于PSR和改进灰色TOPSIS的园区客户能效评估模型[J].中国电力,2022,55(3):203-212.

[6]任佳,陈昆龙.钢铁企业生产过程碳排放核算模型的研究及应用[J].冶金自动化,2022,46(S1):28-31.

[7]曹华珍,王天霖,张黎明等.基于组合赋权-TOPSIS交直流配电网能效评估[J].南方电网技术,2021,15(3):55-67.

基金资助:国家电网山东省电力公司科技项目(5206002000QW);

文章来源:武宝银,耿建,张仰飞,等.基于改进灰色TOPSIS分析的工业用户能效评估[J].自动化技术与应用,2024,43(10):9-12.