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    基于模糊綜合評價法的城市可再生能源使用情況評價研究

    2018-05-14 17:05:46何自翔
    農(nóng)村經(jīng)濟與科技 2018年6期
    關(guān)鍵詞:模糊綜合評價法熵權(quán)法

    何自翔

    [摘 要]本文基于模糊綜合評價法,選取了三個評價指標:可再生能源使用效率、碳強度和可再生能源消耗量占總能耗的百分比,建立數(shù)學(xué)模型,對城市可再生能源的使用情況進行客觀評價。并對模型進行穩(wěn)定性檢驗,結(jié)果表明該評價模型穩(wěn)定性良好,評價結(jié)果準確可靠。

    [關(guān)鍵詞]模糊綜合評價法;熵權(quán)法;能源使用效率;碳強度

    [中圖分類號]F426.2 [文獻標識碼]A

    1 綜合評價模型

    為了評價美國各州可再生能源的使用情況,本文建立了一個綜合評價模型。首先,本文考慮環(huán)境、能源、經(jīng)濟等方面,選取了三個評價指標。評價指標互相獨立,沒有相關(guān)性,都對最終評價結(jié)果有直接的影響。

    1.1 可再生能源使用效率

    指一個國家或地區(qū)利用的可再生能源量占實際消耗能源量的比例。它反映了可再生能源的消耗水平和利用效果。

    1.2 碳強度

    碳強度是產(chǎn)生單位GDP所排放的二氧化碳量。通常情況下,碳強度隨著技術(shù)進步和經(jīng)濟增長而減少。

    1.3 可再生能源消耗量占總能耗的百分比

    首先,根據(jù)所提供的數(shù)據(jù),本文分別計算了2015年加利福尼亞州、亞利桑那州、新墨西哥州和德克薩斯州這三個指標的數(shù)值。然后,處理統(tǒng)計結(jié)果,以確保評估指標和評估結(jié)果具有一致的相關(guān)性。接下來,使用MATLAB對數(shù)據(jù)進行規(guī)一化處理使其無量綱。

    其次,為了客觀反映各評價指標對評價結(jié)果的影響,本文采用熵權(quán)法確定各評價指標的權(quán)重。結(jié)果如表1所示。

    此外,查閱了相關(guān)文獻,證明所劃分指標的權(quán)重是正確合理的。

    最后,用每個州的綜合得分直觀地表示每個州使用可再生能源的情況。結(jié)果如表2所示。

    加州的綜合得分最小。這表明加利福尼亞州在2015年使用可再生能源的效果最佳。

    2 穩(wěn)定性檢驗

    本文檢驗該綜合評估模型的穩(wěn)定性。穩(wěn)定性檢驗可以避免某一個評估指標決定了最終結(jié)果的極端情況。

    2.1 檢驗“可再生能源使用效率”指標對評價結(jié)果的影響

    首先,剔除“可再生能源使用效率”指標,保留剩下兩個評價指標——“碳強度”和“可再生能源消耗量占總能耗的百分比”。檢驗評價結(jié)果是否會改變。

    將“碳強度”和“可再生能源消耗量占總能耗的百分比”這兩個指標重新歸一化。然后使用熵權(quán)法確定其權(quán)重。結(jié)果分別為0.4157和0.5843。計算出各州的綜合得分,結(jié)果如表3所示,加利福利亞州的得分依然最低。結(jié)果表明,剔除“可再生能源使用效率”指標對評估結(jié)果沒有影響。

    2.2 檢驗“碳強度”指標對評價結(jié)果的影響

    剔除“碳強度”,保留“可再生能源使用效率”和“可再生能源消耗量占總能耗的百分比”這兩個指標。檢驗“碳強度”對評估結(jié)果的影響。

    將“可再生能源使用效率”和“可再生能源消耗量占總能耗的百分比”再次歸一化。然后確定其權(quán)重,結(jié)果分別為0.5588和0.4412。最后計算各州的綜合得分,結(jié)果如表4所示,加利福尼亞州的得分還是最低。檢驗結(jié)果表明,剔除“碳強度”指標對評估結(jié)果沒有影響。

    2.3 檢驗“可再生能源消耗量占總能耗的百分比”指標對評價結(jié)果的影響

    剔除“可再生能源消耗量占總能耗的百分比”指標,保留“可再生能源使用效率”和“碳強度”這兩個指標。檢驗評價結(jié)果是否會改變。

    重新歸一化“可再生能源使用效率”和“碳強度”這兩個指標。然后使用熵權(quán)法確定權(quán)重,結(jié)果分別為0.6403和0.3597。計算各州的綜合得分,結(jié)果如表5所示,加利福尼亞州的得分最低。這一結(jié)果表明,剔除“可再生能源消耗量占總能耗的百分比”指標對評估結(jié)果沒有影響。

    綜上所述,該綜合評價模型穩(wěn)定性良好,評價結(jié)果不會受個別評價指標的影響。

    [參考文獻]

    [1] 司守奎,孫兆亮,孫璽菁.數(shù)學(xué)建模算法與應(yīng)用[M].國防工業(yè)出版社,2015.

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    [3] 黃仁東,張海彬,楊志輝,等.基于多準則的組合預(yù)測模型權(quán)重研究及其應(yīng)用[J].中南大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2015(05).

    [4] 彭志龍,吳優(yōu),武央,等.能源消費與GDP增長關(guān)系研究[J].統(tǒng)計研究,2007(07).

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