基于TOPSIS法的可再生能源發(fā)電績(jī)效評(píng)價(jià)

呂麗霞，齊秋妍

（華北電力大學(xué) 控制與計(jì)算機(jī)工程學(xué)院，河北 保定 071003）

0 引言

2016年12月26日發(fā)布的《“十三五”能源規(guī)劃》提出，到2020年把中國(guó)能源消費(fèi)總量控制在50億噸標(biāo)準(zhǔn)煤以內(nèi)，根據(jù)規(guī)劃目標(biāo)測(cè)算，“十三五”期間單位GDP能耗應(yīng)下降15%以上。為實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)，除了做好煤炭的清潔高效利用這篇文章以外，繼續(xù)推進(jìn)可再生能源的規(guī)?；l(fā)展也是未來(lái)工作的重點(diǎn)之一。2015年，中國(guó)風(fēng)力發(fā)電累計(jì)并網(wǎng)容量達(dá)到12.9×104MW，全年風(fēng)力發(fā)電累計(jì)上網(wǎng)電量為1.8×108MW?h。水力發(fā)電是目前建設(shè)規(guī)模最大，發(fā)電量最大的可再生能源，2015年中國(guó)水力發(fā)電裝機(jī)容量為31.9×104MW，年發(fā)電量為11.1×108MW?h。同樣是2015年，中國(guó)太陽(yáng)能光伏發(fā)電和生物質(zhì)發(fā)電的裝機(jī)容量分別為4.318×104MW和1.031×104MW，全年累計(jì)發(fā)電量分別為3920×104MW?h和5270×104MW?h[1]。中國(guó)可再生能源發(fā)電發(fā)展迅速，在可再生能源發(fā)電投資建設(shè)的規(guī)模方面居于世界前列。由于地理環(huán)境、社會(huì)環(huán)境、技術(shù)成熟度、環(huán)境友好度以及建設(shè)成本等因素的影響，中國(guó)各項(xiàng)可再生能源發(fā)電技術(shù)的發(fā)展情況不盡相同，對(duì)于風(fēng)力發(fā)電、水力發(fā)電、光伏發(fā)電和生物質(zhì)發(fā)電4項(xiàng)技術(shù)，在考慮資源量、占地需求、技術(shù)難度、對(duì)環(huán)境的影響、投資成本等指標(biāo)的條件下，其發(fā)電績(jī)效如何，是本文將要討論的問(wèn)題。

1 基于TOPSISI法的評(píng)價(jià)方法

1.1 TOPSIS法簡(jiǎn)介

TOPSIS全稱technique for order preference by similarity to ideal solution，即逼近理想解的排序方法[2]。在一個(gè)多屬性決策問(wèn)題中，分別假設(shè)理想解x*和負(fù)理想解x0，其中，理想解x*是虛擬的最佳方案，負(fù)理想解x0是虛擬的最差方案，然后將各備選方案與正負(fù)理想解的歐氏距離進(jìn)行比較，最后據(jù)此得出各備選方案的優(yōu)先序。

利用TOPSIS法求解多屬性決策問(wèn)題概念簡(jiǎn)單，易于理解，故該方法自問(wèn)世以來(lái)得到了廣泛應(yīng)用。由于各評(píng)價(jià)指標(biāo)的重要程度不同，在采用TOPSIS法進(jìn)行決策分析時(shí)需要確定各指標(biāo)的權(quán)重，通常使用的方法有專家打分法、層次分析法等主觀法和熵權(quán)法、主成分分析法等客觀法。

1.2 方法步驟

1）建立指標(biāo)矩陣

設(shè)有n個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象，p個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)（如p個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)中有逆向指標(biāo)或適度指標(biāo)，則將其正向化），得到原始指標(biāo)矩陣如下：

式中，xij為第i個(gè)對(duì)象的第j個(gè)指標(biāo)。

2）建立規(guī)范決策矩陣

由于各指標(biāo)的量綱、變化范圍等有所不同，為了更好地反映實(shí)際的指標(biāo)變化情況，需要對(duì)原始矩陣進(jìn)行規(guī)范化處理，得到規(guī)范決策矩陣：Y={yij}。

3）建立加權(quán)規(guī)范矩陣

設(shè)第j項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重為wj，加權(quán)規(guī)范矩陣為R={rij}。

式中，rij=wjyij。

4）確定理想解與負(fù)理想解

由各項(xiàng)指標(biāo)的最優(yōu)值和最劣值分別構(gòu)成理想解X*和負(fù)理想解X0。X*=(x1*, x2*,…, xp*)，X0=(x10, x20,…, xp0)。

5）計(jì)算各方案與正負(fù)理想解的歐氏距離

方案xi到理想解的歐式距離為：

圖1 層次分析模型Fig.1 Hierarchical analysis model

方案xi到負(fù)理想解的歐式距離為：

6）計(jì)算各方案到理想解的相對(duì)接近度：

式中，di0為方案xi到負(fù)理想解的歐式距離，di*為方案xi到理想解的歐式距離。

7）按相對(duì)接近度的大小排序，ci*越大，表明方案xi越接近最優(yōu)水平。

2 基于層次分析法的權(quán)重設(shè)置

2.1 建立層次分析模型

層次結(jié)構(gòu)一般分為目標(biāo)層、準(zhǔn)則層、方案層3層，在本文中，可建立如圖1所示的層次分析模型。

評(píng)價(jià)的目的是比較幾種可再生能源發(fā)電績(jī)效的高低，故目標(biāo)層為可再生能源發(fā)電績(jī)效的得分；準(zhǔn)則層包括經(jīng)濟(jì)、技術(shù)、資源以及環(huán)境幾方面因素；由準(zhǔn)則層引出的具體指標(biāo)包括發(fā)電成本、裝機(jī)容量、能源加工轉(zhuǎn)化效率等8個(gè)指標(biāo)。模型的建立遵循任意兩個(gè)因素不重疊和每一層所列因素盡可能大地包含上一層全部?jī)?nèi)容兩個(gè)原則[3]。

2.2 構(gòu)造判斷矩陣

根據(jù)專家打分結(jié)果構(gòu)造一級(jí)指標(biāo)判斷矩陣見(jiàn)表1。

表1 一級(jí)指標(biāo)權(quán)重判斷矩陣Table 1 First-order indicator weight judgment matrix

表2 隨機(jī)一致性指標(biāo)RI的值Table 2 Value of the random consistency indicator RI

得到判斷矩陣：

利用方根法，將矩陣A各行進(jìn)行乘積并歸一化，得到特征向量：

W=[0.2814，0.2343，0.2814，0.2029]T

2.3 計(jì)算判斷矩陣的最大特征根

最大特征根 λmax=1/n∑i(AW)i/Wi= 4.003119。

2.4 一致性檢驗(yàn)

CI為一致性指標(biāo)，通過(guò)將CI與平均隨機(jī)一致性指標(biāo)RI進(jìn)行比較，可以檢驗(yàn)判斷矩陣是否具有滿意的一致性。隨機(jī)一致性指標(biāo)RI的值見(jiàn)表2。

CR=CI/RI，若CR≤0.10，則認(rèn)為該判斷矩陣具有完全一致性，計(jì)算得到的權(quán)重系數(shù)Wi可以較好地反映上一級(jí)指標(biāo)中各指標(biāo)的相對(duì)重要程度；若CR>0.10，則需要重新考慮所建立的權(quán)重判斷矩陣[4]。

根據(jù)表2可以查出當(dāng)階數(shù)為4時(shí)，RI=0.9，故CR=CI/RI=0.001156，CR<0.10，通過(guò)一致性檢驗(yàn)。

同理，計(jì)算下級(jí)指標(biāo)權(quán)重，最后得到可再生能源發(fā)電績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重見(jiàn)表3。

3 可再生能源發(fā)電績(jī)效評(píng)價(jià)

3.1 建立指標(biāo)矩陣

參考國(guó)內(nèi)行業(yè)研究報(bào)告、國(guó)家發(fā)改委研究報(bào)告、中國(guó)科學(xué)院及科學(xué)技術(shù)部的新能源科技路線圖等資料，得到各項(xiàng)指標(biāo)的值見(jiàn)表4，并得到原始矩陣X與規(guī)范化矩陣Y。

表3 可再生能源發(fā)電績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重表Table 3 Weight table for indicators pf renewable energy power generation performance evaluation

表4 各項(xiàng)指標(biāo)賦值Table 4 Assignment of various indicators

3.2 建立加權(quán)規(guī)范矩陣

根據(jù)已知的權(quán)重矩陣W與規(guī)范指標(biāo)矩陣Y計(jì)算得加權(quán)規(guī)范矩陣R：

3.3 計(jì)算各方案到理想解與負(fù)理想解的距離

本文共有4個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象，理想解與負(fù)理想解分別為X*=(0,1,1,1,1,1,0,0)，X0=(1,0,0,0,0,0,1,1)，根據(jù)公式分別求得每個(gè)對(duì)象到理想解與負(fù)理想解的歐式距離：

3.4 計(jì)算相對(duì)接近度并排序

根據(jù)公式求得4個(gè)方案到理想解的相對(duì)接近度分別為：

按照相對(duì)接近度大小排序，可得最接近理想解的方案為水力發(fā)電，其次為風(fēng)力發(fā)電和光伏發(fā)電，最遠(yuǎn)離理想解的方案為生物質(zhì)發(fā)電。

4 結(jié)論

本文將TOPSIS法應(yīng)用于可再生能源發(fā)電績(jī)效評(píng)價(jià)中，在權(quán)重的確定上采用了層次分析法，建立了績(jī)效評(píng)價(jià)的指標(biāo)體系，對(duì)水力發(fā)電、風(fēng)力發(fā)電、光伏發(fā)電及生物質(zhì)發(fā)電4種發(fā)電技術(shù)的績(jī)效進(jìn)行了比較，從而可以清楚地看到這幾種技術(shù)的績(jī)效排序。本文在評(píng)價(jià)過(guò)程中盡可能做到客觀準(zhǔn)確，但由于作者水平所限，文中可能存在不足之處，希望能對(duì)可再生能源發(fā)電的發(fā)展具有一定參考價(jià)值。