【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于低碳节能领域，具体涉及一种行业低碳节能能力的评价排序方法和系统。
技术介绍
1、双碳目标对能源电力消费总量控制、利用效率提升、结构优化等提出了更高要求。现存仍有很多高耗能、高污染行业有着极大的减排潜力。行业的低碳节能发展涉及要素众多，仅仅依靠大量数据统计无法有效把握各行业低碳节能能力，亟需建立行业低碳节能评价管理方法及体系，实现行业低碳节能能力的科学分析与评价。
2、目前少有专门针对行业的低碳节能评价管理方法，研究大多从人口、经济、技术、政策等方面入手，对城市或区域低碳节能能力进行分析，且使用的评价指标及方法尚不能合理科学地反映碳排放、碳减排情况。
技术实现思路
1、为克服上述现有技术的不足，本专利技术提出一种行业低碳节能能力的评价排序方法，包括：
2、对已有的行业低碳节能能力评价指标体系中的评价指标进行类型一致化和无量纲化预处理，获取预处理后的评价指标矩阵；
3、采用层次分析法和熵权法，计算所述行业低碳节能能力评价指标体系中评价指标值的复合权重；
4、基于所述预处理后的评价指标矩阵和所述复合权重，计算各行业低碳节能能力的相对距离，并基于所述相对距离，对各行业的低碳节能能力进行评价排序，获取评价排序结果；
5、其中，所述评价指标体系至少包括下述中的一种或多种：目标层、准则层和指标层。
6、优选的，所述对已有的行业低碳节能能力评价指标体系中的评价指标进行类型一致化和无量纲化预处理，获取预处理后的评价
7、对已有的行业低碳节能评价指标体系中的评价指标进行量化，获取评价指标值；
8、对所述的评价指标值进行分类，获得正向指标值与负向指标值；
9、对所述正向指标值与负向指标值进行类型一致化和无量纲化预处理，获得预处理后的评价指标矩阵。
10、优选的，所述采用层次分析法和熵权法，计算所述评价指标体系中评价指标的复合权重，包括：
11、基于所述行业低碳节能能力评价指标体系构建的各层次的判断矩阵，采用层次分析法，计算单层指标权重向量，并进行单层次排序；
12、基于单层指标权重向量，计算所述判断矩阵的一致性比率；
13、当所述判断矩阵的一致性比率小于预先设置的判断矩阵的一致性比率阈值时，计算评价指标体系的层次总排序，并计算所述评价指标的主观权重值；
14、基于所述预处理后的评价指标矩阵，采用熵权法，计算评价指标的客观权重值；
15、基于所述主观权重值和所述客观权重值，计算所述行业低碳节能评价指标体系中评价指标值的复合权重。
16、优选的，所述基于所述预处理后的评价指标矩阵和所述复合权重，计算各行业低碳节能能力的相对距离，包括：
17、对所述预处理后的评价指标矩阵中的评价指标值乘以对应的复合权重后，选出评价指标矩阵中每列的指标最大值和指标最小值；
18、将每列的指标最大值组合成正理想解vpos，将每列的指标最小值组合成负理想解vneg；
19、基于所述正理想解vpos，计算正理想解距离，基于所述负理想解vneg，计算负理想解距离；
20、根据所述正理想解距离和所述负理想解距离，计算行业低碳节能能力的相对距离。
21、优选的，所述行业低碳节能能力的相对距离，计算式如下：
22、
23、其中，rcdi为第i的行业低碳节能能力的相对距离，di-为第i的行业低碳节能能力的负理想解距离，di+为第i的行业低碳节能能力的正理想解距离。
24、基于同一专利技术构思，本专利技术还提供了一种行业低碳节能能力的评价排序系统，包括：
25、评价指标处理模块、复合权重计算模块和评价排序模块；
26、所述评价指标处理模块，用于对已有的行业低碳节能能力评价指标体系中的评价指标进行类型一致化和无量纲化预处理，获取预处理后的评价指标矩阵；
27、所述复合权重计算模块，用于采用层次分析法和熵权法，计算所述行业低碳节能能力评价指标体系中评价指标值的复合权重；
28、所述评价排序模块，用于基于所述预处理后的评价指标矩阵和所述复合权重，计算各行业低碳节能能力的相对距离，并基于所述相对距离，对各行业的低碳节能能力进行评价排序，获取评价排序结果；
29、其中，所述评价指标体系至少包括下述中的一种或多种：目标层、准则层和指标层。
30、优选的，所述评价指标处理模块，具体用于：
31、对已有的行业低碳节能评价指标体系中的评价指标进行量化，获取评价指标值；
32、对所述的评价指标值进行分类，获得正向指标值与负向指标值；
33、对所述正向指标值与负向指标值进行类型一致化和无量纲化预处理，获得预处理后的评价指标矩阵。
34、优选的，所述复合权重计算模块，具体用于：
35、基于所述行业低碳节能能力评价指标体系构建的各层次的判断矩阵，采用层次分析法，计算单层指标权重向量，并进行单层次排序；
36、基于单层指标权重向量，计算所述判断矩阵的一致性比率；
37、当所述判断矩阵的一致性比率小于预先设置的判断矩阵的一致性比率阈值时，计算评价指标体系的层次总排序，并计算所述评价指标的主观权重值；
38、基于所述预处理后的评价指标矩阵，采用熵权法，计算评价指标的客观权重值；
39、基于所述主观权重值和所述客观权重值，计算所述行业低碳节能评价指标体系中评价指标值的复合权重。
40、优选的，所述评价排序模块基于所述预处理后的评价指标矩阵和所述复合权重，计算各行业低碳节能能力的相对距离，包括：
41、对所述预处理后的评价指标矩阵中的评价指标值乘以对应的复合权重后，选出评价指标矩阵中每列的指标最大值和指标最小值；
42、将每列的指标最大值组合成正理想解vpos，将每列的指标最小值组合成负理想解vneg；
43、基于所述正理想解vpos，计算正理想解距离，基于所述负理想解vneg，计算负理想解距离；
44、根据所述正理想解距离和所述负理想解距离，计算行业低碳节能能力的相对距离。
45、优选的，所述评价排序模块中行业低碳节能能力的相对距离，计算式如下：
46、
47、其中，rcdi为第i的行业低碳节能能力的相对距离，di-为第i的行业低碳节能能力的负理想解距离，di+为第i的行业低碳节能能力的正理想解距离。
48、与最接近的现有技术相比，本专利技术具有的有益效果如下：
49、1.本专利技术提供了一种行业低碳节能能力的评价排序方法和系统，包括：对已有的行业低碳节能能力评价指标体系中的评价指标进行类型一致化和无量纲化预处理，获取预处理后的评价指标矩阵；采用层次分析法和熵权法，计算所述行业低碳节能能力评价指标体系中评价指标值的复合权重本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种行业低碳节能能力的评价排序方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对已有的行业低碳节能能力评价指标体系中的评价指标进行类型一致化和无量纲化预处理，获取预处理后的评价指标矩阵，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采用层次分析法和熵权法，计算所述评价指标体系中评价指标的复合权重，包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述预处理后的评价指标矩阵和所述复合权重，计算各行业低碳节能能力的相对距离，包括：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述行业低碳节能能力的相对距离，计算式如下：
6.一种行业低碳节能能力的评价排序系统，其特征在于，包括：
7.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述评价指标处理模块，具体用于：
8.如权利要求7所述的系统，其特征在于，所述复合权重计算模块，具体用于：
9.如权利要求8所述的系统，其特征在于，所述评价排序模块基于所述预处理后的评价指标矩阵和所述复合权重，计算各行业低碳节能能力的相对距离
10.如权利要求9所述的系统，其特征在于，所述评价排序模块中行业低碳节能能力的相对距离，计算式如下：
...【技术特征摘要】
1.一种行业低碳节能能力的评价排序方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对已有的行业低碳节能能力评价指标体系中的评价指标进行类型一致化和无量纲化预处理，获取预处理后的评价指标矩阵，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采用层次分析法和熵权法，计算所述评价指标体系中评价指标的复合权重，包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述预处理后的评价指标矩阵和所述复合权重，计算各行业低碳节能能力的相对距离，包括：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，...
【专利技术属性】
技术研发人员：张桂红，陈昀，马文祥，马雪，周冀，李正曦，雷宏，袁学斌，甘嘉田，屈博，卜凡鹏，
申请(专利权)人：国网青海省电力公司经济技术研究院，
类型：发明
国别省市：
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