System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 基于超效率SBM模型的分布式能源系统综合评价方法技术方案_技高网

基于超效率SBM模型的分布式能源系统综合评价方法技术方案

技术编号:42145675 阅读:7 留言:0更新日期:2024-07-27 00:01
基于超效率SBM模型的分布式能源系统综合评价方法:对分布式能源系统的相关数据进行收集;从经济、能耗、能效、环境四个维度构建以分布式能源系统投资费用和年运行费用作为非资源投入型指标,一次能源消耗量作为资源投入型指标,一次能源利用率作为期望产出指标,CO<subgt;2</subgt;排放量和氮氧化合物排放量作为非期望产出指标的分布式能源系统综合评价体系;构造分布式能源系统综合评价体系中各单项指标的计算模型;构建考虑非期望产出的超效率SBM模型,用于对分布式能源系统进行综合评价和分析,得到分布式能源系统的最优设计方案。本发明专利技术实现了对分布式能源系统的全面客观评估,为该类系统多属性决策提供了新方法,对能源系统方案的合理规划具有一定指导意义。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种分布式能源系统综合评价方法。特别是涉及一种基于超效率sbm模型的分布式能源系统综合评价方法。


技术介绍

1、随着能源安全、气候危机和环境污染等问题的日益严峻,推动清洁低碳能源成为能源消费的主体,建立安全、高效、低碳的能源体系愈加重要。建筑物的能源消耗占社会总能耗的三分之一以上,而这一比例未来将持续增长。分布式能源系统(distributed energysystem,des)是集中式能源供应系统的重要补充手段,根据用户的能源需求灵活地布置在建筑物周围。其以分散的形式实现化石能源(天然气)和可再生能源梯级、互补利用,具有能源的高效利用、环保性能好、安全可靠等优点。当前采用天然气、可再生能源、多种能源互补的分布式能源系统已经成为节能减排的重要方式和手段。

2、国内外专家学者对能源系统建模与仿真、协同规划、优化运行等领域开展了大量研究。关于能源系统的综合评估的研究还不够深入。分布式能源系统的输出往往涉及冷、热、电、气等多种异质能源输出形式,为得到各分布式能源系统设计方案的科学评估结果,需要综合考虑各方面影响因素,建立科学的评价体系和客观的评价方法。现有研究所涉及方法的评价过程均涉及决策者的主观判断,评价结果的准确性即易受到人为主观因素的不利影响,稳定性较差。

3、数据包络分析(dea)是一种用于评价多个同类型决策单元(decision makingunits,dmu)的相对有效性的非参数分析工具。其优点是无须预先估计生产函数形式,且无须考虑投入产出数据量纲的同一化,具有很强的客观性,广泛应用于评估领域。现有研究均基于dea理论实现了能源系统的客观评价分析,但均忽略了系统能效与碳排放水平的评价研究,指标体系仍需进一步完善。


技术实现思路

1、本专利技术所要解决的技术问题是,为克服现有技术的不足,提供一种能够得到的客观、可靠评估结果的基于超效率sbm模型的分布式能源系统综合评价方法。

2、本专利技术所采用的技术方案是:一种基于超效率sbm模型的分布式能源系统综合评价方法,包括如下步骤:

3、1)对分布式能源系统的相关数据进行收集,所述相关数据包括:分布式能源系统的历史负荷数据、设备运行数据、设备运行年限和用电负荷性质;

4、2)从经济、能耗、能效、环境四个维度构建以分布式能源系统投资费用和年运行费用作为非资源投入型指标,一次能源消耗量作为资源投入型指标,一次能源利用率作为期望产出指标,co2排放量和氮氧化合物排放量作为非期望产出指标的分布式能源系统综合评价体系;

5、3)构造分布式能源系统综合评价体系中各单项指标的计算模型;

6、4)构建考虑非期望产出的超效率sbm模型,用于对分布式能源系统进行综合评价和分析,得到分布式能源系统的最优设计方案。

7、本专利技术的基于超效率sbm模型的分布式能源系统综合评价方法,实现了对分布式能源系统的全面客观评估,为该类系统多属性决策提供了新方法,对能源系统方案的合理规划具有一定指导意义。具有如下优点:

8、1.本专利技术将指标类型在属性划分的基础上深入挖掘指标间的差异,基于指标特点将指标细分为投入指标、期望产出指标和非期望产出指标,建立了更合理的多指标评估体系。

9、2.本专利技术所提出的考虑非期望产出的超效率sbm模型克服了传统dea模型的缺陷,不仅能区分出相对有效的决策单元之间存在的效率差异,还能将污染排放物指标作为非期望产出指标纳入评估框架。通过同时从投入和产出两个角度进行冗余分析,可以挖掘出系统的改善程度和改进目标。

10、3.本专利技术通过与熵权法对比可知本专利技术所提模型得到的评估结果客观、可靠。由实例分析可知,本专利技术的数据信息利用率较高,评价结果直观且与实际相符,为该类系统多属性决策提供了新方法,对能源系统方案的合理规划具有一定指导意义。

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【技术保护点】

1.一种基于超效率SBM模型的分布式能源系统综合评价方法,其特征在于,包括如下步骤:

2.根据权利要求1所述的基于超效率SBM模型的分布式能源系统综合评价方法,其特征在于,步骤2)所述的分布式能源系统的投资费用是根据设备的设计容量进行预估,运行费用包括天然气消耗费用、电网补电费用以及设备的运营费用。

3.根据权利要求1所述的基于超效率SBM模型的分布式能源系统综合评价方法,其特征在于,步骤2)所述的一次能源消耗量,是由系统消耗燃气热量以及将外部电网购电量转换为一次能源消耗的能量两部分组成。

4.根据权利要求1所述的基于超效率SBM模型的分布式能源系统综合评价方法,其特征在于,步骤2)所述的分布式能源系统综合评价体系属于二级评价体系,该综合评价指标体系中的一级指标包括:经济指标、能耗指标、能效指标和环境指标;

5.根据权利要求1所述的基于超效率SBM模型的分布式能源系统综合评价方法,其特征在于,步骤3)所述的分布式能源系统综合评价体系中各单项指标的计算模型包括:

6.根据权利要求1所述的基于超效率SBM模型的分布式能源系统综合评价方法,其特征在于,步骤4)中所述的考虑非期望产出的超效率SBM模型,是基于超效率DEA模型中的投入导向超效率DEA模型和考虑非期望产出的SBM模型构建的;所述考虑非期望产出的超效率SBM模型表达式如下:

...

【技术特征摘要】

1.一种基于超效率sbm模型的分布式能源系统综合评价方法,其特征在于,包括如下步骤:

2.根据权利要求1所述的基于超效率sbm模型的分布式能源系统综合评价方法,其特征在于,步骤2)所述的分布式能源系统的投资费用是根据设备的设计容量进行预估,运行费用包括天然气消耗费用、电网补电费用以及设备的运营费用。

3.根据权利要求1所述的基于超效率sbm模型的分布式能源系统综合评价方法,其特征在于,步骤2)所述的一次能源消耗量,是由系统消耗燃气热量以及将外部电网购电量转换为一次能源消耗的能量两部分组成。

4.根据权利要求1所述的基于超效率sbm模型的分布式能源系统综合评价方...

【专利技术属性】
技术研发人员:李鹏胡迪文淼
申请(专利权)人:华北电力大学保定
类型:发明
国别省市:

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