【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力行业的碳减排管理，具体为基于主客观因素权重感知的超高压碳减排贡献率评价方法。
技术介绍
1、随着全球对气候变化问题的关注日益增加，电力行业作为碳排放的主要贡献者，面临着巨大的减排压力。因此，研究电力行业的碳减排技术和管理方法，实现能源的高效利用和环境的可持续发展，是一项至关重要的任务。这不仅能够有效提高企业的环保形象和市场竞争力，同时也对全球气候变化的应对具有重要意义。然而，如何在现有的电力系统基础上，实现碳排放的有效控制和经济效益的最大化，还需进一步探索。
2、在此背景下，如何结合超高压公司的运行特点，构建一个既能反映碳减排效果又能体现经济效益的评估体系，实现碳减排与企业发展的双赢，成为了一个亟待解决的问题。传统的碳减排评估方法往往缺乏对电力行业特定运行环境的考虑，难以全面反映超高压公司在碳减排方面的实际贡献。
3、本专利技术充分结合国内现存问题，从电力行业的实际需求出发，提出了一种基于主客观因素权重感知的超高压碳减排贡献率评价方法。该模型不仅考虑了碳排放的直接减少，还综合了技术创新、管理优化和经济效益等多个维度，为电力企业提供了一个全面、科学的碳减排评估工具。通过这种方法，能够有效指导企业在实现碳减排目标的同时，优化资源配置，提升经济效益，推动电力行业的绿色转型。
技术实现思路
1、为了解决以上问题，本专利技术提出基于主客观因素权重感知的超高压碳减排贡献率评价方法，使用本专利技术所述方法可以有效评估企业的碳减排效率，减少温室气体排放，促
2、为实现上述目的，本专利技术采取的技术方案是：
3、基于主客观因素权重感知的超高压碳减排贡献率评价方法，包括以下步骤：
4、1)基于相关性分析法构建面向碳减排减碳收益评价指标；
5、2)考虑多方因素影响提出了超高压公司碳减排贡献率模型。
6、作为本专利技术进一步改进，所述步骤1)基于相关性分析法构建超高压公司的碳减排减碳收益评价指标，表示为：
7、
8、其中r为指标相关系数；分别是两个指标数值的平均值，对于相关性检验未通过的两个指标，可作为独立的指标，对于相关性比较高的两个指标，根据上述原则进行选取，保留其中一个，对指标分别依此方法进行约简，最后可得相关性分析的得到的指标。
9、作为本专利技术进一步改进，所述碳减排减碳收益评价指标中，从经济、智能和管理共三个维度初步确定评价指标体系，具体如下：
10、一级指标分别是经济指标、智能指标和管理指标；
11、所述经济指标的二级指标有设备运维成本、设备投入成本、人力成本和人员培训成本；
12、所述智能指标的二级指标有智能应用精准度、设备附加碳排放和清洁能源消纳；
13、所述管理指标的二级指标有员工接受度、设备优化管理和设备售后质量。
14、作为本专利技术进一步改进，使用序关系分析法对评价指标主观权重需依据如下方式进行计算：
15、步骤1：确定指标序列，选取个评价指标对待评估对象进行综合评价，由评估者从个指标中挑选最重要指标，对应权重记为；然后从剩下的个指标中继续挑选最重要指标，依次类推；直到所有指标全部挑选完成，形成按照相对重要性排序的指标序列对应指标权重为；
16、步骤2：确定指标相对重要性比值，指标相对重要性比值大小决定了指标权重大小，由所有的评估者讨论后得出，相对重要性比值计算公式为：
17、
18、步骤3：计算第n个指标权重，计算公式为：
19、
20、步骤4：计算所有指标权重，根据相对重要性比值rj，确定其他n-1个指标权重；
21、αj-1＝rjαj (4)
22、步骤5：确定各指标对总目标层的权重系数，设αpq是指标体系中第p个准则层下的第q个指标在总目标层中的权重系数，αp为第p个准则层在总目标层中的权重系数；α(p)q是第q个指标在第p个准则层中的权重系数，则：
23、αpq＝αp×α(p)q (5)。
24、作为本专利技术进一步改进，基于主客观因素权重感知方法中，灰色关联分析法对评价指标客观权重需依据如下方式进行计算：
25、步骤1：确定系统主行为参考序列x0和系统相关因素的比较序列x1：
26、x0(k)＝(x0(1),x0(2),…,x0(n)) (6)
27、xi(k)＝(xi(1),xi(2),…,xi(n))(i＝1,2,…,m) (7)
28、步骤2：序列的归一化处理，对数据进行归一化(无量纲化)处理，将数据转化为纯数字序列：
29、
30、步骤3：计算关联系数：
31、
32、步骤4：计算关联度：
33、
34、步骤5：据因素关联度的大小进行排序。
35、作为本专利技术进一步改进，考虑公司实际运行数据，建立基于主客观因素组合权重感知方法，可表示为：
36、
37、其中θ1为序关系分析法专家偏好系数，θ2为灰色关联分析法专家偏好系数；αj为序关系分析法对评价指标主观权重；βj为灰色关联分析法对评价指标客观权重。
38、作为本专利技术进一步改进，所述步骤2)考虑多方因素影响提出了超高压公司碳减排贡献率评价模型，具体步骤如下：
39、步骤1：对应建立一级评价指标集，表示一级评价指标中有3个评价指标，分别对应能效指标、经济指标和环境指标，在一级指标集基础上建立二级指标集，即每个一级指标对应若干个二级指标，在二级指标集基础上建立三级指标集，即每个二级指标对应若干个三级指标；
40、步骤2：建立评语等级集合v＝(v1,v2,v3,v4)＝(优秀，良好，一般，差)，受邀专家根据每个被评估项目的实际情况，对问卷中各项指标对应的问题做出判断，从而在评语等级中选择合适的评语；
41、步骤3：根据组合权重建立评价指标权重集；
42、步骤4：建立模糊判断矩阵体，具形式如下r所示：
43、
44、其中，rij＝μr(ui,vj)，r∈[1,n]是第i个因素u对第j评语等级v的隶属度，对于每一个三级因素uij都可以一个ri，则二级因素ui对v域上的模糊关系矩阵为ri＝(b1,b2,b3,…,bi)t；
45、关系矩阵ri中的元素bi是ωij和rij通过运算，并经过模糊变换后得出一级评判向量，经过处理后，得出了一级因素的模糊评价结果b＝wi·ri＝(b1,b2,l,bi)；
46、步骤5：重复上面的计算过程，将一级判断结果作为二级指标隶属度，计算上一级指标的综合评价结果向量，在确定每层的模糊关系矩阵以及权重集后，分层次进行模糊评估，通过分级评估再综合的方式，最终得到项目u的模糊综合评估结果，再根据最大隶属本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于主客观因素权重感知的超高压碳减排贡献率评价方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于主客观因素权重感知的超高压碳减排贡献率评价方法，其特征在于，
3.根据权利要求2所述的基于主客观因素权重感知的超高压碳减排贡献率评价方法，其特征在于，
4.根据权利要求2所述的基于主客观因素权重感知的超高压碳减排贡献率评价方法，其特征在于，
5.根据权利要求4所述的基于主客观因素权重感知的超高压碳减排贡献率评价方法，其特征在于，
6.根据权利要求5所述的基于主客观因素权重感知的超高压碳减排贡献率评价方法，其特征在于，
7.根据权利要求5所述的基于主客观因素权重感知的超高压碳减排贡献率评价方法，其特征在于，
【技术特征摘要】
1.基于主客观因素权重感知的超高压碳减排贡献率评价方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于主客观因素权重感知的超高压碳减排贡献率评价方法，其特征在于，
3.根据权利要求2所述的基于主客观因素权重感知的超高压碳减排贡献率评价方法，其特征在于，
4.根据权利要求2所述的基于主客观因素权重感知的...
【专利技术属性】
技术研发人员：解瑾，苏圣婴，周奕，周彤，陈凯文，杜丽娜，
申请(专利权)人：国网上海市电力公司超高压分公司，
类型：发明
国别省市：
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