基于信息熵融合多層次灰色關(guān)聯(lián)分析法的電能替代綜合評估

孫毅，張璐，單葆國，曹昉

（1．華北電力大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院，北京 102206；2．國網(wǎng)能源研究院，北京 102209）

基于信息熵融合多層次灰色關(guān)聯(lián)分析法的電能替代綜合評估

孫毅1，張璐1，單葆國2，曹昉1

（1．華北電力大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院，北京 102206；2．國網(wǎng)能源研究院，北京 102209）

電能替代戰(zhàn)略是我國提升環(huán)境質(zhì)量與電氣化水平的必由之路。根據(jù)電能替代的影響要素和基本屬性，構(gòu)建了基于環(huán)保性、經(jīng)濟(jì)性、政策性、技術(shù)替代性的電能替代綜合評價指標(biāo)體系，并且提出一種對多層次灰色關(guān)聯(lián)分析和網(wǎng)絡(luò)層次分析進(jìn)行信息熵融合的評價方法（MGRA-ANP：信息熵融合多層次灰色關(guān)聯(lián)分析法）。采用該方法對北京地區(qū)電能替代影響因素進(jìn)行綜合評估，并與2種常規(guī)評價方法進(jìn)行對比，驗證了該方法在電能替代綜合評估中的有效性和準(zhǔn)確性。北京地區(qū)的實際算例分析表明，該方法得出的評估結(jié)果有效反映了北京地區(qū)電能替代的發(fā)展?fàn)顩r和薄弱環(huán)節(jié)，為電能替代實施提供更為全面、科學(xué)、精確的決策依據(jù)。

電能替代；多層次灰色關(guān)聯(lián)分析；信息熵

近年來，隨著我國經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)高速發(fā)展，能源消耗持續(xù)增加，環(huán)境污染問題日益嚴(yán)峻。環(huán)保形勢的惡化阻礙了經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的能力。在終端能源消費環(huán)節(jié)實施電能替代戰(zhàn)略，能夠從根本上優(yōu)化能源消費結(jié)構(gòu)，解決環(huán)境污染問題，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)與環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展[1-2]。因此，亟需一套全面、普適、合理的電能替代發(fā)展評估指標(biāo)體系與方法，對電能替代的影響因素進(jìn)行有效評價與分析，為政府引導(dǎo)和激勵能效項目的發(fā)展提供合理化建議。

由于電能替代尚處于初級階段，所建立的電能替代指標(biāo)體系過于單一，提出的綜合評估方法僅適用于電能替代的某一應(yīng)用領(lǐng)域，對電能替代宏觀的綜合評估研究較少。文獻(xiàn)[3]給出一套北京地區(qū)節(jié)能減排環(huán)境下電能替代的評價指標(biāo)體系及指標(biāo)計算方法，并且提出一種基于主觀權(quán)和客觀熵權(quán)的評估方法。評價指標(biāo)體系對宏觀條件下電能替代的評估適應(yīng)性不夠。文獻(xiàn)[4]結(jié)合高校熱水供應(yīng)系統(tǒng)，采用凈收益-投資比的方法具體量化電能替代的經(jīng)濟(jì)效益與環(huán)境效益。文獻(xiàn)[5]提出主客觀融合的DEMATEL-ANP-反熵權(quán)法對智能配電網(wǎng)指標(biāo)體系進(jìn)行評估，該方法實用性較強，適用于宏觀條件下的綜合評估。文獻(xiàn)[6]提出一種基于多層次灰色關(guān)聯(lián)分析的機(jī)組運行狀態(tài)評價方法，得到了較為有效的評價結(jié)果。

為此，綜合考慮影響電能替代發(fā)展的多種要素，構(gòu)建了電能替代綜合評價指標(biāo)體系，并對灰色關(guān)聯(lián)分析的分辨系數(shù)進(jìn)行改進(jìn)，提出一種對多層次灰色關(guān)聯(lián)分析與網(wǎng)絡(luò)層次分析進(jìn)行信息熵融合的評價方法，綜合評估電能替代的影響因素。

1 電能替代綜合評價指標(biāo)體系構(gòu)建

電能替代評價指標(biāo)體系的構(gòu)建，首先要對電能替代的影響要素進(jìn)行透徹分析，明確評價目標(biāo)。其次，綜合比較終端用能環(huán)節(jié)各類能源的消費特點，結(jié)合指標(biāo)體系構(gòu)建原則，建立全面、系統(tǒng)、普適的電能替代評價指標(biāo)體系，為之后的評價工作提供基礎(chǔ)。

1.1 指標(biāo)體系構(gòu)建目標(biāo)和原則

指標(biāo)體系的建立應(yīng)遵循系統(tǒng)性、全面性、可操作性、科學(xué)性、可比性5個原則，使指標(biāo)體系具有計算簡潔、易于比較、覆蓋面廣等特點，保證指標(biāo)體系的完整性和各級指標(biāo)的相互獨立性[7]。構(gòu)建電能替代評價指標(biāo)體系的目的是得到各個評價指標(biāo)對電能替代發(fā)展的影響程度，從而找到電能替代的現(xiàn)存問題和薄弱環(huán)節(jié)。在構(gòu)建指標(biāo)體系時應(yīng)該選取反映電能替代效果的關(guān)鍵性因素。此外，電能替代指標(biāo)體系的構(gòu)建不僅要考慮到電能屬性，還需要對終端能源可替代性進(jìn)行全面分析，做到普適性[8]。

1.2 電能替代評價指標(biāo)體系

電能替代評價指標(biāo)體系需要涵蓋影響電能替代的主要因素，通過對終端電能替代其他能源的影響因素進(jìn)行分析規(guī)整，可以將指標(biāo)體系中的評價指標(biāo)分為環(huán)保性指標(biāo)、經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)、政策性指標(biāo)、技術(shù)替代性指標(biāo)，并且將以上4個指標(biāo)作為一級指標(biāo)，自上而下逐層細(xì)化構(gòu)建全面、合理、客觀的電能替代綜合評價指標(biāo)體系，具體如圖1所示。

圖1 電能替代綜合評價指標(biāo)體系Fig.1 Comprehensive evaluation index system of electric power alteration

1）環(huán)保性指標(biāo)

環(huán)保性指標(biāo)從廢水排放量、SO2排放量、NOx排放量三方面對電能替代的環(huán)保效益進(jìn)行了細(xì)化，直觀地體現(xiàn)出了電能替代的減排優(yōu)勢，是電能替代評價指標(biāo)體系中的核心指標(biāo)之一。

2）經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)

經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)描述了電能替代的初期和長期的經(jīng)濟(jì)效益，主要從設(shè)備建設(shè)成本和平均電能價格兩方面來體現(xiàn)。

3）政策性指標(biāo)

政策性指標(biāo)反映了政策對電能替代的指導(dǎo)與推動效果，主要從稅收制度、政府補貼、宣傳力度三方面進(jìn)行描述。

4）技術(shù)替代性指標(biāo)

技術(shù)替代性指標(biāo)描述反映了電能替代相關(guān)技術(shù)的發(fā)展情況以及普及程度，主要從削峰填谷程度、設(shè)備智能化程度、設(shè)備安全性三方面進(jìn)行描述。

2 多層次灰色關(guān)聯(lián)分析法

2.1 改進(jìn)單層次灰色關(guān)聯(lián)分析

單層次灰色關(guān)聯(lián)分析（single-level gray relational analysis，SGRA）基本思想是通過確定參考數(shù)據(jù)序列和若干個比較數(shù)據(jù)序列的幾何形狀關(guān)聯(lián)程度定量描述系統(tǒng)的發(fā)展變化趨勢。關(guān)聯(lián)程度越大，則說明對應(yīng)指標(biāo)對評價對象的影響程度越重要[9]。

假設(shè)參考數(shù)據(jù)列為X0={x0（1），x0（2），…，x0（n）}，比較數(shù)據(jù)序列記為X1={x1（1），x1（2），…，x1（n）}，k為指標(biāo)個數(shù)。

Step1：計算灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)。

ρ作為灰色分辨系數(shù)，從主觀上體現(xiàn)了評價人員對于最大序列差的重視程度，從客觀上體現(xiàn)了各個因子對灰色關(guān)聯(lián)度的間接影響程度[10]。查閱文獻(xiàn)可知當(dāng)ρ≤0.546 3時對權(quán)重值的分辨力最好。此外，序列的波動程度會直接影響最終結(jié)果[11]。為此，通過系統(tǒng)內(nèi)序列的波動程度來確定ρ的取值。

Step2：計算波動因子。

如果Fv≤0.546 3，ρ=Fv；如果Fv≥0.546 3，ρ=0.5466。

Step3：計算灰色關(guān)聯(lián)度。

根據(jù)該方法確定ρ的取值，能夠充分體現(xiàn)出灰色系統(tǒng)的整體性，既消除了主觀因素對權(quán)重值的干擾，又確保了對權(quán)重值的最佳分辨能力，保證了評價結(jié)果的相對準(zhǔn)確性。

2.2 多層次灰色關(guān)聯(lián)分析法

單層次灰色關(guān)聯(lián)分析適用于小樣本指標(biāo)的評價問題，但是對于多層次指標(biāo)體系的評價具有一定的局限性。多層次灰色關(guān)聯(lián)分析法（multi-level gray relational analysis，MGRA）可以有效規(guī)避單層次灰色關(guān)聯(lián)分析存在的不足，在充分挖掘各層次評價指標(biāo)關(guān)聯(lián)度的同時，不僅有效解決了各個二級指標(biāo)權(quán)重值的融合問題，又比單層次灰色關(guān)聯(lián)分析法涵蓋了更加豐富的信息量，使得評價結(jié)果更為準(zhǔn)確[12]。

假設(shè)電能替代綜合評價指標(biāo)體系中包含m個一級指標(biāo)，每個一級指標(biāo)中包含qm個二級指標(biāo)。

Step1：將二級指標(biāo)x={x11，x12，…，x1q1，…，xmqm}作為比較數(shù)據(jù)序列，根據(jù)改進(jìn)單層次灰色關(guān)聯(lián)分析法得到二級指標(biāo)序列與參考序列的關(guān)聯(lián)程度，記為λ={λ11，λ12，…，λ1q1，…，λmqm}。

Step2：將一級指標(biāo)y={y1，y2，…，ym}作為比較數(shù)據(jù)序列，根據(jù)改進(jìn)灰色關(guān)聯(lián)分析法得到一級指標(biāo)與參考序列的關(guān)聯(lián)程度，記為φ={φ1，φ2，…，φm}。

Step3：計算最終客觀權(quán)重值。

3 信息熵權(quán)重融合模型

網(wǎng)絡(luò)分析法（analytic network process，ANP）是基于層次分析法（analytic hierarchy process，AHP）的一種新的系統(tǒng)決策方法，適用于遞歸層次結(jié)構(gòu)中指標(biāo)集合具有依賴性和反饋性的情況[13]。為此，將ANP作為主觀評價方法應(yīng)用于電能替代綜合評估中。

如何對得到的主客觀權(quán)重集合進(jìn)行有效融合，是確保綜合評估結(jié)果準(zhǔn)確的關(guān)鍵[14]。信息熵作為系統(tǒng)有序化程度的度量，既能對比2個指標(biāo)權(quán)重值攜帶信息價值的相對高低程度，又能克服主觀因素對權(quán)重融合的干擾[15]。因此，信息熵是確定權(quán)重融合系數(shù)的理想量度。假設(shè)電能替代評價指標(biāo)集合為I{Ii|1≤i≤n}，多層次灰色關(guān)聯(lián)分析法確定的客觀權(quán)重集合為ω{ωoi|1≤i≤n}，網(wǎng)絡(luò)層次分析方法確定的主觀權(quán)重集合為ωs{ωsi|1≤i≤n}。信息熵權(quán)重融合模型具體過程描述如下。

Step1：對于指標(biāo)Ii，分別計算其客觀權(quán)重ωoi和主觀權(quán)重ωsi的信息熵。

Step2：對主客觀權(quán)重的信息熵值序列進(jìn)行歸一化，記作hi={hsi，hoi|1≤i≤n}。其中較大值記為h1i，較小值記為h2i=1-h1i。

Step3：如果指標(biāo)Ii為定性指標(biāo)，則將h1i作為主觀權(quán)重融合系數(shù)、h2i作為客觀權(quán)重融合系數(shù)，融合權(quán)重ωci如式（5）所示；如果指標(biāo)Ii為定量指標(biāo)，則將h1i作為客觀權(quán)重融合系數(shù)、h2i作為主觀權(quán)重融合系數(shù)，融合權(quán)重ωci如式（6）所示。

對于定性指標(biāo)，主觀評價結(jié)果較為準(zhǔn)確；對于定量指標(biāo)，客觀評價結(jié)果較為準(zhǔn)確[16]。信息熵權(quán)重融合模型將主客觀權(quán)重值的歸一化信息熵作為權(quán)重融合的量度，使得定性指標(biāo)主要依賴主觀評價結(jié)果、定量指標(biāo)主要依賴客觀評價結(jié)果。實現(xiàn)了主客觀權(quán)重的有效耦合，提高了評價結(jié)果的可靠性。

為此，提出一種對多層次灰色關(guān)聯(lián)分析和網(wǎng)絡(luò)層次分析進(jìn)行信息熵融合的評價方法（MGRAANP：信息熵融合多層次灰色關(guān)聯(lián)分析法）對電能替代的影響因素進(jìn)行綜合評估。

4 MGRA-ANP在電能替代評價中的適用性分析

1）MGRA-ANP法具有較強的可行性。電能替代綜合評價指標(biāo)體系評價作為一個宏觀的指標(biāo)體系，涵蓋了以電代煤、以電代油等多個子系統(tǒng)，每個子系統(tǒng)都有對應(yīng)的評價指標(biāo)。對電能替代進(jìn)行綜合評估，僅用主觀評價方法評價結(jié)果說服力不強；僅用客觀評價方法數(shù)據(jù)量過于龐大，定性指標(biāo)不易量化。采用主客觀結(jié)合的評價方法，既能減少評價過程中數(shù)據(jù)不易收集的問題，又能在一定程度上融入專家的判斷，提高了評價過程的可行性和有效性[17]。

2）MGRA-ANP法與電能替代綜合評價指標(biāo)體系具有較大的契合性。網(wǎng)絡(luò)層次分析法適用于指標(biāo)間具有依賴性和反饋性的網(wǎng)狀層次結(jié)構(gòu)，灰色關(guān)聯(lián)分析對數(shù)據(jù)量沒有具體要求，必須針對信息具有非唯一性的系統(tǒng)。電能替代指標(biāo)體系間具有不可避免的關(guān)聯(lián)性，并且符合灰色系統(tǒng)特性。由此可見，2種方法均適用于電能替代綜合指標(biāo)體系。此外，本文采用改進(jìn)的多層次灰色關(guān)聯(lián)分析方法，并且給出電能替代量的概念，兼顧了評價過程中信息量的擴(kuò)展與電能替代特性，使得評價方法與電能替代緊密耦合。

5 算例分析

5.1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

為了驗證MGRA-ANP法在電能替代評價過程中的有效性，選取北京地區(qū)作為研究對象，收集該地區(qū)的指標(biāo)數(shù)據(jù)，對電能替代的影響要素進(jìn)行評價。在電能替代評價指標(biāo)體系中，環(huán)保性與經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)作為定量指標(biāo)，政策性指標(biāo)與技術(shù)替代性指標(biāo)作為定性指標(biāo)。對于定量指標(biāo)，根據(jù)北京地區(qū)的統(tǒng)計年鑒與發(fā)改委文件，查閱并計算得到2005—2014年各個二級指標(biāo)的序列值。對于定性指標(biāo)，通過模糊評判集的方法進(jìn)行量化，利用{[0～20]，[20～40]，[40～60]，[60～80]，[80～100]}的分?jǐn)?shù)集將定性指標(biāo)量化為不同的等級，表示該指標(biāo)在2005—2014年內(nèi)的發(fā)展水平。

5.2 確定指標(biāo)權(quán)重

1）基于ANP確定主觀權(quán)重

聘請經(jīng)驗豐富的專家組，咨詢其一級指標(biāo)對電能替代的影響程度。根據(jù)專家們的意見，對電能替代評價指標(biāo)體系中的環(huán)保性、經(jīng)濟(jì)性、政策性、技術(shù)替代性指標(biāo)，采用經(jīng)典的九分法進(jìn)行打分，構(gòu)造主觀評價矩陣。根據(jù)ANP評價方法，得到主觀評價結(jié)果如表1所示。

表1 電能替代主觀評價結(jié)果Tab.1 Subjective evaluation results of electric power alteration

表2 電能替代二級指標(biāo)客觀評價結(jié)果Tab.2 Objective second-class indexes evaluation results of electric power alteration

2）基于MGRA確定客觀權(quán)重

為了反映電能替代的發(fā)展程度，給出電能替代量的定義如式（7）所示。將電能替代量作為參考數(shù)據(jù)序列，表示電能替代的發(fā)展程度。

式中，At為第t年終端電能替代量；Et為第t年終端電能消耗量；Et-1為第（t-1）年終端電能消耗量；Pt為t第年終端能源消費總量；Pt-1為第（t-1）年終端能源消費總量。

Step1：將北京地區(qū)2005—2014年電能替代量作為參考序列，各個二級指標(biāo)的指標(biāo)序列值作為比較序列，利用改進(jìn)灰色關(guān)聯(lián)分析法得各個二級指標(biāo)與電能替代量的關(guān)聯(lián)程度作為客觀權(quán)重，結(jié)果見表2。

Step2：通過模糊評判集，對環(huán)保性、經(jīng)濟(jì)性等以及指標(biāo)對電能替代的影響程度進(jìn)行量化，根據(jù)改進(jìn)灰色關(guān)聯(lián)分析法確定各個一級指標(biāo)與電能替代量的關(guān)聯(lián)程度，結(jié)果見表3。

表3 電能替代一級指標(biāo)客觀評價結(jié)果Tab.3 Objective fist-class indexes evaluation results of electric power alteration

Step3：根據(jù)式（4）確定最終電能替代客觀評價結(jié)果如表4所示。

表4 電能替代客觀評價結(jié)果Tab.4 Objective evaluation results of electric power alteration

3）信息熵確定權(quán)重融合系數(shù)

利用各個指標(biāo)主客觀權(quán)重值的歸一化信息熵值，得到權(quán)重融合系數(shù)見表5。

表5 主客觀權(quán)重融合系數(shù)Tab.5 Fusion coefficients of subjective and objective weights

4）確定最終評價結(jié)果

根據(jù)確定好的權(quán)重融合系數(shù)，將主客觀權(quán)重值進(jìn)行融合，得到北京地區(qū)最終電能替代評價結(jié)果見表6。

表6 電能替代評價結(jié)果Tab.6 Evaluation results of electric power alteration

5.3 算例驗證

利用所收集的數(shù)據(jù)及判斷矩陣，分別采用信息熵融合多層次灰色關(guān)聯(lián)分析法（本文方法）、單層次灰色關(guān)聯(lián)分析法（對比算法1）及線性加權(quán)融合多層次灰色關(guān)聯(lián)分析與網(wǎng)絡(luò)層次分析法（對比算法2）對北京地區(qū)的電能替代影響因素進(jìn)行評估。此外，收集2005—2014年北京地區(qū)環(huán)保設(shè)施投資、電力行業(yè)GDP、電力企業(yè)投資占全社會投資比重、電能替代領(lǐng)域用電量4個指標(biāo)數(shù)據(jù)集，選取的4個指標(biāo)可以較好地體現(xiàn)北京地區(qū)的環(huán)保、經(jīng)濟(jì)、政策、技術(shù)替代的發(fā)展情況。因此，分別將選取指標(biāo)的歸一化年均增長率作為評估結(jié)果的參考數(shù)據(jù)。評估結(jié)果及對比見表7。

5.4 結(jié)果分析

根據(jù)逼近理想點排序法（technique for order preference by similarity to ideal solution，TOPSIS）得到3種方法對應(yīng)的評估結(jié)果與參考數(shù)據(jù)的相對距離如表8所示。

表7 評估結(jié)果及對比Tab.7 Evaluation results and comparisons

圖2 電能替代綜合評估結(jié)果及對比雷達(dá)圖Fig.2 Radar chart of electric power alteration evaluation results and comparison

表8 相對距離對比Tab.8 Relative distance comparison

根據(jù)表7可知，MGRA-ANP與其他2種方法的評估結(jié)果完全一致，說明MGRA-ANP對于電能替代的評估是有效且合理的。根據(jù)表8可知，MGRA-ANP得出的評估結(jié)果更加接近電能替代發(fā)展的真實情況，說明該方法可以較為理想地評估電能替代的影響因素，驗證了該方法對于電能替代綜合評估的準(zhǔn)確性。

從表6可以看出，環(huán)保性指標(biāo)（0.349 8）的評價參數(shù)最大，政策性指標(biāo)（0.201 7）、技術(shù)替代性指標(biāo)（0.226 9）的評價參數(shù)分別次之，經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)（0.221 6）的評價參數(shù)最小，這與北京地區(qū)電能替代發(fā)展中存在的問題基本符合。

1）北京地區(qū)的發(fā)展離不開能源的消耗，嚴(yán)重的環(huán)境污染不可避免地阻礙了經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。而電能替代在終端用能環(huán)節(jié)零污染，可以有效地提升生活環(huán)境質(zhì)量，因此環(huán)保性指標(biāo)對北京地區(qū)電能替代的發(fā)展進(jìn)程極為重要。

2）北京地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較為發(fā)達(dá)，盡管電能替代相關(guān)項目初期投資較高，但長期經(jīng)濟(jì)效益十分可觀，目前不盡如人意的經(jīng)濟(jì)效益不會對電能替代的發(fā)展造成過多的影響，因此經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)不是影響電能替代的主要因素。

3）北京地區(qū)政府出臺政策強制關(guān)停燃煤、燃油小鍋爐，同時對電能替代試點工程提供補貼、降低電價，在經(jīng)濟(jì)層面給予電能替代一定的支持，有效地促進(jìn)了電能替代的發(fā)展，因此政策性指標(biāo)對電能替代較為重要。

4）北京地區(qū)智能化設(shè)施較為完善，這提高了設(shè)備使用過程中的安全性，增強了用戶對電能替代的應(yīng)用偏好程度，從側(cè)面推動了電能替代的發(fā)展，因此技術(shù)替代性指標(biāo)對電能替代的影響程度稍重要。

綜合上述分析，建議在今后全面推廣電能替代的發(fā)展過程中，應(yīng)在兼顧經(jīng)濟(jì)效益的同時把環(huán)境效益放在首要位置上。在環(huán)境污染嚴(yán)重地區(qū)應(yīng)優(yōu)先實施一些“環(huán)保效果佳、示范性強、推廣效果好”的電能替代項目試點工程，有效地改善環(huán)境質(zhì)量。同時，大力推動新能源并網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展和清潔電能的使用。隨著政府完善對電力基礎(chǔ)設(shè)施的補貼政策和對電價的調(diào)控政策，高耗能工業(yè)將優(yōu)先選擇價格相對便宜的清潔電能，電能替代的長期經(jīng)濟(jì)效益將與日俱增，形成電能替代的良性循環(huán)，極大促進(jìn)電能替代的推廣與發(fā)展。

6 結(jié)論

本文構(gòu)建了涵蓋電能替代核心內(nèi)容的電能替代綜合評價指標(biāo)體系，并且利用MGRA-ANP評價方法對電能替代的影響因素進(jìn)行評估，所得評估結(jié)果可以反映出各個指標(biāo)對電能替代發(fā)展的影響程度和存在的薄弱環(huán)節(jié)。隨著對電能替代的深入研究，可針對不同的子系統(tǒng)逐步細(xì)化政策性、技術(shù)替代性指標(biāo)，根據(jù)指標(biāo)類型對指標(biāo)權(quán)重值進(jìn)行優(yōu)化，為電能替代的發(fā)展規(guī)劃提供合理化建議。

[1] 鄔捷龍，楊健.能源互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢研究[J].電網(wǎng)與清潔能源，2016，32（3）：8-12.WU Jielong，YANG Jian.Research on the current situation and development trend of technology of energy internet[J].Power System and Clean Energy，2016，32（3）：8-12（in Chinese）.

[2] 王偉，黃珂.電能替代戰(zhàn)略：機(jī)遇、挑戰(zhàn)與政策選擇[J].華北電力大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2014（4）：1-5.WANG Wei，HUANG Ke.Electric power alteration strategy：opportunity，challenge and policy choice[J].Journal of North China Electric Power University（Social Science Edition），2014（4）：1-5（in Chinese）.

[3]尹航.節(jié)能減排環(huán)境下電能替代其他能源評價方法研究[D].北京：華北電力大學(xué)，2013.

[4]曹東莉，袁越，李志祥.電能替代應(yīng)用及效益評價[J].電網(wǎng)與清潔能源，2011，27（4）：30-34.CAO Dongli，YUAN Yue，LI Zhixiang.Application and efficiency evaluation of alternative energy[J].Power System and Clean Energy，2011，27（4）：30-34（in Chinese）.

[5]張心潔，葛少云，劉洪，等.智能配電網(wǎng)綜合評估體系與方法[J].電網(wǎng)技術(shù)，2014，38（1）：40-46.ZHANG Xinjie，GE Shaoyun，LIU Hong，et al.Comprehensive assessment system and method of smart distribution grid[J].Power System Technology，2014，38（1）：40-46（in Chinese）.

[6]羅毅，周創(chuàng)立，劉向杰.多層次灰色關(guān)聯(lián)分析法在火電機(jī)組運行評價中的應(yīng)用[J].中國電機(jī)工程學(xué)報，2012，32（17）：97-103.LUO Yi，ZHOU Chuangli，LIU Xiangjie.Application of the multi-level gray relational analysis method in operation assessment of thermal power units[J].Proceeding of the CSEE，2012，32（17）：97-103（in Chinese）.

[7]王印松，李士哲，張濤，等.基于協(xié)方差指標(biāo)的火電機(jī)組負(fù)荷控制系統(tǒng)性能評價[J].熱力發(fā)電，2015（4）：56-61.WANG Yinsong，LI Shizhe，ZHANG Tao，et al.Covariance index based performance assessment of load control system in thermal power generation units[J].Thermal Power Generation，2015（4）：56-61（in Chinese）.

[8] GE S，LI T，LIU H.Research on low carbon electricity under the probabilistic reliability evaluation[J].Iet Generation Transmission&Distribution，2015，9 （15）：2374-2381.

[9]魯思光，李碩.基于改進(jìn)加權(quán)灰關(guān)聯(lián)度的變壓器故障診斷[J].高壓電器，2014（7）：83-87.LU Siguang，LIShuo.Faulty diagnosis for power transformer based on weighted improved grey incidence[J].High Voltage Apparatus，2014（7）：83-87（in Chinese）.

[10]陳紅坤，劉霄宇，陳小飛，等.配電網(wǎng)關(guān)鍵耗能環(huán)節(jié)辨識及降損決策方案[J].電力電容器與無功補償，2016，37（6）：40-45.CHEN Hongkun，LIU Xiaoyu，CHEN Xiaofei，et al.Identification of key energy-consumption sectors and loss reduction plan for distribution networks[J].Power Capacitor&Reactive Power Compensation，2016，37（6）：40-45（in Chinese）.

[11]呂鋒.灰色系統(tǒng)關(guān)聯(lián)度之分辨系數(shù)的研究[J].系統(tǒng)工程理論與實踐，1997，17（6）：49-54.Lü Feng.Research on the identification coefficient of relational grade for grey system[J].System Engineering Theory and Practice，1997，17（6）：49-54（in Chinese）.

[12]崔明建，孫元章，楊軍，等.一種基于多層次灰色面積關(guān)聯(lián)分析的電網(wǎng)安全綜合評價模型[J].電網(wǎng)技術(shù)，2013，37（12）：3453-3460.CUI Mingjian，SUN Yuanzhang，YANG Jun，et al.Power grid security comprehensive assessment based on multilevel gray area relational analysis[J].Power System Technology，2013，37（12）：3453-3460（in Chinese）.

[13]孫強，葛旭波，劉林，等.智能電網(wǎng)多屬性網(wǎng)絡(luò)層次組合評價法及其應(yīng)用研究[J].電網(wǎng)技術(shù)，2012，36（10）：49-54.SUN Qiang，GE Xubo，LIU Lin，et al.Multi-attribute network process comprehensive evaluation method for smart grid and its application[J].Power System Technology，2012，36（10）：49-54（in Chinese）.

[14]張健釗，陳星鶯，徐石明，等.基于AHP-熵權(quán)法的工業(yè)大用戶用電能效評估[J].電網(wǎng)與清潔能源，2017，33（1）：57-63.ZHANG Jianzhao，CHEN Xingying，XU Shiming，et al.Electricity utilization large industrial users based on AHP and entropy method[J].Power System and Clean Energy，2017，33（1）：57-63（in Chinese）.

[15]譚國梁，王思華.基于熵權(quán)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的絕緣子污閃狀態(tài)評估[J].電瓷避雷器，2015（4）：5-9.TAN Guoliang，WANG Sihua.Condition assessment of insulator pollution flashover based on entropy weight fuzzy neural network[J].Insulators and Surge Arresters，2015（4）：5-9（in Chinese）.

[16]SALARYAND A，MIRZAEIAN B，MOALLEM M.Obtaining a quantitative index for power quality evaluation in competitive electricity market[J].Iet Generation Transmission&Distribution，2010，4（7）：810-823.

[17]曾博，李英姿，劉宗歧，等.基于均衡主成分分析的智能配電網(wǎng)環(huán)境效益綜合評價方法[J].電網(wǎng)技術(shù)，2016（2）：396-404.ZENG Bo，LI Yingzi，LIU Zongqi，et al.Comprehensive evaluation method for environmental benefits of smart distribution network based on TO-PCA[J].Power System Technology，2016（2）：396-404（in Chinese）.

（編輯 馮露）

Comprehensive Assessment of Electric Power Alternation Based on Multi-Level Grey Relational Analysis Method Combined with Information Entropy

SUN Yi1，ZHANG Lu1，SHAN Baoguo2，CAO Fang1
（School of Electrical and Electronic Engineering，North China Electric Power University，Beijing 102206，China；2.State Grid Energy Research Institute，Beijing 102209，China）

The electric power alteration strategy has become the only way to improve environmental quality and electrification level in China.According to the influences and the attributions of electric power alteration，an electric power alteration evaluation index system that takes into account environmental protection，economy，relevant policy，and technology substitutions is established.In order to evaluate influencing factors of electric power alteration，a multi-level gray relational analysis（MGRA）-analytic network process（ANP）comprehensive evaluation method,which is combined with information entropy （MGRA-ANP），is proposed.By using this method，the influence factors of electric power alteration in Beijing are comprehensively evaluated and compared with the results yielded from two other conventional evaluation methods，which proves the validity and accuracy of the proposed method in comprehensively evaluating the electric power alteration.Practical example analysis in Beijing shows that the evaluation results can effectively reflect the development and current problems of electric power alteration in Beijing，which can serve as a comprehensive，scientific，and accurate basis for the future decision-making in the implementing electric power alteration.

electric power alteration;multi-level gray rela－tional analysis（MGRA）;information entropy

2016-08-15。

孫 毅（1972—），男，教授，研究方向為電力系統(tǒng)通信與信息處理，智能用電與需求響應(yīng)等；

張 璐（1994—），女，碩士研究生，研究方向為能源互聯(lián)網(wǎng)信息通信技術(shù)等；

單葆國（1971—），男，高級工程師，研究方向為電力需求側(cè)管理等；

曹 昉（1971—），女，副教授，研究方向為配電網(wǎng)運行分析、電力市場等。

1674-3814（2017）05-0044-07

TM721

A

國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃（863計劃）項目（2015AA050203）；國家電網(wǎng)公司科技項目（“兩個替代”潛力評估）。

Project Supported by the National High Technology Research and Development of China（863 Program）（2015AA050203）；Project Supported by Science and Technology Project of SGCC（Potential Assessment of“The Two Alternatives”）．