(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210711943.X (22)申请日 2022.06.22 (71)申请人 南京电力设计 研究院有限公司 地址 210039 江苏省南京市雨 花台区龙飞 路16号 (72)发明人 延巧娜　刘江涛　高海洋　卫茹　 孔维君　陈庭记　杨莲　朱英杰　 程孟晗　刘琛　 (74)专利代理 机构 上海交达专利事务所 31201 专利代理师 王毓理　王锡麟 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/26(2012.01) G06F 30/20(2020.01) G06F 17/16(2006.01) (54)发明名称 计及低碳指数的城市综合能源系统能效评 估方法及系统 (57)摘要 一种计及低碳指数的城市综合能源系统能 效评估方法及系统， 首先提出多种能效评估指 标； 构建基于G1序列法 ‑CRITIC赋权法的组合权 重模型； 基于Pyt hon建立可个性化编辑的综合能 源系统评估 软件， 用户在软件中输入综合能源系 统数据后得到评估结果， 根据评估 结果指导技术 人员提升综合能源系统的综合能效水平。 本发明 从能源环节、 装置环节、 网络环节和用户环节提 炼出具有普遍 适应性的指标， 基于CRIT IC法和G1 序列法生 成各指标的主客观权重， 并汇总成软件 用于综合能源系统能效评估。 具有评估效果好， 操作简单 快捷等优点。 权利要求书3页 说明书5页 附图1页 CN 115187002 A 2022.10.14 CN 115187002 A 1.一种计及低碳指数的城市综合能源系统能效评估方法， 其特征在于， 首先提出多种 能效评估指标； 构建基于G1序列法 ‑CRITIC赋权 法的组合权重模型； 基于Python建立可个性 化编辑的综合能源系统评估软件， 用户在软件中输入综合能源系统数据后得到 评估结果； 所述的多种能效评估指标包括： 能源环节的能效评估指标、 装置环节的能效评估指标、 网络环节的能效评估指标和用户环节的能效评估指标， 具体包括： 能源转换效率系数、 可再 生能源消纳率、 碳排放水平、 设备利用率、 设备成本、 设备碳指数、 网络损耗、 网络负载率、 网 络碳损、 用能质量、 用户碳 排放水平； 所述的组合权重模型， 具体通过以下方式得到： 首先建立G1序列 算法， 之后建立CRITIC 赋权算法， 最后建立G1序列法 ‑CRITIC赋权法的组合权 重模型。 2.根据权利要求1所述的计及低 碳指数的城市综合 能源系统能效评估方法， 其特征是， 具体包括： 步骤1、 提出多种能效评估指标， 具体包括： 步骤1.1)建立能源转换效率系数为： 其中： IECEC为能源转换效率系 数； QC、 QH和E分别为该能源系统的全年耗冷量、 耗热量和热电联产 机组的输出电量， λC、 λH和 λe分别为对应的能质 系数； 分母表示耗能情况， 为消耗的第i种能源的总 量， λi为第i 个能源的能质系数； 步骤1.2)建立可再生能源消纳率为： 其中： Ire为可再生能源消纳率； Pt， i为可再生能源消纳值， Pt， i， max为可再生能源发电量； 步骤1.3)建立碳排放水平为： Call＝∑(Ct， load+Ct， me+Ct， loss)， 其中： Call为系统总碳排放； Ct， load为用户用能时产生的碳排放； Ct， me为设备工作时产生的碳排放； Ct， loss为系统损耗中 产生的碳 排放； 步骤1.4)建立设备利用率为： 其中： ηe为设备利用率； T0为单位计划 工作时长； Tn为第n台设备在单位时间内的实际工作时长； N为区域系统内的能源环节设备 数量； 步骤1.5)建立设备成本为： Csw＝Cs+Cw， 其中： Csw为设备成本； Cs为投资成本； Cw为运维成 本； 步骤1.6)建立设备碳指数为： Ic＝Iout+Iin， 其中： Ic为设备碳指数； Iout为碳排放量， 数值 为正； Iin为捕集或者消耗的碳 量， 数值为负； 步骤1.7)建立网络损耗为： 其中： ΔP为网络损 耗； ΔPL和ΔPV分别为配电网中传输线路和变压器的有功损耗； ΔQ为热能在传输 中的能量 损失， ΔC为冷能在 传输中的能量损失； 步骤1.8)建立网络负载率为： 其中： ν为网络负载 率； αe、 αh、 αc分别为系统电、 热、 冷负载的权重； loade分别为系统电负荷的平均负载容 量和额定负载容量； loadh分别为系统热负荷的平均负载容量和额定负载容量；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115187002 A 2loadc分别为系统冷负荷的平均负载容 量和额定负载容 量； 步骤1.9)建立网络碳损为： Cnet＝Cnet， s+ΔP×η， 其中： Cnet为网络碳损； Cnet， s为初期建设 的碳排放； ΔP和 η分别为网络损耗和碳损折 算比例； 步骤1.10)建立用能质量为： Mall＝Me+Mh+Mc+Mg， 其中： Makk为用能质量； Me、 Mh、 Mc和Mg分别 为电能质量、 热能质量、 冷能质量和燃气质量； 步骤1.11)建立用户碳排放水平为： Cuser＝Cload+Celse， 其中： Cuser为用户碳排放水平； Cload为负荷碳 排放； Celse为其他方式碳 排放； 步骤2、 构建基于G1序列法 ‑CRITIC赋权法的组合权 重模型， 具体包括： 步骤2.1： 建立G1序列算法， G1序列法是一种对层次分析法进行改进的主观赋权法， 首 先根据专家经验和用户需求对需要评估的n个指标进 行降序排列； 然后， 将相 邻指标的重要 程 度 进 行 比 较 ，得 到 相 应 的 标 度 值 ；由 标 度 值 构 成 的 判 断 矩 阵 为 ： 其中： G为判断矩阵； ti为第i个标度值； 判断矩 阵G满足一致性， 不用再进行一致性检验就得到合理的主观权重， 各指标的主观权重αj为： 其中： gij为判断矩阵G第i行第j列的元 素； 步骤2.2： 建立CRITIC赋权算法， 设共有n个指标， m个待测方案； 首先需要对评价体系进 行归一化， 保证不同单位的指标进 行比较， 若所用的指标越大值越好， 那么归一化后的指标 值 其中： xij表示第j个指标中第i种方案的指标值； xj， max和xj.min表示第j个 指标的所有方案中指 标值的最大值和最小值； 其次， 构造基于两种特性的指标信息量， 设Cj 表示第j个评价指标所包含的信息量， 其中： σj为第j个评价 指标标准差； rij为指标i和指标j 之间的相关系数； 指标标准差 其中： μj为第j个评价指标在不同方案中的均值； 相关系数表达式为： 其中： rtj为指标t和 指标j之间的相关系数； xit为第t个指标中第i种方案的指标值； μt为第t 个评价指标在不同方案中的均值； 对于CRITIC法而言， Cj越大， 则第j个指标包含的信息量 越大， 其相对重要性 也越大， 所以第j个指标的客观权 重βj为： 步骤2.3： 建立G1序列法 ‑CRITIC赋权法的组合权重模型， 设主客观指标权重 的相对重 要程度为ε和δ， 根据矩阵论的基本理论， 计算得到指标i的主客观权重关系系数为： 其中： ωsi为已经确定的主观 权重值； ωoi为客观权重值； 结合计算得到的权重 关系系数 εi和 δi， 得到G1序列法 ‑CRITIC赋权法的组合权 重ωi＝ εiωsi+δiωoi； 步骤3： 基于Python建立可个性化编辑的综合能源系统评估软件， 用户在 软件中输入综权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115187002 A 3