一种基于非线性时变因子熵权TOPSIS的能源潜力评估方法技术

本发明专利技术涉及一种基于非线性时变因子熵权TOPSIS的能源潜力评估方法，包括以下步骤：步骤S1：确定样本区域，构建能源绩效评价指标体系，并获取数据；步骤S2：以能源消费量为判定标准，基于非线性时变因子模型对不同样本区域潜在收敛特征进行识别，依据收敛后的结果，进行分组；步骤S3：对评价指标进行数据标准化处理，并利用熵值法测算分组后样本的指标权重；步骤S4：利用TOPSIS模型计算能源绩效评价指数，并得到最终绩效排序。该方法有利于对能源潜力进行有效评估。行有效评估。行有效评估。

【技术实现步骤摘要】
一种基于非线性时变因子熵权TOPSIS的能源潜力评估方法


[0001]本专利技术属于能源潜力评估领域，具体涉及一种基于非线性时变因子熵权TOPSIS的 能源潜力评估方法。

技术介绍

[0002]目前，有关能源绩效潜力评估，没有考虑样本中潜在的群组特征，缺乏贴近现实的 评估方法。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种基于非线性时变因子熵权TOPSIS的能源潜力评估方法， 该方法有利于对能源潜力进行有效评估。
[0004]为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案是：一种基于非线性时变因子熵权TOPSIS 的能源潜力评估方法，包括以下步骤：
[0005]步骤S1：确定样本区域，构建能源绩效评价指标体系，并获取数据；
[0006]步骤S2：以能源消费量为判定标准，基于非线性时变因子模型对不同样本区域潜 在收敛特征进行识别，依据收敛后的结果，进行分组；
[0007]步骤S3：对评价指标进行数据标准化处理，并利用熵值法测算分组后样本的指标 权重；
[0008]步骤S4：利用TOPSIS模型计算能源绩效评价指数，并得到最终绩效排序。
[0009]进一步地，所述步骤S1中，确定样本区域z个，并构建能源绩效评价指标体系， 其中评价指标共m个，然后获取数据。
[0010]进一步地，所述步骤S2中，以能源消费量为判定标准，基于非线性时变因子模型 对不同样本区域潜在收敛特征进行识别，其具体方法为：
[0011]令I
it
为时序能源消费量，利用logt方程进行检验：
[0012][0013]其中，b0为常数项；a为logt项的估计系数，当a≥0时，表明存在收敛性，反之则 不存在；μ
t
为随机干扰项；同时，L(t)＝log(t+1)， t＝[rT],[rT]+1,
…
T；N为样本区域个数，h
it
为相对时变参数；H
t
为h
it
在t年的截面 方差，H1为h
it
在1年的截面方差；r为决定初始时间t的系数；logt方程判定标准为， 对logt的系数进行t检验，如果t＞
‑
1.65，则同意收敛；如果t＜
‑
1.65，则拒绝收敛。
[0014]进一步地，所述步骤S2中，利用logt方程对不同区域依次进行检验，构建核心组， 筛选俱乐部成员入会资格，找出剩余俱乐部，俱乐部合并，从而形成新的样本分组。
[0015]进一步地，所述步骤S3中，对评价指标进行数据标准化处理，具体为：
[0016]X＝(x
ij
)
z
×
m
(i＝1,2,3,...,z；j＝1,2,3,...,m)
[0017][0018]其中，x
ij
为第i个区域的第个j指标值，共有区域z个，共有指标m个；x
′
ij
为x
ij
标 准化后的值。
[0019]进一步地，所述步骤S3中，利用熵值法测算新指标体系下的指标权重，具体为：
[0020][0021]其中，第j个指标的熵为H
j
，p
ij
为x
′
ij
在所有标准化数值加总 中的比例，k为计算熵值的参数；
[0022]每个指标权重为：且
[0023]进一步地，所述步骤S4中，利用TOPSIS模型计算能源绩效评价指数，并得到最 终绩效排序，其具体方法为：
[0024]对于能源绩效评价指标体系，计算加权矩阵并确定最优解与最劣解
[0025]R＝(r
ij
)
z
×
m
,r
ij
＝ω
j
·
x
′
ij
(i＝1,2,3,...,z；j＝1,2,3,...,m)
[0026][0027][0028]其中，r
ij
为x
ij
加权标准化后的值；R为对应的加权标准化矩阵；
[0029]各评价单元到最优解、最劣解之间的欧式距离为：
[0030][0031][0032]计算第i个区域的能源绩效评价指数C
i
：C
i
∈[0,1]，并对指数进行 排序，得到最终绩效排序。
[0033]与现有技术相比，本专利技术具有以下有益效果：本专利技术在能源潜力评估过程中，兼顾 了样本间可能存在的组群特征，并计算出目标区域的能源绩效水平，更加具有现实意义。 通过该方法，能够得到更贴近现实的能源绩效指数，并且能够对其潜力进行有效评估， 这能够为中长期的能源政策制定提供数据支撑。
附图说明
[0034]图1为本专利技术实施例的方法实现流程图。
具体实施方式
[0035]下面结合附图及实施例对本专利技术做进一步说明。
[0036]应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另 有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属
的普通技术人员通 常理解的相同含义。
[0037]需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据 本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形 式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和 /或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
[0038]如图1所示，本实施例提供了一种基于非线性时变因子熵权TOPSIS的能源潜力评 估方法，包括以下步骤：
[0039]步骤S1：确定样本区域，构建能源绩效评价指标体系，并获取数据。
[0040]步骤S2：以能源消费量为判定标准，基于非线性时变因子模型对不同样本区域潜 在收敛特征进行识别，依据收敛后的结果，进行分组。
[0041]其中，以能源消费量为判定标准，基于非线性时变因子模型对不同样本区域潜在收 敛特征进行识别，其具体方法为：
[0042]令I
it
为时序能源消费量，利用logt方程进行检验：
[0043][0044]其中，b0为常数项；a为logt项的估计系数，当a≥0时，表明存在收敛性，反之则 不存在；μ
t
为随机干扰项；同时，L(t)＝log(t+1)， t＝[rT],[rT]+1,
…
T，一般而言，检测时间长度T≤50，所以取r＝0.3；N为样本区 域个数，在本专利技术中与z相同；h
it
为相对时变参数；H
t
为h
it
在t年的截面方差，H1为h
it
在1年的截面方差；r为决定初始时间t的系数；该logt方程判定标准为，对logt的系 数进行t检验，如果t＞
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于非线性时变因子熵权TOPSIS的能源潜力评估方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：确定样本区域，构建能源绩效评价指标体系，并获取数据；步骤S2：以能源消费量为判定标准，基于非线性时变因子模型对不同样本区域潜在收敛特征进行识别，依据收敛后的结果，进行分组；步骤S3：对评价指标进行数据标准化处理，并利用熵值法测算分组后样本的指标权重；步骤S4：利用TOPSIS模型计算能源绩效评价指数，并得到最终绩效排序。2.根据权利要求1所述的一种基于非线性时变因子熵权TOPSIS的能源潜力评估方法，其特征在于，所述步骤S1中，确定样本区域z个，并构建能源绩效评价指标体系，其中评价指标共m个，然后获取数据。3.根据权利要求1所述的一种基于非线性时变因子熵权TOPSIS的能源潜力评估方法，其特征在于，所述步骤S2中，以能源消费量为判定标准，基于非线性时变因子模型对不同样本区域潜在收敛特征进行识别，其具体方法为：令I
it
为时序能源消费量，利用logt方程进行检验：log(H1/H
t
)
‑
2logL(t)＝b0+2a logt+μ
t
其中，b0为常数项；a为logt项的估计系数，当a≥0时，表明存在收敛性，反之则不存在；μ
t
为随机干扰项；同时，L(t)＝log(t+1)，t＝[rT],[rT]+1,
…
T；N为样本区域个数，h
it
为相对时变参数；H
t
为h
it
在t年的截面方差，H1为h
it
在1年的截面方差；r为决定初始时间t的系数；logt方程判定标准为，对logt的系数进行t检验，如果t＞
‑
1.65，则同意收敛；如果t＜
‑
1.65，则拒绝收敛。4.根据权利要求1所述的一种基于非线性时变因子熵权TOPSIS的能源潜力评估方法，其特征在于，所述步骤S2中，利用logt方程对不同区域依次进行检验，构建核心组，筛选俱乐部成员入会资格，找出剩余俱乐部，俱乐部合并，从而形成新的...

【专利技术属性】
技术研发人员：杜翼，项康利，陈柯任，蔡期塬，李源非，林昶咏，林晓凡，陈晚晴，陈晗，李益楠，陈津莼，陈思敏，施鹏佳，郑楠，
申请(专利权)人：国网福建省电力有限公司经济技术研究院，
类型：发明
国别省市：