燕山大学科研人员提出基于变权可拓云模型的区域综合能源系统综合评价方法

区域综合能源系统（RIES）在提升能源利用水平和促进可再生能源消纳方面具有显著作用，合理有效地对其进行评价是促进其发展的重要前提。燕山大学电气工程学院的研究人员马丽叶、张涛、卢志刚、杨林林，在2022年第11期《电工技术学报》上撰文，计及系统运行状态不确定性对于评价结果的影响，提出一种基于变权可拓云模型的RIES综合评价模型。

区域综合能源系统（Regional Integrated Energy System, RIES）作为能源互联网的重要组成部分，利用先进的物理信息技术和创新管理模式对子系统进行协调优化，并在此基础上通过耦合电力、天然气、热冷源等多种能源满足系统内部的多元化用能需求，提升能源利用效率。建设完善的RIES是低碳经济背景下实现能源变革的一种解决方案，而对系统进行评价是推进RIES建设的重要环节。

目前国内外有关RIES的评价研究主要集中于系统的技术经济层面，受限于传统供能系统的评价思路而忽略了系统的管理层面和外部反馈情况，以至于最后无法上升到综合评价的高度。

同时，系统内部可再生能源和多元负荷的大量接入使得RIES运行状态的不确定性增加，考虑到评价指标取值于某一时间段，其典型代表性随着状态不确定性程度的增加而减小，故而可将指标值看作是受系统状态影响的不确定数值，RIES综合评价转换为一个不确定性评价问题。

云模型作为一种描述不确定性的有效方法，有学者在评价体系中引入正态云模型，将传统的确定性指标替换为不确定形式的云指标；有学者提出可拓云模型，保留指标数值形式而将物元等级界限以云模型形式表达，指标的不确定性体现为两者的相对不确定性。显然，相比于前者，可拓云模型增加了处理不相容问题的优势，但考虑到云关联度具有恒大于0的特征，这将削弱系统短板的评价影响，需要对此问题进行改善以免造成评价结果失真。

燕山大学电气工程学院的研究人员认为，区域综合能源系统利用先进的物理信息技术和创新管理模式将各子供能系统联结成一个整体，且随着RIES中可再生能源的逐渐增加，系统运行状态不确定性对评价指标典型代表性的影响已不可忽略。基于此，他们提出了一种基于变权可拓云模型的RIES综合评价模型。

图1 基于DPSIR模型的RIES综合评价指标体系

研究人员充分考虑管理决策和外部资源在其发展运行中的作用，分别从驱动力、压力、状态、影响和响应五个方面建立RIES评价指标体系。接着，利用非线性最优规划将网络分析法（Analytic Network Process, ANP）、熵值法和变异系数法进行组合以求得各指标权重，再结合可拓云模型在处理不确定问题上的优势得到各指标的评价云等级，并通过惩罚型变权将各指标云等级进行组合，得到RIES综合评价结果。

他们以国内某综合能源系统工程项目作为算例进行仿真分析，同时在灵敏度仿真验证中确定了各评价指标的改善顺序，验证了评价模型的可行性与有效性。

研究人员最后指出，为求模型的通用性和评价的综合性，所建指标体系牺牲了一定的深入性，而深度挖掘RIES某一方面的特性并将其具体量化仍然是一个值得探究的课题。此外，利用ANP计算主观权重时，对指标进行重要性判别和相关性分析会给专家带来可观的工作量，未来对其进一步优化是所建评价模型得到重用的关键一步。

本文编自2022年第11期《电工技术学报》，论文标题为“基于变权可拓云模型的区域综合能源系统综合评价”。本课题得到了国家自然科学基金资助项目的支持。