[发明专利]一种新旧动能转换成效评价方法及系统在审

专利信息
申请号: 201910365737.6 申请日: 2019-04-29
公开(公告)号: CN110264030A 公开(公告)日: 2019-09-20
发明(设计)人: 薛万磊;李兵抗;杨雍琦;徐楠;贾善杰;汪湲;安鹏;李晨辉;吴奎华;郭森;孙晶琪;赵会茹;赵浩然;张浩;赵昕;刘知凡;朱毅;侯庆旭 申请(专利权)人: 国网山东省电力公司经济技术研究院;山东智源电力设计咨询有限公司;国家电网有限公司
主分类号: G06Q10/06 分类号: G06Q10/06;G06Q50/06
代理公司: 济南诚智商标专利事务所有限公司 37105 代理人: 李修杰
地址: 250021 山*** 国省代码: 山东;37
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 动能转换 评价指标体系 权重 灰色关联分析 灰色关联度 建立模块 指标体系 综合评价 主观性 向量 申请 模糊 融合
【权利要求书】:

1.一种新旧动能转换成效评价方法,其特征在于,所述方法包括:

建立新旧动能转换成效评价指标体系,所述新旧动能转换成效评价指标体系中的指标包括一级新旧动能转换指标和二级新旧动能转换指标,所述一级新旧动能转换指标包括:经济指标、用电指标和能效指标,所述二级新旧动能转换指标为所述一级新旧动能转换指标下的指标;

按照不同级别,分别利用模糊BWM方法对所述指标进行指标赋权,确定任一指标的权重;

根据不同级别指标的权重,利用融合差方式和除方式的灰色关联分析法,对新旧动能转换成效进行评价,获取评价结果。

2.根据权利要求1所述的一种新旧动能转换成效评价方法,其特征在于,所述二级新旧动能转换指标包括:属于经济指标的人均GDP、R&D强度、三产增加值占比、城镇化水平、城乡收入比一级新兴产业增加值占比;属于用电指标的人均生活用电量、工业用电量占比、电能替代程度、电气化水平以及电能强度;属于能效指标的能源强度、单位工业增加值能耗、非化石能源消费占比、人均能源消费量以及全员劳动生产率。

3.根据权利要求1所述的一种新旧动能转换成效评价方法,其特征在于,所述按照不同级别,分别利用模糊BWM方法对所述指标进行指标赋权,确定任一指标的权重,包括:

定义模糊BWM方法中的模糊集;

获取待赋权指标体系;

在所述待赋权指标体系中,确定最优指标和最劣指标;

根据所述待赋权指标体系中的指标与所述最优指标和最劣指标的重要性程度,确定模糊最优判断向量和模糊最劣判断向量;

根据所述模糊最优判断向量和模糊最劣判断向量,计算最优模糊权重向量;

利用一致性指标值,对所述最优模糊权重向量进行一致性校验。

4.根据权利要求3所述的一种新旧动能转换成效评价方法,其特征在于,所述定义模糊BWM方法中的模糊集,包括:

定义一三角模糊数且所述三角模糊数的隶属度函数为

对所述三角模糊数去模糊化。

5.根据权利要求3所述的一种新旧动能转换成效评价方法,其特征在于,根据所述待赋权指标体系中的指标与所述最优指标和最劣指标的重要性程度,确定模糊最优判断向量和模糊最劣判断向量的方法,包括:

设定待赋权指标体系中各指标间的比较规则;

比较待赋权指标体系中任一指标与最优指标之间的重要性程度,确定待赋权指标体系中的模糊最优判断向量

比较待赋权指标体系中任一指标与最劣指标之间的重要性程度,确定待赋权指标体系中的模糊最劣判断向量

6.根据权利要求3所述的一种新旧动能转换成效评价方法,其特征在于,所述利用一致性指标值,对所述最优模糊权重向量进行一致性校验,包括:

根据模糊最优判断向量和模糊最劣判断向量,确定最优指标和最劣指标的比较结果

根据所述比较结果,利用统计方法确定一致性指标值CI;

根据所述最优模糊权重向量和一致性指标值,利用公式CR=k*/CI计算一致性比率指标,其中,CR为一致性比率指标,k*为求解得到的最优模糊BWM权重向量与模糊最优/最劣判断向量之间差异水平;

判断所述一致性比率指标是否小于0.1;

如果是,判定所述最优模糊权重向量一致性校验合格;

否则,判定所述最优模糊权重向量一致性校验不合格;

在所述待赋权指标体系中,重新确定最优指标和最劣指标。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于国网山东省电力公司经济技术研究院;山东智源电力设计咨询有限公司;国家电网有限公司,未经国网山东省电力公司经济技术研究院;山东智源电力设计咨询有限公司;国家电网有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201910365737.6/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top