[发明专利]一种基于加权的分布式冷热电联供系统综合性能测定方法无效
申请号: | 201110025145.3 | 申请日: | 2011-01-24 |
公开(公告)号: | CN102096769A | 公开(公告)日: | 2011-06-15 |
发明(设计)人: | 钟英杰;凌莉;李华;张雪梅 | 申请(专利权)人: | 浙江工业大学 |
主分类号: | G06F19/00 | 分类号: | G06F19/00 |
代理公司: | 杭州天正专利事务所有限公司 33201 | 代理人: | 王兵;王利强 |
地址: | 310014 *** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | 一种基于加权的分布式冷热电联供(CCHP)系统综合性能测定方法,包括以下步骤:1)指标体系修订过程:将分布式能源系统的数据信息分为基础层、性能层和评价结果层;若原始指标体系不符合当前的国家政策、经济政策、能源技术信息及用户需求,则首先进行参考体系的修正;并对基础层的定性的指标进行定量化处理;2)基础数据分析过程,根据不同的性能指标进行以上2.1)~2.5)的处理过程,得到各个配置方案经济性、能效性、环境性、安全性和技术性综合评分;将各性能参量的得分值构建为一个矩阵F;3)综合性能评价过程:给出综合评分值:数学关系式为H=L×W,其中,H为综合评分值,即最终结果。本发明综合利用主观加权和客观加权方法测定CCHP系统,具有良好的通用性、可靠性高。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 加权 分布式 热电 系统 综合 性能 测定 方法 | ||
【主权项】:
1.一种基于加权的分布式冷热电联供系统综合性能测定方法,其特征在于:所述分布式冷热电联供系统综合性能测定方法包括以下步骤:1)指标体系修订过程:将分布式冷热电联供系统的数据信息分为三层信息,第一层为基础层,是反映分布式能源系统主要性能的原始数据的集合;第二层为性能层,原始参考包括经济性、能效性、环境性、安全性和技术性,是将分布式能源系统划分为各个性能方面的分类法;第三层为评价结果层,综合各方面性能指标,对分布式能源系统进行计分总量化评价;根据当前的国家政策、经济政策、能源技术信息以及用户需求对原始的综合性能评价指标体系进行判断,若原始指标体系符合当前的国家政策、经济政策、能源技术信息及用户需求,则基于此参考体系和配置方案的特征,并参考当前的国家政策、经济政策和能源技术信息提出基础层数据的计算法则;若原始指标体系不符合当前的国家政策、经济政策、能源技术信息及用户需求,则首先对参考体系进行修正,在性能层增加符合当前的相关政策和时代特征的其它性能参量,在基础层增加符合当前的相关政策和时代特征的其它基础数据信息;并对基础层的定性的指标进行定量化处理;2)基础数据分析过程:记用户根据负荷特征提出n种配置方案,设某个性能参量有m组基础数据,建立原始数据矩阵X={xij}n×m,处理过程如下:2.1)、对原始数据矩阵进行中心化标准化处理,设
(i=1,2,...,n,j=1,2,3,...,m)是中心化标准化后的数据,式中
是原始数据矩阵的样本均值,
是样本标准差,中心化标准化后的数据矩阵
2.2)、计算
的相关矩阵,具体地,相关矩阵
2.3)、求出相关矩阵R的特征值和对应的特征向量,即求解特征方程|λI-R|=0,将特征值λ1,λ2,...,λm按大小顺序排列,对应的特征向量为U1,U2,...,Um;2.4)、利用累计贡献率判断需要分析的主成分的个数,累计贡献率按下式计算:
取累计贡献率大于设定阈值时的前t个主成分进行分析;满足要求的情况下,舍掉后面n-t个主成分,仅取前面t个主成分进行后续的计算与分析,不满足要求的情况下,则选择全体主成分进行后续的计算与分析;2.5)、完成性能的评分:各性能参量的综合评分值定义为
(x=1,2,Λ,v;i=1,2,Λ,n),式中,
为第k个主成分的方差贡献率,v是性能层参量的个数。根据不同的性能层指标进行以上2.1)~2.5)的处理过程,得到各个配置方案经济性、能效性、环境性、安全性和技术性综合评分;将各性能参量的得分值构建为一个矩阵F;3)综合性能评价过程:3.1)、按照设定的评分准则,将经济性、能效性、环境性、安全性和技术性性能参量进行两两重要性对比,由此构建一个v×v的判断矩阵Y;3.2)、对判断矩阵Y进行一致性检验,一致性检验按CR=C1/RI进行,式中CR为判断矩阵Y的随机一致性比率,C1为判断矩阵的一般一致性指标,其数学关系为C1=(λmax-v)/(v-1),RI为判断矩阵的平均随机一致性指标,对于1~9阶判断矩阵,当CR<0.1时,认为判断矩阵具有满意的一致性,否则需要重新构建判断矩阵,直到取得满意的一致性为止;3.3)、计算出判断矩阵的特征值及对应的特征向量,将特征向量进行归一化处理后得到权重矩阵W;3.4)、数据矩阵F按以下两式步骤标准化:正指标ai(k)=[Fi(k)-minFi(k)]/[maxFi(k)-minFi(k)] j=k (1)逆指标ai(k)=[maxFi(k)-Fi(k)]/[maxFi(k)-minFi(k)] j=k (2)将经标准化处理后的最优指标集A={a10,a20,Λ,av0}T={1,1,Λ,1}T作为参考数据列,经标准化处理后的评价指标集Aj={a1j,a2j,Λ,avj}T(j=1,…,n)作为被比较数据列,从而得到F的关联系数矩阵L:
(i=1,2,Λ,v;j=1,2,Λ,n) (3)式中,分辨系数ρ∈[0,1];3.5)、给出综合评分值:数学关系式为H=L×W,其中,H为综合评分值,即最终结果。
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G06F19-12 ..用于系统生物学的建模或仿真,例如:概率模型或动态模型,遗传基因管理网络,蛋白质交互作用网络或新陈代谢作用网络
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