基于熵权灰色关联模型的企业能效评价

能源问题目前已成为每个国家经济持续发展的重要因素, 中国2005年至2010年间降低单位GDP能耗20%的目标, 对中国提高工业能源效率提出了更高的要求[1]。2008年3月, 国际能源署 (IEA) 与中国国家发展和改革委员会能源研究所 (ERI) 共同主办了“工业能源效率国际比较研讨会”, 在会上提出用指标的方式对工业能源效率进行评估, 并应用于主要高耗能部门的能源效率评价上。同时, 研讨会得出的重要结论是进一步研究能效评价的数据质量和分析方法。企业能效评价受多因子的影响, 属于多指标决策问题。常用的企业能效综合评价有层次分析法[2]和人工神经网络法等[3]。由于企业能源统计数据不精确、样本偏少, 一般的能效评价方法有评价结果不确定的问题。AHP法、综合指数法等在指标权重的计算上存在很强的主观性。本文采用灰色关联分析法对企业能效进行评价, 引入熵权的概念反映指标信息的效用值并确定权重, 使评价结果具有确定性和客观性。最后通过实例的应用说明该方法的有效性。

1 基于熵权的灰色关联度模型

1.1 灰色关联分析

灰色关联分析的基本思想是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密:曲线越接近, 相应序列之间的关联度就越大, 反之就小。[4]利用灰色关联矩阵可以对分析序列做优势分析, 关联序反映了评价对象的排序。

设有m个评价对象, n个评价指标, 多指标决策域的集合为X:X={XiX1, X2, …, Xm}, 评价指标集合为U:U={U1, U2, ..., Un}。记评价对象Xi对指标Uj的属性值为Yij。

设每个指标的最佳值为Y0j, 且满足条件:当指标Uj为效益型指标时, Y0j=max{Y1j, ..., Ynj};当Uj为成本型指标时, Y0j=min{Y1j, ..., Ynj}。通过无量纲化处理得到含有相对最佳方案的矩阵Y=[Yij[]n+]1×m (i=0, 1, …, n;j=1, 2, …, m) , 称为决策集合X对指标集合U的决策矩阵。计算其它决策方案Xi与相对最佳方案X0在k点的关联系数rij:

式中, λ为分辨系数, λ∈ (0, 1) , 本文取0.5。

关联度的大小反映了评价对象的优劣排序。

1.2 基于熵权的指标权重设置[5~7]

熵是系统状态不确定性的一种度量, 可以用来反映数据中有效信息量。应用熵确定指标权重, 可以尽量消除在设置指标权重时的主观因素, 从而获得更客观的评价结果。指标权重设置步骤如下:

(1) 对有m个评价对象, n个评价指标的问题, 有初始评价矩阵。

(2) 将评价矩阵归一化处理, 得归一化判断矩阵R:R= (rij) m×n

(3) 确定指标j的熵。

式中, 并规定当。

(4) 计算第j个指标的熵权wj。

2 实例分析

2.1 建立能效指标体系

以化工企业的耗能情况为例, 共有5家化工厂, 企业的能效综合指标体系由经济、管理、技术和环境四部分组成。由于化工生产的连续性和复杂性, 本文结合化工企业生产能耗的特点, 设计了9个关键性评价指标, 为其做全面细致的能效评价。指标体系 (见表1、2) 。

2.2 灰色关联度计算

根据表2的能耗数据, 由式 (1) 计算关联系数, 构建关联系数判断矩阵。按式 (3) ~ (5) 计算得熵S和各指标权重w分别为:

则评价对象关联度Ei可由式 (2) 计算得到:

由上述灰色关联度的计算结果可知, 被评价5家企业的综合能效排序从大到小为D、B、C、E、A, 即能源利用效率最好的是企业D, 最差的是企业A。

3 结语

针对企业能效综合评价的问题, 建立了高耗能企业能效综合评价指标体系, 提出了基于熵权法的灰色关联评价模型, 克服了多指标评价中权重确定的主观性及评价结果的不确定性, 通过对实例分析表明该评价模型能够更全面的采集各主观信息, 可以有效解决企业能效综合评价的问题, 为企业能效分析提供了一种新途径。

摘要：针对企业能效综合评价中涉及大量的不确定因素和信息不完全的问题, 提出基于灰色关联分析的评价方法, 建立了一个基于熵权的灰色关联模型。通过采用熵权对企业能效各评价指标赋权, 提高了权重的准确度和可信度。最后通过实例验证了该模型是有效的和可性的。

关键词：灰色关联分析,熵,能效,评价

参考文献

[1] 江泽民.对中国能源问题的思考[J].中国能源, 2008, 30 (4) :5～19.

[2] 吕斌, 谢安国.层次分析法在钢铁生产能耗分析中的应用[J].鞍山钢铁学院学报, 2001, 24 (5) :333～336.

[3] 谢安国, 陆钟武.人工神经网络及在钢铁企业能耗分析中的应用方法的研究[J].钢铁, 1997, 32 (7) :60～63.

[4] 门宝辉, 赵燮京, 梁川.多目标决策灰色关联投影法在水利工程开发中的应用[J].武汉大学学报 (工学版) , 2003 (4) :36～39.

[5] 邱宛华.管理决策与应用熵学[M].北京:机械工业出版社, 2002.

[6] 周梅化.可持续消费测试中的熵权法及其实证研究[J].系统工程理论与实践, 2003 (12) :25～31.

[7] 邹志红, 孙靖南, 任广平.模糊评价因子的熵权法赋权及其在水质评价中的应用[J].环境科学学报, 2005, 25 (4) :552～556.