電力綜合評(píng)價(jià)

綜合評(píng)價(jià)方法結(jié)課論文題目抽水蓄能電站效益的綜合評(píng)價(jià)所在院系學(xué)號(hào)1122206082學(xué)生姓名李錦賢考核成績二0一三年六月本文基于可再生能源發(fā)電技術(shù)以及“十二五”規(guī)劃的大背景，結(jié)合抽水蓄能電站的作用和目前國家大力支持發(fā)展可再生能源的形式，針對(duì)目前評(píng)價(jià)抽水蓄能電站效益的研究不夠深入的問題，在本文中探討合適的方法。抽水蓄能電站效益的綜合評(píng)價(jià)在抽水蓄能電站的建設(shè)和發(fā)展中起著舉足輕重的作用，全面、科學(xué)和合理地對(duì)抽水蓄能電站效益進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)能夠很好的促進(jìn)抽水蓄能電站的建設(shè)和發(fā)展。本文根據(jù)SMART原則，在建立抽水蓄能電站效益評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上，首先采用三種方法：標(biāo)準(zhǔn)化處理法，向量規(guī)范化處理法和改進(jìn)線性比例法進(jìn)行無量綱化處理，經(jīng)過方法比選之后，最終采用標(biāo)準(zhǔn)化無量綱方法得到的標(biāo)準(zhǔn)指標(biāo)值進(jìn)行賦權(quán)計(jì)算。同時(shí)，因?yàn)闃?biāo)準(zhǔn)化無量綱方法可以采用SPSS軟件實(shí)現(xiàn)，大大降低了計(jì)算量。其次，采用改進(jìn)熵值法、極差法和均方差法三種客觀賦權(quán)法進(jìn)行評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重的計(jì)算。通過比較優(yōu)選，在綜合評(píng)價(jià)方法中采用改進(jìn)熵值法計(jì)算得到的指標(biāo)權(quán)重的結(jié)果，求解七個(gè)指標(biāo)的權(quán)重。最后，根據(jù)無量綱得到的標(biāo)準(zhǔn)指標(biāo)值和權(quán)重，分別采用灰色關(guān)聯(lián)TOPSIS法、FCA改進(jìn)雷達(dá)圖法以及密切值法三種評(píng)價(jià)模型，計(jì)算六種方案的綜合評(píng)價(jià)值，并將結(jié)果排序。通過三種評(píng)價(jià)方法的綜合比較以及敏感性分析結(jié)果，得出灰色關(guān)聯(lián)TOPSIS法和FCA改進(jìn)雷達(dá)圖法評(píng)價(jià)抽水蓄能電站效益得到的結(jié)果較為全面、客觀。通過對(duì)六種方案的綜合評(píng)價(jià)得到各方案之間的效益的優(yōu)劣如下：方案3A方案6A方案1A方案2A方案4A方案5關(guān)鍵詞：抽水蓄能電站；效益綜合評(píng)價(jià)；灰色關(guān)聯(lián)TOPSIS法；FCA改進(jìn)雷達(dá)圖法；密切值法TOC\o"1-5"\h\z摘要II\o"CurrentDocument"第一章概述1\o"CurrentDocument"1.1問題的提出1\o"CurrentDocument"1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀1\o"CurrentDocument"1.3本論文所做工作及意義3\o"CurrentDocument"第二章評(píng)價(jià)指標(biāo)的構(gòu)建與預(yù)處理4\o"CurrentDocument"2.1評(píng)價(jià)指標(biāo)的構(gòu)建4\o"CurrentDocument"2.2評(píng)價(jià)指標(biāo)的一致化6\o"CurrentDocument"2.3評(píng)價(jià)指標(biāo)的無量綱化6\o"CurrentDocument"第三章指標(biāo)權(quán)重的確定11\o"CurrentDocument"指標(biāo)權(quán)重確定方法11\o"CurrentDocument"指標(biāo)權(quán)重的確定12\o"CurrentDocument"本章小結(jié)15\o"CurrentDocument"第四章抽水蓄能電站效益的綜合評(píng)價(jià)17\o"CurrentDocument"4.1綜合評(píng)價(jià)方法分析17\o"CurrentDocument"灰色關(guān)聯(lián)TOPSIS法18\o"CurrentDocument"FCA改進(jìn)雷達(dá)圖法20\o"CurrentDocument"密切值法21\o"CurrentDocument"4.2基于不同評(píng)價(jià)方法的綜合評(píng)價(jià)22\o"CurrentDocument"4.2.1基于灰色關(guān)聯(lián)TOPSIS法的綜合評(píng)價(jià)22\o"CurrentDocument"4.2.2基于FCA改進(jìn)雷達(dá)圖法的綜合評(píng)價(jià)23\o"CurrentDocument"4.2.3基于密切值法的綜合評(píng)價(jià)27\o"CurrentDocument"4.3綜合分析與評(píng)價(jià)28\o"CurrentDocument"4.4評(píng)價(jià)結(jié)果的敏感性分析29\o"CurrentDocument"第五章結(jié)論與展望32\o"CurrentDocument"參考文獻(xiàn)33第一章概述1.1問題的提出能源產(chǎn)業(yè)低碳發(fā)展是實(shí)現(xiàn)能源的清潔開發(fā)與高效利用的基礎(chǔ)，作為能源工業(yè)的重要組成部分，電力工業(yè)包含著一次能源向二次能源的轉(zhuǎn)換以及電能的輸配與使用，在加快轉(zhuǎn)變能源發(fā)展方式、實(shí)現(xiàn)能源產(chǎn)業(yè)低碳發(fā)展中處于中心地位。因此，實(shí)現(xiàn)電力工業(yè)的低碳發(fā)展，能夠有效引導(dǎo)上下游產(chǎn)業(yè)和全社會(huì)的節(jié)能環(huán)保，對(duì)于實(shí)現(xiàn)我國“十二五”時(shí)期的節(jié)能減排目標(biāo)具有積極的促進(jìn)作用，大力發(fā)展可再生能源發(fā)電技術(shù)對(duì)于促進(jìn)我國電力工業(yè)的低碳發(fā)展具有重要的啟發(fā)意義和借鑒價(jià)值。抽水蓄能電站是可再生能源發(fā)電中水力發(fā)電站的一種形式，同時(shí)又是一種電力蓄能設(shè)備，能通過低谷蓄能來供給高峰用電，其最大的特點(diǎn)是既能發(fā)電，又能抽水，并且可以在兩者之間快速轉(zhuǎn)換，是目前公認(rèn)的可以大量儲(chǔ)蓄能源的重要方式［1］。除此之外，抽水蓄能電站還可以優(yōu)化電源結(jié)構(gòu)，促進(jìn)電力系統(tǒng)節(jié)能降耗，提高電力系統(tǒng)總體經(jīng)濟(jì)效益，并減少污染物排放，實(shí)現(xiàn)其生態(tài)效益。在促進(jìn)社會(huì)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展源節(jié)約利用等方面，抽水蓄能電站同樣發(fā)揮著巨大的作用。就抽水蓄能電站本身而言，它不能生產(chǎn)出更多的電能，相反，在兩次的能量轉(zhuǎn)換中會(huì)有一定的能量損耗，但是抽水蓄能電站的價(jià)值體現(xiàn)在它用電低谷時(shí)耗電抽水、用電高峰時(shí)供電、快速反應(yīng)能力及其對(duì)整個(gè)電力系統(tǒng)的調(diào)節(jié)。也就是說，抽水蓄能電站雖然損耗了一部分能量，但是從整個(gè)電力系統(tǒng)運(yùn)行來講是經(jīng)濟(jì)的，那么抽水蓄能電站對(duì)電力系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性體現(xiàn)在什么地方，效益有多少，如何對(duì)抽水蓄能電站在整體上有一個(gè)客觀的綜合評(píng)價(jià)，確定抽水蓄能電站效益的實(shí)現(xiàn)方式，成為急需深入研究的問題。同時(shí)，隨著電力工業(yè)的市場(chǎng)化改革進(jìn)一步推進(jìn)，抽水蓄能電站如何才能有一個(gè)合理的定位，發(fā)揮自己的作用，維護(hù)整個(gè)電力系統(tǒng)的利益，也確保自身的利益，也已經(jīng)成為亟需解決的問題，而這些問題的解決又必須以抽水蓄能電站本身的實(shí)際效益為基礎(chǔ)。綜上所述，基于可再生能源發(fā)電技術(shù)以及“十二五”規(guī)劃的大背景，結(jié)合抽水蓄能電站的作用和目前的形式，本文將從抽水蓄能電站效益的綜合評(píng)價(jià)方面進(jìn)行研究。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀1.2.1國內(nèi)研究現(xiàn)狀在國內(nèi)，雖然有一定數(shù)量的文章都涉及到抽水蓄能電站經(jīng)濟(jì)效益的評(píng)價(jià)，但有關(guān)評(píng)價(jià)方法的研究主要有以下幾類：文獻(xiàn)⑵介紹了基于主成分分析的抽水蓄能電站技術(shù)經(jīng)濟(jì)綜合評(píng)估方法，文章把影響抽水蓄能電站經(jīng)濟(jì)效益的諸多因素視為多元統(tǒng)計(jì)分析中的多元變量，建立主成分分析數(shù)學(xué)模型，求解主成分。最后構(gòu)建綜合評(píng)價(jià)函數(shù)對(duì)各個(gè)抽水蓄能電站的綜合經(jīng)濟(jì)效益進(jìn)行定量評(píng)價(jià)。文獻(xiàn)［3］介紹了首先采用G1法對(duì)抽水蓄能電站的評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行權(quán)重的確定，其次采用模糊綜合評(píng)價(jià)法對(duì)抽水蓄能電站進(jìn)行技術(shù)經(jīng)濟(jì)綜合評(píng)價(jià)。G1法也叫序關(guān)系法，雖然與層次分析法相比不需要進(jìn)行一致性的檢驗(yàn)，計(jì)算過程簡便、直觀、不用構(gòu)造判斷矩陣且大大地減少了工作量。文獻(xiàn)［4］介紹了基于改進(jìn)的多層次模糊分析的抽水蓄能電站的綜合評(píng)價(jià)，文章首先采用改進(jìn)層次分析法對(duì)指標(biāo)進(jìn)行權(quán)重系數(shù)的確定，其次采用多層次模糊綜合評(píng)價(jià)法進(jìn)行方案的比選。文獻(xiàn)［5］介紹了基于粗糙集確定權(quán)重和支持向量機(jī)進(jìn)行抽水蓄能電站效益的綜合評(píng)價(jià)的數(shù)學(xué)模型，該模型具有良好的抑制噪聲干擾和良好泛化能力。粗糙集是一種新的處理模糊和不確定性知識(shí)的數(shù)學(xué)工具，而支持向量機(jī)的軟件化評(píng)價(jià)方法使得評(píng)級(jí)速度和計(jì)算的繁瑣程度大大降低。文獻(xiàn)［6］介紹了基于主成分分析和支持向量機(jī)的抽水蓄能電站效益的綜合評(píng)價(jià)，文章首先采用主成分分析法確定指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)，然后采用支持向量機(jī)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。文獻(xiàn)［7］介紹了基于屬性識(shí)別模型的抽水蓄能電站效益的綜合評(píng)價(jià)，文章首先根據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的原始數(shù)據(jù)采用熵值法計(jì)算權(quán)重，熵值法是一種基于“差異驅(qū)動(dòng)原理”的客觀賦權(quán)法，其次文章采用屬性識(shí)別模型進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，此方法首先對(duì)計(jì)算方案的屬性測(cè)度，其次計(jì)算各個(gè)方案的綜合得分，最終根據(jù)得分對(duì)方案的評(píng)價(jià)效果排序，方法的操作過程簡便。文獻(xiàn)㈤介紹了采用模糊層次分析法對(duì)呼和浩特抽水蓄能電站的建設(shè)項(xiàng)目進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。文獻(xiàn)［9］采用了解析法，考慮了各臺(tái)機(jī)組故障之間以及機(jī)組故障與負(fù)荷變化之間的相關(guān)性和不同類型機(jī)組的技術(shù)、經(jīng)濟(jì)、可靠性的特征，采用生產(chǎn)模擬技術(shù)并在模擬中包含了運(yùn)行調(diào)度中的一些主要原則，進(jìn)行不同規(guī)劃或運(yùn)行方案的模擬，比較各個(gè)方案的效益。文獻(xiàn)［10］采用兩級(jí)模糊模式識(shí)別研究了抽水蓄能電站的排序優(yōu)選問題，這種以相對(duì)隸屬度為基礎(chǔ)的兩級(jí)模糊模式識(shí)別模型，在確定相對(duì)隸屬度時(shí)比模糊評(píng)價(jià)中絕對(duì)隸屬度的求解過程簡單，從理論上把確定隸屬度中的主觀任意性缺陷降低。1.2.2國外研究現(xiàn)狀在國外，抽水蓄能電站的發(fā)展已相當(dāng)成熟，通常以蓄能電站的單位造價(jià)來判斷電站的經(jīng)濟(jì)性。例如在上世紀(jì)70年代，瑞士國家水資源局使用根據(jù)建設(shè)經(jīng)驗(yàn)歸納的計(jì)算公式對(duì)擬建的抽水蓄能電站造價(jià)進(jìn)行估算，如果造價(jià)小于400法郎/KW則認(rèn)為是很有利的；如在400-500法郎之間是可取的；在500-600法郎之間需慎重考慮;如大于600法郎則認(rèn)為是不經(jīng)濟(jì)的。在法國，因?yàn)楹穗娝急戎叵喈?dāng)大，早在上世紀(jì)50年代就開始按一年中高峰、低谷及中期時(shí)段分成8個(gè)時(shí)段實(shí)施分時(shí)電價(jià)，峰谷電價(jià)差高達(dá)10倍，抽水蓄能電站的效益十分顯著，一般在十年內(nèi)可收回抽水蓄能電站的全部投資。在意大利，隨著電力負(fù)荷的增長和常規(guī)水電比重的日益下降，對(duì)用抽水蓄能電站來解決調(diào)峰填谷問題的經(jīng)濟(jì)合理性己經(jīng)沒有疑問了。電力規(guī)劃部門在只要有客觀需要和條件許可時(shí)，一般都會(huì)考慮抽水蓄能電站，不再進(jìn)行細(xì)致的經(jīng)濟(jì)比較分析。綜上所述，針對(duì)抽水蓄能電站的經(jīng)濟(jì)效益的綜合評(píng)價(jià)雖然已經(jīng)展開但還沒有相關(guān)文獻(xiàn)對(duì)其進(jìn)行更加深入和精細(xì)的研究。大部分的文章都采用主觀賦權(quán)法，只有少部分的文章采用熵值法賦權(quán)。主觀賦權(quán)法雖然解釋性強(qiáng)，但其客觀性差；客觀賦權(quán)法確定的權(quán)數(shù)在大多數(shù)情況下精度較高。針對(duì)綜合評(píng)價(jià)方法，作者主要用到層次分析法、或改進(jìn)后的多層次綜合評(píng)、模糊綜合評(píng)價(jià)等方法，只有較少數(shù)量的文章采用主成分分析法或智能化“支持向量機(jī)”算法。因此，總的來說，相比其它領(lǐng)域的評(píng)價(jià)，抽水蓄能電站經(jīng)濟(jì)效益評(píng)價(jià)的方法還遠(yuǎn)遠(yuǎn)地不成熟，在科技化迅速發(fā)展的今天，采用怎樣的方法進(jìn)行更有效、快速的評(píng)價(jià)是一個(gè)很現(xiàn)實(shí)的問題。1.3本論文所做工作及意義首先根據(jù)文獻(xiàn)的參閱建立起了一套比較完整的關(guān)于抽水蓄能電站效益評(píng)價(jià)的指標(biāo)體系，在此體系的基礎(chǔ)上，采用了三種無量綱化方法進(jìn)行比選，最終確定使用標(biāo)準(zhǔn)化無量綱方法計(jì)算的結(jié)果并實(shí)現(xiàn)了無量綱化的SPSS軟件操作，降低了計(jì)算量。采用改進(jìn)熵值法、極差法和均方差法三種客觀賦權(quán)法進(jìn)行評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重的計(jì)算。通過比較，在綜合評(píng)價(jià)方法中采用改進(jìn)熵值法計(jì)算得到的指標(biāo)權(quán)重的結(jié)果，改進(jìn)熵值法擴(kuò)大的傳統(tǒng)熵值法的使用范圍，解決了負(fù)數(shù)不能求熵值的情況。在此基礎(chǔ)上，分別采用灰色關(guān)聯(lián)TOPSIS法、FCA改進(jìn)雷達(dá)圖法以及密切值法三種模型，計(jì)算六種方案的綜合評(píng)價(jià)值并進(jìn)行排序。三種模型有采用組合的形式也有獨(dú)立使用的形式，并且三種方法目前在抽水蓄能電站效益綜合評(píng)價(jià)這個(gè)領(lǐng)域還沒有相關(guān)發(fā)表的文獻(xiàn)，因此可以說是對(duì)這三種方法在此領(lǐng)域應(yīng)用的一個(gè)全新的探索，結(jié)果證明前兩種方法的使用具有一定的參考價(jià)值。以上是本文所做的全部工作，針對(duì)抽水蓄能電站綜合評(píng)價(jià)方法這一塊的文獻(xiàn)在目前比較欠缺，一些優(yōu)化的評(píng)價(jià)模型并沒有在此領(lǐng)域全面的使用，可以說本文在方法領(lǐng)域做了一次比較大膽的嘗試，并且對(duì)此領(lǐng)域方法的拓展有一定的幫助。如何綜合評(píng)價(jià)抽水蓄能電站的效益，真實(shí)的反映抽水蓄能電站的實(shí)際情況，是目前國際上技術(shù)經(jīng)濟(jì)及管理研究的前沿問題之一。抽水蓄能電站效益的綜合評(píng)價(jià)，無論對(duì)電站本身而言，還是對(duì)整個(gè)電力系統(tǒng)而言，都具有重要的意義。第二章評(píng)價(jià)指標(biāo)的構(gòu)建與預(yù)處理2.1評(píng)價(jià)指標(biāo)的構(gòu)建抽水蓄能電站綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，由靜態(tài)效益評(píng)價(jià)指標(biāo)、動(dòng)態(tài)效益評(píng)價(jià)指標(biāo)和環(huán)境效益評(píng)價(jià)指標(biāo)三大類指標(biāo)構(gòu)成，指標(biāo)體系的構(gòu)建基于SMART原則。隨著國民經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展與人民生活水平的提高，不僅電力負(fù)荷迅速增長，而且電網(wǎng)的峰谷差越來越大。抽水蓄能電站是一種非常有效的調(diào)峰電源，其最主要的優(yōu)勢(shì)是既能調(diào)峰又能填谷，這種雙重的調(diào)荷作用是任何電站都不能替代的。由調(diào)峰填谷所產(chǎn)生的節(jié)煤效益是抽水蓄能電站最主要的靜態(tài)效益。而在動(dòng)態(tài)性能上，抽水蓄能電站的機(jī)組更是具有期停迅速、運(yùn)行靈活、升降負(fù)荷速率快、跟蹤負(fù)荷能力強(qiáng)等獨(dú)特優(yōu)勢(shì)?？梢匝杆賹?duì)電力系統(tǒng)負(fù)荷波動(dòng)和系統(tǒng)發(fā)生的事故做出反應(yīng)，因此可以作為電力系統(tǒng)的旋轉(zhuǎn)備用，且可對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)頻、調(diào)壓、調(diào)相及事故備用，這樣其他類型的機(jī)組就可以承擔(dān)系統(tǒng)基荷經(jīng)濟(jì)運(yùn)行。除此之外，抽水蓄能電站作為一種可再生能源資源的利用，還包含很大的環(huán)境效益，環(huán)境效益主要包括減少二氧化碳排放的效益、減少二氧化硫排放的效益和減少氮氧化物排放的效益。然而目前抽水蓄能電站獲得的經(jīng)濟(jì)效益難以準(zhǔn)確評(píng)價(jià)，因此定量地評(píng)級(jí)抽水蓄能電站的經(jīng)濟(jì)效益對(duì)合理規(guī)劃電源有非常重要的作用［11。通過上述分析，現(xiàn)將抽水蓄能電站效益綜合評(píng)價(jià)的指標(biāo)體系構(gòu)建如下：事故備用效益調(diào)相效益調(diào)頻效益調(diào)峰填谷節(jié)煤效益容量效益圖2-1抽水蓄能電站效益綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系事故備用效益調(diào)相效益調(diào)頻效益調(diào)峰填谷節(jié)煤效益容量效益下表為某省的抽水蓄能電站的6個(gè)比選方案，8個(gè)二級(jí)指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)如下表所示,指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)來源于文獻(xiàn)［7］：

表2-1不同方案下的抽水蓄能電站的效益方案1方案2方案3方案4—r—-1—方^案5方案6容量效益/萬元271252712527125271252712527125調(diào)峰填谷節(jié)煤效益/萬元331133113311198319831984調(diào)頻效益/萬元1136687687153811351135調(diào)相效益/萬元371665371664912665事故備用效益/萬元110911091886188618872413減少二氧化碳排放效益/萬元220921392654182317682269減少二氧化硫排放量/噸213205246177173226減少氮氧化物排放量/噸144513971698121111721536根據(jù)上述原始數(shù)據(jù)可知，針對(duì)容量效益這個(gè)二級(jí)指標(biāo)來說，根據(jù)指標(biāo)篩選的差異性的原則，本人認(rèn)為雖然容量效益是一個(gè)重要指標(biāo)，但在此處并非評(píng)價(jià)指標(biāo)，故應(yīng)把文獻(xiàn)中的容量效益指標(biāo)去掉，基于上述分析在分析文獻(xiàn)原始數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上重新建立評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，見下圖2-2：事故備用效益調(diào)相效益調(diào)頻效益調(diào)峰填谷節(jié)煤效益圖2-2抽水蓄能電站效益綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

表2-2不同方案下的抽水蓄能電站的效益事故備用效益調(diào)相效益調(diào)頻效益調(diào)峰填谷節(jié)煤效益調(diào)峰填谷節(jié)煤效益/萬元調(diào)頻效益/萬元調(diào)相效益/萬元事故備用效益/萬元減少二氧化碳排放效益/萬元減少二氧化硫排放量/噸減少氮氧化物排放量/噸方案133111136371110922092131445方案23311687665110921392051397方案33311687371188626542461698方案419831538664188618231771211—r—-1—方^案519831135912188717681731172方案6198411356652413226922615362.2評(píng)價(jià)指標(biāo)的一致化由于多數(shù)分項(xiàng)指標(biāo)具有不同的價(jià)值取向?qū)е掠行┲笜?biāo)的取值越小越好，例如成本型指標(biāo)，有些指標(biāo)的取值越大越好，例如效益型指標(biāo)，還有些指標(biāo)的取值在某個(gè)區(qū)間才為最優(yōu)，而導(dǎo)致指標(biāo)之間不具有可比性，因此必須通過數(shù)學(xué)方法把所有的指標(biāo)類型都轉(zhuǎn)化為極大型指標(biāo)，這個(gè)過程就叫做一致化處理過程。針對(duì)本文的情況，因?yàn)槎紴樾б嫘椭笜?biāo)，即極大型指標(biāo)，故不進(jìn)行一致化處理。2.3評(píng)價(jià)指標(biāo)的無量綱化對(duì)包括不同層次、不同方面的社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)時(shí)，一般的方法是選擇能反映被評(píng)價(jià)現(xiàn)象各方面狀況的單項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行綜合，一種常用的單項(xiàng)指標(biāo)綜合方法是把各單項(xiàng)指標(biāo)轉(zhuǎn)化為能直接比較的指標(biāo)之后，用一定的合成方法計(jì)算一個(gè)綜合指標(biāo)，用綜合指標(biāo)的大小進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)和比較。在多指標(biāo)綜合時(shí)，由于各單項(xiàng)指標(biāo)的性質(zhì)和度量單位的不同，因此含義不同，每提高或降低1%的意義也不相同，所以不能直接綜合，而必須進(jìn)行指標(biāo)的無量綱化處理，即把本不能直接綜合的指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化或規(guī)范化處理，最終消除計(jì)量單位的影響。在綜合評(píng)價(jià)中，不同的無量綱化方法得到不同的單項(xiàng)評(píng)價(jià)值，它反映了評(píng)價(jià)者對(duì)單個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)中所包含的評(píng)價(jià)信息量及指標(biāo)原值變動(dòng)與評(píng)價(jià)信息量之間函數(shù)關(guān)系形式的認(rèn)識(shí)發(fā)生了變化［12。通常來說，無量綱化方法主要包含兩大類：線性化處理方法和非線性函數(shù)法。線性化處理方法主要包含：標(biāo)準(zhǔn)化處理法、線性比例法、極值處理法、歸一化處理法、向量規(guī)范法和功效系數(shù)法。非線性函數(shù)法包括折線型標(biāo)準(zhǔn)化函數(shù)和曲線型標(biāo)準(zhǔn)化函數(shù)兩大類。本文擬采用線性化方法中的標(biāo)準(zhǔn)化處理法、向量規(guī)范化處理法和改進(jìn)線性比例法三種方法進(jìn)行比選。2.3.1標(biāo)準(zhǔn)化處理方法因?yàn)樗x用的指標(biāo)都是效益型指標(biāo)，故為極大型指標(biāo)，故此處根據(jù)以下公式采用標(biāo)準(zhǔn)化處理法對(duì)指標(biāo)進(jìn)行無量綱化：)*=j)

jtj其中j.和t分別代表第j項(xiàng)指標(biāo)觀測(cè)值的指標(biāo)均值和指標(biāo)方差，y*叫做標(biāo)準(zhǔn)觀測(cè)值。采用標(biāo)準(zhǔn)化方法對(duì)指標(biāo)進(jìn)行無量綱化處理之后的標(biāo)準(zhǔn)觀測(cè)值的結(jié)果見下表：表2-3標(biāo)準(zhǔn)觀測(cè)值調(diào)峰填谷節(jié)煤效益調(diào)頻效益調(diào)相效益事故備用效益減少二氧化碳排放效X益減少二氧化硫排放量減少氮氧化物排放量

方案10.9130.257-1.144-1.1840.2020.2460.177方案20.913-1.1310.275-1.184-0.015-0.065-0.065方案30.913-1.131-1.1450.3341.5761.5281.454方案4-0.9131.4990.2710.334-0.99-1.152-1.003方案5-0.9130.2531.4680.336-1.16-1.308-1.2方案6-0.9120.2530.2751.3640.3870.7510.637標(biāo)準(zhǔn)化無量綱處理在計(jì)算時(shí)，除了可以用Excel進(jìn)行操作之外，還可以采用SPSS軟件中的標(biāo)準(zhǔn)化無量綱處理操作。使用軟件的好處就是可以大大的降低計(jì)算量且錯(cuò)誤率降低，尤其針對(duì)指標(biāo)比較多的情況時(shí)，這種計(jì)算方法的優(yōu)點(diǎn)更加明顯，具體實(shí)現(xiàn)過程如下:首先打開SPSS的界面窗口，輸入指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)和指標(biāo)的含義。FileEditViewDataTransformAnalyzeGraphsUtilitiesWindowHelp洛任健|回_IEIMl通廠|廣I口莊|匚|磷險(xiǎn)Ii:調(diào)峰埴谷1調(diào)峰填谷調(diào)頻效益調(diào)相效益事故備用二氧化碳二氧化硫氮氧化物var11.0000.2820-1.2540-1.2970.2210.2460.194021.0000-1.2400.3020-1.2970-.0160-.0650-.071031.0000-1.2400-1.2540.36601.72601.52801.59304-1.00051.6420.2960.3660-1.0850-1.1520-1.09905-1.0005,27801.6080,3680-1.2700-1.3080-1.31406-.9990.2780.30201.4940.4240.7510.6970在Analyze菜單下點(diǎn)擊DescriptiveStatistics目錄下的Descriptives選項(xiàng)，看到如下界面。將指標(biāo)都選到變量一欄，并點(diǎn)擊Savestandardizedvaluesasvariableso

最后點(diǎn)擊“OK”選項(xiàng)。，調(diào)峰填Z調(diào)頻效，調(diào)相效，事故備Z二氧化zsc001Z氮氧化.91287.25731-1.14467-1.18401.20178.22454.17709.91287-1.13145.27567-1.18401-.01461-.05933-.06481.91287-1.13145-1.14467.334121.575871.394691.45414-.913331.49825.27019.33412-.99062-1.05150-1.00320-.91333.253661.46781.33594-1.15953-1.19389-1.19946-.91196.25366.275671.36385.38712.68548.63624得到標(biāo)準(zhǔn)化的指標(biāo)值，并可以看得指標(biāo)值的均值為0,標(biāo)準(zhǔn)差為1。表2-4統(tǒng)計(jì)量N最小值最大值均值標(biāo)準(zhǔn)差調(diào)峰填谷6-1.00051.0000.0000001.0954453調(diào)頻效益6-1.24001.6420.0000001.0959431調(diào)相效益6-1.25401.6080.0000001.0955108事故備用6-1.29701.4940.0000001.0954259二氧化碳6-1.27001.7260.0000001.0952693二氧化硫6-1.30801.5280.0000001.0955815氮氧化物6-1.31401.5930.0000001.09549372.3.2向量規(guī)范化處理方法采用如下公式對(duì)原始指標(biāo)值進(jìn)行無量綱化處理:

y*="ijj；寸y2

iji=1計(jì)算結(jié)果見下表：表2-5向量規(guī)范化結(jié)果調(diào)峰填谷節(jié)煤效益調(diào)頻效X益.調(diào)相效X益.事故備用效益減少二氧化碳排放效益減少二氧化硫排放量減少氮氧化物排放量萬案10.4950.4240.2380.2550.4170.4180.415萬案20.4950.2560.4260.2550.4040.4020.401萬案30.4950.2560.2380.4330.5010.4820.488

方案40.2970.5740.4260.4330.3440.3470.348方案50.2970.4240.5850.4330.3340.3390.337方案60.2970.4240.4260.5540.4280.4430.4412.3.3改進(jìn)線性比例法采用如下公式對(duì)原始指標(biāo)值進(jìn)行無量綱化處理：尤*二jXmaxj其中Xmax表示各個(gè)指標(biāo)的最大值，計(jì)算結(jié)果見下表j表2-6線性比例法結(jié)果調(diào)峰填谷節(jié)煤效益調(diào)頻效益調(diào)相效益事故備用效益減少二氧化碳排放效益減少二氧化硫排放量減少氮氧化物排放量方案110.7386220.4067980.4595940.8323290.865850.851001方案210.4466840.7291670.4595940.8059530.8333330.822733方案310.4466840.4067980.7816111方案40.59891310.728070.78160.6868880.7195120.713192方案50.5989130.73797110.7820140.6661640.7032520.690224方案60.5992150.7379710.72916710.8549360.9186990.904594根據(jù)上述無量綱化結(jié)果可以看出，在某一指標(biāo)的各個(gè)方案中，最大值為1，最小值參差不齊，因此，在此采用以下公式統(tǒng)一指標(biāo)的最大值和最小值X*—Xmin*ijXmax*—Xmin*jj因此，根據(jù)條件受限需要求得各個(gè)指標(biāo)的最大值和最小值。表2-7最大值和最小值調(diào)峰填谷節(jié)煤效益調(diào)頻效益調(diào)相效益事故備用效益減少二氧化碳排放效益減少二氧化硫排放量減少氮氧化物排放量最大值1111111最小值0.5990.4470.4070.460.6660.7030.69根據(jù)上述公式，改進(jìn)后的標(biāo)準(zhǔn)值見下表表2-8改進(jìn)線性比例法結(jié)果調(diào)峰填谷節(jié)煤效益調(diào)頻效益調(diào)相效益事故備用效益減少二氧化碳排放效益減少二氧化硫排放量減少氮氧化物排放量方案110.528000.4970.5490.519方案2100.54300.4190.4380.429方案31000.596111方案4010.5410.5960.0630.0570.074方案500.52610.596000方案600.5260.54310.5660.7270.694通過上述三種無量綱化方法得出的計(jì)算結(jié)果可以看出，不同無量綱化方法得到的標(biāo)準(zhǔn)值是完全不同的，指標(biāo)之間的差異趨勢(shì)相同，但差異的大小程度隨著方法的使用而不同。三種方法標(biāo)準(zhǔn)化后的指標(biāo)值的分布仍與相應(yīng)的原指標(biāo)值的分布相同，都適用于呈正態(tài)分布或非整體分布的指標(biāo)值的無量綱化。標(biāo)準(zhǔn)化也叫Zscore法，在無量綱化的處理過程中，用原始數(shù)據(jù)減去每一個(gè)指標(biāo)值的指標(biāo)均值，再除以指標(biāo)均方差，很好的保持了原始數(shù)據(jù)的整體性和關(guān)聯(lián)系數(shù)的一致性，不會(huì)改變?cè)紨?shù)據(jù)的分布形狀和分布順序。經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化后，指標(biāo)的均值為0，方差為1，消除了量綱。向量規(guī)范法在原始數(shù)據(jù)的無量綱化過程中，在分母的處理上用到了各個(gè)原始數(shù)據(jù)之和，用各原始數(shù)據(jù)在總體中所占的比重來表示數(shù)據(jù)的無量綱化結(jié)果，很好的保持了原始數(shù)據(jù)整體的一致性和關(guān)聯(lián)系數(shù)的一致性，如實(shí)反映客觀現(xiàn)實(shí)。改進(jìn)的線性比例法對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理時(shí)，首先只有到了原始指標(biāo)中的最大值，失去了整體的一致性，并在處理過程中也相當(dāng)于變相的降低了原始指標(biāo)的權(quán)重，從而使得評(píng)價(jià)結(jié)果失去了公正和客觀。在改進(jìn)的過程中，都以同組最大值減去最小值的差做分母，對(duì)于每一個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，總有最優(yōu)值1和最劣質(zhì)0，使得各組的關(guān)聯(lián)系數(shù)保持了一直。當(dāng)最大值與最小值之差很大時(shí)，所得到的評(píng)價(jià)值就會(huì)過小，相當(dāng)于降低了它的指標(biāo)權(quán)重；反之，得到的評(píng)價(jià)值過大。因此，總體來說只采用指標(biāo)的最大值和最小值進(jìn)行數(shù)據(jù)的處理會(huì)對(duì)指標(biāo)權(quán)重的求解產(chǎn)生較大的影響，從而影響整體的評(píng)價(jià)結(jié)果。在綜合評(píng)價(jià)中，不同的無量綱化方法，將得到不同的單項(xiàng)評(píng)價(jià)值，它反映了評(píng)價(jià)者個(gè)人對(duì)單個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)中所包含的評(píng)價(jià)信息量及指標(biāo)原值變動(dòng)與評(píng)價(jià)信息量之間函數(shù)關(guān)系形式的認(rèn)識(shí)發(fā)生了變化。目前已經(jīng)提出的無量綱化方法很多，但問題是對(duì)同一個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象，由于選用不同的無量綱化方法實(shí)際上會(huì)產(chǎn)生不同的評(píng)價(jià)值，從而得到相應(yīng)的等級(jí)排序，各種無量綱化方法得出的結(jié)論往往不一致，顯然任何一種無量綱化方法所得的等級(jí)排序，其結(jié)果都很難使人信服，本文在進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)時(shí)擬采用標(biāo)準(zhǔn)化無量綱處理得到的結(jié)果。第三章指標(biāo)權(quán)重的確定3.1指標(biāo)權(quán)重確定方法綜合評(píng)價(jià)是對(duì)多指標(biāo)進(jìn)行總體的評(píng)價(jià)，如果指標(biāo)的權(quán)重不合理，那么，再好的評(píng)價(jià)方法也失去了意義。目前關(guān)于指標(biāo)權(quán)重的確定方法很多，但也不外乎三大類：主觀賦權(quán)法、客觀賦權(quán)法和主客觀結(jié)合的綜合賦權(quán)法，除此之外，還有對(duì)方法的改進(jìn)進(jìn)行賦權(quán)的方法。以上三類方法各有優(yōu)點(diǎn)：主觀賦權(quán)法客觀性差，但解釋性強(qiáng)；客觀賦權(quán)法確定的權(quán)數(shù)在大多數(shù)情況下精度較高，但有時(shí)會(huì)與實(shí)際情況相悖，而且解釋性較差，對(duì)所得結(jié)果難以給出明確解釋，相比而言綜合賦權(quán)法集合了主客觀優(yōu)點(diǎn)，是一類較綜合、全面的賦權(quán)法。因此，指標(biāo)值的選取直接關(guān)系到評(píng)價(jià)方法的選用?；诒疚闹械臄?shù)據(jù)都是客觀性的指標(biāo)值，沒有相應(yīng)的專家來打分，故在此主觀賦權(quán)法將不能使用，而采用了客觀賦權(quán)法中的改進(jìn)熵值法、極差法和均方差法進(jìn)行權(quán)重的計(jì)算。3.1.1改進(jìn)熵值法本文擬采用改進(jìn)熵值法對(duì)指標(biāo)賦權(quán)，文獻(xiàn)［13指出，根據(jù)熵值法的計(jì)算過程可以發(fā)現(xiàn)對(duì)于負(fù)值和極值不能直接參與用算，應(yīng)對(duì)其進(jìn)行一定的變換，目前對(duì)熵值法的改進(jìn)辦法主要有兩種，本文采用標(biāo)準(zhǔn)化法變換。改進(jìn)的熵值法的具體步驟如下：（1）此處采用所有數(shù)據(jù)坐標(biāo)整體平移的辦法來消除負(fù)值的影響。標(biāo)準(zhǔn)指標(biāo)值y;■經(jīng)過坐標(biāo)平移之后變?yōu)閥*，其中y*表示y；經(jīng)過坐標(biāo)平移幅度t之后的數(shù)值，可以發(fā)現(xiàn)文中的■■■指標(biāo)值中最小的數(shù)值為-1.314，故此處取t=2，y*=y；+2。ijij（2）根據(jù)公式P=yy^y*來計(jì)算平移后的指標(biāo)值y'*的比重P，即第j給指標(biāo)屬性jijjji=1下，第i個(gè)方案的貢獻(xiàn)度。（3）根據(jù)公式七=-（二）工P「n匕來計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的改進(jìn)熵值，其中改進(jìn)熵值越大i=1表示該指標(biāo)在綜合評(píng)價(jià)中的重要性越小。（4）根據(jù)公式v=1-c來計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的差異化系數(shù)v，其中v越大表明該指標(biāo)jjjj在綜合評(píng)價(jià)中的重要性越強(qiáng)。（5）最后根據(jù)公式w=v.v來計(jì)算指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)w。j=13.1.2極差法極差法是將各個(gè)指標(biāo)的極差與各極差之和的比所得到的。具體步驟如下：（1）計(jì)算指標(biāo)的極差。p=max{y-y},j=1,2....mji,k=1,...nBkj可通過上述公式可知，求極差實(shí)際上就是求指標(biāo)中各個(gè)方案的最大值與最小值之差。（2）計(jì)算指標(biāo)的權(quán)重。W=Pjjrk=13.1.3均方差法均方差法是將各個(gè)指標(biāo)的均方差與均方差之和的比值得到的，具體步驟如下：（1）計(jì)算各個(gè)指標(biāo)的均值。-1了yj=_Jy,,=1（2）計(jì)算指標(biāo)的均方差。s,=|區(qū)（y,-y,）2/n*i=1（3）計(jì)算權(quán)重。w=s/尤sk=13.2指標(biāo)權(quán)重的確定通過對(duì)上述三種無量綱化方法的比較，得出標(biāo)準(zhǔn)化處理法在對(duì)原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的同時(shí)，今本保留了數(shù)據(jù)的差異性，是一種比較優(yōu)化的無量綱化方法，因此下一部分用到的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)為采用標(biāo)準(zhǔn)化處理法得到的數(shù)據(jù)。同時(shí)基于文獻(xiàn)［14中提到的采用的無量綱化方法的不同會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)度造成影響，而論文的結(jié)果表明采用標(biāo)準(zhǔn)化方法得到的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)度最大，最適合用灰色關(guān)聯(lián)法求解，基于本文的下一章節(jié)中用到的綜合評(píng)價(jià)方法有灰色關(guān)聯(lián)TOPISIS法，故使用的標(biāo)準(zhǔn)化處理法得到的指標(biāo)值。3.2.1改進(jìn)熵值法（1）根據(jù)公式y(tǒng)*=y*+2對(duì)標(biāo)準(zhǔn)觀測(cè)值進(jìn)行總體的平移，平移后的數(shù)據(jù)見下表：ijij3-1平移后的標(biāo)準(zhǔn)觀測(cè)值調(diào)峰填谷節(jié)煤效益調(diào)頻效益調(diào)相效益事故備用效益減少二氧化碳排放效益減少二氧化硫排放量減少氮氧化物排放量方案12.9132.2570.8560.8162.2022.2462.177

萬案22.9130.8692.2750.8161.9851.9351.935萬案32.9130.8690.8552.3343.5763.5283.454萬案41.0873.4992.2712.3341.010.8480.997萬案51.0872.2533.4682.3360.840.6920.8萬案61.0882.2532.2753.3642.3872.7512.637（2）根據(jù)公式P=y*;Ey*計(jì)算平移后的指標(biāo)值y'*的比重P，具體結(jié)果見下表:jjjjji=1表3-2平移后的指標(biāo)值的比重調(diào)峰填谷節(jié)煤效益調(diào)頻效益調(diào)相效益事故備用效益減少二氧化碳排放效益減少二氧化硫排放量減少氮氧化物排放量萬案10.250.190.0620.0590.1850.1870.183萬案20.250.0630.1920.0590.1650.1610.161萬案30.250.0630.0620.1970.3110.2940.299萬案40.0830.3040.1910.1970.0760.0710.075萬案50.0830.190.3010.1970.0610.0580.057萬案60.0830.190.1920.2910.2020.2290.225（3）根據(jù)公式七=-（土叫l(wèi)np.計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的改進(jìn)熵值，具體結(jié)果見下表:i=1表3-3改進(jìn)熵值調(diào)峰填谷節(jié)煤效益調(diào)頻效益調(diào)相效益事故備用效益減少二氧化碳排放效益減少二氧化硫排放量減少氮氧化物排放量Cj0.9261630.9247560.924280.9227220.9277270.9253370.925901（4）根據(jù)公式七=1-七計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的差異化系數(shù)七，具體結(jié)果見下表:表3-4差異化系數(shù)調(diào)峰填谷節(jié)煤效益調(diào)頻效益調(diào)相效益事故備用效益減少二氧化碳排放效益減少二氧化硫排放量/減少氮氧化物排放量Vj0.0738370.0752440.075720.0772780.0722730.0746630.074099（5）根據(jù)公式w=七；Uu.計(jì)算指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)”，具體結(jié)果見下表:j=i表3-5指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)調(diào)峰填谷節(jié)煤效益調(diào)頻效益調(diào)相效益事故備用效益減少二氧化碳排放效益減少二氧化硫排放量減少氮氧化物排放量

Wj0.141150.1438390.1447480.1477270.1381590.1427280.141649保留三位后的權(quán)重Wj0.1410.1440.1450.1480.1380.1430.1413.2.2極差法⑴根據(jù)公式p=max{|y-yj},j=1,2....m計(jì)算指標(biāo)的極差。具體結(jié)果見下表:i,k=1,...n;i豐kj表3-6極差計(jì)算結(jié)果⑴根據(jù)公式p調(diào)峰填谷節(jié)煤效益調(diào)頻效益調(diào)相效益事故備用效益減少二氧化碳排放效益減少二氧化硫排放量減少氮氧化物排放量MAX0.9131.4991.4681.3641.5761.5281.454MIX-0.913-1.131-1.145-1.184-1.16-1.308-1.2Pj1.8262.632.6132.5482.7362.8362.654（2）根據(jù)公式七=—上計(jì)算各指標(biāo)的權(quán)重，具體結(jié)果見下表:kk=1表3-7指標(biāo)權(quán)重計(jì)算結(jié)果調(diào)峰填谷節(jié)煤效益調(diào)頻效益調(diào)相效益事故備用效益減少二氧化碳排放效益減少二氧化硫排放量減少氮氧化物排放量Wj0.1023370.1473970.1464440.1428010.1533370.1589420.148742保留三位后的權(quán)重Wj0.1020.1480.1460.1430.1530.1590.1493.2.3均方差法（1）根據(jù)公式y(tǒng).=1Uy,.計(jì)算指標(biāo)的均值，具體結(jié)果見下表:Jni=1J（2）根據(jù)公式）-y//n計(jì)算指標(biāo)的均方差，就提結(jié)果見下表:i=1表3-8（2）根據(jù)公式）-y//n計(jì)算指標(biāo)的均方差，就提結(jié)果見下表:i=1調(diào)峰填谷節(jié)煤效益調(diào)頻效益調(diào)相效益事故備用效益減少二氧化碳排放效益減少二氧化硫排放量減少氮氧化物排放量指標(biāo)的均值0.000167000000

表3-9指標(biāo)的均方差調(diào)峰填谷節(jié)煤效益調(diào)頻效益調(diào)相效益事故備用效益減少二氧化碳排放效益減少二氧化硫排放量減少氮氧化物排放量指標(biāo)的均方差4.9995894.999394.9994765.0002165.0002746.0014945.001448（3）根據(jù)公式w.=sI于七計(jì)算指標(biāo)的權(quán)重，具體結(jié)果見下表:

k=1表3-10指標(biāo)的權(quán)重調(diào)峰填谷節(jié)煤效益調(diào)頻效益調(diào)相效益事故備用效益減少二氧化碳排放效益減少二氧化硫排放量減少氮氧化物排放量Wj0.138870.1388650.1388670.1388880.1388890.1666990.138922保留三位后的權(quán)重Wj0.1390.1380.1390.1390.1390.1670.1393.3本章小結(jié)通過上述計(jì)算，將采用三種計(jì)算方法得到的結(jié)果匯總在下表中，并用柱狀圖表示如圖3-1：表3-11不同賦權(quán)法的權(quán)重結(jié)果權(quán)重調(diào)峰填谷節(jié)煤效益調(diào)頻效益調(diào)相效益事故備用效益減少二氧化碳排放效益減少二氧化硫排放量減少氮氧化物排放量改進(jìn)熵值法0.1410.1440.1450.1480.1380.1430.141極差法0.1020.1480.1460.1430.1530.1590.149均方差法0.1390.1380.1390.1390.1390.1670.139

圖3-1不同賦權(quán)法的權(quán)重結(jié)果通過上圖可以清楚反映，采用不同的無量綱化方法得到的權(quán)重不相同，采用不同的賦權(quán)方法得到的權(quán)重也不相同，可見二者的計(jì)算都對(duì)權(quán)重結(jié)果有影響。上圖反映出改進(jìn)熵值法和均方差法得到的各指標(biāo)的權(quán)重相差不大，數(shù)值基本在0.14左右波動(dòng)。而極差法由于在權(quán)重確定時(shí)只考慮到最大值和最小值，故得到的權(quán)重指標(biāo)之間相差較大。目前，從各類文獻(xiàn)看，用到客觀賦權(quán)法中的熵值法賦權(quán)的數(shù)量較多，由此可以看出此種方法的運(yùn)用具有一定的權(quán)威性，且權(quán)重的計(jì)算結(jié)果也具有一定的參考價(jià)值。同時(shí)本文采用了改進(jìn)熵值法，對(duì)于標(biāo)準(zhǔn)化無量綱處理等得到的負(fù)的標(biāo)準(zhǔn)指標(biāo)值也可以兼容計(jì)算，擴(kuò)大了應(yīng)用的范圍。因此在下一章中，都采用改進(jìn)熵值法得到的權(quán)重進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。第四章抽水蓄能電站效益的綜合評(píng)價(jià)4.1綜合評(píng)價(jià)方法分析所謂綜合評(píng)價(jià)是指對(duì)以多屬性體系結(jié)構(gòu)描述的對(duì)象系統(tǒng)做出全局性、整體性的評(píng)價(jià)，即對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象的全體，根據(jù)所給的條件，采用一定的方法給每一個(gè)評(píng)價(jià)隊(duì)形賦予一個(gè)評(píng)價(jià)值，再根據(jù)此擇優(yōu)或排序［15。針對(duì)綜合評(píng)價(jià)具體用到的方法有很多，而一些最基礎(chǔ)的方法的匯總具體見下圖：電力綜合評(píng)價(jià)方法圖4-1電力綜合評(píng)價(jià)方法匯總電力綜合評(píng)價(jià)方法當(dāng)然，以上圖中提到的這些綜合評(píng)價(jià)方法只是一些最基本得方法，對(duì)于目前來說，兩種或多種方法的組合運(yùn)用也是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。上述的這些方法中，針對(duì)不同的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系、數(shù)據(jù)量的多少、原始指標(biāo)數(shù)據(jù)的來源都有不同的要求，在進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)中，關(guān)鍵還是要找到一種或幾種合適的評(píng)價(jià)方法能最終得出比較精確的評(píng)價(jià)結(jié)果。本文在學(xué)習(xí)綜合評(píng)價(jià)課程的基礎(chǔ)上，力求用到的方法能基本涵蓋所學(xué)的知識(shí)，并且在學(xué)習(xí)內(nèi)容的基礎(chǔ)上進(jìn)行深化，最終選擇灰色關(guān)聯(lián)TOPSIS法、FCA改進(jìn)雷達(dá)圖法以及密切值法對(duì)研究的題目抽水蓄能電站的效益進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，目前這些方法還沒有在這個(gè)領(lǐng)域具體運(yùn)用，也沒有相關(guān)文章的發(fā)表，因此具有一定的創(chuàng)新性。

4.1.1灰色關(guān)聯(lián)TOPSIS法TOPSIS法是一種逼近理想解的排序法，已被用于公司效益評(píng)價(jià)、項(xiàng)目方案優(yōu)選、輸電網(wǎng)規(guī)劃綜合決策、軍事部署決策等領(lǐng)域Ml。利用灰色關(guān)聯(lián)度對(duì)TOPSIS法予以改進(jìn)，更確切的描述出備選方案與理想方案的貼近程度，并以此對(duì)方案優(yōu)劣進(jìn)行，提供方案決策依據(jù)?；诨疑P(guān)聯(lián)度的TOPSIS法的階梯抽水蓄能電站效益的綜合評(píng)價(jià)的步驟如下，首先，列出加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)化矩陣；其次，確定評(píng)價(jià)方案的正理想解和負(fù)理想解，計(jì)算方案與正理想方案和負(fù)理想方案的灰色關(guān)聯(lián)度；最后根據(jù)貼近度，實(shí)現(xiàn)方案的排序優(yōu)選，具體步驟如下：（1）計(jì)算加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)化矩陣……r1n假設(shè)對(duì)m個(gè)指標(biāo)方案進(jìn)行評(píng)價(jià)，包含n個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，相對(duì)應(yīng)的各指標(biāo)值為r..（i=1,2，…,m;j=1,2,...,n），……r1nr11R=:人1……L」指標(biāo)權(quán)重列向量為：W=（w,w，…,w）其中，w.表示指標(biāo)權(quán)重。將規(guī)范化后的指標(biāo)矩陣與相應(yīng)的指標(biāo)權(quán)重相乘，求得加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)化矩陣r為:V=（v）=（wx）ijmxnjijmxn（2）確定正理想解和負(fù)理想解分別確定每個(gè)指標(biāo)集的最大值與最小值，并以正向指標(biāo)的最大值和負(fù)向指標(biāo)的最小值構(gòu)成正理想解，以正向指標(biāo)的最小值和負(fù)向指標(biāo)最大值構(gòu)成負(fù)理想解。,minYjwj,minYjwj-ij,maxYjwj-ij其中，j+表示正向指標(biāo)（指標(biāo)值越大越優(yōu)），j-表示負(fù)向指標(biāo)（指標(biāo)值越小越優(yōu)）。（3）計(jì)算灰色關(guān)聯(lián)度1）以加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)化矩陣為基礎(chǔ)，計(jì)算第i個(gè)方案與正理想方案關(guān)于第j個(gè)指標(biāo)的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)。

p+ijminminAy(j)+pmaxmaxAy(j)p+ijij1iil-Ay(j)+pmaxmaxAy(j)其中，Ay其中，Ay(j)=1y+(j)-y(j)1，i0iminminAy(j)兩級(jí)最小差，maxmaxAy(j)為兩級(jí)最大ij'/j'差。PG[0,1]為分辨系數(shù)，一般取0.5。則各方案與正理想方案的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣為:差。PG[0,1]為分辨系數(shù)，一般取0.5。則各方案與正理想方案的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣為:P+11P+21日+12日+22日+1n日+2n日+m1日+m2日+mn第，?個(gè)方案與正理想方案的灰色關(guān)聯(lián)度為:D+=Ep+,(i=1,2,?,,,6)nj=172)計(jì)算第i個(gè)方案與負(fù)理想方案關(guān)于第j個(gè)指標(biāo)的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)。minminAy(j)+pmaxmaxAy(j)

.-=j'-ij'-——ijAy(j)+pmaxmaxAy(j)ij其中，Ay(j)=1y-(j)-y(j)1，則各方案與負(fù)理想方案的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣為:i0i四-11四-21四-11四-21四-12四-22四-1n四-2n四-m1四-m2四-mn第i個(gè)方案與負(fù)理想方案的灰色關(guān)聯(lián)度為:1E—一、D-=堂七，(i=1,2,?..,6)j=1計(jì)算備選方案的灰色關(guān)聯(lián)貼近度灰色關(guān)聯(lián)相對(duì)貼近度反映了備選方案與正理想方案或負(fù)理想方案在態(tài)勢(shì)變化上的接近程度。Q,=DD：d，(i=1,2,???,6)

ii其中，(5表示灰色關(guān)聯(lián)相對(duì)貼近度。評(píng)價(jià)備選方案的優(yōu)劣順序根據(jù)公式的計(jì)算結(jié)果，對(duì)Q的大小對(duì)方案進(jìn)行排序，4越大，表示備選方案越貼近正理想方案，方案越優(yōu)；反之，3.越小，表示備選方案越貼近負(fù)理想方案，方案越劣。4.1.2FCA改進(jìn)雷達(dá)圖法在綜合評(píng)價(jià)和分類決策過程中引入可視化技術(shù)是十分必要的，可視化技術(shù)不僅可以直觀地顯示指標(biāo)之間的數(shù)量關(guān)系，而且可以以圖形的形式引導(dǎo)分類決策的過程，使決策者可以交互地分析數(shù)據(jù)關(guān)系。主成分分析是一個(gè)化繁為簡，盡可能壓縮指標(biāo)數(shù)目的降維技術(shù)，其結(jié)果是把多個(gè)指標(biāo)簡化為少數(shù)幾個(gè)新的綜合因子，要求這些綜合因子將各原始指標(biāo)中重疊的信息去掉，僅包含各原始指標(biāo)間明顯的差異，并反映原始指標(biāo)的主要信息。但是當(dāng)系統(tǒng)的描述指標(biāo)較多時(shí)，按方差貢獻(xiàn)率＞85%原則提取的主成分因子往往多于三個(gè)，因此仍然難以在二維平面上表示復(fù)雜系統(tǒng)。因子分析是主成分分析的推廣，是一種通過顯在變量測(cè)評(píng)潛在變量，通過具體指標(biāo)測(cè)評(píng)抽象因子的統(tǒng)計(jì)分析方法。它通過研究眾多變量之間的內(nèi)部依賴關(guān)系，探求觀測(cè)數(shù)據(jù)中的基本結(jié)構(gòu)，并用少數(shù)幾個(gè)“抽象”“公因子”表示其基本的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。雷達(dá)圖是顯示多個(gè)指標(biāo)的常用圖示方法，是一種能夠用定量指標(biāo)較好地反映定性問題的模型工具。雷達(dá)圖直觀地將復(fù)雜系統(tǒng)的多維指標(biāo)數(shù)據(jù)在平面上表示，可以容易地觀察到多維指標(biāo)數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)。雷達(dá)圖適用于總體數(shù)目與要反映的指標(biāo)數(shù)都不太大的情形，可以在同一個(gè)框架下對(duì)少數(shù)總體進(jìn)行總體性的多重比較。另外，結(jié)合雷達(dá)圖對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，往往停留在定性分析階段，很少有文獻(xiàn)進(jìn)行更為專業(yè)的定量分析。雷達(dá)圖可以將多指標(biāo)復(fù)雜系統(tǒng)在平面上形象圖示，有助于研究者結(jié)合系統(tǒng)的雷達(dá)圖面積進(jìn)行探索性分析。在指標(biāo)取值量綱、變化趨勢(shì)一致的情況下，系統(tǒng)對(duì)應(yīng)的雷達(dá)圖面積越大，其綜合水平也應(yīng)該是最高的。為了克服原始指標(biāo)過多、繪制的雷達(dá)圖混亂，不利于綜合評(píng)價(jià)的間題，可以用主成分提取的公因子指標(biāo)代替原始指標(biāo)繪制雷達(dá)圖。這種新方法將對(duì)高維指標(biāo)數(shù)據(jù)的處理巧妙地轉(zhuǎn)化為對(duì)幾何圖形的識(shí)別分析過程，不僅可以對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)進(jìn)行定性分析，而且可以從圖形處理的角度對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)進(jìn)行定量處理，形成合理結(jié)論。通過比較每個(gè)系統(tǒng)對(duì)應(yīng)的雷達(dá)圖面積大小對(duì)系統(tǒng)綜合評(píng)價(jià)和排序分類，這種可視化的評(píng)價(jià)方法既保留了雷達(dá)圖可視化的優(yōu)點(diǎn)，又借鑒了公因子綜合原始指標(biāo)絕大部分信息的長處，不僅解決了多指標(biāo)復(fù)雜系統(tǒng)圖示凌亂的問題，而且便于針對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果尋找問題原因。其主要步驟如下：（1）在SPSS軟件中輸入原始指標(biāo)值，并進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化無量綱處理，因?yàn)榇瞬糠忠呀?jīng)在上節(jié)中介紹，故在此不再重復(fù)，直接給出經(jīng)SPSS軟件得到的指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)。（2）由SPSS軟件計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)化后觀測(cè)陣的相關(guān)系數(shù)矩陣，按累計(jì)方差貢獻(xiàn)率＞85%原則或者采取自定義公因子的個(gè)數(shù)確定前k個(gè)主成分作為公因子，將公因子用原始指標(biāo)表示。（3）計(jì)算各個(gè)方案的因子得分，以因子得分值代替原始指標(biāo)值繪制指標(biāo)雷達(dá)圖。

（4）基于每個(gè)方案對(duì)應(yīng)的雷達(dá)圖面積對(duì)方案綜合評(píng)價(jià)結(jié)果排序。4.1.3密切值法密切值法是系統(tǒng)工程的一種優(yōu)選方法，具有評(píng)價(jià)指標(biāo)矩陣易于定量化、計(jì)算結(jié)果精度較高等特點(diǎn)，已被廣泛應(yīng)用于環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)、工作質(zhì)量評(píng)價(jià)及企業(yè)能力評(píng)價(jià)等領(lǐng)域。密切值法的具體步驟如下：（1）計(jì)算評(píng)價(jià)指標(biāo)與“最優(yōu)點(diǎn)”和“最劣點(diǎn)”距離。首先，確定指標(biāo)集中的“最優(yōu)點(diǎn)”和“最劣點(diǎn)”。x+=max{x},x-=min{x}

j1<i<mijj1<i<mij則最優(yōu)決策指標(biāo)為:E+=（工+,x+，…,x+）則最劣決策指標(biāo)為:E-=（x-,x-,.…,x-）然后，根據(jù)歐氏空間距離計(jì)算方法，計(jì)算各指標(biāo)點(diǎn)與最優(yōu)點(diǎn)的歐氏距離d+j，以及與最劣點(diǎn)的歐氏距離d-j。式中，門為第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重。（2）計(jì)算各評(píng)價(jià)指標(biāo)的密切值。指標(biāo)％的密切值?！篂椋?=d+/d+-d-/d-其中，d+=min｛d：｝，d-=max（d-｝，d+，d-分別表示m個(gè)最優(yōu)點(diǎn)距的最小值和m個(gè)最劣點(diǎn)距的最大值。JJ當(dāng)a.>0時(shí)，與偏離最優(yōu)點(diǎn)，其值當(dāng)a.>0時(shí)，與偏離最優(yōu)點(diǎn)，其值以a:的大小作為決策準(zhǔn)則，a.密切值a.的大小反映了指標(biāo)集偏離最優(yōu)點(diǎn)的程度，越大，偏離越遠(yuǎn)；當(dāng)a「0時(shí)，Ei最接近最優(yōu)點(diǎn)。因而，最小的方案就是效益最好的。1

4.2基于不同評(píng)價(jià)方法的綜合評(píng)價(jià)4.2.1基于灰色關(guān)聯(lián)TOPSIS法的綜合評(píng)價(jià)(1)根據(jù)上述標(biāo)準(zhǔn)化后的決策矩陣的指標(biāo)的權(quán)重，可以得到加權(quán)后的規(guī)范矩陣V,結(jié)果如下：表4-1加權(quán)規(guī)范矩陣0.1287330.037008-0.16588-0.175230.0278760.0351780.0249570.128733-0.162860.039875-0.17523-0.00207-0.0093-0.009170.128733-0.16286-0.166030.0494320.2174880.2185040.205014-0.128730.2158560.0392950.049432-0.13662-0.16474-0.14142-0.128730.0364320.212860.049728-0.16008-0.18704-0.1692-0.128590.0364320.0398750.2018720.0534060.1073930.089817確定理想方案與負(fù)理想方案。經(jīng)過指標(biāo)權(quán)重的加權(quán)決策矩陣中的各項(xiàng)指標(biāo)屬性值，由公式得到理想方案為：(0.128733,0.215856,0.21286,0.201872,0.217488,0.218504,0.205014)；負(fù)理想方案為(-0.12873,-0.16286,-0.16603,-0.17523,-0.16008,-0.18704,-0.1692)。計(jì)算各個(gè)方案與理想方案和負(fù)理想方案的距離，由公式可以求得：S+=(0.445863,0.619056,0.613979,0.595011,0.615655,0.639678,0.592974)；S-=(0.445944,0.512655,0.520096,0.541998,0.498978,0.576747,0.520774)。(4)計(jì)算各個(gè)方案與理想方案和負(fù)理想方案的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)表。根據(jù)灰系統(tǒng)理論，根據(jù)公式求得各個(gè)備選方案與理想方案的關(guān)聯(lián)系數(shù)D+，具體數(shù)據(jù)見下表：表4-2備選方案與理想方案的關(guān)聯(lián)度D+10.5313480.34870.3496840.5167720.5251850.5296710.3487120.5396380.3496840.4801290.470940.486323110.3486130.570851110.44058310.5388070.570850.3641240.3641240.369210.4405830.53054710.5713260.3494040.3333330.3514350.440720.5305470.53963810.5527350.6460140.637712那么同時(shí)可以得出各個(gè)備選方案與負(fù)理想方案的關(guān)聯(lián)系數(shù)D-，具體數(shù)據(jù)見下表：表4-3備選方案與負(fù)理想方案it的關(guān)聯(lián)度D-0.4405830.5036040.99928510.5189620.477120.5108550.44058310.49617510.5620370.5328820.55890.440583110.4743940.3494040.3333330.35143510.3487120.4968810.4743940.8963020.9008890.87951910.5043250.3486130.4740661110.9992950.5043250.4961750.3496840.4871330.4078230.439103（5）根據(jù)公式計(jì)算灰色關(guān)聯(lián)度，結(jié)果如下:D+=[0.543051,0.525061,0.845638,0.5211,0.510947,0.621052]tD-=[0.635773,0.655797,0.564164,0.713814,0.761001,0.52622]ti=1,2,3,4,5,6最終根據(jù)公式求得六種方案的灰色關(guān)聯(lián)貼近度如下：Q「0.460672,Q2=0.444644,Q3=0.599827,Q4=0.421973,Q5=0.401704,Q6=0.54133,同時(shí)把計(jì)算結(jié)果用柱狀圖表示出來，見下圖：圖4-2計(jì)算結(jié)果柱狀圖如上圖所示，比較6個(gè)方案的灰色關(guān)聯(lián)貼近度的計(jì)算結(jié)果可知：q3>q6>q1>q2>q4>q5根據(jù)灰色關(guān)聯(lián)貼近度的優(yōu)劣排列原則，相對(duì)貼近度越大方案越優(yōu)。因此可以得到各個(gè)方案的優(yōu)劣關(guān)系為：方案3A方案6A方案1A方案2A方案4A方案54.2.2基于FCA改進(jìn)雷達(dá)圖法的綜合評(píng)價(jià)由于主成分分析的計(jì)算過程主要是靠SPSS軟件實(shí)現(xiàn)的，因此，本部分主要介紹SPSS軟件的實(shí)現(xiàn)過程和雷達(dá)圖法的據(jù)算過程。（1）根據(jù)上節(jié)中SPSS軟件得到的標(biāo)準(zhǔn)化無量綱指標(biāo)數(shù)據(jù)，點(diǎn)擊Analyze菜單下的DataReducation子菜單，選擇Factor選項(xiàng)，得到如下界面：

點(diǎn)擊Extraction選項(xiàng)，在NumberofFactors中自定義公因子個(gè)數(shù)為3,界面如下：(3)點(diǎn)擊Continue選項(xiàng)，最后點(diǎn)擊OK,得到因子分析結(jié)果:表4-4總變量解釋ComponentInitialEigenvaluesExtractionSumsofSquaredLoadingsTotal%ofVarianceCumulative%Total%ofVarianceCumulative%14.67766.81166.8114.67766.81166.81121.59722.82189.6321.59722.82189.6323,6939.89799.530.6939.89799.530由總變量解釋表可以看出，在自定義選擇三個(gè)主成分時(shí)，第一個(gè)主成分解釋了總指標(biāo)的66.811%，第二個(gè)主成分解釋了總指標(biāo)的22.821%，第三個(gè)主成分解釋了總指標(biāo)的9.897%，三個(gè)主成分共解釋了99.530%。

表4-5成分得分表主成分123調(diào)峰填谷,826-.562.000調(diào)頻效益-.755.190.626調(diào)相效益-.833.078-.543事故備用-.251.960-.080二氧化碳.962.271-.004二氧化硫.932.348.002氮氧化物.934.351.002在成分得分表中，可以看到各個(gè)主成分在不同指標(biāo)中的得分情況。（4）計(jì)算各個(gè)方案的因子得分，以因子得分值代替原始指標(biāo)值繪制指標(biāo)雷達(dá)圖。表4-6各個(gè)方案的因子得分公因子1得分公因子2得分公因子3得分方案11.45533-1.487670.876832方案21.540432-1.89269-0.76281方案34.7303690.972528-0.11333方案4-5.158310.1184550.764151方^案5-5.70811-0.1925-0.666方案60.1514182.481316-0.09884因?yàn)槔走_(dá)圖法是用計(jì)算面積來比較各個(gè)方案綜合評(píng)價(jià)結(jié)果的大小，故在此將各個(gè)方案的公因子得分平移6個(gè)單位，使得得分都為正值，平移不影響結(jié)果的排序。表4-7坐標(biāo)平移后的各個(gè)方案的因子得分方案'得分公因子1公因子2公因子3方案17.455334.5123296.876832方案27.5404324.1073145.237189方案310.730376.9725285.886669方案40.8416946.1184556.764151方^案50.2918915.8074965.333998方案66.1514188.4813165.901161根據(jù)上述因子得分，做出雷達(dá)圖:

圖4-3各個(gè)方案的雷達(dá)圖（5）基于每個(gè)方案對(duì)應(yīng)的雷達(dá)圖面積對(duì)方案綜合評(píng)價(jià)結(jié)果排序。因?yàn)榇颂幉捎玫氖敲娣e排序法，針對(duì)一個(gè)方案的得分情況，由下圖可以看出，是由三個(gè)頂角為六十度的三角形構(gòu)成，而圍繞三角形頂角的兩條邊的長度分別為三個(gè)公因子中的兩個(gè)得分，假設(shè)公因子得分分別為a,b,c，則三角形的面積為s=1/2absin600+1/2acsin600+1/2bcsin600。但是此處面積的計(jì)算僅僅作為方案優(yōu)劣的排隊(duì)，故在此見面積的計(jì)算簡化為s=ab+ac+bc，計(jì)算結(jié)果并不影響排隊(duì)情況，六個(gè)方案的面積結(jié)果見下表：圖4-4方案1的雷達(dá)圖表4-8各個(gè)方案的面積總得分面積總得分方案1115.9405

方案291.97237方案3179.0289方案452.22937方案534.22927方案6138.5222根據(jù)得分情況得到下圖:圖4-5各方案總得分柱狀圖故通過上圖可以直觀反映出六個(gè)方案的經(jīng)濟(jì)效益優(yōu)劣的排隊(duì)為:方案3A方案6A方案1A方案2A方案4A方案54.2.3基于密切值法的綜合評(píng)價(jià)（1）確定各指標(biāo)的最優(yōu)點(diǎn)和最劣點(diǎn)。最優(yōu)點(diǎn)集￡+=（0.913,1.499,1.468,1.364,1.576,1.528,1.454）最劣點(diǎn)集￡-=（-0.913,-1.131,-1.145,-1.184,-1.16,-1.308,-1.2）（2）各指標(biāo)與最優(yōu)點(diǎn)和最劣點(diǎn)的距離。表4-9指標(biāo)與優(yōu)劣點(diǎn)的距離di+方案11.702276di-方案11.271314方案21.789079方案21.160178方案31.463924方案31.996872方案41.903109方案41.280916方案52.006595方案51.267987方案61.129201方案61.715047則：^+=1.129201,^-=1.996872。（3）計(jì)算各指標(biāo)的密切值，并將結(jié)果在柱狀圖中表示。表4-10指標(biāo)的密切值Ci方案10.870852369方案21.0033786方案30.296424929方案41.043897747方案51.142017966方案60.141132938圖4-6各個(gè)方案密切值圖通過上圖可以清楚反映各個(gè)方案的密切值的大小排隊(duì)為：方案5＞方案4＞方案2＞方案1＞方案3＞方案6。但是密切值與效益評(píng)價(jià)結(jié)果的關(guān)系相反，故用密切值法最終得到的綜合評(píng)價(jià)結(jié)果的方案優(yōu)劣關(guān)系為：方案6＞方案3＞方案1A方案2＞方案4＞方案54.3綜合分析與評(píng)價(jià)本文采用了灰色關(guān)聯(lián)TOPSIS法、FCA改進(jìn)雷達(dá)圖法以及密切值法兩種組合方法和一種單一使用的方法對(duì)研究的題目抽水蓄能電站的效益進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，文章看似使用了三種方法，實(shí)則使用了七種方法?；疑P(guān)聯(lián)度綜合評(píng)價(jià)方法和TOPSIS法都是單獨(dú)可以使用的方法，在擯棄單一方法使用有缺點(diǎn)的基礎(chǔ)的上，采用兩種方法組合的思想可以減小兩種方法各自的缺點(diǎn)，評(píng)價(jià)結(jié)果更加可信。FCA改進(jìn)雷達(dá)圖法也是在主成分分析法的基礎(chǔ)上引入可視化方法雷達(dá)圖法，雷達(dá)圖法也是可以單一使用的綜合評(píng)價(jià)方法，兩者結(jié)合的好處是采用SPSS軟件進(jìn)行主成分分析的基礎(chǔ)上減小計(jì)算量并保證準(zhǔn)確性，對(duì)于一些指標(biāo)數(shù)較多的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，使用主成分分析可以用公因子來代替數(shù)量較多的評(píng)價(jià)指標(biāo)，這樣可以減少計(jì)算量，同時(shí)雷達(dá)圖法主要運(yùn)用于指標(biāo)數(shù)量較少的評(píng)價(jià)體系，因此采用主成分分析在降維的同時(shí)也可以進(jìn)一步采用雷達(dá)圖法。采用雷達(dá)圖法比較直觀，如果指標(biāo)之間差別較大時(shí)，得到的雷達(dá)圖的面積差別較大，這樣可以不用計(jì)算直接目測(cè)就可以得出。因此，從總體上來說FCA改進(jìn)雷達(dá)圖法在減少計(jì)算量的同時(shí)可以提高評(píng)價(jià)精度。密切值法具有評(píng)價(jià)指標(biāo)矩陣易于定量化、計(jì)算結(jié)果精度較高等特點(diǎn)。針對(duì)上述三種方法的結(jié)果采用灰色關(guān)聯(lián)TOPSIS法得到方案的評(píng)價(jià)結(jié)果是：方案3A方案6A方案1A方案2A方案4A方案5；采用FCA改進(jìn)雷達(dá)圖法得到方案的評(píng)價(jià)結(jié)果是：方案3A方案6A方案1A方案2〉方案4A方案5；采用密切值法得到的方案的評(píng)價(jià)結(jié)果是：方案6〉方案3〉方案1〉方案2〉方案4〉方案5。前兩種方法的評(píng)價(jià)結(jié)果一致，第三種方法和前兩種方法的結(jié)果又一定的出入。綜上所述，在從方法的適用范圍，計(jì)算量的繁簡程度經(jīng)過比較之后，本人認(rèn)為灰色關(guān)聯(lián)TOPSIS法、FCA改進(jìn)雷達(dá)圖法是兩種比較實(shí)用的綜合評(píng)價(jià)方法。4.4評(píng)價(jià)結(jié)果的敏感性分析（1）針對(duì)七個(gè)指標(biāo)都是極大型指標(biāo)的情況，不需要作一致化處理，本文采用標(biāo)準(zhǔn)化無量綱處理方法，向量規(guī)范化處理法和改進(jìn)線性比例法三種方法進(jìn)行無量綱化處理，三種方法的無量綱化結(jié)果見下表：表4-11標(biāo)準(zhǔn)化法無量綱化調(diào)峰填谷節(jié)煤效益/萬元調(diào)頻效益/萬元調(diào)相效益/萬元事故備用效益/萬元減少二氧化碳排放效益/萬元減少二氧化硫排放量/噸減少氮氧化物排放量/噸方案10.9130.257-1.144-1.1840.2020.2460.177方案20.913-1.1310.275-1.184-0.015-0.065-0.065方案30.913-1.131-1.1450.3341.5761.5281.454方案4-0.9131.4990.2710.334-0.99-1.152-1.003方案5-0.9130.2531.4680.336-1.16-1.308-1.2方案6-0.9120.2530.2751.3640.3870.7510.637表4-12向量規(guī)范化無量綱化調(diào)峰填谷節(jié)煤效益調(diào)頻效益調(diào)相效益事故備用效益減少二氧化碳排放效益減少二氧化硫排放量減少氮氧化物排放量方案10.4950.4240.2380.2550.4170.4180.415方案20.4950.2560.4260.2550.4040.4020.401方案30.4950.2560.2380.4330.5010.4820.488方案40.2970.5740.4260.4330.3440.3470.348方案50.2970.4240.5850.4330.3340.3390.337方案60.2970.4240.4260.5540.4280.4430.441表4-13改進(jìn)線性比例法無量綱化調(diào)峰填谷節(jié)煤效益調(diào)頻效益調(diào)相效益事故備用效益減少二氧化碳排放效益減少二氧化硫排放量減少氮氧化物排放量方案110.528000.4970.5490.519

方案2100.54300.4190.4380.429方案31000.596111方案4010.5410.5960.0630.0570.074方案500.52610.596000方案600.5260.54310.5660.7270.694由上述三個(gè)表可知：在相同的原始指標(biāo)值條件下，無論采用標(biāo)準(zhǔn)化無量綱處理、向量規(guī)范化無量綱處理還是改進(jìn)線性比例法無量綱處理得到的指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)值都是敏感的。（2）本文采用改進(jìn)熵值