一种渔光互补光伏电站的综合效益评价方法

技术领域

本发明涉及综合能源服务系统中的渔光互补光伏电站场景，具体为渔光互补光伏电站的综合效益评价方法，适用于对渔光互补光伏电站的实际运行效果进行客观量化评价对比，对于“渔光互补”光伏电站运营的经济效益、环境效益、社会效益的提升具有重要意义。

背景技术

随着我国社会经济的发展和负荷需求的增长，增加能源供给、提高电源侧可再生能源构成占比、减少化石燃料消耗和环境破坏已成为可持续发展的迫切需求。作为可再生能源的重要组成部分,太阳能因其分布广泛、资源丰富、取之不尽用之不竭的显著特点,成为最具开发潜力的清洁能源。而综合能源系统(IES)通过耦合电力、交通、天然气、热冷系统等多元能源，在满足多样化用能需求的同时，可利用各类能源的相互转换和多时间尺度协同优化提高可再生能源利用率，因此已成为一种能源的主要承载形式。渔光互补光伏电站作为综合能源系统中令光伏发电与其他产业融合的典范，与其相关的研究越来越受到重视。

“渔光互补”是指渔业养殖与光伏发电相结合，在鱼塘水面上方架设光伏板阵列，光伏板下方水域可以进行鱼虾养殖，光伏阵列还可以为养鱼提供良好的遮挡作用，形成“上可发电、下可养鱼”的发电新模式。传统光伏发电建设困难之一便是其建设时间长，占地面积大，而我国人口密集大，人均面积少的现状是对传统光伏发展不利的。恰好我国东部南部拥有大量的水面资源，渔光互补光伏电站恰好能在解决传统光伏占地面积大问题的同时，将水面资源加以充分利用，同时与渔业养殖相结合，不仅能缓解国家紧张的能源需求,提高土地利用率,增加农民收益,还能达到环境保护的效果。

由于量化评价可为完善建设规划和提高运营效益提供决策支持依据,因此围绕分布式冷热电IES和区域IES经济环境效益、能源利用等方面的综合效益评价研究，成为当前IES除装置研发和运行优化外的关注问题之一。渔光互补光伏电站作为IES的一类运营场景，针对其特点对其构建出一套合适的量化评价方法十分有必要。因此，本发明从渔光互补项目的特点出发，通过总结IES的综合评价指标，从经济、环境和社会服务等方面建立评价了综合运营效益的指标体系。在进一步研究指标基于最小鉴别信息原理的组合赋权方法的基础上，从克服决策者主观风险倾向对综合评价决策结果会产生影响的不足出发，提出了“渔光互补”光伏电站基于前景理论与TOPSIS法相结合的综合效益最优评价方法，帮助决策者对渔光互补项目运营综合效益作评价判断。

发明内容

根据渔光互补光伏电站的运行特点以及能够创建的各类效益，本发明从经济、环境、社会三个不同的角度提出了一套渔光互补光伏电站的综合效益评价方法。它通过建立一套符合其运行特点的指标体系，利用改进层次分析法与熵权法对评价指标分别进行赋权；为了使综合权重尽可能不偏向于两种权重中的任何一项，采用最小信息鉴别原理得到其综合权重；为了考虑到投资者对于收益与损失的不同态度以及对风险极力规避的心理，采取加入了前景理论的TOPSIS排序方法对备选运行方案进行比较排序，能够直观地获得评价分数与结果，使决策者实现最优决策。该综合评价方法应用简单，结论直观明确，具有良好的推广应用价值。

指标体系图见图1，本发明从经济、环境、社会三个不同的角度入手，根据渔光互补光伏电站的运行特点与其提供的服务给出如下指标：

评价指标一，经济指标，用于评价渔光互补光伏电站年度运营的收支情况，包括以下两个二级指标：

(1)运行年费用A

(2)年利润率A

评价指标二，环境指标，用于量化渔光互补光伏电站对环境保护所作的贡献与产生的影响，包括以下四个二级指标：

(1)低碳效益B

(2)废水质量B

(3)景观相容度B

(4)对周边生态影响B

评价指标三，社会指标，反映渔光互补光伏电站为电网建设以及服务需求为用户带来的贡献与影响，包括以下三个二级指标：

(1)电网友好度C

(2)场站灵活性C

(3)促进就业C

具体包含下列步骤：

步骤1，对拟评价的渔光互补光伏电站的评价指标统计数据进行采集，使数据能够满足后续综合评价需求；

步骤2，按照建立的评价指标计算公式，计算采用不同运行方案的各光伏电站评价指标值，得到初始数据矩阵X，X的行代表指标，列代表运行方案，对于一个包含n个评价指标，m个运行方案的决策情形，X为n*m大小矩阵，并对其进行标准化处理；

步骤3，分别利用改进层次分析法与熵权法对评价指标进行赋权，并采用最小信息鉴别原理确定各评价指标的综合权重；

步骤4：利用前景理论与TOPSIS相结合的排序方法，通过获得各运行方案的贴近度，对拟评价光伏电站综合效益进行排序，以选择最优运行方案。

在上述的一种渔光互补光伏电站的综合效益评价方法，所述步骤1，要采集的数据及采集方法如下：

一次性投资成本相关数据：统计各渔光互补光伏电站的财务报表，获得其建设期间所花费的全部资金a

年运行成本相关数据：统计各渔光互补光伏电站的财务报表，对一年的设备置换、维护、检修费用，以及人员成本、土地租赁成本、补贴周边居民、软件维护费、渔业养殖等运行成本进行总和，获得每座渔光互补电站的年运行成本a

年运行收益相关数据：统计各渔光互补光伏电站的财务报表，对电站一年的光伏发电收益R

年光伏输出量相关数据：根据各渔光互补光伏电站与电网之间的电力交易明细，获得各渔光互补光伏电站一年的光伏发电输出量b

废水质量相关数据：在渔光互补光伏电站建设区域下游处，收集一年内其排放养鱼废水，测量其中非离子氨氮含量b

景观相容度相关数据：利用问卷方式调查渔光互补光伏电站周边居民或是游客对光伏电站建造后对当地景观影响的看法，调查评估结果分为下列几个等级：完全相容为100，部分相容为90，一般相容为80，不相容为70，格格不入为60，收集不少于100份咨询反馈，并取平均值作为景观相容度评价依据b

对周边生态影响相关数据：在渔光互补光伏电站周围某区域测量土壤中微生物的含量b

电网友好度相关数据：测量渔光互补光伏电站输出电能的波动性，统计14:00-14:01时间内光伏输出功率，测量其功率波动百分比c

场站灵活性相关数据：渔光互补光伏电站配置储能系统与否代表电站的发电可控能力，用光伏电站配置的储能装置容量c

促进就业相关数据：参考该渔光互补光伏电站年度财务报表，得到直接就业人数c

在上述的一种渔光互补光伏电站的综合效益评价方法，所述步骤2，其各指标计算方法如下：

A

B

C

上述给出了各指标的计算方法，公式计算所需要数据由步骤1数据采集获得，需要注意的是，式二中的n指的是不同收益项，代表步骤1中的R

对各运行方案的各指标按上述公式计算后，得到决策矩阵X，X的行代表指标，列代表运行方案，对于一个包含n个指标，m个运行方案的决策中，X为一n*m大小矩阵，并对其进行标准化处理；其标准化处理方式如下：对于X的每一个元素，选取其所在行中的最大值作为基准值(即所有运行方案中该指标数据的最大值)，用该数据除以基准值得到标幺值，标准化后的标准化数据矩阵记为x，上述用于指标数据标准化的方法如式十表示；

其中，X

在上述的一种渔光互补光伏电站的综合效益评价方法，所述步骤3，其综合权重确定方法如下：

利用改进层次分析法赋权的具体步骤如下：设共有n项评价指标，L位专家共同参与评审；首先，L位专家共同决定出指标之间的相对重要程度，并按照重要程度不减的顺序排序；然后各专家相互独立确定相邻两个指标之间的重要度，重要度具体数值按表1确定。

x

表1指标相对重要度标度表

将第i位专家决定的指标x

式十三中：δ

利用熵权法赋权的步骤如下：假设有m个运行方案，对指标进行标准化处理用式十四计算第i个指标的熵值I

v

式十四中：k是常数，一般取k＝1/ln m；p

最终使用最小信息鉴别原理来确定综合权重。建立式十七的优化模型求取综合权重，式中J(w)代表优化函数，w

通过求解式十七所示优化模型可得式十八所示确定各指标综合权重的计算表达式。

δ

在上述的一种渔光互补光伏电站的综合效益评价方法，所述步骤4，前景理论与TOPSIS相结合排序方法如下，首先决策者用各运行方案下各指标值的平均值确定指标的期望值，形成期望矩阵Q；同时，根据m个方案的所有指标值，形成n*m大小的决策矩阵X；并对矩阵中元素按照式十九的方式进行标准化处理；

其中，Q

接着将指标分为收益型指标与成本型指标，并将每一个决策矩阵中的每一个值与相对的期望值进行比较，得到收益(损失)矩阵S，矩阵中的元素由式二十计算得到；其中，对于收益型指标，若指标值大于期望值，则该超出部分对应为收益，若指标值小于期望值，对应为损失；对成本型指标则与上述相反；

其中s

利用收益(损失)矩阵S，按照式二十一计算前景价值矩阵V中元素。

式二十一中：V

之后选取各指标的正负理想点，其中第j个指标的正理想点

对于运行方案j，按式二十三计算该运行方案至正理想点的距离

最终由式二十四计算出各方案的贴近度d

本发明与现有技术相比，具有以下优点和效果：首先指标体系上，本发明构建的指标体系涵盖了经济、环境、社会不同的内容，其探讨的效益对象包括了政府、运行商、社会大众、用电用户、自然环境等不同的利益主体，能够体现渔光互补光伏电站的综合效益；同时，本发明对权重的获得采取了改进层次分析法与熵权法结合的双权重赋予的方式，改进层次分析法的赋权，操作简单易行，便于实施，同时熵权法根据指标的离散程度来确定权重，当指标的熵越大，代表离散程度越大，其有用信息就越多，赋权结果合理，同时，采用最小信息鉴别原理使权重不偏向于两种权重中的任意一项，使组合赋权更具合理性；采用引入了前景理论的TOPSIS排序方法，与传统的TOPSIS排序方法进行比较而言更能模拟投资者对增加收益与减小损失风险的不同偏好，以及对损失的规避心理，从心理学角度上来讲，更符合于投资者的投资心理状态，从而能够更好的选取出渔光互补光伏电站的最优运营场景。

附图说明

图1为渔光互补光伏电站的综合效益评价的指标体系。

图2为算例分析中各场景最终得分比较。

具体实施方式

下面介绍所提出的渔光互补光伏电站的综合效益评价方法的具体实施方式，并结合具体实例进行分析计算。

下面依次来介绍本发明涉及的理论基础和方法。

一、首先介绍本方法的发明原理

1.指标体系的形成

渔光互补光伏电站的运行模式是将光伏发电与渔业养殖相结合，实现上层发电，下层养鱼。实际上在节省下传统光伏占用土地面积的同时，能够加强与周围农户间的渔业养殖合作，拉动地区经济发展，同时促进环境保护的效果。所以本发明的指标体系就是从其运营特点出发，从光伏发电、渔业养殖、环境保护、拉动地区发展几个方面设计的指标体系，例如养鱼产生废水，光伏电站对生态的影响，与电网间的交互，光伏带来的低碳效果等等。倘若随着渔光互补光伏电站的未来发展，其能通过其他的方式与社会各界达成新的合作方式，加入了一些新的内容，该指标体系也可以通过同样的原理，从其提供的效益出发，构建出的新的子指标，但这个指标体系的构成原理上还是在本发明的框架之中。

2.指标体系的权重赋予

上述的一种渔光互补光伏电站的综合效益评价方法，其包含的内容有改进层次分析法、熵权法与最小信息鉴别原理。层次分析法是将与决策有关的因素分为目标、准则、方案等不同层次，在此基础上进行定性与定量决策的方法。通常的层次分析法中，要经过建立模型、形成判断矩阵、一致性检验三个步骤，并且形成的判断矩阵常常存在不满足一致性需求的不足，本发明中的改进层次分析法能够使形成的判断矩阵为一致性矩阵，避免了进行一致性校验的问题。熵权法根据指标的离散程度来确定权重，当指标的熵越大，代表离散程度越大，其有用信息就越多，具有有效性，同时，采用最小信息鉴别原理使权重不偏向于两种权重中的任意一项，使组合赋权更具合理性。

3.引入了前景理论的TOPSIS排序方法

在现有研究中，TOPSIS是一种常用于方案排序的多目标决策方法，针对不同运行方案，用TOPSIS排序方法可以得到其得分，通过比较得分来确定项目排序。这种排序方法简单易行，但却存在着一定的弊端：项目投资者是具有有限理性的，其对于收益与风险的态度是不同的,传统的TOPSIS法无法将这种投资者心理纳入考虑之中，故引入了前景理论对TOPSIS排序方法进行改进。

二、下面结合上述方法进行具体实例的说明，其步骤如下：

第一步：指标体系的确立

步骤1：首先根据渔光互补光伏电站具体提供的服务项目构建出合理的综合效益评价指标体系。对下列五座渔光互补光伏电站运营的综合效益进行比较，其中，一号光伏电站投资额最大，其年利润最高，同时其对社会发展的促进作用较好，然而其对于环境保护方面的效益略差；二号光伏电站除了发电较为稳定外没有特别突出的优点，同时其投资也较多；三号光伏电站存在着发电波动较大、且灵活性不足的缺点，但其他指标比较而言处于较优水平；四号光伏电站年运行维护费用较少，但随之带来的，是其年利润也是五座电站中最低的；五号光伏电各方面较为均衡。各渔光互补光伏电站的原始数据如表2所示。

表2不同渔光互补光伏电站原始数据表

步骤2：将原始数据进行标准化处理，所得到的标准化数据如下表3

表3不同渔光互补光伏电站标准化数据表

步骤3：利用改进层次分析法与熵权法对评价指标分别进行赋权，并通过最小信息鉴别原理得到评价指标体系中各指标的综合权重；

利用层次分析法求取第一权重：令三位专家对指标重要度进行评审排序，对指标重要度排序以及重要度评审结果如表4所示。表中数字表示专家按照重要度标度确定的该指标与下一指标之间的相对重要性，故最后一行无数据。

表4指标重要度排序表

由表3与表4，利用公式十二至公式十六可以求得权重，最后利用最小信息鉴别原理求得综合权重，各权重数值见下表5。

式十三中：δ

v

式十四中：k是常数，一般取k＝1/ln n；p

式十八中的δ

表5指标权重表

结合表3和表4可以看出，专家比较关注的是渔光互补光伏电站的经济效益，项目收益与支出占有重要地位，再而是项目的低碳效益，作为发电场站的灵活性，再之后便是生态影响与其他效益，由此构成了第一权重；第二权重则是由五个方案中各指标值的离散程度决定的；权重综合后，可以得到项目收益率、促进就业与废水质量在该算例中影响最大，对周边生态影响、运行年费用起到较重要的作用，其他效益指标起到的影响较小。

步骤4：利用引入前景理论与TOPSIS相结合的排序方法，对各备选运行方案进行综合排序，得出最优解。

通过前景理论计算，选取所有方案指标的平均值作为该指标的期望值，经式二十一与式二十二可计算出价值矩阵V的具体数值见表5，本算例中，风险系数取值为0.88，损失规避系数为2.25时。

表5前景价值矩阵表

将每一指标最大值作为正理想点，最小值作为负理想点，运用式二十三计算出每一运行方案到正理想点与负理想点的距离，再根据式二十四计算出最终结果，排序可得光伏电站五>光伏电站三>光伏电站四>光伏电站一>光伏电站二，其中各渔光互补光伏电站具体得分情况如图2所示。

结合表5和图2得分情况分析可知：在光伏电站五中，半数以上指标都超出参考值且数值占优，同时没有特别明显的短板，最终排名为第一；光伏电站三在重要指标收益率、废水质量与对周边生态影响上取到较优值，但在另外重要指标运行年费用、促进就业上又损失较高，故排到第二；光伏电站四在其它指标上都表现较好，然而其在年利润率与促进就业上短板较大，同时这两项指标权重又较高，使其得分排名仅在第三；光伏电站一虽然有着最高的年利润与促进就业效益，然而其在重要指标废水质量上有重大短板，这一点在前景理论分析中被认为是巨大损失，令其仅排第四；方案二并没有什么突出优点，各项指标得分情况大多欠佳，其得分较低，排行第五。以上可以看出，在上述五座渔光互补光伏电站中光伏电站五由于不存在短板，各方面表现较优，成为综合效益最优场站，而光伏电站三、光伏电站四、光伏电站一虽然存在项目优势，但也存在项目明显短板，故排行靠后，而光伏电站二各方面表现欠佳，相比较而言成为综合效益评价最差场站。

上述评价结果表明，所发明的渔光互补光伏电站综合效益评价方法可以有效对比不同渔光互补综合电站产生的综合效益，所建立的评价指标体系能够体现出经济、环境、社会不同方面的影响。由于前景理论考虑了决策者对于方案收益与损失风险的不同选择，在本算例中，考虑了对收益面临的风险更为保守，而对损失规避更具倾向性，故其减小了光伏电站三中三个权重占比最高指标带来的收益，最终是综合考虑的光伏电站五成为最优场站；而对于光伏电站一，其对于废水质量这个权重占比较大的指标的损失进一步放大，导致该场站最终得分较低，充分显示了投资者的损失规避特点。从此可以看出，该评价方法能够有效的模拟出投资者对于收益与损失的不同倾向性，以及对损失更为敏感的心理特性，从而有助于决策者选出最为均衡，各方面表现良好的最佳运营场站，从而为项目验收、年度评价、项目改进方案提供参考。