清潔可再生能源評估模型
——以美國四州為例

昌海亮，文海東

（湖南農業大學工學院，長沙 410128）

1 層析分析法

層次分析法本質上是一種決策思維方式，即將復雜問題各個組成部分按照主導關系分組，形成有序的層次結構，通過各種手段比較、綜合人的判斷來確定決策因素相對重要性的總體順序[1]。使用層次分析法解決問題的基本步驟如下：確定問題并建立層次結構；構建一個配對判斷矩陣；計算被比較元素的相對權重；計算各級元素的總權重。

2 模糊綜合評價法

模糊綜合評價法的基本思想是基于評價因素的評價標準和權重，采用模糊集變換的原理，通過隸屬度來描述各因素的模糊邊界，構建模糊評價矩陣，最終通過多層復合操作確定評估對象所屬的級別[2]。具體步驟如下：

（1）對所有評價指標進行評估；

（2）確定一組平估因素：將所有因素分成S個子集，標記為U1，U2…，Us，并滿足條件U={U1,…,Us}，Ui∩ Uj=φ(i≠j)，每個子集 Ui（i=1，2，…，s）又可以由它的下一級評價因素子集Xini來評價，即其可以表示為Ui={Xi1, Xi1,…, Xini}，其中i=1，2，…，s；n表示U中所有的元素個數，n表示U的ii元素個數；

（3）對于每個評估因素Ui進行單因素評估；

（4）給出每個評估因素的權重Ui；

（5）得到Ui最終評語Bi；

（6）按照Ui在U中的重要程度給出權重，得出U的最終評語向量B。

3 清潔可再生能源評估模型

3.1 確定一組評估因素（U）

對于決策者而言，清潔能源的選擇考慮了廣泛的問題。如果決策者是政府，其主要體現在四個方面：經濟、環境、社會和技術。通過向專家的專訪，結合3E評價理論，同時引入技術評價，本文給出如下清潔能源評價的指標體系。

3.1.1 技術指標

技術指標是指清潔能源的技術水平。其包括三方面的因素，即技術的實用性、技術的成熟性以及技術的發展前景和潛力。

3.1.2 經濟指標

經濟指標是從項目的經濟實用性考慮。其包括兩方面因素：項目內部收益率和單位成本所產出的能源。

3.1.3 環境指標

環境指標主要是指清潔能源處理過程中的污染物排放，包括廢水、廢水渣和廢氣的排放。廢氣的排放又包括SO2、NOx、CO2、PM10的排放。

3.1.4 社會指標

社會指標是指清潔能源的選擇對社會做出的貢獻，包括對可持續發展的貢獻和對就業的貢獻。

3.2 確定次要評估因素

對于評估因素集中的每個因素U1、U2、U3、U4都可以由它的下一級的因素子集來Xij評價，其中i=1，2，3，4，j=1，2，3…，s，s為Ui下一級評估因子的個數，根據不同的因素，其s值不同。在本模型中：

U1={X11,X12,X13}，X11=前景和潛力，X12=技術實用性，X13=技術成熟性；

U2={X21,X22}，X21=內部收益率，X22=單位能源成本；

U3={X31}，X31=污染物減排；

U4={X41,X42,X43}，X41=對能源安全貢獻，X42=對可持續發展貢獻，X43=對就業的貢獻。

每一個因素集Xij又可以由其下一級因素子集Yijz來評價，z=1，2，…，W，W為Xij下一級評價因子的個數。本模型中：

X11={Y111}，Y111=技術發展前景；

X12={Y121,Y122}，Y121=項目運行可維護性，Y122=能源的供給；

X13={Y131}，Y131=發展階段；

X21={Y211}，Y211=項目內部收益率；

X22={Y221}，Y211=單位清潔能源成本。

X31={Y311,Y312Y313,Y314,Y315,Y316}，Y311=單位能源廢水減排，Y312=單位能源SO2減排，Y313=單位能源NOx減排，Y314=單位能源CO2減排，Y315=單位能源PM10減排，Y316=單位能源廢渣減排。

X41={Y411}，Y411=能源的替代性；

X42={Y421}，Y421=能源的可再生性；

X43={Y431}，Y431=提供就業機會。

3.3 底層評估因子單因素評估，確定隸屬度

評估集設為V={W1,W2,W3,W4}，Wk（其中k=1，2，…m，m=4）代表對底層因子Yijz的評價標度，分別為優秀、良好、一般和較差。本文采用專家評分法確定底層因子Yijz的隸屬度。

3.4 確定Y層對X層的權重

對于基層評價因子Yijz，本文采用專家打分法來確定Y層對X層的權重。最終得到Y層X對層的權重為：

M11={M111}，M12={M121,M122}，M13={M131}，M21={M211}，M22={M221}，M31={M311,M312,M313,M314,M315,M316}，M41={M411}，M42={M421}，M43={M431}，。

3.5 得出評估結果

令Xij的一級評判向量為Bi，有B1={b11,b12,b13,b14}，B2={b21,b22,b23,b24}，B3={b31,b32,b33,b34}，B4={b41,b42,b43,b44}。

3.6 進行二次評判，得到最終評估結果

在進行二次評判時，將每個Ui看成一個因素，則U={U1,U2,U3,U4}又是一個因素集，U的單因素評判矩陣為：

U層對A層的權重為A1={a1,a2,a3,a4}，則得到二級評判向量B=A·R={b1,b2,b3,b4}，由此可得最終的評估結果為B={b1,b2,b3,b4}。

3.7 建立評價模型

設I=B·V，V為上文給出的評語集V={W1,W2,W3,W4}，給評語集賦值W1=4，W2=3，W3=2，W4=1，則

若I1＞I2，則說明方案1優于方案2。

4 數據來源與處理

在美國國家能源數據系統（SEDS）網站中，筆者分別采集加利福尼亞州（CA）、亞利桑那州（AZ）、新墨西哥州（NM）和德克薩斯州（TX）四大州從1960年到2009年50年的清潔可再生能源數據集并進行數據整理[2]。將各州清潔可再生能源（天然氣、地熱能、水力發電、太陽能和風能）進行數據預處理，剔除無關數據，得到相關有用數據[3]。

5 美國四大州清潔能源分析

運用上述模型分別對美國四大州的清潔可再生能源（天然氣、風能、太陽能、水力發電和地熱能）進行分析，筆者得到相關評估值，如表1所示。

表1 美國四大州清潔能源評估值

由表1可知，在四州中，地熱能、太陽能和水力發電在加利福尼亞州消耗最多，天然氣和風能在德克薩斯州消耗最多，總體來說，加利福尼亞州使用清潔可再生能源最佳。

6 結語

本文論述的模型涵蓋的因素眾多，考慮全面，可信度高，有一定的可操作性，在清潔可再生能源分析方面具有一定的價值。