基于組合賦權-云模型的抽水蓄能電站綠色技術創新能力評價研究

劉 琳，張文祺

（華北電力大學 經濟與管理學院, 北京 102206）

抽水蓄能具有靈活高效的運行能力，具備穩定性強、轉換效率高、清潔環保等優勢，成為目前最成熟實用、安全綠色的大容量儲能電源、清潔能源電源和調節電源[1-2]。在“雙碳”目標引導下，發展抽水蓄能，提升電力系統靈活調節能力，是構建以新能源為主體的新型電力系統的迫切要求，是保障電力系統安全穩定運行的重要支撐。根據我國經濟發展的速度以及電力需求，未來十多年將是抽水蓄能電站高速發展階段。到2030 年，抽水蓄能投產總規模較“十四五”期間將再翻一番，裝機容量達到120GW 左右；到2035 年，形成滿足新能源大規模發展需求、技術先進、管理優質、國際競爭力強的抽水蓄能現代化產業，培育形成一批抽水蓄能大型骨干企業[3]。

抽水蓄能電站在綠色時代下的可持續發展需要綠色技術創新能力的有力支撐。綠色技術創新作為技術創新的嶄新形態，以綠色技術研發為導向，以創新為根本動力，減少消耗自然資源、提高利用效率，實現低碳排放，提高生態經濟效益，實現經濟效益和生態效益的共贏[4-5]。發展抽水蓄能可以有效實現新能源可靠替代，助推綠色發展[6-7]。因此，建立抽水蓄能綠色技術創新能力評價指標體系和模型，開展能力評估，對抽水蓄能綠色發展，加快構建清潔低碳、安全高效的現代能源體系，實現“雙碳”目標具有重要意義。

目前關于綠色創新技術能力研究主要聚焦于綠色技術創新能力影響因素和能力評估兩個方面。對于綠色技術創新能力影響因素分析方面多集中于宏觀層面因素，未深入分析具體行業層面。YUAN B 等[8]提出影響綠色技術創新能力最關鍵的外部因素是政府綠色政策的限制；曲小瑜等[9]實證說明需要制度環境因素與資源投入因素聯動匹配，才能促進城市的綠色技術創新發展；LI F 等[10]從利益產出的角度提出社會公眾是最重要的綠色效益相關要素，與綠色技術創新能力相輔相成。而對于綠色技術創新能力評估指標大多從投入產出角度開展區域范圍或行業的綠色創新能力評價，探討具體企業微觀層面能力評價較少。張麗琨等[11]將技術創新活動分為技術研發和成果轉化兩個階段，細化分析了綠色技術創新投入與產出能力的具體指標；趙少飛等[12]評價了區域工業的綠色技術創新能力，從保障、投入與產出三個方面構建了評價指標體系；TüRKER[13]從投入、過程與產出的不同視角分析構建了某行業的綠色技術創新能力評價指標體系。本文將基于綠色技術創新投入與產出能力兩個角度，構建抽水蓄能電站的綠色技術創新能力評價指標體系。

目前關于指標權重取值方法分為主觀賦權法、客觀賦權法、主客觀組合賦權法。主觀賦權法普遍使用層次分析法（AHP），結合專家的經驗判斷，可以反映管理者對某些具體指標的偏好，實踐應用效果好，但存在一定的主觀局限性；客觀賦權法以熵權法為代表方法，主要依靠原始數據，通過數據之間的數學關系確定權重取值，需要有一定的數據積累；抽水蓄能由于行業的特殊性，且近年來才得到快速發展，基礎數據積累不多，而主客觀組合賦權法從系統分析角度，兼顧專家經驗和數據分析組合優勢，賦權結果會更加真實可靠[14-15]。因此，本文采用將層次分析法與熵權法結合的組合賦權法確定指標體系的權重取值。

能力指標體系評價的常用方法有物元分析法[16]、DEA 模型[17]和云模型[18]等。由于抽水蓄能電站中大多綠色指標存在難以量化的問題，云模型作為一種用語言值描述的定性概念與其定量數值之間不確定轉換的模型，可以有效處理定性概念難以量化的問題。因此本文引入云模型構建抽水蓄能電站的綠色技術創新能力評價模型。

綜上所述，本文從綠色技術創新投入與產出能力視角，考慮指標的整體性、層次性和內部關聯性，梳理選取抽水蓄能電站的綠色技術創新能力的關鍵指標。基于層次分析法-熵權法的組合賦權確定指標權重，構建抽水蓄能電站綠色技術創新能力評價云模型，研究被評價指標的標準云與綜合云，開展抽水蓄能電站的綠色技術創新能力評價。最后以某抽水蓄能電站一年的運行數據作算例分析，對其綠色技術創新能力進行評價，驗證了評價模型的有效性與適用性。

一、抽水蓄能電站綠色技術創新能力評價指標體系

科學的綠色技術創新能力指標體系是增強抽水蓄能電站可持續發展的重要基礎，基于抽水蓄能電站特點，綠色技術創新能力定量指標與定性指標相結合。本文遵循敏感性、目的性、獨立性、全面性等指標選定原則，采用文獻研究法和專家評估法相結合開展指標選取[19]，確保綠色技術創新能力指標體系的合理有效性。

根據層次分析法（AHP）的基本思想，首先確定目標層要素，再由評價對象對目標層進行詳細分解[20]。本文以抽水蓄能電站的綠色技術創新能力為目標層，從綠色技術創新的投入與產出視角出發，細分出資金政策投入能力、人才設備投入能力、經濟業務產出能力與環境效益產出能力為準則層（一級指標），結合抽水蓄能行業特點，繼續細分準則層，構建包含19 個二級評價指標的對象層，充分體現了各層次間的系統性與各指標間的既聯系又制約的特性，表1 為抽水蓄能電站綠色技術創新能力評價指標體系。

表1 抽水蓄能電站綠色技術創新能力評價指標體系

綠色技術創新投入能力：綠色技術創新投入能力由資金政策投入能力B1和人才設備投入能力B2兩方面涵蓋。綠色技術創新投入能力是實現綠色技術創新的重要保障，穩定的資金投入、人才投入與管理投入等都是落實綠色技術創新的優勢來源，有利于推動抽水蓄能電站技術的開發、引進、合作與創新，實現抽水蓄能電站的持續發展。其二級指標包括政府政策激勵程度C11、引進技術經費支出C12、環境治污投資C13、節能設備投入C21、設備缺陷率下降程度C22、綠色創新管理意識C23、生產人員投入水平C24、技術人員投入水平C25、碩士以上人才比率C26。

綠色技術創新產出能力：綠色技術創新產出能力分析了經濟業務產出能力B3和環境效益產出能力B4。綠色技術創新的產出是技術進步、提高產值貢獻率和增強企業形象的內在驅動力，經濟產出是綠色技術創新能力最直觀的體現，環境效益產出是衡量抽水蓄能電站是否可持續發展的關鍵指標。其二級指標主要有電站利潤率C31、總資產增長率C32、可再生能源發電量C33、調頻次數C34、調峰電量貢獻度C35、啟動成功率C36、能源消耗減少率C41、旅游消費增長率C42、區域生態改善程度C43、公眾環境滿意度C44。

二、抽水蓄能電站的綠色技術創新能力權重模型

（一） 基于AHP 的指標賦權

層次分析法（AHP）是由美國運籌學家Lsatty 于20 世紀70 年代初提出的層次權重決策分析方法，是一種把復雜問題中的各因素劃分成相關聯的有序層次，使之條理化的多目標、多準則的決策方法。賦權主要步驟如下：

（1）構造判斷矩陣。判斷矩陣表示本層所有因素針對上一層某一個因素相對重要性的對比，可利用1-9 標度法取值，采用德爾菲專家打分法構建兩兩相互比較矩陣A，表2 為1-9 標度方法。

表2 1-9 標度方法

（2）層次單排序及一致性檢驗。層次單排序是計算同一層次因素對于上一層次因素某因素相對重要性的權重。即求出判斷矩陣A的最大特征值λmax與特征向量W，再將特征向量W歸一化處理得出該層次因素的相對權重Wj。但為了避免判斷矩陣中人為打分的主觀影響，保證指標打分符合實際情況，須對層次單排序進行一致性檢驗，即對一個n階的判斷矩陣A=λmaxW的最大特征值λmax與特征向量W進行定量分析，檢驗指標是一致性指標CI，計算公式為：

其中λmax是矩陣的最大特征值，n是矩陣的階數。

將一致性指標CI與平均隨機一致性指數RI進行比較形成一致性比例CR，公式如下所示：

當一致性比例CR小于0.1 時，則判斷矩陣通過一致性檢驗；n階與RI對應關系見表3。

表3 n 階矩陣的RI 值

（二） 基于熵權法的指標賦權

熵權法是基于數據確定指標權重的方法，在主觀賦權的基礎上進行綜合，減少指標賦權的經驗依賴性。熵權法通過計算指標的信息熵，度量數據的信息量，依照指標相對變化程度對整體帶來的影響大小確定權重，熵權法計算步驟如下：

（1）建立評價矩陣Q。設有m個評價指標與n個評價對象，Tij是第i個評價對象的第j個評價指標值，可以得到原始數據構建的矩陣Q。

（2）對數據進行無量綱化處理。將數據標準化，得到標準狀態矩陣U，正向指標的標準化公式如下：

其中Xij(i=1,2,3,···,n;j=1,2,3,···,m)是第i個評價對象的第j個。

（4）計算各指標熵值Fj：

（5）計算各指標權重Vj：

（三） 基于AHP-熵權法的主客觀組合賦權

通過結合AHP 與熵權法得到主客觀綜合賦權法，在反映專家專業經驗與管理者偏好的基礎上，又依靠科學數據得到內在規律，最終得到合理的組合權重 δj：

Wj是AHP法得到的評價指標權重，Vj是熵權法得到的評價指標權重。

是AHP 法得到的評價指標權重， 是熵權法得到的評價指標權重。

三、基于云模型的綠色技術創新能力評價模型

（一） 云模型的原理

云模型是在模糊理論與概率學的基礎上的一種不確定性轉化模型，通過產生云滴反映出語言概念的模糊性、隨機性以及二者之間的關聯性，利用云生成器完成定性到定量的映射。其定義是：R為定量論域，C為R上的定性概念，若x∈R，且x是C上的一次隨機實現，x隸屬于C的程度μc(x)∈[0,1]是與x相關的具有穩定傾向的隨機數。那么全體x在論域R上的分布狀態稱作云，每一個x稱為一個云滴，云滴越多越能反映定性概念的整體特征。

云模型中每個云都有3 個數字特征，分別為期望EX、熵En和超熵He。期望EX是云滴x在整個云中的中心值，是概念量化最典型的點；熵En代表云滴的離散程度，度量了定性概念的模糊性，熵值越大說明云滴取值范圍越大，定性概念越模糊；超熵He是熵的熵，表示熵的不確定性，超熵的大小體現在云層厚度。云的數字特征轉化為云滴需要借助云發生器，云發生器分為正向云發生器與逆向云發生器兩種主要算法，正向云發生器運用在定性到定量的過程，其算法步驟如下：

（1）輸入云模型參數EX、En、He；

（2）生成以En為期望、He2為方差的正態隨機數

（3）生成以EX為期望、Eσ2為方差的正態隨機數

（4）計算 μσ呈現正態分布的隸屬度滿足：

（5）輸出云滴(xσ,μσ)；

（6）重復步驟（2）至（5），直到產生n個云滴為止。

（二） 云模型的評價步驟

（1）構建評價等級的標準云。云模型的評價中首先要確定評價標準云作為評價等級，因指標得分值在0-100 之間，故將[0,100]作為論域；綠色技術創新能力等級評語集設定為{差、不合格、一般、良好、優秀}五個級別。確定評語集后，每一個評價等級對應一個標準云，將定量論域分成數個子區間，設評語集對應的子區間的最大和最小邊界值為Fmax和Fmin，將數據轉化為評價標準云的數字特征，公式如下：

其中K為常數，根據經驗通常取值為0.1。

由此得到抽水蓄能電站的綠色技術創新能力指標評分區間、對應的能力評價等級及對應的標準云數字特征，如表4 所示。再依據算出的數字特征通過正向云發生器得到評價標準云云圖，如圖1 所示。

圖1 綠色技術創新能力評價標準云

表4 綠色技術創新能力評價等級劃分及云的數字特征

（2）構建評價指標的評價云。根據專家對二級指標的評分結果，將數據整理輸入逆向云發生器，逆向云發生器將二級指標數值xj轉化為對應的云模型數字特征(Ex j,En j,Hej)，計算公式如下：

其中S2為二級指標數據方差；m為二級指標個數。

（3）確定評價指標的綜合云。通過求得的二級指標云數字特征(Ex j,En j,Hej)和上述已知的AHP-熵權法組合權重 δj，由下式可以逐步計算出一級指標和目標層的云數字特征：

計算得出一級指標云數字特征后，重復上式可得目標層云數字特征，即抽水蓄能電站綠色技術創新能力評價綜合云，再輸入到正向云發生器可以得到評價綜合云云圖，將評價綜合云云圖與評價標準云云圖進行比對，重合度最高的區域即為綠色技術創新能力評價等級。

本文抽蓄電站的綠色技術創新能力評價模型流程如圖2 所示。

圖2 抽水蓄能電站綠色技術創新能力評價模型流程

四、算例分析

為檢驗本文提出的抽水蓄能電站綠色技術創新能力評價模型，選取國內某抽水蓄能電站2020 年運行數據為例進行分析。

（一） 指標綜合權重的確定

根據已經確定的抽水蓄能電站綠色技術創新能力指標體系，邀請10 名相關領域權威專家成立評價小組，由每位專家對每項指標進行打分，利用上述層次分析法和熵權法原理得到各項指標的主客觀權重結合后，計算最終的組合權重。計算得出的權重向量均通過一致性檢驗。權重結果如表5所示。

表5 指標權重結果

由二級指標權重結果可以得出，引進技術經費支出、節能設備、綠色管理意識與技術人員投入水平指標在綠色技術創新投入能力指標中占比較大，說明綠色技術創新能力的提升需要強有力的經濟支持、設備與人才保障；其次，經濟業務的產出能力指標在抽水蓄能電站綠色技術創新能力整體評價中最為重要，電站利潤率是技術創新能力的直接輸出，調峰電量貢獻度、啟動成功率與調頻次數的變動與電站的技術創新能力集中表現；最后，能源消耗減少率、公眾環境滿意度作為環境效益產出能力中權重較大的指標，說明了能源消耗減少率越高、公眾對環境越滿意，為抽水蓄能電站帶來的綠色可持續發展能力越強。

（二） 基于云模型的綠色技術創新能力評價

本文云模型的計算借助Matlab 軟件實現，結合既定的評價標準云與專家對該抽水蓄能電站綠色技術創新能力評估情況，通過逆向云發生器轉化為云數字特征，根據式（14）-（17）求得二級指標云數字特征，詳見表6。

表6 二級指標云數字特征

將二級指標云數字特征代入式（18）-（20）計算最終一級指標與目標層云數字特征，利用正向云發生器算法將特征參數轉換為評價綜合云（見表7），并輸出評價綜合云云圖得到該抽水蓄能電站的綠色技術創新能力評價等級。圖3 為一級指標評價云，圖4 為最終目標層評價綜合云。

圖3 一級指標評價云

圖4 目標層評價綜合云

表7 目標層與一級指標數字特征

通過分析評價輸出的云圖，得到該抽水蓄能電站的綠色技術創新能力最終評價等級為“合格”，與實際評審結果相符，但還有一定的提升空間。結合表6 與表7 進一步詳細分析，四個一級指標等級均為“合格”，其中資金政策投入能力介于“不合格”與“合格”之間，雖然與“合格”等級重疊度更高，但說明該抽水蓄能電站在資金政策的投入還待加強，需要重點關注環境治污投資指標。同理，該電站的人才設備投入能力相對突出，尤其是節能設備、管理意識與技術人員的投入為電站的綠色技術創新能力提供了更好的保障。總資產增長率與區域生態改善程度等指標相對拉低了經濟業務產出與環境效益產出指標的評分值，需要引起重視并采取針對性改進措施，從而提高電站的綠色技術創新能力。

五、結論

本文以抽水蓄能電站的綠色可持續發展為導向，基于綠色技術創新投入與產出能力的視角，在選取典型指標時，既重視創新驅動，又考慮到能源消耗、環境改善等綠色因素，構建了抽水蓄能電站綠色技術創新能力評價指標體系，采用主客觀組合賦權法確定指標權重，消除了單一賦權法的局限，兼顧專家實際經驗與客觀數據分析優勢，有效了提高指標權重值的精確度。

針對綠色技術創新能力評價的模糊性與難量化性問題，構建了以云模型為基礎的抽水蓄能電站綠色技術創新能力評價模型，將指標評價值轉化為評語值，有效解決了評價對象的不確定性與隨機性問題，最終輸出云圖對評價結果的直觀展現，體現評價模型的科學合理性；算例分析表明該抽水蓄能電站的綠色技術創新能力等級為“合格”，與實際運營評審情況相符，驗證了本文提出的模型有效性與適用性。