综合能源系统关键技术与典型案例　 何泽家，李德智主编

综合能源系统是多种能源系统非线性耦合的、多时间与空间尺度耦合的“源-网-荷一储”一体化系统，通过能源耦合、多能互补，能够实现能源的高效利用，并提高新能源的利用水平。对其进行综合评价不仅需要考虑到系统中含有的多种能源，也要全面反映系统各个侧面的运行状况。综合能源系统的影响因素众多，经济、能效、环保以及社会、技术效益等都是影响综合能源系统的重要因素，相应的评价指标也较多，所以本节将从综合能源系统的技术方面、能效方面、经济方面和环境方面等多角度对综合能源系统进行综合评估。

1、综合能源系统综合评估指标体系

目前，针对综合能源系统的评估主要集中在安全性和经济性方面，对能源利用效率的评估仍缺少统一的标准，仅从能源的输出与输入比值来表示系统对能源的利用水平比较片面。要对综合能源系统进行全面评估，必须首先为综合能源系统建立一个综合评估指标体系。综合评估指标体系是一组指标，这些指标相互关联，以实现特定的评价目标，并用于解释评价对象的总体特征，具有相互依赖性和内部约束。为了确保综合能源系统综合评估结果的科学性和标准化，其评估指标体系的建立必须遵循以下基本原则：

1. 代表性原则。指标的选取应具备一定的典型代表性，能够反映综合能源系统的重点与关键。构建指标体系时，也要注意指标之间的相似性和重复度，避免选取相似指标造成资源浪费。
2. 规范性原则。规范性是基本指标设计中最重要的原则，指标必须具有严格的物理意义和实用价值，其命名要具备可读性，利于相关领域人员的理解。此外，所有指标应有对应的类别，便于后续的指标分类。
3. 全面性原则。综合能源系统的综合评估是一个复杂的工程，指标体系要能够全面反映系统的各个方面，但又不是各个影响因素的简单合集，而是各个指标晚相互独立又存在一定的逻辑关系，具有一定的层次体系，能够形成一个有机的整体。
4. 动态性原则。综合评估指标应具备一定的动态性，能够反映一定时期内综合能源系统的特征。同时随着技术的进步以及国家能源政策的调整，动态指标也应进行相应的取舍，一方面要能保证评价结果能够持续反映当下不同系统方案的优劣，另一方面也要能反映综合能源系统的未来趋势与发展前景。
5. 定性定量结合原则。在指标选取时要充分考虑主观因素与客观因素的影响，既要优先考虑可量化的客观性指标，又不能忽略无法量化但又具有重要意义的指标，建立定量定性相结合的指标体系。
6. 可操作性原则。综合评价体系中各指标数据获取应该较为简便，资料收集容易，计算过程不过于烦琐，具有可操作性。

根据以上评估指标选取原则，本节从技术指标、能效指标、经济指标和环境指标4个方面建立综合能源系统综合评估指标体系，即4个一级指标。其中技术指标包含5个二级指标，分别为系统供能可靠率、系统能源失能率、系统热电比、削峰填谷量和用能信息采集系统覆盖率；能效指标包含5个二级指标，分别为非可再生一次能源消耗量、非可再生一次能源利用率、非可再生一次能耗节约率、可再生能源消纳率和烟效率；经济指标包含4个二级指标，分别为初投资成本、运维成本、能耗成本和网损成本；环境指标包含3个二级指标，分别为碳排放强度、减排环境价值和噪声污染。

综上，本文共设置了4个一级指标和16个二级指标，构建的综合能源系统综合评估指标体系见表3-5。

1.1、技术评价指标

技术评价指标可以大致从系统能源供应情况、热电联合情况和需求响应3个方面进行考虑，主要包括系统供能可靠率、系统能源失能率、系统热电比、削峰填谷量和用能信息采集系统覆盖率。

1.系统供能可靠率
系统供能可靠率是指在统计时间内系统平均失能时间与能源供给时间的比值，其中能源系统的平均失能持续时间是统计期内每个用户的平均失能小时数。这一指标主要反映了综合能源系统的供能可靠性。

2.系统热电比
综合能源系统可以实现“热电解耦”，系统热电比即综合能源系统以“热电协同”模式运行下系统供热量和供电量的比值。

3.需求响应
需求响应指标用于评价综合能源系统需求侧的建设情况及对削峰填谷做出的贡献大小。这里设置2个指标，分别是削峰填谷量和用能信息采集系统覆盖率。
1)削峰填谷量
削峰填谷量用于反映综合能源系统削峰填谷取得的效果。
2)用能信息采集系统覆盖率
用能信息采集系统覆盖率用来衡量综合能源系统的信息采集硬件设施建设情况。

1.2、能效评价指标

能效评价指标包含非可再生能源利用指标、可再生能源消纳率和烟效率3个部分。首先结合热力学第一、第二定律分析法建立能效的各评价指标。其中非可再生一次能源利用率、非可再生一次能耗节约率是在热平衡原理的基础之上，根据能量的数量守恒关系建立的；烟效率是在能量的数量守恒和质量守恒相结合的基础之上，分析烟的传递、利用和损失情况；同时，为考察系统对可再生能源的利用水平，提出了可再生能源的消纳指标。具体各评价指标如下：

1.非可再生一次能源消耗量
综合能源系统通过对多种能源的互补利用，来提高系统综合能源利用水平，为反映系统对非可再生一次能源的利用水平，需要计算出系统运行时的非可再生一次能源消耗量。

2.非可再生一次能源利用率
非可再生一次能源利用率，指综合能源系统在运行时系统输出的总能量与系统输入的非可再生一次能源消耗量的比值，它的数值大小可以表示系统对非可再生一次能源的利用水平。

3.非可再生一次能耗节约率
非可再生一次能耗节约率，指综合能源系统运行时相对于传统供能模式下节约的非可再生一次能源消耗量与传统供能模式下非可再生一次能源消耗量的比值，可以反映系统多能互补、能量梯级利用的优势，反映系统的节能水平。

4.可再生能源消纳率
可再生能源的消纳率，指分布式多能源系统中负荷消纳的可再生能源发电量相对于系统实际可再生能源发电量之间的比值，它的值越高，表示系统消纳可再生能源的能力越强。

5.㶲效率
㶲效率反映了系统对的利用程度，是评价热力学系统完善程度的一个重要指标。㶲效率在分析系统能量品质的基础上来对系统进行评价。

1.3、经济评价指标

考虑综合能源系统各项成本，对综合能源系统经济性进行评价。多类型能源系统同时接入后，改变了原有各系统单独规划、设计、运行的模式，将各供用能系统作为一个整体进行考虑，主要可以考虑系统的投资成本、运行维护成本、能耗成本和网损成本等。

1.初投资成本
此部分成本由综合能源系统各个设备的投资成本组成，与各设备配置容量和单位容量成本有关。

2.运维成本
此部分成本产生于日常对综合能源系统中各个设备的运行维护，与各设备配置容量有关。

3.能耗成本
能耗成本即能源购买成本，由能源价格和设备出力构成。

4.网损成本
网损成本主要与能源网络的损耗有关。

1.4、环境评价指标

目前我国仍以火电为主进行发电，电力生产同时也向环境排放大量SO、CO、NO，等污染物，对环境造成了严重破坏。在综合能源系统中采用大量清洁能源进行电力生产，从而替代了火电机组，既满足了电力需求，也大大减少了污染排放，体现了环保性的思想。由于利用清洁能源所减少污染排放量，可以表征节能降损措施所带来的环境效益。

1.碳排放强度
碳排放强度由天然气购买量和电能购买量所折算的碳排放强度来表示，反映综合能源系统的整体碳排放强度。

2.减排环境价值
针对各项污染物，我国制定了排污收费标准，一定程度上可以作为污染物的环境价值体现。按照电力行业排污收费标准与实际环境损失的比值折算，可以得出各类污染物的环境价值。

3.噪声污染
对于传统的集中供冷供热系统，由于集中生产、分散供能、系统机房与用户通常相距较远，系统运行产生的噪声基本可以忽略，但综合能源系统更加靠近用户侧，所以噪声是一个必须考虑的环境评价指标。

2、指标计算方法

3、综合能源系统综合评估方法

3.1 模糊综合评价法

1.简介
对于综合能源系统而言，无法对系统的安全性、经济性、能源使用效率等进行精确的评价，即使有量化评价数值，但受限于地理位置、应用场景的变化，也很难对各方面准则进行准确的评价，所以评价过程中的模糊性不容忽视。这主要归因于评价对象的不确定性，导致评价准则的内涵和外延缺乏严格的划分界限，无法用“0-1”二值逻辑进行表述。模糊隶属理论可以对此类模糊特性进行合理表述，运用模糊综合评价法能够解决定性、定量评价之间合理转换的难题，因此一般采用模糊综合评价法来进行综合能源系统能效评价。
模糊数学作为模糊综合评价的核心，主要研究具有不确定性的对象，通过定义被评价对象隶属度的级别，描述人脑模糊逻辑思维下的判断。它打破了经典集合论中“属于”和“不属于”的绝对关系，为实际生活中大量存在的模糊性事物分析方法提供了理论支持。模糊综合评价应用模糊数学理论，通常从多个方面对评价对象的隶属情况进行界定，综合各方面隶属度评分进行方案择优，具体流程可分为模糊变换和综合评价。首先，以评价指标体系为基础，对评价对象各分项指标的评价值进行计算，形成评价指标矩阵，将模糊的定性判断定量化，即模糊变换。其次，将评价对象在所有评价方面的隶属情况进行综合分析，得出方案整体评价。

目前，模糊综合评价法在电网效益分析、电网综合评价方面得到大量应用，可以有效解决多因素、多层次系统的合理评价问题，取得了良好的社会效益。

2.模糊隶属度计算
在模糊数学理论中，利用模糊隶属度来表征某元素对某集合的隶属关系，选用梯形模糊隶属度函数进行指标隶属度计算。计算时，针对不同的指标含义，可分为以下三类：正指标、负指标和中间指标。正指标，数值越大评价越好，如可再生能源消纳率、减排环境价值等；负指标，数值越小评价越好，如网损成本、碳排放强度等；中间指标，数值位于一定范围内为宜，如初投资成本，数值过小说明规划不足，不满足地区用能需求，数值过大则说明规划过度，不利于系统的安全稳定。根据上文建立的指标体系中各指标的内涵及性质，评价指标可分为三类(见表3-6)。

3.2、层次分析法

层次分析法(Analytic Hierarchy Process, AHP)是一种定性和定量相结合的、系统的、层次化的分析方法。这种方法的特点就是在对复杂决策问题的本质、影响因素及其内在关系等进行深入研究的基础上，利用较少的定量信息使决策的思维过程数学化，从而为多目标、多准则或无结构特性的复杂决策问题提供简便的决策力法。层次分析法是指将一个复杂的多目标决策问题作为一个系统，将目标分解为多个目标或准则，进而分解为多指标(或准则、约束)的若干层次，通过定性指标顿糊量化方法算出层次单排序(权数)和总排序，以作为目标(多指标)、多方采优化决策的系统方法。层次分析法是将决策问题按总目标、各层子目标、评价准则直至具体的备投方案的顺序分解为不同的层次结构，然后用求解判断矩阵特征向量的办法，求得每层次的各元素对上一层次某元素的优先权重，最后再用加权和的方法递阶归并各备择方案对总目标的最终权重，此最终权重最大者即为最优方案。这种方法比较适合具有分层交错评价指标的目标系统，以及目标值又难于定量描述的决策问题。