基于智能用电环境下家庭电力能效评估方法

打开文本图片集

摘 要： 随着我国能源建设以及智能电网的普及，越来越多的个人以及企业关注电力能效指标，我国政府以及电力部门通过对节能降耗指标体系的研究也取得了显著成果，但是我国居民用电的逐年增加，而居民用电能效评估体系目前并未取得突破性进展，家庭电能消耗的管理依然面临着缺乏完整体系，评估结果难以全面反映能耗情况等相关问题。故从家庭用电能效角度出发，通过模糊综合评定法对于家庭用电能效进行等级评定，以求为我国计划实施的电费分段计价提供一定依据。

关键词： 智能电网; 家庭电力能效; 层次分析法; 模糊综合评价

中图分类号： TP311      文献标志码： A

Abstract： With China"s energy construction and the popularity of smart grids， more and more individuals and enterprises are paying attention to power efficiency indicators， and the Chinese government and the power sector have achieved remarkable results through research on energy-saving and consumption reduction index systems. However， as the electricity consumption of residents in China has increased year by year， the energy efficiency assessment system for residents has not achieved breakthrough research. The management of household electrical energy consumption still faces a lack of a complete system， and it is difficult to fully reflect the energy consumption and other related issues. Therefore， from the perspective of household energy efficiency， this paper evaluates the energy efficiency of household energy through fuzzy comprehensive evaluation method， in order to provide a basis for the planned implementation of electricity tariff segmentation in China.

Key words： Smart grid; Household electric energy efficiency; Analytic hierarchy process; Fuzzy comprehensive evaluation

0 引言

隨着我国能源建设以及智能电网的普及，越来越多的个人以及企业对于电力能效指标进行关注，而我国政府以及电力部门通过对节能降耗指标体系的研究，目前也取得了显著成果，但是随着我国居民用电的逐年增加，居民用电能效评估体系目前并未取得突破性研究，家庭电能消耗的管理依然面临着缺乏完整体系，评估结果难以全面反映能耗情况等相关问题。因此针对家庭用电的相关问题，本文从我国东南沿海某市级城市的居民小区出发，研究该小区内居民用电数据，根据该数据设计出一套比较全面的家庭能效评估体系，从而敦促居民更为高效的使用现有电力。

1 相关理论

1.1 模糊综合评价法

模糊数学起源于1965年，其是由美国加利福尼亚大学机电工程与计算科学系交手，扎德所创立，该方法用精准数学成功的描述了模糊数学的概念，从而也宣告了模糊数学的诞生。本文选用的模糊综合评定法，源于背景师范大学数学数学系汪培庄先生的模糊综评定法，并且根据电力系统具体情况加以应用。其具体实施步骤如下：

2）构造判断矩阵

判断矩阵元素的值反映了人们对各元素相对重要性的认识，一般采用1—9及其倒数的标度方法。但当相互比较因素的重要性能够用具有实际意义的比值说明时，判断矩阵相应元素的值则取这个比值。即得到判断矩阵S=（uij）p×p。

3）计算判断矩阵

本文选用MATLAB软件计算判断矩阵S的最大特征根λmax，及其对应的特征向量A，此特征向量就是各评价因素的重要性排序，也即是权系数的分配。

4）一致性检验

为进行判断矩阵的一致性检验，需计算一致性指标CI=λmax-nn-1，平均随机一致性指标RI。它是用随机的方法构造500个样本矩阵，构造方法是随机地用标度以及它们的倒数填满样本矩阵的上三角各项，主对角线各项数值始终为1，对应转置位置项则采用上述对应位置随机数的倒数。然后对各个随机样本矩阵计算其一致性指标值，对这些CI值平均即得到平均随机一致性指标RI值[12]。当随机一致性比率CR=CIRI<0.10时，认为层次分析排序的结果有满意的一致性，即权系数的分配是合理的;否则，要调整判断矩阵的元素取值，重新分配权系数的值。

2 电力能效评估体系建立

本次研究以我国东南沿海某市级城市的开发区某大众小区为研究对象，该小区目前装配有可以提取用户每日用电信息的智能电表。小区入住率超过95%，调查对象具有普通家庭用电的基本特征。

2.1 因素论域确立

按照我国当今电力缴费制度通常以月为周期，对于居民用电进行电力缴费结算，而随着当今科技的发展，智能电表已经可以提取出用户每日的用电量信息，因此本次研究以用户每月单日用电平均质量为基础进行研究，故本次评价对象集为：

P=用户每月单日平均用电质量

2.2 评价因子选取

通常来讲，影响用户家庭用電的因素较多，但是如果将客户所有家电信息进行登记当前形势来讲，有些不符合目前国情。而从居民用电的根本来看，居民用电的本质在于舒适和方便，因此从这一角度出发，本次选取4个评价因子组成本次调查的评价因子集，其分别为：居民单日平均用电;居民高温天气单日平均用电;居民阴雨天气平均用电;居民单日最大用电。

居民单日平均用电该指标可以涵盖出用户常用用电设备的基本使用情况，例如，冰箱，电饭锅、照明设备等相关设备，这些设备的使用于居民来说，每月用电量基本固定，上下幅度相差不会太大，故可以在用户单日平均用电来表示。

其中居民单日平均用电计算方式为：A1=∑ji=1aij  A1-居民单日平均用电;a-居民单日用电;i-当月具体日期;j-当月总体日期

通常，空调作为居民用电的一大主要耗电设备之一，但是其使用于居民来说有着一定的条件，由于本次调查属于东南沿海地区，以高温天气为主，因此空调的使用以大多用来制冷，因此本次研究根据其特点，单独列出高温天气的日平均用电情况，该指标可以在一定程度上显示出用户对于制冷设备的使用情况，例如空调、电扇等设备。

居民高温天气单日平均用电计算方式为：A2=∑ki=1aik  A2-居民高温天气平均用电;a-居民单日用电;i-当月具体日期;k-当月高温日期

于居民来讲，由于阴雨天气客户大多会选择于室内活动，因此室内活动中家庭娱乐设施的使用会增加，如电视、电脑等相关设备，因此本次研究选取居民阴雨天气单日用电为指标，其具体计算方式为：A3=∑li=1ail  A3-居民阴雨天气平均用电;a-居民单日用电;i-当月具体日期;l-当月阴雨日期

居民最大用电表示，当月内居民用电最高的一日，该指标通常表示，用户使用了某些特殊用电设备，例如电烧烤架、家庭音响等设备，该项指标的具体计算为：A4=MAX（ai）  A4-居民当月最大用电;a-居民单日用电;i-当月具体日期;

故本次评级因子的集合为：

A={A1;A2;A3;A4}={居民单日平均用电;居民高温天气单日平均用电;居民阴雨天气平均用电;居民单日最大用电}

2.3 评论域设定

根据居民用电的实际情况，本次设定将用户用电划分为A、B、C、D、E，将居民用电划分为5个等级，A表示优秀能效;B表示良好能效;C表示一般能效水平;D表示较差能效水平;E表示远极差能效水平。

而最终经过笔者暗访，发现居民A-501，为某家庭旅馆，居室内空调超过4个，且经常处于24小时开放状态;评级为   D的居民大多为与父母同住的家庭，家庭人口较多，用电情况复杂;B，C为普通上班族，家庭用电情况大同小异，受家庭用电设备中用电器械的品牌以及年限影响较大;评级为A的家庭家里节能设备超过了50%。

4 总结

本次研究通过建立家庭电力能效评估体系，反应了该体系下，东南沿海地区居民用电能效的基本情况，通过层次分析法以及模糊综合评定法，将家庭用电划分为5个等级，为我国即将实行的分段计价的电力收费形式提供了一种思路，同时该体系由于其采集数据较为简单，对于居民用电信息的搜集均通过智能电表采集而来，减去了居民具体信息带来的主观影响，方案简单易行。但是由于笔直能力有限，该模型有待进一步加强，例如对于我国北方地区来说，冬季暖炉的使用在该模型中并没有给出，同时，该模型只适合与普通居民小区，而对于高档居民小区部分用电情况并不在考虑范围内如高档小区内私人大功率用电设备等。

参考文献

[1] 胡永宏，贺恩辉.综合评价方法[M]. 北京：科学出版社，2016.

[2] 张征.环境评价学[M]. 北京：高等教育出版社，2016.

[3] 李祚泳.环境质量评价原理与方法[M]. 北京：化学工业出版社，2015.

[4] 杨纶标.模糊数学原理及应用[M]. 广州：华南理工大学出版社，2016.

[5] 谢季坚，刘承平.模糊数学方法及其应用[M]. 武汉：华中理工大学出版社，2017.

[6] 张林.高校环境质量评价体系的分析与研究[J]. 甘肃科技，2016，22（12）：120-121.

[7] 国家电网公司电力需求侧管理指导中心.电力需求侧管理实用技术[M].北京：中国电力出版社，2015.

[8] 王蓓蓓，李扬，高赐威.智能电网框架下的需求侧管理展望与思考[J].电力系统自动化，2016（3）.

[9] 陈卫华，梁晓艳，糜仲春.模糊综合评判在人事考核中的应用[J].价值工程，2015（10）：96-99.

[10] 荩垆.实用模糊数学[M].北京：科技文献出版社，2017.

[11] 张跃.模糊数学方法及其应用[M].北京：煤炭工业出版社，2016.

[12] L A Zadeh. Fuzzy Sets[J]. Information and Control， 2015（8）：338-353.

[13] 谢季坚，刘承平.模糊数学方法及其应用[M].第三版. 武汉：华中科技大学出版社，2016.

[14] 张德舜.花卉适宜栽培地的模糊识别[J].园艺学报，2016，17（3）：233-237.

[15] 姜朋.图书选题的模糊综合评判[J].东北财经大学学报，2015（1）：89-91.

（收稿日期： 2018.09.13）

推荐访问:用电 能效 评估 电力 环境