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根据“十四五”能耗双控指标地区分解“突出强度约束、实行奖惩并重、兼顾地区差异”的原则,综合考虑各地区能源消费总量、GDP、节能潜力、发展阶段与功能定位等因素,选取各地区“十三五”末单位GDP能耗、“十三五”强度下降目标完成情况、“十三五”能耗增量完成情况以及能耗总量占全市的比重4个指标,构建双控指标分解体系,其中能耗总量比重指标包含了各区县可再生能源消费量,在后续研究分析中可通过摸底可再生能源消费量数据对分解结果进行调整修正,确保结果更加合理,符合政策导向,见表1 。
分解原则 测算指标 突出强度约束 $\text{“}十三五\text{”}末单位\text{GDP}能耗\text{=} $
$\dfrac{\text{“}十三五\text{”}末地区能耗总量}{\text{“}十三五\text{”}末地区\text{GDP}} $实行奖惩并重 $ \begin{array}{l}“十三五”能耗强度下降目标完成情况\text{=}\\ 实际下降率\text{-}下降目标\end{array} $ $ \text{“}十三五\text{”}能耗增量完成情况\text{=}$
$\dfrac{\text{“}十三五\text{”}地区能耗增量}{\text{“}十三五\text{”}地区能耗增量目标} $兼顾地区差异 ${能耗总量比重\text{=}\dfrac{地区能耗总量}{全市能耗总量}} $ Table 1. Evaluation indicator
以某市各区县(市)能耗与经济相关数据为例,对以上指标进行计算和梳理,得出强度下降目标分解基础数据见表2。
地区 2020年能耗强度/(tce·万元−1) “十三五”能耗强度下降率/% “十三五”能耗增量/(万tce) 2020年能耗总量/(万tce) 目标 实际 目标 实际 合计 0.256 16 20.36 430 427.96 3155.73 A县 0.335 16 21.10 52 52 396 B县 0.230 16 19.60 39 39 263 C县 0.190 16 22.5 39 39 264 D县 0.262 16 19.80 40 40 277 E县 0.162 16 16.40 46 45 360 F县 0.277 17 19.90 40 40 241 G县 0.265 17 22.30 63 63 488 H县 0.303 17 26.90 59 59 459 I县 0.361 17 21.60 52 52 407 Table 2. Basic data of energy consumption intensity reduction indicator decomposition
在对数据进行测算分析时,由于所选指标体系的基础数据量纲各异,部分指标在不同区县上的差别较大,若直接使用原始数据测算会使结果导向有较大差异的指标,从而忽略了其他指标及中间位置区县的差异,对结果产生较大影响。为保证结果准确无偏差,需对其进行规范化处理。考虑区县个数为9个,现将各指标数据进行排序并分列5档,根据排序情况对各区县(市)指标进行赋分1~5分。得出结果如表3所示:
地区 能耗强度
赋分能耗强度下降目标完成情况赋分 能耗增量目标完成情况赋分 能耗总量比重赋分 A县 4 3 1 3 B县 2 4 1 3 C县 1 2 1 2 D县 2 4 1 2 E县 1 5 1 3 F县 4 5 1 1 G县 2 3 1 5 H县 4 1 1 4 I县 5 3 1 3 Table 3. Preprocessing results of basic data
经预处理后,增量目标完成情况指标无明显差异,结合各区县(市)“十三五”实际增量使用情况,除E县增量指标稍有剩余,其余地区使用率均接近100%,该指标不具备区分地区差异的条件,故不予考虑。
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将主、客观赋权方法相结合的组合赋权法融合了两类方法的优点,使指标评价及分解结果更为精确和科学。根据既有指标体系构建基于组合赋权的指标分解模型如下:
$$ {Y_i} = \displaystyle \sum\limits_j^n {{\alpha _j}} {x_{ij}} $$ (1) 式中:
${Y_i}$ ——$i$地区的综合得分;
${x_{ij}}$ ——$i$地区在$j$指标上的数值;
${\alpha _j}$ ——组合权重,由主观权重与客观权重共同构成,表达式为:
$$ \begin{split} &{\alpha _j} = \dfrac{{a{w_j}bw_j^{'}}}{{\displaystyle \sum\limits_{j = 1}^n {a{w_j}bw_j^{'}} }}\\& \displaystyle \sum\limits_{j = 1}^n {{\alpha _j} = 1,0 \leqslant } {\alpha _j} \leqslant 1,a + b = 1 \end{split} $$ (2) ${w_j}$,$w_j^{'}$分别为主观权重和客观权重,$a$与$b$分别为两类权重对应的权重系数,该系数表示了两类权重的重要性,二者一同构成组合权重。
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层次分析法是一类兼具定性分析和定量分析的主观赋权方法,可将定性问题进行定量化处理。多应用于多目标系统综合评价与权值分配问题。
1)构造参考因素比例标度表
比例标度表是通过比值对因素对之间的重要程度进行衡量的方法。典型的比例标度表如表4所示:
因素i较因素j 量化值(标度) 同等重要 1 略微重要 3 相当重要 5 明显重要 7 绝对重要 9 相邻判断中间值 2,4,6,8 Table 4. Scale table
2)形成节能指标分解的判断矩阵
参考比例标度表,根据政府主管部门对相关指标的经验判断,在不影响最终主观赋权结果的情况下,考虑不同专家对三类指标的重要性程度排序的量化赋值有所不同,综合选用1,3,5三类标度量化值对指标进行两两之间重要性衡量,构造出判断矩阵见表5:
量化值
指标能耗
强度能耗强度下降
目标完成情况能耗总量
比重能耗强度 1 3 2 能耗强度下降目标完成情况 0.33 1 0.33 能耗总量比重 0.5 3 1 Table 5. Judgment matrix
3)计算权向量
a.计算元素累积:
$$ {m_i} = \prod\limits_{j = 1}^n {{a_{ij}}} $$ (3) b.计算${m_i}$的$n$次方根$\overline {{w_i}} $,即几何平均数:
$$ \overline {{w_{{\rm{si}}}}} = \sqrt[n]{{{m_i}}} $$ (4) c.对向量${{\boldsymbol{w}}_{\rm{s}}} = [{w_{{\rm{s}}1}},{w_{{\rm{s}}2}}, \cdots ,{w_{{\rm{s}}n}}]$归一化,得出权重系数${w_{{\rm{s}}i}}$:
$$ {w_{{\rm{s}}i}} = \frac{{\overline {{w_{{\rm{s}}i}}} }}{{\displaystyle \sum\limits_{j = 1}^n {{w_{{\rm{s}}i}}} }} $$ (5) 则${W_{\rm{s}}} = {[{w_{{\rm{s}}1}},{w_{{\rm{s}}2}}, \ldots ,{w_{{\rm{s}}n}}]^T}$为指标体系的权向量。
4)层次分析法一致性检验
a.计算最大特征根${\lambda _{\max }}$;
b.计算一致性指标$C_{\rm{R}}$:
$$ {C_{\rm{R}}} = \frac{{C_{\rm{I}}}}{{R_{\rm{I}}}} $$ (6) $$ {C_{\rm{I}}} = \frac{{\lambda - n}}{{n - 1}} $$ (7) $R_{\rm{I}}$是算法中的平均随机一致性指标,通过查表,可根据不同的评价指标个数得出该指标的对应值见表6:
阶数 1 2 3 4 5 6 7 8 9 $R_{\rm{I}}$ 0.00 0.00 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 Table 6. Average random consistency indicator
当$C_{\rm{R}} < 0.1$时,表明判断矩阵一致性检验有效,否则表明当前判断矩阵不具备满意的一致性。
基于能耗双控指标组成的判断矩阵,运用层次分析法计算出各类指标的主观权向量${W_{\rm{s}}} = [0.47,0.16,0.37]$,根据公式(7)算得$C_{\rm{I}} = 0.02$,由$n = 3$可查得随机一致性指标$R_{\rm{I}} = 0.58$,算出检验系数$C_{\rm{R}} = 0.034 < 0.1$,满足一致性约束,至此便确定了评价指标体系的主观权重。
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以熵值法为代表的客观赋权法可以通过计算信息熵来判定指标间的相似程度,进而反映选取指标体系对评价结果的重要性,与以层次分析法为代表主观赋权法形成互补。
1)指标预处理
通过标准化处理各指标:
$$ x_i^{'} = \dfrac{{{x_i} - {x_{i\min }}}}{{{x_{i\max }} - {x_{i\min }}}} $$ (8) 式中:
${x_i}$ ——第$i$项指标的原始值;
$x_i^{'}$ ——第$i$项指标的标准化值;
${x_{i\max }}$——$i$项指标的最大值;
${x_{i\min }}$——$i$项指标的最小值。
2)指标的熵权值计算
a.计算第$j$项指标下第$i$个地区的指标比例:
$$ {y_{ij}} = \frac{{x_{ij}^{'}}}{{\sum\limits_{i = 1}^m {x_{ij}^{'}} }} $$ (9) b.计算第$j$项指标的信息熵:
$$ {e_j} = - k * \sum\limits_{i = 1}^m {{y_{ij}}\log ({y_{ij}}),k = \frac{1}{{\ln m}}} $$ (10) c.计算第$j$项指标的权重:
$$ {w_{{\rm{o}}j}} = \frac{{1 - {e_j}}}{{\sum\limits_{i = 1}^m {1 - {e_j}} }} $$ (11) $m$为地区数,$n$为指标数,${W_{\rm{o}}} = {[{w_{{\rm{o}}1}},{w_{{\rm{o}}2}}, \ldots \ldots ,{w_{{\rm{o}}n}}]^T}$即为所求客观权重向量。
基于能耗双控指标数据,构造原始数据矩阵,通过预处理、计算信息熵等过程,得出各类指标的客观权重见表7。
指标 能耗强度 能耗强度下降目标完成情况 能耗总量比重 信息熵 0.39 0.965 0.962 客观权重 0.47 0.27 0.28 Table 7. Objective weighting calculation results
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选定适当的主客观权重系数,结合公式(2)得到组合权重见表8。
指标 能耗强度 能耗强度下降目标完成情况 能耗总量比重 主观权重 0.47 0.16 0.37 客观权重 0.45 0.27 0.28 组合权重 0.59 0.12 0.29 Table 8. Subjective and objective combination weighting result
以某市各区县(市)基础数据为例,结合层次分析法与客观赋权法得出的权重,代入分配模型中,得出各区县(市)在能耗、经济方面的综合评价结果,数值越低表明其能效水平越高。根据表9结果,各地区在能耗强度、“十三五”能耗双控目标完成情况及能耗总量等指标情况上均有不同侧重,其中C县排位相对靠前,能耗强度下降压力较小;B县、D县、E县得分较一致,属于中等能耗强度水平地区,A县、H县、G县及I县的排位靠后,能耗强度下降形势相对严峻。
区县(市) 综合得分 A县 3.59 B县 2.25 C县 1.41 D县 2.25 E县 2.06 F县 2.67 G县 2.98 H县 3.63 I县 4.18 Table 9. Scores of the subjective and objective combination weighting of each district/county (city)
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根据国家、省“十四五”能耗双控工作的有关要求与目标分解原则,基于某市“十四五”单位GDP能耗下降14.5%的基础目标与15%的激励目标,在确保全市单位GDP能耗下降达激励目标且GDP增速负荷预期的前提下,结合赋权与聚类分析的结果,兼顾各区县(市)发展实际与功能定位,对全市9个区县(市)设定14.5%、15%、15.5%三档次强度下降激励目标,以保证能源消费增量目标可免予上级考核。
根据表9中各区县(市)组合赋权得分和图1聚类系谱图结果,得出某市“十四五”分区县(市)能耗强度下降目标分解结果(表10),能效水平较高的B县、C县、D县、E县其节能压力较小,下降目标划分在14.5%档;F县、G县评分相对靠后,节能压力适中,强度下降划分在15%档;H县、I县评分垫底,节能增效压力较大,划分在15.5%档;需要特别说明的是,A县2020年二产GDP占比仅为12%,三产GDP比重高达87%,根据兼顾地区差异的分解原则,可适当采取人为修正的手段对划分结果进行调整,以得出符合地区实际的分配结果。结合A县实际,综合考虑对其设定14.5%的单位GDP能耗下降目标。综上,得出的分解结果符合政府能耗强度下降目标管理要求。
区县(市) “十四五”能耗强度下降目标 基础目标/% 激励目标/% A县 14.5 15 B县 14.5 15 C县 14.5 15 D县 14.5 15 E县 14.5 15 F县 15 15.5 G县 15 15.5 H县 15.5 16 I县 15.5 16 Table 10. Target decomposition results of energy consumption intensity reduction in district/county (city) of a city in the "14th Five-Year Plan"
Research on Decomposition of Urban Energy-Saving Indicator Based on Combination Weighting and Clustering
doi: 10.16516/j.gedi.issn2095-8676.2023.06.013
- Received Date: 2022-12-09
- Rev Recd Date: 2023-02-03
- Available Online: 2023-12-26
- Publish Date: 2023-11-10
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Key words:
- dual control of energy consumption /
- indicator decomposition /
- energy consumption intensity decomposition /
- combination weighting /
- clustering
Abstract:
Citation: | ZHANG Shu, XIE Jinlin, CHENG Yuanlin. Research on Decomposition of Urban Energy-Saving Indicator Based on Combination Weighting and Clustering[J]. SOUTHERN ENERGY CONSTRUCTION, 2023, 10(6): 112-119. doi: 10.16516/j.gedi.issn2095-8676.2023.06.013 |