基于熵方法的能源使用评估模型

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  摘 要:本文以美國四大州为例,通过建立一个通用指标体系来描述相关地区的能源概况,并客观分析这些地区能源概况的演变。根据本文分析,可以进一步描述各州清洁能源的使用情况,并考虑地理、气候等因素,得出各州清洁能源使用的异同。为了找到清洁能源的最佳使用状态,我们使用熵方法建立评估系统,并获得这些状态的评分。最终结果显示,CA的清洁能源使用量是最好的。
  关键词:能源使用;熵;评估系统
  引言
  “石油危机”事件后,世界对能源问题越来越关注。不幸的是,从历史的角度来看,由于能源政策的复杂性以及许多地方政府、环保组织、制造商和消费者的利益冲突,能源政策的制定变得越来越困难。2005年,美国制定了国家能源政策法案,该法案重点鼓励企业使用可再生能源和无污染能源,并鼓励企业、家庭和个人更多地使用节能和清洁能源产品。
  1 能源概况
  作为一种能源供应形式,电力具有许多优点,这意味着电力的使用可以是无限的。 在许多地方,电力是能源的主要来源,例如公共交通、供暖、照明等。为此,本文利用清洁发电的情况分析四个州的清洁能源使用情况。
  根据相关数据可以分析出最直观的是,国家的电力部门最初依靠水力发电, 但现在它的主导地位正在被取代。 对于大多数州而言,由于地理和气候的限制,仅靠水力发电就无法满足该州的能源消耗。为此,电力部门通过增加核能、风能、太阳能和地热能满足该州的电力需求。 其中,太阳能对电力行业的贡献最小。
  对于TX、CA以及AZ,由于其人口众多和经济繁荣,其对能源的需求更大。 由于水电水平有限,它们正在考虑建造核电站,核电厂的增加可能会带来近30兆瓦小时的电力。然而对于新墨西哥州来说,由于人口稀少和经济落后,并没有建立核电站。
  对于水力发电,CA拥有最大的发电量,取决于它拥有世界上最大的互联水管理系统。在风力发电方面,德克萨斯州发电量最大,主要取决于其拥有美国最大的风力发电场。
  2 模型建立
  将能源分类中再生资源和不可再生资源作为评估系统的一级指标。目前有六大类清洁能源:核能、风能、水电能源、地热能源、太阳能和生物能源。其中,核能是不可再生的能源,其余的则是可再生能源。在这里,本文将它们用作评估系统的二级指标。为了确定最佳使用清洁能源的状态,本文建立了一个基于熵法的评估系统。
  首先根据它们的定义选择与这六大类清洁能源相对应的指标,然后进一步使用因子分析来降低SPSS的维度。
  将相关数据导入MATLAB,并使用熵方法的思想计算可再生能源下的指标权重。得到相关权重数据,如下面表1所示。
  表1 可再生能源指标权重
  得到所有权重后,可以建立清洁能源的评分系统模型如下:
  在上式中,w2i表示二次能量指标的权重;Sj是第j个州的清洁能源总分;yij表示第i个第二级指标下数据列的第j个元素的值。
  3 模型结果
  本文选择2009年的数据来评估四个州的清洁能源状况,最终结果如下图1:
  通过分析上述数字,可以很容易地发现CA的清洁能源概况是最平衡。 另外,根据本文清洁能源评分模型,CA的评分是四个州中最高的,这也证明了我们建立的模型的准确性。
  结论
  本文从宏观的角度来研究美国四个州的清洁能源状况,根据本文分析,可以进一步描述各州清洁能源的使用情况,并考虑地理、气候等因素,得出各州清洁能源使用的异同。
  参考文献:
  [1]Elton E J, Gruber M J, Brown S J, et al. Modern portfolio theory and investment analysis[M]. John Wiley & Sons, 2009.
  [2]Painuly J P. Barriers to renewable energy penetration; a framework for analysis[J]. Renewable energy, 2001, 24(1): 73-89.
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