心智圖資源庫 新型SBM-DEA綜合能源系統的供電效率評價
這是一篇關於新型SBM-DEA綜合能源系統的供電效率評估的思維導圖,主要內容包括:研究現狀,結論,介紹,案例研究:綜合能源系統的供電效率評估與優化,MC-SBM-DEA模型,期刊/年份。
編輯於2024-01-28 11:53:55Microbiologia medica, Infezioni batteriche e immunità riassume e organizza i punti di conoscenza per aiutare gli studenti a comprendere e ricordare. Studia in modo più efficiente!
La teoria cinetica dei gas rivela la natura microscopica dei fenomeni termici macroscopici e le leggi dei gas trovando la relazione tra quantità macroscopiche e quantità microscopiche. Dal punto di vista del movimento molecolare, vengono utilizzati metodi statistici per studiare le proprietà macroscopiche e modificare i modelli di movimento termico delle molecole di gas.
Este é um mapa mental sobre uma breve história do tempo. "Uma Breve História do Tempo" é um trabalho científico popular com influência de longo alcance. Ele não apenas introduz os conceitos básicos da cosmologia e da relatividade, mas também discute os buracos negros e a expansão. Do universo. questões científicas de ponta, como inflação e teoria das cordas.
Microbiologia medica, Infezioni batteriche e immunità riassume e organizza i punti di conoscenza per aiutare gli studenti a comprendere e ricordare. Studia in modo più efficiente!
La teoria cinetica dei gas rivela la natura microscopica dei fenomeni termici macroscopici e le leggi dei gas trovando la relazione tra quantità macroscopiche e quantità microscopiche. Dal punto di vista del movimento molecolare, vengono utilizzati metodi statistici per studiare le proprietà macroscopiche e modificare i modelli di movimento termico delle molecole di gas.
Este é um mapa mental sobre uma breve história do tempo. "Uma Breve História do Tempo" é um trabalho científico popular com influência de longo alcance. Ele não apenas introduz os conceitos básicos da cosmologia e da relatividade, mas também discute os buracos negros e a expansão. Do universo. questões científicas de ponta, como inflação e teoria das cordas.
新型SBM-DEA綜合能源系統的供電效率評價
期刊/年份
Energy/2021
介紹
選題背景
能源和人均消費的開發和有效利用是生產技術和生活水準的重要指標。化石燃料的燃燒造成了嚴重的環境污染和全球暖化。而能源的不合理輸送和利用造成了大量的浪費
新概念----綜合能源系統
可以理解為能源規劃、建造、配電、轉、儲、消費等有機協調優化所形成的綜合能源生產、供需系統。綜合能源系統對於提高能源利用效率、減少碳排放、確保清潔能源供應具有重要意義。
如果能夠準確地對綜合能源系統的能源供應過程進行分析和評價,以提高能源效率和減少碳排放,那麼綜合能源系統就可以實現更好的節能。
方法論
基於蒙特卡羅測量資料包絡分析(MC)方法(MC-DBM-DEA)的綜合能源系統能源供應效率評估模型)進行能源優化和碳減排.
MC可以在複雜空間中估計多維均值,透過大量的效能和時間調試,修正相應的解決方案,滿足精度要求,擴展了整合能源系統的供電數據。在F檢驗方面,驗證了MC擴展的有效性
研究現狀
Ma等人採用具有層次分析法、反熵法和改進的灰階相關法的綜合方法來獲得綜合指標權重,從而建立綜合評估模型
上述方法具有一定的優點,但它們不能很好地分析多產生產活動。 DEA不需要確定生產函數的具體形式,這在環境和能源效率的研究中是一個顯著的優勢
Negar等人採用DEA方法對歐洲71個離岸風電場的效率進行了評價,結果顯示不同國家離岸風電場的相對中位數效率無統計學差異
傳統DEA模型,傳統的DEA模型沒有考慮每個DMU可能的輸入和多個輸出鬆弛。
Shang等人利用考慮不良發電的SBM-DEA模型,分析了中國不同地區的總因子能源效率
利用SBM-DEA模型對碳排放效率進行了深入的分析。結果表明,雖然各省的碳排放效率存在顯著差異,但均表現出低碳排放發展模型
與傳統的DEA模型相比,SBM-DEA模型不需要對意外輸出進行特殊處理,在處理環境的意外輸出時,可以作為輸入因素分別評估環境因素的效率水平
Dmitry等採用MC方法透過分析系統不足狀態來評估電力系統的可靠性
Brandon等人使用MC方法來評估地震對大型和複雜電力系統的影響
資料驅動建模的精確度和穩健性與用於建模的樣本的數量和分佈密切相關。如果整合能源系統的能源供應數據較小,可能導致精度和穩健性較差。 MC方法可以很好地解決小樣本資料的問題,並已應用於許多領域
魯棒性指的是系統或模型對於變化、不確定性或乾擾的抵抗能力。在資料科學和機器學習中,一個穩健的模型能夠在面對不同類型的資料或輸入變化時保持效能穩定
MC-SBM-DEA模型
SBM-DEA模型
傳統的DEA模型大多是徑向測量模型和角度測量模型。徑向模型往往忽略了鬆弛的問題。同時,角度模型通常只考慮一個方向角度(輸入方向或輸出方向)。 Tone首先提出了一個基於鬆弛變數測度的非徑向和非角度的SBM-DEA模型。 SBM-DEA模型直接將鬆弛變數引入目標函數中,可以很好地將環境因素納入SBM-DEA模型的測量中
效率測量的結果不受DMU量測輸入和輸出項的影響
效率值與各輸入輸出之間的差異是單調遞減的
SBM-DEA基本形式
引入一個標量,原始模型可以轉換為等式中所述的線性規劃形式
在傳統的DEA模型中,不期望的輸出會透過轉換為輸入來處理,而不考慮輸入或輸出的鬆弛。 Tone為了解決這個問題,在等式中提出了新的DEA模型
蒙特卡羅法(MC)
大數定理和機率論中的中心極限定理是MC方法的理論基礎
這個定理也證明了當n有一個足夠大但有限的值時,MC方法的估計是如何分佈的
大數定理和機率論中的中心極限定理是MC方法的理論基礎
這個定理也證明了當n有一個足夠大但有限的值時,MC方法的估計是如何分佈的
f是可靠度函數
蒙特卡羅方法可以用來估計複雜系統中的不確定性和變數之間的關係
MC-SBMDEA模型的能源供應效率評估模型
從綜合能源系統中選擇和分析資料對象
確定綜合能源系統的輸入、期望輸出和期望輸出
使用MC方法展開能源供應數據
透過假設檢定來驗證擴展資料的有效性
基於擴展資料的SBM-DEA分析
取得綜合能源系統的供電效率和鬆弛變量
能源供應優化和效率分析。
案例研究:綜合能源系統的供電效率評估與最佳化
綜合能源系統
綜合能源系統是指在某一領域採用先進的實體資訊技術和創新的管理模式來整合多種能源等
資料預處理和指標選擇
資料預處理
此過程模擬主要測量了大、中、小三種負載尺寸,共計算了30個資料樣本
反映了系統在不同能源需求下的運作情況,包括對發電、冷氣和加熱等方面的需求
指標選擇
輸入指標
冷卻負荷
加熱負載
電負荷
內燃機負荷
輸出指標
將製冷收入
供熱收入
電力銷售
預期產出
碳稅
非預期產出
蒙特卡羅模擬法
基於MC方法對數據進行擴展,以增加數據的規模,確保實驗的準確性
30個樣本數據擴展到100個樣本數據
為了檢驗原始資料樣本與基於MC的擴展資料樣本之間是否存在顯著差異,採用了F檢定方法來檢驗此差異。 F值為0.41,表示原始樣本資料與擴展資料無差異
能源供電效率分析
對原始30個樣本進行了SBM-DEA分析結果
16個樣本的效率是有效的,超過了有效的三分之一,樣品效率最低的數據的效率值在0.93以上,說明SBM-DEA在原始30個樣本中的分辨程度較低
MC方法所得的擴展資料中的100個樣本以SBM-DEA進行分析結果
效率值集中在0.9,最小效率值大於0.8。這100個擴展樣本中只有10個樣本是有效的,佔總數據的十分之一,這表明該方法在集成能量系統的基於MC的擴展樣本中具有較高的識別能力
所有低效數據的內燃機的負載和不期望的輸出(碳稅)不是零,這使得這些樣品無效。只需要改進這兩個鬆弛變數。以16個高效的樣品(其效率值為1),它被確定為其他低效率樣品可參考的配置調整的最適生產配置
從圖5中選擇了輸入、15個無效輸出和15個無效輸出的鬆弛變數得到圖6
從圖5中選擇了輸入、15個無效輸出和15個無效輸出的鬆弛變量
改進前後無效的第9、第10個樣品的比較
結論
模型的建立
蒙特卡羅模擬法(MC):擴展樣本數據
SBM-DEA:建立具有輸入、期望輸出和非期望輸出的綜合能源系統的供電效率評估模型
結果與優勢
此提出的方法可以在高度區分度的情況下識別績效優劣的決策單元(DMUs),從而得到更好的效率分組
此模型對於綜合能源系統的能源效率管理具有正面意義。當樣本數增加時,綜合能源系統的能源供應效率將集中在0.9左右
透過對輸入、期望輸出和非期望輸出的鬆弛變數進行合理分配,綜合能源系統的無效供應可以實現有效,從而提高能源供應效率和環境效益。
未來工作展望
未來的工作將考慮清潔能源(如光伏和風能)對綜合能源系統能源效率和儲能成本的影響,以實現對綜合能源系統能源供應效率的更全面評估