O desenvolvimento e a utilização eficaz da energia e do consumo per capita são indicadores importantes da tecnologia de produção e dos padrões de vida. A queima de combustíveis fósseis tem causado grave poluição ambiental e aquecimento global. O transporte e a utilização irracionais de energia causaram muito desperdício

Pode ser entendido como um sistema abrangente de produção, oferta e demanda de energia formado pela coordenação orgânica e otimização do planejamento, construção, distribuição, transferência, armazenamento e consumo energético. Os sistemas energéticos integrados são de grande importância para melhorar a eficiência da utilização de energia, reduzir as emissões de carbono e garantir o fornecimento de energia limpa.

Se o processo de fornecimento de energia do sistema energético integrado puder ser analisado e avaliado com precisão para melhorar a eficiência energética e reduzir as emissões de carbono, então o sistema energético integrado poderá alcançar uma melhor conservação de energia.

Modelo abrangente de avaliação da eficiência do fornecimento de energia do sistema de energia baseado no método de análise envoltória de dados de medição (MC) de Monte Carlo (MC-DBM-DEA) para otimização de energia e redução de emissões de carbono.

O MC pode estimar médias multidimensionais em espaços complexos, corrigir as soluções correspondentes por meio de extenso desempenho e depuração de tempo, atender aos requisitos de precisão e expandir os dados de fornecimento de energia de sistemas de energia integrados. Em termos do teste F, verifica-se a eficácia da extensão MC

Os métodos acima têm certas vantagens, mas não podem analisar bem as atividades de produção com múltiplas saídas. A DEA não exige a determinação da forma específica da função de produção, o que é uma vantagem significativa em estudos de eficiência ambiental e energética

Modelo DEA Tradicional, O modelo DEA tradicional não considera as possíveis relaxações de entradas e múltiplas saídas de cada DMU.

Robustez refere-se à resistência de um sistema ou modelo a mudanças, incertezas ou perturbações. Na ciência de dados e no aprendizado de máquina, um modelo robusto é aquele que mantém um desempenho estável diante de diferentes tipos de dados ou alterações de entrada.

A maioria dos modelos DEA tradicionais são modelos de medição radial e modelos de medição angular. Os modelos radiais muitas vezes ignoram a questão do relaxamento. Ao mesmo tempo, os modelos de ângulo geralmente consideram apenas um ângulo de direção (direção de entrada ou direção de saída). Tone propôs pela primeira vez um modelo SBM-DEA não radial e não angular baseado em medidas de variáveis ​​​​de folga. O modelo SBM-DEA introduz diretamente variáveis ​​de folga na função objetivo, que podem muito bem incorporar fatores ambientais na medição do modelo SBM-DEA.

Os resultados da medição de eficiência não são afetados pelos termos de entrada e saída de medição da DMU

A diferença entre o valor da eficiência e cada entrada e saída está diminuindo monotonicamente

O teorema dos grandes números e o teorema do limite central na teoria das probabilidades são a base teórica do método MC.

f é a função de confiabilidade

Métodos de Monte Carlo podem ser usados ​​para estimar incertezas e relações entre variáveis ​​em sistemas complexos

Selecione e analise objetos de dados de sistemas energéticos integrados

Determinar entradas, saídas desejadas e saídas desejadas de sistemas de energia integrados

Desdobrando dados de fornecimento de energia usando métodos MC

Verifique a validade dos dados estendidos por meio de testes de hipóteses

Análise SBM-DEA baseada em dados estendidos

Obter eficiência de fornecimento de energia e variáveis ​​de folga de sistemas integrados de energia

Otimização do fornecimento de energia e análise de eficiência.

Sistema integrado de energia refere-se ao uso de tecnologia de informação física avançada e modelos de gestão inovadores em um determinado campo para integrar múltiplas fontes de energia, etc.

Pré-processamento de dados

Seleção de indicador

Expanda os dados com base no método MC para aumentar a escala dos dados e garantir a precisão do experimento

30 dados de amostra expandidos para 100 dados de amostra

Simulação de Monte Carlo (MC): dados de amostra estendidos

SBM-DEA: Estabelecendo um modelo de avaliação de eficiência de fornecimento de energia para um sistema energético integrado com entrada, saída desejada e saída indesejada

O método proposto pode identificar unidades tomadoras de decisão (DMUs) com bom e mau desempenho com alto grau de discriminação, obtendo assim melhores agrupamentos de eficiência.

Este modelo tem implicações positivas para a gestão da eficiência energética de sistemas energéticos integrados. Quando o número de amostras aumentar, a eficiência do fornecimento de energia do sistema energético integrado ficará concentrada em torno de 0,9

Ao alocar racionalmente as variáveis ​​de folga de insumos, resultados desejados e resultados indesejáveis, o fornecimento ineficaz de sistemas energéticos integrados pode ser realizado de forma eficaz, melhorando assim a eficiência do fornecimento de energia e os benefícios ambientais.

Os trabalhos futuros considerarão o impacto das fontes de energia limpa (como a energia fotovoltaica e a energia eólica) na eficiência energética do sistema energético integrado e nos custos de armazenamento de energia para permitir uma avaliação mais abrangente da eficiência do fornecimento de energia do sistema energético integrado.