章 玲，方建鑫，周 鵬

（1.南京航空航天大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，江蘇 南京 210016； 2.南京航空航天大學(xué)能源軟科學(xué)研究中心，江蘇 南京 210016）

新能源發(fā)電績效評(píng)價(jià)研究綜述
——基于多指標(biāo)評(píng)價(jià)方法

章 玲1，2，方建鑫1，2，周 鵬1，2

（1.南京航空航天大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，江蘇 南京 210016； 2.南京航空航天大學(xué)能源軟科學(xué)研究中心，江蘇 南京 210016）

基于多指標(biāo)決策方法在新能源發(fā)電績效評(píng)價(jià)領(lǐng)域應(yīng)用的廣泛性，本文分別從評(píng)價(jià)指標(biāo)、指標(biāo)權(quán)重及評(píng)價(jià)方法三個(gè)方面對(duì)現(xiàn)有新能源發(fā)電績效評(píng)價(jià)相關(guān)文獻(xiàn)作了回顧與總結(jié)。在評(píng)價(jià)指標(biāo)上，分別從技術(shù)、經(jīng)濟(jì)、環(huán)境和社會(huì)方面總結(jié)了常用的新能源發(fā)電績效評(píng)價(jià)指標(biāo)；在指標(biāo)權(quán)重上，分別從主觀權(quán)重、客觀權(quán)重和混合權(quán)重三個(gè)方面對(duì)權(quán)重設(shè)置進(jìn)行了分析；在評(píng)價(jià)方法上，分別對(duì)AHP、TOPSIS和PROMETHEE等方法在新能源發(fā)電績效評(píng)價(jià)中的應(yīng)用進(jìn)行了分析。同時(shí)，本文還指出了現(xiàn)有新能源發(fā)電績效評(píng)價(jià)研究的不足及可進(jìn)一步拓展的研究方向。

新能源；能源效率；發(fā)電績效；能源經(jīng)濟(jì)

一、引言

近年來，隨著新能源電力在全球的快速發(fā)展，學(xué)術(shù)界對(duì)新能源發(fā)電績效評(píng)價(jià)的相關(guān)研究也日趨增多。多指標(biāo)決策方法作為一種綜合多個(gè)指標(biāo)進(jìn)行集成研究的有效方法，目前已被很多學(xué)者運(yùn)用到了新能源發(fā)電績效評(píng)價(jià)領(lǐng)域。在多指標(biāo)決策方法的運(yùn)用過程中，最重要的就是評(píng)價(jià)指標(biāo)體系、指標(biāo)權(quán)重和評(píng)價(jià)方法三個(gè)方面的選擇及確定[1]。據(jù)此，本文分別從新能源發(fā)電績效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系、指標(biāo)權(quán)重及評(píng)價(jià)方法三個(gè)方面出發(fā)對(duì)國內(nèi)外有關(guān)新能源發(fā)電績效評(píng)價(jià)的文獻(xiàn)作相應(yīng)的總結(jié)與分析。

本文的目的主要包括兩個(gè)方面：一是通過對(duì)國內(nèi)外新能源發(fā)電績效評(píng)價(jià)的相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行回顧，從而對(duì)新能源發(fā)電績效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系、指標(biāo)權(quán)重和評(píng)價(jià)方法的選擇有系統(tǒng)的了解，并為后續(xù)研究作相應(yīng)的鋪墊；二是有針對(duì)性的對(duì)已有研究成果進(jìn)行全面的梳理，明確現(xiàn)有研究的特點(diǎn)及可進(jìn)一步拓展的研究方向。

二、新能源發(fā)電績效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

自20世紀(jì)80年代以來，全球經(jīng)濟(jì)的迅速增長造成了全球資源短缺和環(huán)境污染等國際性問題，可持續(xù)發(fā)展作為一種新的發(fā)展模式倍受推崇。在可持續(xù)發(fā)展模式的基礎(chǔ)上，學(xué)者們衡量當(dāng)?shù)厣鐣?huì)的發(fā)展會(huì)更多考慮經(jīng)濟(jì)、環(huán)境和社會(huì)等多方面因素，而不僅僅是只考慮經(jīng)濟(jì)方面。而發(fā)展新能源電力的最終目的是為了當(dāng)?shù)厣鐣?huì)的發(fā)展能夠更加可持續(xù)性。此外，由于能源系統(tǒng)與經(jīng)濟(jì)、環(huán)境和社會(huì)系統(tǒng)的密切關(guān)聯(lián)性，在對(duì)新能源發(fā)電績效進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí)，就不僅需要考慮新能源電力技術(shù)和經(jīng)濟(jì)等方面的特征，還需要考慮新能源發(fā)電過程中對(duì)周邊生態(tài)、環(huán)境和社會(huì)系統(tǒng)所造成的影響。由此，在對(duì)新能源發(fā)電績效進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí)就需要綜合考慮新能源電力技術(shù)、經(jīng)濟(jì)及其對(duì)周邊環(huán)境和社會(huì)所造成的影響等多方面因素。

根據(jù)國內(nèi)外不同文獻(xiàn)所建立的新能源發(fā)電績效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，從技術(shù)、經(jīng)濟(jì)、環(huán)境和社會(huì)四個(gè)方面匯總了新能源發(fā)電績效評(píng)價(jià)過程中常用的評(píng)價(jià)指標(biāo)，從中可知，技術(shù)、經(jīng)濟(jì)、環(huán)境和社會(huì)指標(biāo)下都包含著不同的二級(jí)指標(biāo)，其中常用的技術(shù)指標(biāo)包括技術(shù)效率、初始能源比率、安全性、成熟度和可靠性等二級(jí)指標(biāo)；常用的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)包括投資成本、運(yùn)行維護(hù)成本、電力成本、燃料成本和投資回收期等二級(jí)指標(biāo)；常用的環(huán)境指標(biāo)包括二氧化碳排放量、二氧化硫排放量和噪音等二級(jí)指標(biāo)；常用的社會(huì)指標(biāo)包括社會(huì)接受度、土地使用、社會(huì)效益和提供就業(yè)數(shù)等二級(jí)指標(biāo)。此外，其它被選擇的技術(shù)指標(biāo)還包括燃料的可獲取性[4]、適用性[6]、初始能源比率[7]、技術(shù)的創(chuàng)新程度[10]、技術(shù)限制[13]及壽命周期等指標(biāo)；其它經(jīng)濟(jì)指標(biāo)還包括輔助系統(tǒng)成本[3]、凈現(xiàn)值[7]、并網(wǎng)成本[9]及外部成本[18]等指標(biāo)；其它環(huán)境指標(biāo)還包括對(duì)抗氣候變化現(xiàn)象的能力[1]、環(huán)境限制[3]、固體顆粒排放[7]、人工暗礁[8]、對(duì)自然環(huán)境的影響、對(duì)生態(tài)環(huán)境的影響及水位線的下降等指標(biāo)；其它社會(huì)指標(biāo)還包括水資源消耗[13]、與當(dāng)?shù)卣吆图夹g(shù)的一致性[15]、健康影響、發(fā)生重大事故的概率[9]等指標(biāo)。

通過對(duì)不同評(píng)價(jià)指標(biāo)在文獻(xiàn)中被使用的頻數(shù)進(jìn)行對(duì)比發(fā)現(xiàn)，技術(shù)效率、安全性、投資成本、運(yùn)行維護(hù)成本、電力成本、二氧化碳排放、土地使用量及提供就業(yè)數(shù)等二級(jí)指標(biāo)被使用的頻數(shù)明顯大于其它的二級(jí)指標(biāo)；而使用壽命、可靠性、外部成本、投資回收期、二氧化硫排放量和噪音等二級(jí)指標(biāo)被使用的頻率則要小于其它的二級(jí)指標(biāo)。在技術(shù)指標(biāo)方面，技術(shù)效率和安全性指標(biāo)被使用的頻率最大。技術(shù)效率指標(biāo)衡量的是將一次能源轉(zhuǎn)換成電力能力的大小，較高的技術(shù)效率有助于降低能源需求，并且高技術(shù)效率也意味著較高的技術(shù)成熟度和較低的電力成本；而安全性指標(biāo)是投資者、政府和民眾最為關(guān)注的指標(biāo)。因此，技術(shù)效率和安全性指標(biāo)已成為新能源發(fā)電績效評(píng)價(jià)指標(biāo)中被學(xué)者們公認(rèn)的技術(shù)指標(biāo)。在經(jīng)濟(jì)指標(biāo)方面，投資成本、運(yùn)行維護(hù)成本和電力成本分別代表新能源發(fā)電過程中各階段的成本，它們也是投資者、政府和民眾最為關(guān)注的指標(biāo)，因此投資成本、運(yùn)行維護(hù)成本和電力成本是新能源發(fā)電績效評(píng)價(jià)指標(biāo)中公認(rèn)的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。在環(huán)境指標(biāo)方面，由于全球氣候變化的影響，二氧化碳排放量指標(biāo)成了使用頻率最高的環(huán)境指標(biāo)，也是新能源發(fā)電績效評(píng)價(jià)指標(biāo)中公認(rèn)的環(huán)境指標(biāo)。目前，也有學(xué)者專門對(duì)不同新能源發(fā)電過程中的二氧化碳排放量進(jìn)行了比較。例如：Gagnon對(duì)水電、風(fēng)電、光伏發(fā)電、核電、天然氣發(fā)電、生物質(zhì)發(fā)電和煤電等12類發(fā)電方式的全壽命周期二氧化碳排放量進(jìn)行比較，并發(fā)現(xiàn)煤電的全壽命周期二氧化碳排放量最大，風(fēng)電和光伏發(fā)電的全壽命周期二氧化碳排放量則較小。同時(shí)，也有學(xué)者將二氧化碳排放等環(huán)境指標(biāo)轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)指標(biāo)中的外部成本指標(biāo)，從而從經(jīng)濟(jì)角度分析不同能源發(fā)電方式的環(huán)境成本[18]。在社會(huì)指標(biāo)方面，土地使用量和提供就業(yè)數(shù)指標(biāo)與政府、民眾有著直接的利益關(guān)系，因此被使用的頻率最大。目前，已有許多學(xué)者對(duì)不同新能源發(fā)電過程中的土地使用量和提供就業(yè)數(shù)進(jìn)行了研究。例如：Gagnon對(duì)水電、風(fēng)電、光伏發(fā)電、核電、生物質(zhì)發(fā)電和煤電等8類發(fā)電方式的直接土地使用量進(jìn)行比較，并發(fā)現(xiàn)生物質(zhì)發(fā)電的土地使用量為最大，其次為水電、風(fēng)電和光伏發(fā)電，直接使用土地量最小的是核電；Fthenakis對(duì)煤電、核電、天然氣發(fā)電、光伏發(fā)電、風(fēng)電、水電和生物質(zhì)發(fā)電的全壽命周期土地使用量進(jìn)行比較，也發(fā)現(xiàn)生物質(zhì)發(fā)電的土地使用量最大，光伏發(fā)電和核電的土地使用量較小。在提供就業(yè)數(shù)上，Moreno[14]and Wei分別就可再生能源對(duì)西班牙阿斯圖里亞斯及美國就業(yè)產(chǎn)生的影響進(jìn)行了分析，并發(fā)現(xiàn)可再生能源技術(shù)比石能源技術(shù)能提供更多的就業(yè)崗位。因此，土地使用量和提供就業(yè)數(shù)指標(biāo)是新能源發(fā)電績效評(píng)價(jià)指標(biāo)中公認(rèn)的環(huán)境指標(biāo)。

在其它指標(biāo)的選擇上，評(píng)價(jià)能源種類和評(píng)價(jià)地域是對(duì)新能源發(fā)電績效評(píng)價(jià)指標(biāo)選擇影響最大的兩個(gè)方面。在評(píng)價(jià)能源種類上：目前學(xué)者主要對(duì)可再生能源、化石能源、天然氣、風(fēng)能、太陽能、地?zé)崮?、?lián)合熱電、氫能和生物燃料等能源進(jìn)行了評(píng)價(jià)。在評(píng)價(jià)指標(biāo)的選擇過程中，考慮到不同能源發(fā)電方式特性的不同，指標(biāo)的選擇也會(huì)有一定的差異。例如：在化石能源的評(píng)價(jià)過程中，考慮到化石能源的相應(yīng)特性，學(xué)者在評(píng)價(jià)指標(biāo)中還主要考慮了燃料成本[4]、儲(chǔ)存生產(chǎn)比率[6]、二氧化硫排放量[7]、外部成本[9]和峰值響應(yīng)[17]等指標(biāo)。在風(fēng)能評(píng)價(jià)過程中，學(xué)者們?cè)诃h(huán)境指標(biāo)上經(jīng)?？紤]視覺影響、噪音及對(duì)生態(tài)環(huán)境的影響等指標(biāo)[8]；在太陽能評(píng)價(jià)過程中，學(xué)者們還主要考慮了溫度指標(biāo)[12]；在地?zé)崮艿脑u(píng)價(jià)過程中，學(xué)者們側(cè)重考慮注射生產(chǎn)比率、回水溫度、水位線下降和地表下沉等指標(biāo)。

在研究地域上：由于不同學(xué)者所研究的能源發(fā)電方式所在地域不同，也造成了指標(biāo)選擇的不同。Chatzimouratidis指出“在新能源發(fā)電績效評(píng)價(jià)過程中必須考慮不同地區(qū)間的差異，才能確定最適合各地區(qū)發(fā)展的新能源電力技術(shù)[6]?！钡赜虻牟町愔饕w現(xiàn)在不同地區(qū)在新能源電力技術(shù)水平、政策和資源等方面的差異。在新能源電力技術(shù)水平和相關(guān)政策的差異上，學(xué)者們主要考慮當(dāng)?shù)丶夹g(shù)發(fā)展水平、與國家能源政策的目標(biāo)的一致性及政策接受度等指標(biāo)。例如：Kahraman對(duì)土耳其的可再生能源發(fā)電項(xiàng)目進(jìn)行模糊評(píng)價(jià)，在技術(shù)指標(biāo)和社會(huì)指標(biāo)上分別選取了當(dāng)?shù)乜稍偕茉醇夹g(shù)水平和國家能源政策目標(biāo)的協(xié)調(diào)性兩個(gè)指標(biāo)[15]。在資源差異上，Evans對(duì)新能源技術(shù)進(jìn)行可持續(xù)性評(píng)價(jià)時(shí)，考慮到澳大利亞的干旱環(huán)境，在環(huán)境指標(biāo)方面特別考慮了水資源消耗，同時(shí)考慮到澳大利亞可耕種土地的缺少，土地需求量也被著重考慮[13]。

通過分析可知，目前學(xué)者從技術(shù)、經(jīng)濟(jì)、環(huán)境和社會(huì)四個(gè)方面對(duì)新能源發(fā)電績效進(jìn)行評(píng)價(jià)研究。其中被使用最廣泛的評(píng)價(jià)指標(biāo)主要有技術(shù)效率、安全性、投資成本、運(yùn)行維護(hù)成本、電力成本、二氧化碳排放、土地使用量及提供就業(yè)數(shù)等指標(biāo)，且已逐漸成為學(xué)者們所公認(rèn)的新能源發(fā)電績效評(píng)價(jià)指標(biāo)。此外，在其它指標(biāo)的選擇上，還需考慮所評(píng)價(jià)新能源電力的特性及新能源電力所在地域的特點(diǎn)。

三、新能源發(fā)電績效評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重

考慮到各評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)最終評(píng)價(jià)結(jié)果影響大小的不同以及決策者對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)偏好的不同，指標(biāo)權(quán)重在新能源發(fā)電績效評(píng)價(jià)過程中有著極其重要的作用。指標(biāo)權(quán)重用于反映評(píng)價(jià)指標(biāo)間的相對(duì)重要性，指標(biāo)權(quán)重設(shè)置的差異會(huì)對(duì)最終評(píng)價(jià)結(jié)果產(chǎn)生直接的影響。一般而言，指標(biāo)越重要，權(quán)重則越大，反之則越小。目前關(guān)于新能源發(fā)電績效評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重確定的方法有很多，根據(jù)計(jì)算指標(biāo)權(quán)重時(shí)原始數(shù)據(jù)來源的不同，一般可分為主觀賦權(quán)法、客觀賦權(quán)法和混合賦權(quán)法三類。

1.主觀賦權(quán)法

主觀賦權(quán)法認(rèn)為權(quán)重的本質(zhì)是各評(píng)價(jià)指標(biāo)相對(duì)于評(píng)價(jià)目標(biāo)相對(duì)重要程度的量化值。它根據(jù)決策者主觀上對(duì)各指標(biāo)的重視程度來確定各評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重，其原始數(shù)據(jù)主要由專家根據(jù)經(jīng)驗(yàn)主觀判斷而得到。常用的主觀賦權(quán)法主要有德爾菲法(Delphi)、層次分析法(Analytic HierarchyProcess，AHP)和情景分析法(Scenario Analysis)。

德爾菲法：又稱專家意見法，是指在對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán)時(shí)，由一批本行業(yè)內(nèi)若干專家組成評(píng)判小組，并綜合各專家的意見對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán)。具體操作方法是先請(qǐng)每位專家為各項(xiàng)指標(biāo)打分，再將每位專家的意見集中起來，了解到全部專家意見的分散程度，若專家們的意見分散程度過大，則需進(jìn)行下一輪甚至多輪的調(diào)查，如此往復(fù)，直至專家們意見趨于一致。目前，德爾菲法在新能源發(fā)電績效評(píng)價(jià)相關(guān)文獻(xiàn)中的應(yīng)用較為廣泛。例如：Doukas在對(duì)希臘各能源發(fā)電績效評(píng)價(jià)時(shí)，由于難以收集到各指標(biāo)的數(shù)據(jù)及權(quán)重，作者從公共電力部門、獨(dú)立的電力生產(chǎn)商、輸電系統(tǒng)運(yùn)營商、投資公司、學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)和政府等能源相關(guān)部門組織了25人的工作小組對(duì)各評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重進(jìn)行語言參數(shù)分析，并利用模糊分析法將語言參數(shù)轉(zhuǎn)化成各指標(biāo)的權(quán)重[2]。Kaya在對(duì)伊斯坦布爾可再生能源發(fā)電績效進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí)，利用專家經(jīng)驗(yàn)法得出各評(píng)價(jià)指標(biāo)的模糊權(quán)重，并使用三角模糊數(shù)方法將模糊權(quán)重進(jìn)行數(shù)值化[7]。Minguez在對(duì)離岸風(fēng)電渦輪支持系統(tǒng)進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí)，采用了問卷調(diào)查法來確定各評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重[8]。

層次分析法：該方法是美國運(yùn)籌學(xué)家薩蒂(T.L. saaty)于20世紀(jì)70年代初提出來的，是一種將定性問題定量化的方法。評(píng)價(jià)者首先分析新能源發(fā)電績效評(píng)價(jià)系統(tǒng)內(nèi)部所包含的因素，將問題分解成多個(gè)層次，并通過對(duì)層次中兩兩元素間進(jìn)行比較形成判斷矩陣，從而得到評(píng)價(jià)指標(biāo)間的相對(duì)重要程度的一種方法。該方法所需定量信息較少，但要求評(píng)價(jià)者對(duì)評(píng)價(jià)系統(tǒng)的本質(zhì)及其元素間的相關(guān)關(guān)系有足夠的把握。由于新能源發(fā)電績效評(píng)價(jià)與社會(huì)發(fā)展有密切的聯(lián)系，具有較大的主觀性，目前該方法已被廣泛應(yīng)用于新能源發(fā)電績效評(píng)價(jià)中。例如：Mamlook在對(duì)約旦地區(qū)的太陽能系統(tǒng)進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí)，對(duì)各評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行成對(duì)比較，并發(fā)現(xiàn)在收益指標(biāo)中可靠性指標(biāo)最為重要，在成本指標(biāo)中運(yùn)行維護(hù)成本最為重要[3]。Chatzimouratidis使用了層次分析法從技術(shù)、經(jīng)濟(jì)及可持續(xù)性角度對(duì)幾類發(fā)電廠進(jìn)行了評(píng)價(jià)研究，并應(yīng)用成對(duì)比較法確定了各指標(biāo)權(quán)重[6]；同樣，Akash[4]and Mohsen[5]也分別應(yīng)用成對(duì)比較法對(duì)發(fā)電廠和太陽能熱水系統(tǒng)評(píng)價(jià)中的指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行確定。

情景分析法：由于新能源發(fā)電績效評(píng)價(jià)過程的復(fù)雜性以及政府、民眾、投資者等評(píng)價(jià)主體偏好的多樣性，使用單一指標(biāo)權(quán)重向量往往使最終評(píng)價(jià)結(jié)果顯得過于單薄。而通過德爾菲法、層次分析法等方法往往只能確定唯一的指標(biāo)權(quán)重向量。應(yīng)用情景分析法對(duì)新能源發(fā)電績效進(jìn)行評(píng)價(jià)可以將不同權(quán)重情景下評(píng)價(jià)結(jié)果的差異進(jìn)行對(duì)比分析，從而提高評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性，并有助于新能源電力的有效決策。由此，也有學(xué)者采用了權(quán)重情景分析法對(duì)各指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行了主觀分類討論。例如：Liposcak在對(duì)克羅地亞地區(qū)的熱電聯(lián)產(chǎn)系統(tǒng)進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí)，共考慮了環(huán)境、社會(huì)和經(jīng)濟(jì)三類指標(biāo)。在綜合評(píng)價(jià)過程中，作者對(duì)指標(biāo)權(quán)重的設(shè)置共分為側(cè)重環(huán)境指標(biāo)、側(cè)重社會(huì)指標(biāo)和側(cè)重經(jīng)濟(jì)指標(biāo)三類情景進(jìn)行分析。Afgan在對(duì)新能源發(fā)電廠、混合能源系統(tǒng)及氫能系統(tǒng)進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí)也都采用了情景分析法對(duì)指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行分類考慮。

2.客觀賦權(quán)法

客觀賦權(quán)法認(rèn)為指標(biāo)權(quán)重的大小應(yīng)取決于各評(píng)價(jià)指標(biāo)值數(shù)列離散程序的相對(duì)大小。即評(píng)價(jià)指標(biāo)值間的差異度越大，則賦予的權(quán)重值也越大，反之則越小。假如，各新能源發(fā)電方案在某個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)下取值相等，則該指標(biāo)的權(quán)重值應(yīng)為0?？陀^賦權(quán)法基于評(píng)價(jià)指標(biāo)值之間的相關(guān)關(guān)系或指標(biāo)值的變異程度來確定權(quán)重，不依賴于人的主觀判斷，適用于各評(píng)價(jià)對(duì)象具有較大差異的情況。盡管客觀賦權(quán)法目前已廣泛應(yīng)用于社會(huì)、生態(tài)等系統(tǒng)的評(píng)價(jià)過程中，然而在能源評(píng)價(jià)領(lǐng)域的應(yīng)用則較少。目前，只有客觀賦權(quán)法中的熵權(quán)法曾被應(yīng)用于新能源發(fā)電績效評(píng)價(jià)過程中。

熵權(quán)法：熵最先由美國數(shù)學(xué)家Shannon定義，原是熱力學(xué)中的一個(gè)名詞，在信息論中又稱為平均信息量，是用于估計(jì)隨機(jī)試驗(yàn)不肯定程度的指標(biāo)。熵權(quán)法是一種根據(jù)各項(xiàng)指標(biāo)觀測值所提供的信息量的大小來確定指標(biāo)權(quán)重的方法。熵值越小，則表示在某指標(biāo)下各評(píng)價(jià)方案的差異越大，即該指標(biāo)包含和傳輸?shù)男畔⒃蕉啵鄳?yīng)權(quán)重越大；反之亦然。目前，利用熵權(quán)法獲得指標(biāo)權(quán)重已被應(yīng)用于熱電聯(lián)產(chǎn)系統(tǒng)和分布式聯(lián)合熱電系統(tǒng)的評(píng)價(jià)過程中。

3.混合賦權(quán)法

主觀賦權(quán)法和客觀賦權(quán)法都有較廣的應(yīng)用范圍，但它們也都有各自的不足。主觀賦權(quán)法雖然反映了決策者的主觀判斷或直覺，但方案的評(píng)估會(huì)受到?jīng)Q策者的知識(shí)或經(jīng)驗(yàn)缺乏的影響，而使最終評(píng)價(jià)結(jié)果具有很大的主觀隨意性；客觀賦權(quán)法利用嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)學(xué)理論確定指標(biāo)權(quán)重，卻忽略了決策者的主觀信息。因此，為充分利用主客觀賦權(quán)法的優(yōu)點(diǎn)，避免其中的不足，學(xué)者們提出了混合賦權(quán)法，即將主觀賦權(quán)法的權(quán)數(shù)和客觀賦權(quán)法的權(quán)數(shù)進(jìn)行組合得到其綜合權(quán)數(shù)。為比較主觀賦權(quán)法、客觀賦權(quán)法及混合賦權(quán)法的不同，Wang在對(duì)熱電聯(lián)產(chǎn)系統(tǒng)的評(píng)價(jià)中，分別運(yùn)用了層次分析法和熵權(quán)法獲得各指標(biāo)的主客觀權(quán)重，并通過建立線性方程獲得指標(biāo)的混合權(quán)重，對(duì)三類權(quán)重方案下的評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比分析，發(fā)現(xiàn)使用混合賦權(quán)法能使最終評(píng)價(jià)結(jié)果更加準(zhǔn)確。

通過分析可知，由于新能源發(fā)電績效評(píng)價(jià)過程中評(píng)價(jià)指標(biāo)的多樣性、復(fù)雜性及不確定性，指標(biāo)權(quán)重的設(shè)置一般都采用主觀權(quán)重法?？紤]到計(jì)算的復(fù)雜性，采用客觀權(quán)重及混合權(quán)重的學(xué)者并不多。在主觀權(quán)重法中，使用較為廣泛的為德爾菲法及層次分析法。此外，考慮到實(shí)際評(píng)價(jià)過程中，指標(biāo)權(quán)重會(huì)隨著評(píng)價(jià)方案及評(píng)價(jià)者偏好的不同而變化，采用情景分析法進(jìn)行新能源發(fā)電績效評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重設(shè)置的學(xué)者也日趨增多。但考慮到實(shí)際新能源發(fā)電績效評(píng)價(jià)過程中能源-經(jīng)濟(jì)-環(huán)境-社會(huì)系統(tǒng)的內(nèi)在關(guān)聯(lián)性，指標(biāo)偏好間的關(guān)聯(lián)作用是普遍存在的。如選用技術(shù)效率、成熟度和可靠性作為新能源發(fā)電績效評(píng)價(jià)的技術(shù)指標(biāo)，而高技術(shù)效率往往代表著較高的技術(shù)成熟度和技術(shù)可靠性，高技術(shù)成熟度也意味著較高的技術(shù)效率和技術(shù)可靠性，故這三個(gè)指標(biāo)偏好間存在一定的冗余關(guān)聯(lián)作用；選用投資成本、運(yùn)行維護(hù)成本和電力成本作為新能源發(fā)電績效評(píng)價(jià)的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，而電力成本是由投資成本和運(yùn)行維護(hù)成本等成本通過計(jì)算得出，故電力成本和投資成本與運(yùn)行維護(hù)成本之間也存在一定的冗余關(guān)聯(lián)作用。在指標(biāo)關(guān)聯(lián)作用的影響下，指標(biāo)權(quán)重一般會(huì)發(fā)生相應(yīng)的變化。因此，有必要對(duì)指標(biāo)間關(guān)聯(lián)作用進(jìn)行分析的角度對(duì)指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行研究。

四、新能源發(fā)電績效評(píng)價(jià)方法

在評(píng)價(jià)方法的選擇上，Pohekar對(duì)應(yīng)用于可再生能源規(guī)劃的方法進(jìn)行了綜述并將這些方法分成了多目標(biāo)優(yōu)化、決策支持系統(tǒng)和多指標(biāo)評(píng)價(jià)決策三類，并通過對(duì)有關(guān)能源評(píng)價(jià)領(lǐng)域的文獻(xiàn)進(jìn)行總結(jié)發(fā)現(xiàn)近70%的能源問題都采用了多指標(biāo)評(píng)價(jià)決策進(jìn)行了研究。在多指標(biāo)決策方法上，L·ken對(duì)應(yīng)用于能源評(píng)價(jià)領(lǐng)域的多屬性評(píng)價(jià)方法進(jìn)行了綜述，并將多指標(biāo)評(píng)價(jià)方法分成了價(jià)值測量模型、目標(biāo)規(guī)劃模型、Outranking模型和混合模型四類。此外考慮到評(píng)價(jià)中的不確定性，也有學(xué)者采用了語言有序加權(quán)平均法[2]、模糊方法[3]和灰色關(guān)聯(lián)度等方法。以下主要對(duì)新能源發(fā)電績效評(píng)價(jià)過程中常用的幾類多指標(biāo)評(píng)價(jià)方法作相應(yīng)的介紹。

1.層次分析法

由于其簡便性、靈活性、直觀性能夠同時(shí)處理定量及定性的指標(biāo)等特征，目前層次分析法已被許多學(xué)者應(yīng)用于新能源發(fā)電績效評(píng)價(jià)領(lǐng)域的研究中。例如：Akash利用AHP方法對(duì)光伏發(fā)電、風(fēng)電、水電、核電和化石燃料發(fā)電五類發(fā)電廠進(jìn)行了綜合評(píng)價(jià)分析，并發(fā)現(xiàn)風(fēng)電和光伏發(fā)電的成本收益比最小，其次分別為水電、化石燃料發(fā)電，成本收益比最大的為核電[4]。Mohsen利用AHP方法對(duì)約旦地區(qū)的太陽能熱水、電熱、集中供暖、煤油加熱和液化石油氣加熱五類系統(tǒng)進(jìn)行了分析，并發(fā)現(xiàn)太陽能熱水系統(tǒng)為最優(yōu)[5]。

盡管利用層次分析法對(duì)能源系統(tǒng)進(jìn)行評(píng)價(jià)具有簡便、直觀等優(yōu)勢，層次分析法也有著其相應(yīng)的劣勢。Ramanathan指出AHP法在能源評(píng)價(jià)領(lǐng)域的劣勢主要有：①當(dāng)包含的方案或指標(biāo)數(shù)量很大時(shí)，AHP方法計(jì)算比其他方法計(jì)算更費(fèi)時(shí)；②當(dāng)AHP方法按照給定原則將定性指標(biāo)轉(zhuǎn)化為定量數(shù)值，往往高估了不同方案間偏好的差異性。因此，為避免AHP法的不足，近些年在能源評(píng)價(jià)領(lǐng)域，學(xué)者們常將AHP方法與其他方法相結(jié)合以獲取更加準(zhǔn)確的評(píng)價(jià)結(jié)果。例如：Chatzimouratidis使用AHP方法對(duì)煤電、油電、天然氣渦輪發(fā)電、天然氣聯(lián)合循環(huán)發(fā)電、核電、水電、風(fēng)電、光伏發(fā)電、生物質(zhì)發(fā)電和地?zé)岚l(fā)電等十類發(fā)電廠進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)研究，并發(fā)現(xiàn)水電為最優(yōu)，天然氣渦輪發(fā)電最劣。同時(shí)，為確定各指標(biāo)對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果產(chǎn)生作用的大小，作者還對(duì)指標(biāo)進(jìn)行了靈敏度分析[6]。Kaya將AHP方法與VIKOR法相結(jié)合，對(duì)伊斯坦布爾地區(qū)的地?zé)崮?、風(fēng)能、太陽能、水能和生物質(zhì)能的規(guī)劃進(jìn)行了研究。在指標(biāo)權(quán)重方面，作者使用AHP法對(duì)所選取的指標(biāo)進(jìn)行了成對(duì)比較分析，隨后應(yīng)用VIKOR方法對(duì)各能源方案進(jìn)行了集成分析[7]。

2.TOPSIS法

TOPSIS是一種逼近理想解的排序方法，它由H WangC L and Yoon K S最先提出，以靠近正理想解和遠(yuǎn)離負(fù)理想解為基準(zhǔn)作為評(píng)價(jià)各可行方案的判斷依據(jù)，具有對(duì)原始數(shù)據(jù)的利用充分、直觀、計(jì)算簡便等優(yōu)點(diǎn)。目前，該方法已被學(xué)者廣泛應(yīng)用到了海上風(fēng)力渦輪機(jī)選擇[8]，能源可持續(xù)性評(píng)價(jià)[9]和太陽能熱系統(tǒng)評(píng)價(jià)[10]等多個(gè)能源領(lǐng)域中。例如：Streimikiene從經(jīng)濟(jì)、環(huán)境和社會(huì)指標(biāo)方面共選取了13類指標(biāo)，并使用了TOPSIS方法對(duì)核電、燃煤、液化石油氣、天然氣、水電、生物質(zhì)電力、光伏電力和風(fēng)電等電力生產(chǎn)技術(shù)進(jìn)行了綜合評(píng)價(jià)研究[9]。Minguez采用了TOPSIS方法對(duì)海上風(fēng)力渦輪機(jī)的三類支持結(jié)構(gòu)（單樁式、三腳架式和夾克式） 進(jìn)行評(píng)價(jià)分析[8]。此外，由于評(píng)價(jià)方案取值的不確定性，Cavallaro使用了模糊TOPSIS法對(duì)集成太陽能系統(tǒng)中的熱能儲(chǔ)存方法進(jìn)行了比較研究[10]。

3.PROMETHEE法

由于PROMETHEE方法的簡便性，可處理不同決策者間偏好的差異以及計(jì)算結(jié)果的穩(wěn)定性和可靠性等特點(diǎn)，已被許多學(xué)者在能源評(píng)價(jià)領(lǐng)域中廣泛應(yīng)用。目前，PROMETHEE方法在能源評(píng)價(jià)領(lǐng)域的應(yīng)用主要有可再生能源規(guī)劃與開發(fā)、地?zé)犴?xiàng)目評(píng)價(jià)、太陽能熱技術(shù)評(píng)價(jià)和能源可持續(xù)性規(guī)劃等方面。在可再生能源開發(fā)項(xiàng)目方面，Goumas應(yīng)用了模糊PROMETHEE法，并選取了投資凈現(xiàn)值、提供就業(yè)數(shù)、年均能源使用和風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)五個(gè)指標(biāo)，對(duì)不同的地?zé)衢_發(fā)項(xiàng)目進(jìn)行了比較研究。Haralambopoulos構(gòu)建了基于PROMETHEE方法的群決策模型，并將該模型運(yùn)用到了希臘希俄斯州島的地?zé)崮荛_采項(xiàng)目中。在能源發(fā)電技術(shù)評(píng)價(jià)方面，Cavallaro應(yīng)用了PROMETHEE方法對(duì)不同的太陽能熱技術(shù)進(jìn)行了綜合評(píng)價(jià)研究[12]。在能源規(guī)劃方面，Topcu將其運(yùn)用到了土耳其未來能源的規(guī)劃中，并將PROMETHEE I和PROMETHEE II的計(jì)算結(jié)果進(jìn)行了比較。Tsoutsos將PROMETHEE方法運(yùn)用到了希臘克里特島的能源發(fā)展進(jìn)行了可持續(xù)性規(guī)劃中。

通過分析可知，目前新能源發(fā)電績效評(píng)價(jià)方法大都采用傳統(tǒng)的多指標(biāo)決策方法進(jìn)行研究。而傳統(tǒng)的多指標(biāo)決策方法一般都忽略了指標(biāo)偏好間關(guān)聯(lián)的存在，因此有必要從指標(biāo)偏好關(guān)聯(lián)的角度對(duì)新能源發(fā)電績效評(píng)價(jià)進(jìn)行相應(yīng)的分析。此外，考慮到新能源電力裝機(jī)容量、安裝地域、技術(shù)和管理水平的不同，很難給出新能源發(fā)電績效評(píng)價(jià)指標(biāo)的精確取值，但較易確定評(píng)價(jià)指標(biāo)的取值區(qū)間。由此，在確定評(píng)價(jià)指標(biāo)的基礎(chǔ)上，有必要從區(qū)間取值的角度對(duì)新能源發(fā)電績效進(jìn)行研究。

五、結(jié)論

本文通過對(duì)國內(nèi)外現(xiàn)有的新能源發(fā)電績效評(píng)價(jià)相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行研究，從評(píng)價(jià)指標(biāo)體系、指標(biāo)權(quán)重和評(píng)價(jià)方法三個(gè)方面進(jìn)行相關(guān)綜述。通過分析，發(fā)現(xiàn)新能源發(fā)電績效評(píng)價(jià)已經(jīng)引起了諸多學(xué)者的關(guān)注。通過對(duì)目前新能源發(fā)電績效評(píng)價(jià)等相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行梳理，得到以下結(jié)論：

1.在評(píng)價(jià)指標(biāo)體系方面

學(xué)者們一般從技術(shù)、經(jīng)濟(jì)、環(huán)境和社會(huì)四個(gè)方面選取評(píng)價(jià)指標(biāo)，其中技術(shù)效率、安全性、投資成本、運(yùn)行維護(hù)成本、電力成本、二氧化碳排放量、土地使用量和提供就業(yè)數(shù)等子指標(biāo)被使用的頻率較高。但指標(biāo)選擇需要考慮具體的評(píng)價(jià)對(duì)象和地域特點(diǎn)。

2.在指標(biāo)權(quán)重設(shè)置方面

主觀賦權(quán)法（包含德爾菲法、成對(duì)比較法和情景分析法）最為常用，而熵權(quán)法等客觀賦權(quán)法和混合賦權(quán)法使用則較少。此外，考慮到實(shí)際評(píng)價(jià)過程中，指標(biāo)權(quán)重會(huì)隨著評(píng)價(jià)方案及評(píng)價(jià)者偏好的不同而變化，采用情景分析法設(shè)置新能源發(fā)電績效評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重的學(xué)者也較多。

3.在評(píng)價(jià)方法方面

絕大部分（約有70%）文獻(xiàn)采用多指標(biāo)評(píng)價(jià)方法對(duì)新能源績效評(píng)價(jià)等相關(guān)問題進(jìn)行研究，這顯示了該類方法解決這類問題的切合度。具體而言，AHP，TOPSIS和PROMETHEE等多指標(biāo)評(píng)價(jià)方法在該領(lǐng)域中的應(yīng)用最為廣泛。同時(shí)考慮到評(píng)價(jià)中的不確定性，語言評(píng)價(jià)、模糊評(píng)價(jià)和灰色評(píng)價(jià)等方法也已被學(xué)者們引入新能源評(píng)價(jià)領(lǐng)域。

雖然新能源發(fā)電績效評(píng)價(jià)等相關(guān)問題的研究成果已經(jīng)非常豐富，但結(jié)合實(shí)際，該領(lǐng)域還存在一些問題有待進(jìn)一步探討和完善，例如：第一，變權(quán)情形下的新能源發(fā)電績效評(píng)價(jià)理論和方法。新能源發(fā)電績效評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重可能會(huì)隨著評(píng)價(jià)方案及評(píng)價(jià)者偏好不同而變化，情景分析法雖然也考慮了這一問題，但是它不能很好地反映指標(biāo)權(quán)重的變動(dòng)規(guī)律。第二，基于指標(biāo)偏好間關(guān)聯(lián)思想來研究新能源發(fā)電績效評(píng)價(jià)理論和方法?？紤]到實(shí)際新能源發(fā)電績效評(píng)價(jià)過程中能源-經(jīng)濟(jì)-環(huán)境-社會(huì)系統(tǒng)的內(nèi)在關(guān)聯(lián)性，指標(biāo)偏好間的關(guān)聯(lián)作用通常難以避免?？紤]指標(biāo)偏好關(guān)聯(lián)作用下，如何評(píng)價(jià)新能源發(fā)電績效問題還需要去探索。第三，指標(biāo)取值不確定情形下新能源發(fā)電績效評(píng)價(jià)方法研究。由于技術(shù)進(jìn)步等客觀原因的存在，通常很難明確新能源發(fā)電績效評(píng)價(jià)指標(biāo)取值。因此，分析指標(biāo)取值不確定時(shí)新能源績效評(píng)價(jià)方法將是未來該領(lǐng)域的發(fā)展方向之一。

由于文章篇幅和作者閱讀文獻(xiàn)數(shù)量有限等原因，本文對(duì)新能源發(fā)電績效評(píng)價(jià)相關(guān)文獻(xiàn)的綜述研究難免有偏頗之處。希望該研究能對(duì)我國學(xué)者有所啟示，引發(fā)學(xué)者們研究興趣，能為相關(guān)研究鋪路搭橋、拋磚引玉。

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（責(zé)任編輯：FMX）

New Energy Power Generation Performance Evaluation Research were Reviewed——Based on Multi-index Evaluation Method

ZHANG Ling1，2，F(xiàn)ANG Jian-xin1，2，ZHOU Peng1，2
（1.College of Economics and Management，Nanjing University of Aeronautics and Astronautics，Nanjing Jiangsu 210016，China； 2.Research Centre for Soft Energy Science，Nanjing University of Aeronautics and Astronautics，Nanjing Jiangsu 210016，China）

Based on the popularity of Multi-criteria decision making method applied in the new-energy performance evaluation field，this paper made a literature review from evaluation criteria，criteria weight and evaluation method aspects respectively. On the evaluation criteria aspect，this paper summarized the common used evaluation criteria from technical，economic，environmental and social four aspects.On the criteria weight aspect，this paper made an analysis from subjective weight，objective weight and mixed weight three aspects.On the evaluation method，this paper analyzed the common used AHP，TOPSIS and PROMETHEE method etc.Besides，this paper pointed out the deficiencies in the existing studies and the further research directions.

New energy sources；Energy efficiency；Power generation performance；Energy economy

F416.61

A

1004-292X（2014）01-0003-06

2013-05-15

國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（71101070，71273130）；江蘇省哲學(xué)社會(huì)科學(xué)基金資助項(xiàng)目（08SHB017）；江蘇高校哲學(xué)社會(huì)科學(xué)重大研究項(xiàng)目（2010ZDAXM015）；校哲學(xué)社會(huì)科學(xué)基金資助項(xiàng)目（V0853-091，S075-091）；校產(chǎn)學(xué)研開放基金資助項(xiàng)目（NC2012011）；校研究生創(chuàng)新基金項(xiàng)目（KFJJ20100227）。

章 玲（1979-），女，安徽肥東人，副教授，主要從事復(fù)雜系統(tǒng)決策研究；

周 鵬（1978-），男，山東諸城人，教授，主要從事能源效率與碳排放政策研究。