周郅皓,刘 倩,周杭霞

(中国计量大学 信息工程学院，浙江 杭州 310018)

目前，国内外针对分布式光伏电站的效率评价大多会寻找光伏发电的影响因素作为指标。连乾钧[1]、王婧怡[2]等通过将辐照度、温度等外部因素加权结合的方式来评价光伏电站的发电效率。杨波[3]、武家辉[4]、任林涛[5]等结合电站逆变器的工作情况、转化率等内部因素，建立相关模型来分析光伏电站的发电效率。以上方法，主要是从光伏系统寻找影响光伏发电因素的角度出发，但是对于分布式光伏电站整体而言，政府政策[6]、经济环境效益[7]、社会效益[8]和发电稳定性[9]等相关指标对光伏电站的运行也起到了很重要的作用，因此单纯考虑发电影响因素的方式无法对光伏电站进行综合效率评价。

参考现有的新能源综合评估方法，常用的效率评价方法有层次分析法(the analytic hierarchy process，AHP)、熵权法(entropy-weight，EW)、数据包络分析法(data envelopment analysis，DEA)等。利用AHP，可以根据各个指标对目标的重要程度进一步计算目标的效率[10-14]，但是该方式需要提前预制指标权重，主观因素影响较大。EW利用指标信息熵确定指标权重[15-17]，但是由于光伏电站发电不稳定的特性，会使信息熵的提取产生偏差[18]。传统DEA可以根据线性规划计算指标权重，有效避免了人为主观因素，但是对于电站效率影响因素的分析则需要额外的工作。三阶段DEA可以在传统DEA模型的基础上剔除电站效率影响因素对效率分析的影响，在近年来得到广泛的应用[21-23]。但是,在该方法中，一方面效率影响因素的选择常常参考相关的文献及资料，这样会使环境因素选取的客观性大大降低[19-20]；……