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用于实际工程评价的综合能源效益评价指标体系及其评价标准尚未完全建立。
３ ２ 综合能源系统效益评价方法
在综合效益评价方法设计方面， 国内外常用的综合评价方法包括灰色关联 ＴＯＰＳＩＳ 法、 ＡＨＰ
法、 熵权法、 神经网络算法、 支持向量机算法以及其他智能优化算法等［５５－５６］ 。
文献［４９］ 采用 ＡＨＰ －熵权法对综合能源系统的综合效益展开评价， 即在主观（ ω１ｊ 表示 ＡＨＰ
确定的指标权重值） 与客观（ ω２ｊ 表示熵权法确定的指标权重值） 赋权后引入熵值（ Ｈｊ 表示指标熵
值） ， 对 ＡＨＰ 法进行修正， 确定组合权重， 构建了多属性综合决策的综合能源系统效益评价模
型， 进行综合能源系统效益评估与方案排序。
将概率分析法引入综合能源系统效益评价是近年来国外相关领域的研究热点， 概率分析法
通过将定量分析与定性分析相结合的赋权方式对评价指标的权重系数进行确定， 能够使评价结
果更加客观地反映用户需求、 市场价格和可再生能源出力等不确定性因素对综合能源系统效益
带来的风险和影响［５３］ 。 文献［５７］ 统筹考虑用户需求和市场价格的不确定性， 采用基于蒙特卡洛模
拟的方法来测算含热电联产、 蓄热装置和需求响应资源的综合能源系统的净现值期望， 以评价
不同投资方案下所能够取得的收益。 文献［５８］ 提出了一种面向综合能源系统的均值—方差投资
组合评价法， 以项目的平均收益及其方差为主要指标对综合能源系统的预期投资效益进行评价，
并以一个含可再生能源、 热、 氢气的综合能源系统为算例系统进行评价， 具备一定的参考价值。
同时， 国内已有研究对综合能源系统综合效益的概率评价方法进行了一定的探索。 文献
［５９］ 建立了基于正态分布区间数的权重信息不完全的综合效益评价模型， 以处理综合能源系统
效益评价中指标的确定性及不确定性问题。 该评价模型首先将区间数属性矩阵转化为正态分布
区间数属性矩阵， 并通过 Ｌａｇｒａｎｇｅ 函数求解该模型， 在此基础上， 根据最优属性权重处理属性
矩阵 Ｒ ＝ （βｉｊ）ｍ×ｎ， 求出第 ｉ 个评价指标综合属性值， 并基于期望－方差准则对综合能源系统的综
合效益进行评价。 但文献所提评价方法的计算过程比较繁琐， 评价结果依赖于指标区间数的上
限和下限的范围， 不同的取值可能会导致评价结果不够理想。
上述文献虽对综合能源系统建立了不同的效益评价模型， 但目前已有研究中的综合评价方
法尚停留于理论层面， 支撑具体案例落地的实用性尚难以验证。
４ 研究展望
４ １ 综合能源系统的动态建模和仿真
当前围绕综合能源系统的建模大多是对各类设备的静态建模， 对部分新型设备及各类能源
耦合集成后系统的动态机理、 控制规律和优化特性仍缺乏深入的研究， 以至于在综合能源系统
的规划设计、 运行控制等方面均遇到一定的困难。 虽然国内外已有研究人员开展了对综合能源
系统的动态建模及仿真研究［６０］ ， 但目前仍主要是围绕 ＣＨＰ ／ ＣＣＨＰ 系统， 较少考虑热泵、 电制
氢、 冰蓄冷等更加高效、 清洁的耦合形式， 仿真的设备少且难以代表、 仿真未来综合能源系统
的典型形态和运行特性。 因此， 有必要构建含热泵、 电制氢、 冰蓄冷等新型设备的综合能源系
统物理设备静态、 动态模型集合， 并开发适用于各类能源耦合综合能源系统的规划、 运行仿真
工具， 以推动综合能源系统的科学研究和工程落地。
４ ２ 综合能源系统的投资收益评估机制
综合能源系统的规划建设将带动能源产业的发展和变革， 相关项目从投资建设到生产运营
的全过程都将对国民经济、 能源生产和利用方式、 环境等带来显著效益［６１］ 。 因此， 有必要构建
综合能源系统投资收益评估机制， 设计科学的评估指标、 方法和标准， 对综合能源系统投资、
建设、 运行和效益进行系统科学的评估。 同时， 也应尽快制定、 落实面向综合能源系统的财政
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