哈尔滨重点工业企业节能项目多目标综合评价模型研究

【摘要】： 随着经济的不断发展,高能耗工业企业生产规模的不断扩大,节能降耗已经成为哈尔滨市转变经济增长模式,实现经济持续协调发展的战略选择。作为东北老工业基地,工业是哈尔滨市国民经济的重要组成部分,工业生产能源消费是全市能源消费的最大领域,也是节能挖潜的重点,搞好重点耗能企业的节能减耗工作,是搞好哈尔滨节能减耗的关键。本文从政府的角度出发,结合哈尔滨市工业的实际具体情况,构建节能项目的多目标综合评价模型,力求为政府进行项目择优提供一种量化分析支持,提高政府决策的科学水平。 本文首先介绍了哈尔滨市工业节能规划的一般状况,分析了现有评价方法的原理及优缺点,明确了综合评价的内容和一般程序,它们对于科学评价工业节能项目具有重要的指导意义。然后针对哈尔滨市重点工业企业节能项目的具体情况,依照市政府的实际要求,选定节能项目评价的主要指标,构建工业节能项目多目标综合评价指标体系,所建立的指标体系反映了节能项目在技术、经济、节能效益、环境效果等四个方面的影响。在此基础上,结合层次分析方法、熵和灰色关联分析的特点,提出了层次分析-熵-灰色关联分析排序集成模型,用以对哈尔滨市工业节能项目进行评价。AHP可以确定评价指标的主观权重,熵权系数法可以对权重的主观性进行修正,灰色关联分析可以通过量化分析确定单因素关联度,进而确定被评价方案的综合关联度,该模型充分发挥了每个组成模型各自的优点,从而使评价决策结果更加准确、合理。最后以哈尔滨市重点耗能企业2009年一季度上报的20个工业节能项目为分析实例,运用所建立的综合评价模型对其进行了评价决策,得到了20个项目的优劣排序,分析结果验证了所建立的评价模型是科学合理的。希望这一模型的提出,可以为政府进行项目择优作出一定贡献。 【关键词】：哈尔滨 重点工业企业 节能项目 综合评价模型
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2009
【分类号】：F224;F427;F206
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第1章 绪论8-17
• 1.1 课题的研究背景及来源8-9
• 1.2 研究目的和意义9-10
• 1.3 国内外研究综述10-15
• 1.3.1 项目评价理论研究方面10-12
• 1.3.2 项目评价方法研究方面12-14
• 1.3.3 节能项目研究方面14-15
• 1.4 本文研究的主要内容及研究框架15-17
• 第2章 工业节能项目综合评价理论基础17-26
• 2.1 节能项目的分类与特点17-19
• 2.1.1 节能项目的界定17
• 2.1.2 节能项目的分类17-18
• 2.1.3 节能项目的特点18-19
• 2.2 综合评价的内容与程序19-21
• 2.2.1 综合评价的一般步骤19-20
• 2.2.2 综合评价的基本内容20-21
• 2.3 综合评价的主要方法21-25
• 2.3.1 层次分析方法21-22
• 2.3.2 数据包络方法22-23
• 2.3.3 人工神经网络方法23
• 2.3.4 模糊综合评价方法23-24
• 2.3.5 灰色关联分析方法24-25
• 2.4 本章小结25-26
• 第3章 哈尔滨市重点工业企业节能项目综合评价指标体系的构建26-43
• 3.1 构建综合评价指标体系的思路26
• 3.2 指标体系建立的原则26-27
• 3.3 评价指标选取的方法27-28
• 3.4 评价指标的选取与分析28-41
• 3.4.1 技术评价28-31
• 3.4.2 国民经济评价31-34
• 3.4.3 节能效益评价34-38
• 3.4.4 社会及生态环境评价38-41
• 3.5 综合评价指标体系结构41-42
• 3.6 本章小结42-43
• 第4章 哈尔滨工业节能项目多目标综合评价模型构建43-60
• 4.1 综合评价方法的选择43-46
• 4.1.1 确定决策模型的主要原则43
• 4.1.2 综合评价模型的构建流程43-46
• 4.2 模型结构图及符号表示46
• 4.3 指标值标准化分析46-49
• 4.4 评价指标权重确定49-55
• 4.4.1 制定指标权重方法的设计原则49
• 4.4.2 层次分析方法确定主观权重49-53
• 4.4.3 熵权系数法确定客观权重53-55
• 4.4.4 指标综合权重的确定55
• 4.5 工业节能项目灰色评价模型的建立55-59
• 4.5.1 确定参考数列及比较数列56-57
• 4.5.2 关联系数的确定57-58
• 4.5.3 灰关联度的计算58-59
• 4.6 本章小结59-60
• 第5章 多目标综合评价模型的应用及运行结果分析60-72
• 5.1 模型应用对象选取60-63
• 5.2 数据收集及运算63-69
• 5.3 运行结果分析69-71
• 5.4 本章小结71-72
• 结论72-73
• 参考文献73-77
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文77
• 攻读硕士学位期间参加的科研工作77-79
• 致谢79

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