关键词:
光伏新能源
节能减排
综合评价
粒子群算法
最小二乘支持向量机
摘要:
为准确评价光伏新能源节能减排效果,提出一种基于改进最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)模型的评价方法。通过从污染物排放、资源综合利用等6个层面构建光伏新能源节能减排评价指标体系,并采用粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化LSSVM模型正则化参数和惩罚函数的改进LSSVM模型作为评价模型,实现了光伏新能源节能减排效果的评价。最后,通过以江苏、浙江、上海、河南、山东五省市光伏新能源节能减排2015年至2021年相关数据进行实证分析,验证了方法的有效性。实证结果表明,所提方法可实现光伏新能源节能减排效果评价,相较于标准LSSVM模型,其评价结果与实际值更接近,具有较高的精确度和稳定性。通过分析评价结果可知,江苏、浙江、上海等五省市2015年至2021年的光伏新能源节能减排效果逐年提升,且在2018年后达到了良以上水平;污染物控制、发电技术经济性、节能减排创新机制是影响光伏新能源发电节能减排效果的主要因素,影响效应分别为0.25、0.21、0.17。