针对太阳能电站项目进行的后评估，涉及的内容很广，从气象专业的角度来说，应侧重于论述资源利用效率、倾角设计是否合理、实际发电量是否达到预期指标、在运行期内气象条件的变化对发电量有多大影响等，最终以期达到更充分合理的开发利用太阳能资源，对供电企业太阳能光伏发电应用研究、提高管理水平、科学统一规划和制定相关决策，以及光伏发电行业的长期健康发展有着重要意义。

(1)项目后评估的概念

项目后评估是指对已实施或完成项目的目的、执行过程、效益和影响进行系统、客观的分析、检查和总结，以确定目标是否达到，检验项目是否合理和有效率，并提出决策建议。经过近一年的规划、设计、安装、实施及试运行，为了对已经实施项目的目的、执行过程、效益和影响进行系统、客观的分析、检查和总结，以确定项目的主要效益指标。

(2)后评估指标选取

对于一个已建成并经过一段时间运行的太阳能电站，由于其地理位置、电站容量已相对固定，所以应结合电站的客观情况(电站地理位置、规模、光伏电池组件类型及转换效率、光伏电池阵列间距、光伏电池面倾角等)，选取太阳能电站后评估的指标体系。结合气象部门目前业务发展情况，太阳能电站后评估工作最好的平衡指标是电站的发电量。发电量有理想发电量、可能发电量、实际发电量之分。一般来将按照电站所处地域在运行期的太阳能资源状况，在不考虑投资和效益情况下使用高转换效率的光伏电池、按照最合理的阵列间距和倾斜角度安装后所计算出的发电量成为理想电量。实际发电量是指电站送入电网的电量。可能发电量是指电站由于维修、弃电等原因应发而没发的电量与实际发电量之和。理想发电量＞可能发电量≥实际发电量。三者之间越接近，表明太阳能资源的利用程度越高。

对于一个运行的电站来讲运行期的资源状况是电站发电量决定性因素。太阳辐射具有较强的周期性，电站运行期所处周期的位置(高值或低值区)可以衡量电站实际发电量是否合理或理想。

太阳能电站的太阳能资源状况确定后，影响发电量的重要因子就是光伏电池转化效率了。不同介质(多硅、单硅、薄膜......)的电池转换效率差别很大。

太阳电站所处的地理位置，有一个接收太阳辐射的最佳倾角，太阳能电池板一般都是按照接近最佳倾角方位安装的。此外，电站光伏阵列的间距也是影响太阳能电池接收太阳辐射的较重要因素。

最后，选择多位专家对太阳能电站项目的各项评价指标进行打分，由此用嫡权法得出指标的权重以及模糊隶属度，再利用相应公式和标准，得到评估结果。

(1)熵权法—权重的确定

熵权法是根据各指标传输给决策者的信息量的大小来确定指标权重的一种方法。某项指标的差异越大，熵值越小，该指标包含和传输的信息越多，相应权重越大。根据信息论的定义，在一个信息通道中传输的第i个信号的信息量 ，P_i是这个信号出现的概率。因此，如果有n个信号，其出现的概率分别为P₁， P₂， ...， P_n，则这n个信号的平均信息量，即熵为 。

设为第i个系统(被评价对象)中的第j项指标的观测数据。对于给定的j，x_ij 的差异越大，该项指标对被评价对象的比较作用就越大，亦即该项指标包含和传输的信息越多。信息的增加意味着熵的减少，熵可以用来度量这种信息量的大小。用熵值法确定指标权重的步骤如下:

l)计算第j项指标下，第i个被评价对象的特征比重:

         (13.20)

这里假定 ，且 。

2)计算第j项指标的熵值

         (13.21)

其中 。

3)计算第j项指标的差异系数越大，越应重视该项指标的作用。

4)得出权重

         (13.22)

(2)模糊综合评价模型及建立

模糊综合评价方法是借助模糊数学的概念，对实际的综合评价问题提供一些评价的方法。具体来说，就是以模糊数学为基础，应用模糊关系合成的原理，将一些边界不清、不易定量的因素定量化，从多个因素对被评价事物隶属等级状况进行综合性评价的一种方法。先从定性的模糊选择入手，然后通过模糊变换原理进行运算取得结果。考虑到一些因素的确定是模糊的，也就是在确定各因素指标体系之后对各因素指标不做定量处理，由评估专家对各因素指标进行模糊选择，统计出专家对各评估因素指标体系的选择结果，再按照所建立的数学模型进行.

计算指标体系中的各指标分别从不同角度反映了项目的效果，评价模型就是要把各指标的评价数据通过数学的方法综合为一个能反映电站整体效益的量化结果。

具体的做法是:通过对10名专家的调查分析，获取专家对工程效果各成分不同的看法，然后将这些带有模糊性的不同评价加以定量综合，结合各评价因素对工程效果的重要程度(隶属度)，以求出对这一方案的评价情况。

其中，相关隶属度的确定过程为:首先，把电站项目的总效果看作一个经济领域的模糊集合，总效果中的各成分是这个模糊集合的若干元素；然后，对这些元素分别建立它们对总效果的隶属函数，这样对于各元素每一个确定值都有一个介于区间[0，1]的数与之对应，这个数成为该元素某一个具体值对项目效果的隶属度。

模糊综合评价模型的建立步骤如下:

l)建立评价指标集合(因素集U)

评价因素集U是综合评价指标的集合，它具有层次性，即一级指标为

         (13.23)

二级指标为

         (13.24)

式中，U_ij 为第i个准则层的第j个指标。

2)建立评语集

评语集是对各种指标做出可能结果的集合，即请专家进行评估定级。根据安全质量的评价目的，建立评语集为

         (13.25)

3)确定权重集

一级指标的权重集为

         (13.26)

二级指标的权重集为

         (13.27)

4)建立评价隶属矩阵R

         (13.28)

其中，R_i 为第i个因素的评价结果；r_ij 为第i个评价因素对第j个评价等级的隶属度，它反映了评价因素与评价等级之间用隶属度表示的模糊关系；n为评语集中评价等级的个数；m为被评价因素的个数。

5)二级模糊综合评价

首先，进行一级模糊综合评价，根据用熵权法计算出的指标权重W和已经建立的评价隶属矩阵R，运用模糊运算法则，进行综合运算，并作归一化处理，得到因素U_i对评语集v的隶属向量Si.

         (13.29)

然后，进行二级模糊综合评价，得到总的评价向量A，根据“模糊向量单值化”原则，得出综合评价结论:

A=W•S      (13.30)

将上述综合评价结果转换成分值，取评价等级分值为V评价结果为F:

F=A•V      (13.31)