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摘 要：随着我国智能电网的快速发展，逐步形成了电网运行新态势，要建立低碳效益评估指标模型，结合地区实际情况进行智能电网运行效益的分析，以便制定智能电网效益实现路径。本文针对地区智能电网低碳效益评价模型进行研究，通过确定指标权重大小，准确分析不同地区智能电网在推动低碳发展上的作用，为区域智能电网建设提供借鉴。
关键词：智能电网;组合权重;低碳效益评价
中图分类号：TM715;F416 文献标识码：A 文章编号：1001-5922（2021）05-0043-03
Construction of Low Carbon Benefit Evaluation Model for Regional Smart Grid from the Perspective of Environmental Protection
Duan Kai， Tian Ye， Chen Rui
（Luoyang Power Supply Company of Henan Electric Power Company，Luoyang 471000， China）
Abstract：With the rapid development of China’s smart grid， a new situation of grid operation has gradually formed. It is necessary to establish a low-carbon benefit evaluation index model and analyze the benefits of smart grid operation in combination with the actual conditions in the region in order to formulate the path to achieve the benefits of smart grid. This paper studies the evaluation model of low-carbon benefits of regional smart grids. By determining the weight of indicators， it accurately analyzes the role of smart grids in different regions in promoting low-carbon development， and provides a reference for regional smart grid construction.
Key words：smart grid; combined weight; low-carbon benefit evaluation
0 前言
现代社会环境下，碳排放目标为智能电网建设提出了约束，要通过地区智能电网发展，来达到较大低碳效益。由于智能电网具有高效、清洁、低碳等特性，在优化能源结构方面有现实意义，能发挥输配电多个环节中的低碳优势，是未来我国电网行业主要发展方向。要想实现智能电网低碳效益最大化，需要构建低碳效益评价模型，以便保证智能电网建设合理化。
1 智能电网低碳效益
了解智能电网低碳效益内涵，是保证低碳效益评价科学性的关键。智能电网推动低碳发展是基于低碳经济观念上的。通常来讲，低碳经济是指具有低污染、低能耗等特征的经济运行模式，旨在减少碳污染，是社会持续发展的前提条件，需要从能源节约角度出发，注重能源高效利用。
当前我国智能电网规划逐步落实，已经形成低损耗、大容量的电网系统。随着智能电网规模的扩大，能全面提高区域内低碳发展水平。具体来说，智能电网低碳效益内涵包括以下2点：①低碳效益衡量关键为二氧化碳排放量减少程度;②低碳效益的实现包括直接和间接两种途径，直接途径是指从发电侧入手，减少煤炭等燃料的使用，间接途径为提高电网输电效益，减少电网运行过程造成的电量损耗。
2 智能电网低碳效益评价模型的构建
2.1 關键指标的选取
首先在发电侧方面的低碳效益指标选取上，主要考虑化石能源、清洁能源占比等，可准确反映发电侧低碳效益。其中清洁能源包括风能、热能、太阳能等多个种类，实际建设智能电网时，要注重清洁能源在发电侧的运用，清洁能源占比的增多，可取得较好节能减排效果。计算公式为：
清洁能源占比=能源消费/一次能源消费
清洁能源实际发电占比是指清洁能源在一定时间内占区域发电总量的占比，需要将其看做是重要的发电侧低碳效益评价指标[1]。另外，在清洁能源减排量方面，可通过计算清洁能源在评价周期内发电过程中减少的碳排放量求得。另外，还需要考虑电网侧的低碳效益评价指标，针对电网系统运行可靠性和建设技术对低碳效益实现的影响，具体评价电网发电侧碳排放效益。在全网综合线损方面，应考察电网线损率来判断损失的电量。电网线损计算公式如下：
综合线损率=（全地区电站输入电网电量总和-用户用电总和）/全地区电站输入电网电量总和×100%
同时还要计算供电可靠率，是反映电网性能的重要指标，要在加强电网可靠性的基础上，促进电网低碳发展。其中供电可靠率=（有效配电时间/统计时间）×100%。最后，从用户侧出发进行电网低碳效益分析时，可选择智能电表数、电动汽车充电装置数量以及平均用电负荷大小等评价指标。具体的智能电网低碳效益评价指标如表1所示。
2.2 指标权重分析
为了保证智能电网低碳效益评价结果准确性，在确定评价指标后，还要进行指标权重分析。不同类型的评价指标有不同量级和单位，需要进行各个指标的无量纲化处理，假设有n个评价指标，原始评价数据X=（xij）m×n，进行评价指标统一处理时，可利用以下处理公式： 假设>0，可通过这一处理公式的运用，进行文本数据统一处理。在主观权重评价方面，本次主要利用层次分析法来判断不同指标的权重大小，由专家对准则层、指标层、目标层元素间的权重关系进行对比，建立A-U评价矩阵，之后可进行分析结果和实际情况的一致性检验。另外，还需要确定客观权重，利用熵权法来衡量系统内各评价指标的重要程度。通过对评价指标进行赋权，可实现评价对象信息的量化处理，从而简化指标权重分析过程。对于有n个评价指标的方案，权重分析计算步骤如下：首先利用归一化方法进行指标的规范化处理，之后进行指标的同度量化处理，计算某一指标在总评价体系中的比重值。运用熵权法确定指标权重时，可采取以下计算公式：
在通过上述方法得到各项指标的主观权重和客观权重后，还要确定指标综合权重，可采取线性加权法，确定主观权重和客观权重对应的系数。总的来说，在进行区域智能电网的低碳效益评价时，应做好指标选择工作，确定指标体系建立原则和获取需要，之后从电网侧、发电侧和用户侧等角度出发，进行评价指标的解释和权重分析，采用层次分析、熵权法确定指标权重，方便之后电网低碳效益的评价。
2.3 智能电网低碳效益评价模型的构建
2.3.1 灰色关联度评价模型
进行智能电网低碳效益评价模型构建时，可选择灰色关联度评价模型，能总结数据间的客观规律，利用数据间的关联性，得到最终评价结果。不同数据间存在一定内部规律，这一方法是比较样本方案中数据序列的曲线相似性，根据数据序列曲线间的相似程度，来衡量不同数据间的关联程度。关联性越大则曲线相似性越大。灰色关联度评价模型在一些小容量的样本方案和难以定量化处理的评价指标上有较强适用性，使其能很好应用在智能电网的低碳效应评价上。传统的灰色关联度方法还存在一定局限，主要体现在各指标重要程度没有考虑到曲线关联度比较上，导致评价结果容易出现偏差[2]。从智能电网低碳排放效果进行分析时，低碳效益涉及的影响因素较多，包括需求侧管理、输配电质量、终端接入的充电设施数量、清洁能源发电占比等，不同因素产生的影响程度不同。而改进后的灰色关联度分析方法，加大对了评价指标权重关系的考虑，可确保评价结果有较高参考价值。
另外，如果数据序列是根据灰色关联度计算得出的，则全部指标关联系数总和是一个固定值，尽管不同指标对应的关联系数发生变化，但是评价方案之间关联度是不变的，这种评价不符合智能电网运行效益评价规定。在采用灰色关联度方法时，曲线间关联大小和各个指标关联系数有关，当忽视这一问题时，会造成评价结果不准确。而利用改进后的灰色关联度法评价智能电网低碳效益时，可构建指标矩阵，将原始矩阵进行归一化，之后建立加权矩阵，可由加权矩阵得到理想解，计算样本方案理想解和对应指标的关联系数。根据关联系数比较参考序列数列曲线和比较序列相似度，还能对比不同曲线关于某个指标的关联性。关联度大小可通过以下公式求得：
按照上述公式计算各方案的关联度大小，之后进行关联度值的比较，一般来讲关联系数越大，说明方案越好。
2.3.2 逼近理想法评价模型
理想法评价模型原理是计算各预选方案和理想解间的差距，比较差异大小进行方案排序，其中最为接近正理想解的方案为最优方案。这一评价模型在多目标决策方案对比分析上有较好应用。在智能电网低碳效应分析方面，可利用理想法分析不同方案对智能电网运行效益产生影响的大小。传统理想法是在计算欧氏距离后，判断理想方案和预选方案间的差异性，实际计算结果容易出现和正负距离点相差不大的现象，不能保证分析结果准确反映不同方案间的排列顺序。
本文在利用逼近理想评价法时，确定了一个假设的负理想点来代替原有负理想点，再次进行理想方案和预选方案间贴合度的计算[3]。假设有m个评价方案，选定n个评价指标，根据不同评价对象对应的指标值，可建立原始矩阵，之后采用指标无量纲化处理方式进行矩阵规范处理，可得到决策矩阵。各评价指标对应各自的权重系数，还要结合指标权重系数构建加权矩阵，同时还要计算方案的正负理想解。之后确定虚拟理想点，在此基础上计算欧式距离，假设不同样本到理想样本间距为D1和D2，通过计算虚拟理想点到决策点的距离求得。计算公式为：
而在贴合度计算上，可通过公式C=D1/D1+D2计算，贴合度越大，说明决策样本更加贴合理想样本，应优先选择这类方案。根据贴合度大小来进行智能电网建设方案的排序，能得到最佳决策方案，确保电网系统运行过程中能取得较好低碳效益。实际利用逼近理想法进行电网系统低碳效益评价时，需要结合地区实际情况确定虚拟理想点，保证计算结果准确性。
3 智能电网低碳效益实现路径
为了提高智能电网运行时的低碳效益，需要采取以下实现路径：一是发电环节，要积极采用热能、风能等清洁能源，推动核电、水电、风电等发电形式的大规模发展，有利于提高发电侧清洁能源的使用占比。在清洁能源大量使用的情况下，实现集中式发电，能达到减少二氧化排放量的效果。二是在输配电环节，应通过智能调度技术的使用，按照二氧化碳排放情况进行发电机组的排序，在保障供电稳定的条件下，优先选择清洁能源的发电方式[4]。三是在配电环节，应采取分布式发电方式来提高电力资源利用率，在终端接入更多利用清洁能源的分布式电源。同时还要提供电力调度灵活性，适当增加清洁能源在电网体系中的占比，以便提高供电网络低碳效益。四是从输电环节入手，提供提高输电网络可靠性，利用先进的输电技术来实现电力实时输送，降低电力输送过程中产生的线损，有利于提高输电效率，发挥供电系統运行功能。总的来讲，智能电网建设方案较多，要求技术人员能结合地区具体供电情况，以提高电网低碳效益为目的，科学选择电网建设方案，通过以上智能电网低碳效益评价方法的运用，可帮助工作人员选出最优方案，达到预期建设目的。
4 结论
综上所述，智能电网在区域低碳经济发展上有促进作用，加大对智能电网低碳效益的评价，对实现我国电力系统减排目标有重要意义，有利于区域经济良好发展。当前我国智能电网涉及面广，不同地区智能电网对应的低碳效益不同，因此，需要建立智能电网低碳效益评价模型，旨在提高评价结果准确性，提高低碳发展效益，保证智能电网建设可行性及合理性。
参考文献
[1]羊静，卢思瑶，唐勇.基于三阶段DEA模型的智能电网低碳效益评价[J].社会科学家，2019（10）：60-67.
[2]张汝佳.基于随机森林算法的智能电网低碳效益评价[D].北京：华北电力大学，2018.
[3]周黎莎，李晨.基于结构熵—因子分析的智能电网低碳效益关键指标选取[J].华东电力，2014，42（01）：150-156.
[4]周黎莎，余顺坤.考虑环境因素的智能电网低碳效益评价模型研究[J].华东电力，2013，41（02）：275-280.
[5]李凌云.电网企业促进低碳发展的能力与效益评估模型研究[D].北京：华北电力大学，2014.
[6]周黎莎，余顺坤.考虑环境因素的智能电网低碳效益评价模型研究[J].华东电力，2013，41（02）：275-280.
[7]陈安伟，乐全明，曹洪.我国智能电网的低碳效益分析[J].统计与决策，2012（08）：71-74.
[8]陈敏娜.智能电网规划与运行控制的柔性评价及方法[J].通信电源技术，2018（12）：222-223+226.
[9]徐志芬.区域智能电网低碳效益评价研究[D].北京：华北电力大学，2014.
[10]周黎莎.智能电网低碳效益关键指标选取与评价模型研究[D].北京：华北电力大学，2013.
[11]周黎莎，余顺坤.考虑环境因素的智能电网低碳效益评价模型研究[J].华东电力，2013，41（02）：275-280.
关键词：智能电网;组合权重;低碳效益评价
中图分类号：TM715;F416 文献标识码：A 文章编号：1001-5922（2021）05-0043-03
Construction of Low Carbon Benefit Evaluation Model for Regional Smart Grid from the Perspective of Environmental Protection
Duan Kai， Tian Ye， Chen Rui
（Luoyang Power Supply Company of Henan Electric Power Company，Luoyang 471000， China）
Abstract：With the rapid development of China’s smart grid， a new situation of grid operation has gradually formed. It is necessary to establish a low-carbon benefit evaluation index model and analyze the benefits of smart grid operation in combination with the actual conditions in the region in order to formulate the path to achieve the benefits of smart grid. This paper studies the evaluation model of low-carbon benefits of regional smart grids. By determining the weight of indicators， it accurately analyzes the role of smart grids in different regions in promoting low-carbon development， and provides a reference for regional smart grid construction.
Key words：smart grid; combined weight; low-carbon benefit evaluation
0 前言
现代社会环境下，碳排放目标为智能电网建设提出了约束，要通过地区智能电网发展，来达到较大低碳效益。由于智能电网具有高效、清洁、低碳等特性，在优化能源结构方面有现实意义，能发挥输配电多个环节中的低碳优势，是未来我国电网行业主要发展方向。要想实现智能电网低碳效益最大化，需要构建低碳效益评价模型，以便保证智能电网建设合理化。
1 智能电网低碳效益
了解智能电网低碳效益内涵，是保证低碳效益评价科学性的关键。智能电网推动低碳发展是基于低碳经济观念上的。通常来讲，低碳经济是指具有低污染、低能耗等特征的经济运行模式，旨在减少碳污染，是社会持续发展的前提条件，需要从能源节约角度出发，注重能源高效利用。
当前我国智能电网规划逐步落实，已经形成低损耗、大容量的电网系统。随着智能电网规模的扩大，能全面提高区域内低碳发展水平。具体来说，智能电网低碳效益内涵包括以下2点：①低碳效益衡量关键为二氧化碳排放量减少程度;②低碳效益的实现包括直接和间接两种途径，直接途径是指从发电侧入手，减少煤炭等燃料的使用，间接途径为提高电网输电效益，减少电网运行过程造成的电量损耗。
2 智能电网低碳效益评价模型的构建
2.1 關键指标的选取
首先在发电侧方面的低碳效益指标选取上，主要考虑化石能源、清洁能源占比等，可准确反映发电侧低碳效益。其中清洁能源包括风能、热能、太阳能等多个种类，实际建设智能电网时，要注重清洁能源在发电侧的运用，清洁能源占比的增多，可取得较好节能减排效果。计算公式为：
清洁能源占比=能源消费/一次能源消费
清洁能源实际发电占比是指清洁能源在一定时间内占区域发电总量的占比，需要将其看做是重要的发电侧低碳效益评价指标[1]。另外，在清洁能源减排量方面，可通过计算清洁能源在评价周期内发电过程中减少的碳排放量求得。另外，还需要考虑电网侧的低碳效益评价指标，针对电网系统运行可靠性和建设技术对低碳效益实现的影响，具体评价电网发电侧碳排放效益。在全网综合线损方面，应考察电网线损率来判断损失的电量。电网线损计算公式如下：
综合线损率=（全地区电站输入电网电量总和-用户用电总和）/全地区电站输入电网电量总和×100%
同时还要计算供电可靠率，是反映电网性能的重要指标，要在加强电网可靠性的基础上，促进电网低碳发展。其中供电可靠率=（有效配电时间/统计时间）×100%。最后，从用户侧出发进行电网低碳效益分析时，可选择智能电表数、电动汽车充电装置数量以及平均用电负荷大小等评价指标。具体的智能电网低碳效益评价指标如表1所示。
2.2 指标权重分析
为了保证智能电网低碳效益评价结果准确性，在确定评价指标后，还要进行指标权重分析。不同类型的评价指标有不同量级和单位，需要进行各个指标的无量纲化处理，假设有n个评价指标，原始评价数据X=（xij）m×n，进行评价指标统一处理时，可利用以下处理公式： 假设>0，可通过这一处理公式的运用，进行文本数据统一处理。在主观权重评价方面，本次主要利用层次分析法来判断不同指标的权重大小，由专家对准则层、指标层、目标层元素间的权重关系进行对比，建立A-U评价矩阵，之后可进行分析结果和实际情况的一致性检验。另外，还需要确定客观权重，利用熵权法来衡量系统内各评价指标的重要程度。通过对评价指标进行赋权，可实现评价对象信息的量化处理，从而简化指标权重分析过程。对于有n个评价指标的方案，权重分析计算步骤如下：首先利用归一化方法进行指标的规范化处理，之后进行指标的同度量化处理，计算某一指标在总评价体系中的比重值。运用熵权法确定指标权重时，可采取以下计算公式：
在通过上述方法得到各项指标的主观权重和客观权重后，还要确定指标综合权重，可采取线性加权法，确定主观权重和客观权重对应的系数。总的来说，在进行区域智能电网的低碳效益评价时，应做好指标选择工作，确定指标体系建立原则和获取需要，之后从电网侧、发电侧和用户侧等角度出发，进行评价指标的解释和权重分析，采用层次分析、熵权法确定指标权重，方便之后电网低碳效益的评价。
2.3 智能电网低碳效益评价模型的构建
2.3.1 灰色关联度评价模型
进行智能电网低碳效益评价模型构建时，可选择灰色关联度评价模型，能总结数据间的客观规律，利用数据间的关联性，得到最终评价结果。不同数据间存在一定内部规律，这一方法是比较样本方案中数据序列的曲线相似性，根据数据序列曲线间的相似程度，来衡量不同数据间的关联程度。关联性越大则曲线相似性越大。灰色关联度评价模型在一些小容量的样本方案和难以定量化处理的评价指标上有较强适用性，使其能很好应用在智能电网的低碳效应评价上。传统的灰色关联度方法还存在一定局限，主要体现在各指标重要程度没有考虑到曲线关联度比较上，导致评价结果容易出现偏差[2]。从智能电网低碳排放效果进行分析时，低碳效益涉及的影响因素较多，包括需求侧管理、输配电质量、终端接入的充电设施数量、清洁能源发电占比等，不同因素产生的影响程度不同。而改进后的灰色关联度分析方法，加大对了评价指标权重关系的考虑，可确保评价结果有较高参考价值。
另外，如果数据序列是根据灰色关联度计算得出的，则全部指标关联系数总和是一个固定值，尽管不同指标对应的关联系数发生变化，但是评价方案之间关联度是不变的，这种评价不符合智能电网运行效益评价规定。在采用灰色关联度方法时，曲线间关联大小和各个指标关联系数有关，当忽视这一问题时，会造成评价结果不准确。而利用改进后的灰色关联度法评价智能电网低碳效益时，可构建指标矩阵，将原始矩阵进行归一化，之后建立加权矩阵，可由加权矩阵得到理想解，计算样本方案理想解和对应指标的关联系数。根据关联系数比较参考序列数列曲线和比较序列相似度，还能对比不同曲线关于某个指标的关联性。关联度大小可通过以下公式求得：
按照上述公式计算各方案的关联度大小，之后进行关联度值的比较，一般来讲关联系数越大，说明方案越好。
2.3.2 逼近理想法评价模型
理想法评价模型原理是计算各预选方案和理想解间的差距，比较差异大小进行方案排序，其中最为接近正理想解的方案为最优方案。这一评价模型在多目标决策方案对比分析上有较好应用。在智能电网低碳效应分析方面，可利用理想法分析不同方案对智能电网运行效益产生影响的大小。传统理想法是在计算欧氏距离后，判断理想方案和预选方案间的差异性，实际计算结果容易出现和正负距离点相差不大的现象，不能保证分析结果准确反映不同方案间的排列顺序。
本文在利用逼近理想评价法时，确定了一个假设的负理想点来代替原有负理想点，再次进行理想方案和预选方案间贴合度的计算[3]。假设有m个评价方案，选定n个评价指标，根据不同评价对象对应的指标值，可建立原始矩阵，之后采用指标无量纲化处理方式进行矩阵规范处理，可得到决策矩阵。各评价指标对应各自的权重系数，还要结合指标权重系数构建加权矩阵，同时还要计算方案的正负理想解。之后确定虚拟理想点，在此基础上计算欧式距离，假设不同样本到理想样本间距为D1和D2，通过计算虚拟理想点到决策点的距离求得。计算公式为：
而在贴合度计算上，可通过公式C=D1/D1+D2计算，贴合度越大，说明决策样本更加贴合理想样本，应优先选择这类方案。根据贴合度大小来进行智能电网建设方案的排序，能得到最佳决策方案，确保电网系统运行过程中能取得较好低碳效益。实际利用逼近理想法进行电网系统低碳效益评价时，需要结合地区实际情况确定虚拟理想点，保证计算结果准确性。
3 智能电网低碳效益实现路径
为了提高智能电网运行时的低碳效益，需要采取以下实现路径：一是发电环节，要积极采用热能、风能等清洁能源，推动核电、水电、风电等发电形式的大规模发展，有利于提高发电侧清洁能源的使用占比。在清洁能源大量使用的情况下，实现集中式发电，能达到减少二氧化排放量的效果。二是在输配电环节，应通过智能调度技术的使用，按照二氧化碳排放情况进行发电机组的排序，在保障供电稳定的条件下，优先选择清洁能源的发电方式[4]。三是在配电环节，应采取分布式发电方式来提高电力资源利用率，在终端接入更多利用清洁能源的分布式电源。同时还要提供电力调度灵活性，适当增加清洁能源在电网体系中的占比，以便提高供电网络低碳效益。四是从输电环节入手，提供提高输电网络可靠性，利用先进的输电技术来实现电力实时输送，降低电力输送过程中产生的线损，有利于提高输电效率，发挥供电系統运行功能。总的来讲，智能电网建设方案较多，要求技术人员能结合地区具体供电情况，以提高电网低碳效益为目的，科学选择电网建设方案，通过以上智能电网低碳效益评价方法的运用，可帮助工作人员选出最优方案，达到预期建设目的。
4 结论
综上所述，智能电网在区域低碳经济发展上有促进作用，加大对智能电网低碳效益的评价，对实现我国电力系统减排目标有重要意义，有利于区域经济良好发展。当前我国智能电网涉及面广，不同地区智能电网对应的低碳效益不同，因此，需要建立智能电网低碳效益评价模型，旨在提高评价结果准确性，提高低碳发展效益，保证智能电网建设可行性及合理性。
参考文献
[1]羊静，卢思瑶，唐勇.基于三阶段DEA模型的智能电网低碳效益评价[J].社会科学家，2019（10）：60-67.
[2]张汝佳.基于随机森林算法的智能电网低碳效益评价[D].北京：华北电力大学，2018.
[3]周黎莎，李晨.基于结构熵—因子分析的智能电网低碳效益关键指标选取[J].华东电力，2014，42（01）：150-156.
[4]周黎莎，余顺坤.考虑环境因素的智能电网低碳效益评价模型研究[J].华东电力，2013，41（02）：275-280.
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[7]陈安伟，乐全明，曹洪.我国智能电网的低碳效益分析[J].统计与决策，2012（08）：71-74.
[8]陈敏娜.智能电网规划与运行控制的柔性评价及方法[J].通信电源技术，2018（12）：222-223+226.
[9]徐志芬.区域智能电网低碳效益评价研究[D].北京：华北电力大学，2014.
[10]周黎莎.智能电网低碳效益关键指标选取与评价模型研究[D].北京：华北电力大学，2013.
[11]周黎莎，余顺坤.考虑环境因素的智能电网低碳效益评价模型研究[J].华东电力，2013，41（02）：275-280.