基于改进共原点灰色聚类的清洁能源消纳综合效益评估

谭鑫,徐秋磊，王洁雨，张延伍，马云

(中国能源建设集团江苏省电力设计院有限公司，江苏 南京 211102)

随着全球人口和经济发展规模急剧增长，煤炭、石油等化石能源被人类大规模地开采和利用，引发了气候变暖，海平面上升，气候系统紊乱，台风、洪水、干旱频繁发生等一系列环境问题，严重威胁了人类的生存和发展[1-2]。电力行业是二氧化碳减排的重点行业，美国规定到2025年，电力公司的售电中要有25%来自于可再生资源，欧盟提出到2020年可再生能源占能源消耗的比重将在1990年的基础上提高20%，温室气体排放量在1990年的基础上减少20%[3]。

近年来，中国清洁能源发电产业在国家大型工程项目和国际合作项目的推动下迅速发展[4-5]。2018年，中国风、光、水、核4种清洁能源总发电装机达到749 GW，总发电量累计2.08×1012kWh，其中：风电利用率达92.8%，光伏利用率达97.0%，水能利用率95.0%以上；核电运行平稳，利用率保持较高水平[6]。整体而言，清洁能源消纳的形势持续向好，已经达到国际先进水平[7]。

长期以来，中国清洁能源发展一直以弃电的高低作为评估标准，只关注清洁能源电力的未利用部分，忽视了整个能源和电力系统为消纳清洁能源付出的努力和成本，易引起社会各界的误解。针对清洁能源消纳综合效益评估的研究仍处于初步阶段，但针对电网的综合效益评估已有较多研究。文献[8]摆脱了目前评估结果与储能系统配置方案的局限性，提出一种考虑电网调峰能力限制的风储联合系统概率综合效益评估方法。文献[9]突出未来电网经济安全因素，有效消除主观因素对评估效果的影响及影响因素的不确定性，结合配电网的特点，使用区间数理论改进的层次分析法和可拓评估方法对配电网项目的技术、经济、社会效益进行量化分析。文献[10]将新能源消纳与水电替代2种方案下电网公司综合效益水平的差额作为新能源消纳部分的效益，提出基于改进灰色系统白化权函数的新能源消纳综合效益评估方法，并引入群组判断和指数标度来提高评估方法的客观性和可行性。文献[11]采用基于逼近理想解排序(technique for order preference by similarity to solution，TOPSIS)的灰色关联投影法计算灰色关联投影贴近度，引入综合效益发展水平指标，进行跨国联网工程经济、社会、环境效益的二次加权计算。文献[12]从机动车车辆运行和低碳排放的角度，研究在新能源替代后纯电动汽车带来的污染减排、碳减排、能源节约效益和经济成本。参考以上文献，本文从整个能源系统经济性和全社会用电成本的角度，对清洁能源消纳的综合效益评估展开研究。

清洁能源项目所产生的综合效益究竟如何，有哪些指标可以具体体现其所产生的综合效益，也是当前亟待研究的热点问题。本文通过建立合理的评估指标体系，为清洁能源项目规划提供量化指导。在赋权环节，利用评估指标的变异系数代替主观确定相邻评估指标的重要性程度之比，可避免单一赋权方法无法反映客观数据信息或决策者主观意图的弊端；在综合效益评估环节，针对共原点灰色聚类函数存在的灰类交叉及隶属度等速率变化不合理现象，对原函数的灰类区间和隶属度走势进行修改，提出中心化抛物线形函数的改进共原点聚类函数，利用此函数进行评估，使得结果更具合理性与真实性。

1 清洁能源消纳综合效益评估指标体系

1.1 综合效益评估指标体系

清洁能源是能源转型发展的重要力量，积极消纳清洁能源是贯彻能源生产和消费革命战略，建设清洁低碳、安全高效的现代能源体系的有力抓手，也是加快生态文明建设，实现美丽中国的关键环节。从能源格局演变看，新型清洁能源取代传统能源是大势所趋，能源发展轨迹和规律是从高碳走向低碳，从不清洁走向清洁，从不可持续走向可持续。开发利用水能、风能、生物质能等清洁能源符合能源发展的轨迹，对建立可持续的能源系统，促进国民经济发展和环境保护发挥着重大作用。大力发展清洁能源可以逐步改变传统能源消费结构，减小对能源进口的依赖程度，提高能源安全性，减少温室气体排放，保护生态环境，促进经济又好又快发展。结合清洁能源消纳的优势，本文从经济、社会和环境效益出发，分别选取具有代表性的清洁能源消纳效益评估指标，见表1。

表1 清洁能源消纳综合效益评估指标体系Tab.1 Comprehensive benefit evaluation index system of clean energy consumption

1.2 综合效益评估指标分析

1.2.1 经济效益

a)内部收益率——项目资金流入现值总额与资金流出现值总额相等的折现率，能够较好地反映清洁能源消纳可能带来的经济效益[13]，其计算方法为

(1)

式中：in和in+1分别为较低和较高的试算贴现率；PNPV,n和PNPV,n+1分别为in和in+1对应的净现值；一般情况下内部收益率i*不小于基准收益率时认为项目是可行的。

b)投资回收期——从项目投建起，项目各年的净收入将全部投资收回所需的期限[14]，其计算方法为

(2)

式中：K为总投资；Min,t和Mout,t分别为第t年收入和支出；MN,t为第t年净收入；Tp为投资回收期。

c)清洁能源发电利用率。中国清洁能源消纳总量一直持续增长，与此同时，中国目前用电需求进入低速增长阶段，全社会用电增速持续下降。清洁能源发电利用率Ru是指清洁能源消纳增长率和全社会用电量增长率的比值，用来衡量整个能源和电力系统为消纳清洁能源付出的努力和成本，其计算方法为

(3)

式中：Qt和Qt-1分别为第t年和t-1年的清洁能源消纳总量；Ct和Ct-1分别为第t年和t-1年的全社会用电量。

1.2.2 社会效益

a)区域产值贡献。对经济增长贡献的大小是考察项目优劣的重要判别标准之一，能源建设与运行是促进一个地区或区域经济增长基础条件之一[15]，通过区域产值贡献S可以确定清洁能源消纳对国民经济的影响，其计算方法为

(4)

式中：M为当年售电量的年收入；G为相应年份的区域GDP。

b)单位投资新增就业人数。项目的建设运营涉及到设计、建设、维护等专业，为社会提供了一些就业机会，单位投资新增就业人数NI可充分反映项目带来的就业效益[16]，其计算方法为

NI=Nm/It.

(5)

式中：Nm为本项目新增就业人数；It为项目的权益投资额。

c)清洁能源发电量占比。通过清洁能源消纳，一个地区或区域可进行合理的资源优化配置，充分利用当地的清洁能源，即提高了清洁能源发电量占比rce[17]，其计算公式为

(6)

式中Ece和Etotal分别为该区域清洁能源发电量和总的发电量。

d)相关产业影响力系数。消纳清洁能源会对当地相关产业，如电采暖、电动汽车、港口岸电、电制氢等产业产生极大的影响。相关产业影响力系数cri用来衡量消纳清洁能源对相关产业的影响力，其计算方法为

(7)

式中Db和Da分别为该区域消纳清洁能源前后相关产业的生产需求。若cri≥1，则消纳清洁能源对其他产业生产的波及影响程度超过社会平均影响力水平。

1.2.3 环境效益

a)综合能耗率。清洁能源消纳可以提升当地的综合能耗率。根据GB/T 2589—2008《综合能耗计算通则》的相关规定，项目的综合能耗率反映了项目建设实施产生的节能效果[18]，其计算方法为

η′=η/O.

(8)

式中：η′为项目综合能耗率；η为当年的项目综合能耗价值；O为当年的项目净产出情况。

b)约束煤炭资源消耗量。清洁能源消纳对环境效益产生的积极影响体现在通过清洁电能的并网输送实现对地区传统火电的清洁替代，从而有效减少电力行业煤炭等化石能源资源的燃烧利用，优化能源结构。约束煤炭资源消耗量的计算方法为

τ*=τ′-τ.

(9)

式中：τ*为约束煤炭资源消耗量；τ′和τ为项目建设后和现电力行业平均煤炭资源消耗量。

c)项目减少温室气体排放量。清洁能源的消纳有助于清洁能源的开发利用，减少温室气体排放，实现《联合国气候变化框架公约》的温控目标[19]。项目减少温室气体量的计算方法为

θ*=θ′-θ.

(10)

式中：θ*为项目减少温室气体排放量；θ′和θ为项目建设后和现电力行业平均供电减少的温室气体排放量。

d)土壤污染指数优化水平。清洁能源的消纳可以有效遏制因煤炭开采而引起的地表塌陷和生态系统破坏，实现土壤质量的改善。土壤污染指数优化水平为清洁能源消纳前后土壤污染指数的差值，其计算方法为

Δp=pb-pa.

(11)

式中：Δp为土壤污染指数优化水平；pb和pa为项目建设前后该地区的土壤污染指数。

e)区域环境质量改善水平。清洁能源的消纳既可以有效遏制可再生能源的弃风、弃水等现象，也可以减少传统火力发电产生对区域环境的污染，实现区域环境质量的改善。该指标可采用专家咨询的方式获取指标数据。

2 清洁能源消纳综合效益评估模型

鉴于评估对象的特殊性，需要确定项目综合效益水平的评估模型。本文在已构建指标体系的基础上，结合清洁能源消纳综合效益的特点，建立基于混合交叉赋权法和改进共原点灰色聚类评估方法相结合的评估模型，流程如图1所示。

图1 清洁能源消纳综合效益评估流程Fig.1 Flow chart of comprehensive benefit evaluation of clean energy consumption

2.1 基于变异系数-序关系法的混合交叉赋权方法

2.1.1 变异系数赋权法

设wk为第k个指标的变异系数客观权重，其计算公式[20]如下：

(12)

(13)

2.1.2 序关系法

序关系法是一种充分体现专家意愿的主观赋权法[21]，其计算过程如下：

a)专家对指标进行重要性排序。

b)由专家确定相邻指标Xk-1和Xk重要性程度之比的理性赋值rk，即

rk=Xk-1/Xk.

(14)

c)根据专家确定的理性赋值rk，可以计算第m个指标的权重

(15)

d)由权重wm可得第m-1,m-2,…,1个指标的权重计算公式为

wk-1=rkwk，k=m,m-1,…,3,2.

(16)

2.1.3 混合交叉赋权法

为了避免序关系法或变异系数法单独确定权重无法反映实际数据客观信息或决策者主观意图的弊端，本文使用评估指标的变异系数确定相邻指标的重要性程度之比，来代替序关系法中的方法，构造基于变异系数-序关系法的混合交叉赋权方法。具体计算步骤如下：

a)专家确定评估指标的重要性程度排序关系。

b)计算变异系数。设Ck为第k个指标的变异系数值，则

(17)

c)采用评估指标的变异系数值确定理性赋值dk，即

(18)

d)根据式(18)计算得到的dk值，可得到第m个指标的混合交叉权重

(19)

e)由权重Wm可得第m-1,m-2,…,1个指标的权重为

Wk-1=dkWk，k=m,m-1,…,3,2.

(20)

式中：Wk-1和Wk分别为第k-1和第k个指标的混合交叉赋权权重；dk为采用变异系数确定的评估指标间的理性赋值。

2.2 改进共原点灰色聚类评估方法

本文针对共原点聚类函数[22]的灰类交叉以及隶属度等速率变化的不准确性，通过对共原点灰色聚类的函数区间和形式进行修改，提出新的函数表达式。对于某评估对象po，设有m个评估指标，其计算过程如下：

a)根据评估要求划分灰类数S。

b)在每一灰类下选取区间的中心值作为该灰类区间的阈值，即λj(j=1,2,…,S)。

c)聚类函数在1/2处时出现转折点，此处指标靠近阈值的变化速率变化最大。结合二次函数的特点，连接(λj-1,0),(λj,0),(λj+1,0)构造二次函数型的“S”形抛物线作为第j灰类的灰色区间函数fj(x)，且过(aj,1/2)和(a′j,1/2)。其中aj∈(λj-1,λj)，a′j∈(λj,λj+1)，则

(21)

(22)

(23)

其中

(24)

d)计算清洁能源消纳综合效益属于每一灰类j的综合聚类系数σj，

(25)

式中fk,j(x)为指标k属于第j灰类的灰色区间函数。

e)若σq(po)=max[σj(po)]，则待评估对象po属于q等级。

综上所述，在原共原点灰色聚类函数中当各个灰类等级的阈值λ相差较小时，第j灰类的上限λj与j+1甚至以上的灰类阈值相交叉，造成多个灰类相交的情况，使得某指标分布在不同的灰类区间，不符合理性思维方式，评价结果存在不合理性。改进灰类区间是以第j灰类的阈值(λj,1)为最大隶属度点，以j-1灰类与j+1灰类的(λj-1,0)和(λj+1,0)作为起点和终点，构成该灰类的灰类区间，克服了传统灰类区间多个灰类相交的情况。

同时，原共原点灰色聚类函数采用的是直线型走势，指标从某一等级到另一等级的变化是以固定变化速率改变的，没有反映聚类的引力效应。改进后的函数走势结合了二次函数的曲线型走势，在每一灰类的阈值两侧采用二次函数的图像走势，二次函数的连接点隶属度增速变化最大，因此构造了由2个二次函数抛物线的复合变化“S”形曲线形式，当指标刚刚进入到某一新环境时，处于适应阶段，引力效应逐渐增大。当指标隶属度函数值达到1/2时，图像出现拐点，此时指标开始接近阈值，引力效应慢慢趋于稳定。

3 案例研究

本文以J省的S风电消纳项目为例开展研究，其中区域产值贡献通过计算可研报告中项目的营业收入与相应省每年GDP的比值来获取，约束煤炭资源消耗量、项目减少温室气体排放量指标借鉴相同装机容量火电项目消耗的煤炭资源量与排放的温室气体量，通过计算火电项目与该风电消纳项目的对应量的差额得以获取。土壤污染指数和区域环境质量改善水平从专家咨询和专业机构获取。

3.1 S风电消纳项目综合效益评估指标权重计算

根据项目需要，向10位电力技术、技术经济、环境保护等领域的专家提供评估指标。经过10位专家讨论，结合S风电消纳项目综合效益的特点，最终确定评估指标的序关系：C3>C2>C1>B3>C4>C5>B4>A1>B1>B2>A2>A3。引入10个类似目标项目案例的相关数据，对各指标的数值差异进行计算，获得每个指标的变异系数见表2。

表2 S风电消纳综合效益评估各指标变异系数Tab.2 The variable coefficient of each index of wind power consumption S

采用计算所得评估指标的变异系数值与混合交叉赋权方法重要性程度比值的确定方法，计算各指标间的理性赋值，结果见表3。

表3 各指标间的理性赋值Tab.3 Rational assignments between each index

根据dk值，计算得到WA3=0.050 2,进而计算得到各指标的权重见表4。

表4 S风电消纳综合效益评估各指标权重Tab.4 Each index weight of wind power consumption S

从权重结果可以看出，对清洁能源消纳综合效益影响最大的指标是环境效益，权重为0.524 9，主要原因是与一般火电项目对比，清洁能源的消纳利用从根本上解决了全社会最为关心的环境污染问题。其次是社会效益，权重为0.309 7，主要原因是一个项目的实施带来的最直接效益应该反映在每一个社会主体上，为社会谋福利，才能让社会从根本上接受这个项目。在社会效益中，影响最大的评估指标是清洁能源发电量占比，主要是因为清洁能源发电占比情况是中国清洁能源发展较为关心的问题。

3.2 S风电消纳项目综合效益评估指标等级确定

通过S风电消纳项目综合效益各评估指标的统计和获取，反馈给10位专家，由专家根据项目经验进行打分，获得各指标的归一化结果见表5。

表5 S风电消纳综合效益评估指标数据及归一化结果Tab.5 Each index data and normalization results of wind power consumption S

根据清洁能源消纳的验收标准，将清洁能源消纳综合效益评估指标体系划分为4个灰类等级：“优秀(0.75～1)”“良好(0.5～0.75)”“一般(0.25～0.5)”和“较差(0～0.25)”。根据每个评估灰类等级上下限的均值确定各灰类等级下的阈值，分别为：“优秀(0.875)”“良好(0.625)”“一般(0.375)”和“较差(0.125)”。

本文分别按照原共原点灰色聚类函数和改进函数计算S风电消纳项目综合效益的聚类系数，计算结果见表6。

由表6可以看出：函数的评估结果相同，均为“优秀”，但是原函数各个指标基本出现跨三级灰类相交的情况，与实际不相符合；改进共原点灰色聚类函数明显克服了这个问题，计算更加简单明了。评估结果表明，S风电消纳项目产生的环境效益和社会效益足以弥补J省电网公司损失的经济效益，并带来更高的综合竞争力。

4 结论

“十三五”以来，国家高度重视清洁能源发展和消纳利用，本文在这样的背景下对清洁能源消纳的综合效益评估问题进行研究，提出基于混合交叉赋权和改进共原点灰色聚类的方法确定清洁能源消纳的综合效益评估等级。根据S风电消纳项目的实证评估结果，得出以下结论：

a)综合考虑清洁能源消纳带来的经济、社会和环境效益，建立合理的评估指标体系，不仅关注清洁能源电力的未利用部分，而且关注整个能源和电力系统为消纳清洁能源付出的努力。

表6 S风电消纳综合效益2种评估结果对比Tab.6 Comparisons of two different comprehensive benefit evaluation results

b)对清洁能源消纳综合效益影响最大的指标是环境效益，其次是社会效益，而对清洁能源消纳社会效益影响最大的指标是清洁能源发电量占比。

c)比较改进的共原点灰色聚类评估方法与原方法，可以看出改进后的灰色聚类函数比原函数更加理想化，在一定程度上克服了评估问题的不足，提高了评估的准确性。