基于模糊评价的智能用电新技术成熟度模型

张雪莹，赖来源，曾庆彬，邓文扬，李钦豪

(1.广东电网有限责任公司战略规划部，广东 广州 510600；2.广州市奔流电力科技有限公司，广东 广州 510635)

智能电网以高度信息化、自动化、互动化的手段实现传统电网升级，其相关技术的发展带动了智能电网产业的兴起与发展[1-4]。近年来，国家科技部和各地区供电局在智能电网领域开展了大量创新科技应用示范，促进了电网技术的发展，同时也引发了一系列新问题，例如令人应接不暇的技术示范和试点应用后，究竟有哪些技术可以普遍推广或适合在什么场景进行推广应用，在具备什么边界条件下才能够被推广或者尚未具备推广性。因此，如何评价新技术的成熟度和可推广性，成为电力行业最为关注的问题之一。

随着“互联网+”智慧能源行动计划的推进以及从“用上电”到“用好电”观念的转变，实现用户侧智慧用能的智能用电新技术面临着新的发展需求和机遇，这也成为智能电网技术发展中的一个重要增量方向[5-6]。智能用电技术是实现网荷友好互动的技术支撑，文献[7]从智能量测表计的发展、智能微电网的构建以及加强需求侧管理的角度，综合分析智能用电技术发展的新趋势；文献[8]着重分析用电信息采集系统的构建对推动智能用电的积极作用；文献[9]讨论了智能用电的泛在终端感知设备、智慧互动技术体系等。上述研究集中在智能用电技术的应用现状及发展趋势，对技术的成熟度评价、短板所在缺乏全方位的量化分析。

技术成熟度评价实质是利用综合评价理论对技术进行多维度综合评估，目前在智能电网中已有相关应用，例如应用于智能电网产业成熟度评价、园区用户画像技术评价等。其核心在于构建能够反映技术发展的多维度评价体系，然而现阶段在智能用电技术的领域少有涉及，并且，针对深刻挖掘成熟度模型的内涵、提炼关键特征敏感度方面还有待进一步研究。

对此，本文在综述几类关键智能用电新技术应用实施的基础上，结合技术价值、市场价值和市场导向等多维度，建立智能用电新技术的应用成熟度评价体系；采用层次分析法(analytic hierarchy process，AHP)和模糊综合评价理论，构建智能用电新技术应用成熟度模型；结合实例分析提出技术成熟度模型实用化分析思路，挖掘成熟度模型的内涵，旨在为智能用电新技术的发展推广提供参考。

1 智能用电新技术发展

智能用电是指利用计量、控制、通信和存储等技术对电力进行智能化支配，实现用户终端与电能的智慧交互，从而助推电力优化配置和终端能效提升的新型供用电关系。本章从可测(监测可视化程度提升)到可控(用户可参与配电网双向互动)的角度出发，加强对智能用电新技术的挖掘，综述几类智能用电新技术如下。

1.1 侵入式监测

相比传统的非侵入式负荷监测，侵入式负荷监测(intrusive load monitoring，ILM)是指通过在用户端各电器的电源端直接嵌入安装电压、电流传感器，从而实现精准获得用户自身用电特性信息的手段。由于ILM技术直接面向用电器进行数据采集与分析，无需进行复杂的信息分解计算，可解决传统非侵入式监测算法复杂、精度较低、负荷识别延展性弱等问题，并且对新型负荷的特征具有较强的识别能力[10]。

ILM因需在用户设备上加装负荷测量装置来实现接入设备的独立测量和分析，改造推广费用高，对其的应用和研究均较少。随着物联网的发展和智能家电的普及，能准确识别设备特性和电力指纹的侵入式信息采集技术也有了试点应用。例如广东省佛山市在某小区开展智能小区试点建设，在居民侧安装智能插座来实现设备监测，通过APP或微信公众号进行信息推送和定制用电服务[11]。

1.2 多表集抄

多表集抄是指在智能电表集抄的基础上，进一步采集水与燃气的信息，实现水、气、电的统一计费管理[12-13]。国外在水电、气热等的计量领域发展较早，各种技术非常成熟，通信手段丰富，且具备成熟的计量芯片。国内在电量数据采集方面虽然已较为完善，但在水、气、电统一计量方面发展缓慢，目前仅有少量地方开展了试点，例如广东省中山市在某新区建设中统筹考虑“多表合一”建设，实现对试点居民用户的水、气、电一体化采集。“多表合一”在一定程度上可以缩减基础设施的重复建设，降低成本，也为居民提供便利。由于目前供电、供水、燃气3个部门之间存在较大壁垒，仅靠电力部门牵头建设较困难。

1.3 “四网融合”技术

“四网融合”是指在现有电信网、互联网和广播电视网的3网融合基础上加入电网，推进“互联网+能源”建设，提高社会的智能化水平[14]。从技术范畴上看，“四网融合”技术主要面向配电变压器以下“最后1公里”范围内，利用电力线入户体量最大的优势，进一步承载电话、电脑和电视网络的任务，为用户提供千兆量级网络带宽，彻底解决“最后1公里”的难题。因此，“四网融合”技术属于用电侧关键技术的一种[15]。

我国2001年制定并通过的“十五计划”纲要中第1次明确提出要促进电信、电视、计算机“三网融合”，2006年制定并通过的“十一五规划”纲要指出，应积极推进“三网融合”，而“四网融合”就是在“三网融合”的基础上，进一步加入电网，该技术目前在国家电网有限公司和中国南方电网有限责任公司均已有试点[16]。例如上海东郊紫园小区的133栋住宅已经开始进行交互式个人电视(interactive personal television，IPTV)、电话、互联网等试点。作为家庭中心控制单元，该试点能够完成电网与电力用户之间的互动，同时能够接入安防、水气表抄收、门禁、可视对讲等功能；采用电力线或无线方式与外界通信，能够传送电压、电流、频率、功率因数等用电信息，并进行远程通断电控制以及工作模式调整，从而达到电力光纤到户，支持“三网融合”的效果。广州在中新知识城智能电网示范区，利用“四网融合”技术，采用光纤复合低压电缆(optical fiber low-voltage composite cable, OPLC)光缆融合低压电缆，将通信线路融合在供电线路中，1次施工用1根线路承载互联网、广播电视网、电信网和电网的业务需求，避免重复开挖，完成光纤网建设项目和通信网同步建设项目，加强了配电网的通信覆盖率。

然而“四网融合”技术仍缺乏明确的政策支撑技术建设和市场化模式，如广州在建成“四网融合”试点工程后，因无对各运营商的收费标准，目前没有成本回收的途径。

1.4 需求侧响应

需求侧响应技术按照响应机制可以分为激励型需求侧响应和价格型需求侧响应，2种方式的目的均是引导用户调整用电行为，实现削峰填谷，改善电网供电经济性和稳定性[17]。其中价格型需求侧响应主要通过分时电价、尖峰电价等制订策略，引导用户避开用电高峰，强制性较低；激励性需求侧响应则主要通过签订合同来实现直接负荷控制或紧急需求响应等，强制性较高。

需求侧响应在国外已有大量研究和应用，其中美国、英国、瑞典等国家经验最为丰富[18]。美国在2005年8月已签署能源政策法案，推动需求侧响应发展。目前国内关于需求侧响应的研究多数处于理论层面，也有少量在借鉴国外实施经验的基础上，根据地区特点开展相关试点。例如珠海在自主开发的智慧能源运营系统中开发需求侧响应子模块和智慧用能服务子模块，利用价格型需求侧响应机制试点推行用电服务。由调度机构预测次日电力供需缺口，并通过网站、手机APP等方式发布，电力交易中心发布次日现货市场价格曲线，并进一步通过智慧用能服务子模块为用户制订用电零售套餐，以实现用户的能效管理和节能服务等个性化增值服务。

1.5 电动汽车有序充电

随着居民侧电动汽车保有量的上升，如何实现电动汽车与电网之间信息流与能量流的双向流动，有效提升能源利用效率，降低峰谷差，是建设用户侧用电智能化的重要手段，V2G(vehicle-to-grid)技术由此应运而生。V2G主要是实现电动汽车充放电信息的监测与控制，使电动汽车能向电网进行能量反馈，获取收益，此时用户不仅是能源消费方，亦是能源供应方[19]。

V2G技术的研究主要集中在控制策略和并网逆变器。控制策略主要是通过优化有序充电模型，实现效益最大化，目前国内外都有深入研究，主要以包括电网侧、用户侧、运营代理侧等多主体的综合效益最高为优化目标[20]。而在并网逆变器的研究中，我国尚无严格的并网标准，目前常用IEEE 1547作为标准[21]。并网逆变器拓扑结构主要分为AC-DC单级式和“AC-DC+DC-DC”两级式这2种类型。其中两级式具有更高的可靠性，使用也最广泛[22]。

国内外对V2G技术均有试点示范工程。早在1997年，美国特拉华大学就建设了第1个V2G示范项目；2016年，丹麦建成了第1个完全商业化运行的V2G项目。中国也进行了试点建设，其中上海电力率先建立V2G研究部门；2019年，国家电网电动汽车服务有限公司推出了“e唯宝”，可让电动汽车接入泛在电力物联网。但目前中国的V2G技术尚不成熟，还未开展大规模推广建设。

2 智能用电新技术应用成熟度评价体系

为更好地量化评价智能用电新技术的应用情况，分析其短板，构建智能用电新技术的应用成熟度评价体系，为量化评价应用成熟度奠定基础。

2.1 评价指标体系

评价技术的应用成熟度除了技术自身所体现的价值(包括技术自身价值及其应用所带来的市场价值)，还取决于市场机制作用下对技术的选择。因此，对智能用电新技术成熟度的评判，可从技术价值、市场价值、市场导向3个角度出发，细化评价指标，形成综合评价体系。

从技术的自身价值来看，价值高的技术在可靠性和经济性方面具有良好的表现，具体如下。

a)技术可靠性。可靠性好的表现主要为：设备运行安全，没有或极少出现安全事故；运行可靠，故障发生概率低。

b)技术经济性。经济性好的表现主要为：能耗水平低，可提高环境效益；造价水平合理或较低；使用寿命长。

从市场价值上看，技术的成熟应用在于其具备便携性且可带来显著的应用效益，具体如下。

a)上游配套。上游配套好的表现主要为：技术相关设备的产业化水平高，具备大规模生产能力；国产化程度高，核心技术能够实现全国产化；标准化程度高，现行标准齐全，有相关国家标准、行业标准和企业标准。

b)试点情况。试点情况好的主要表现是：技术在电网建设中的适应性好，即与电网现有设备的适配程度高；应用建设情况成熟，技术相关设备接入电网无须对电网进行改造；有足够的建设工程或案例，有一定的运行经验，设备运维难度较低。

c)应用效益。应用效益好的主要表现是：能有效提升电网运行指标，例如提升保障供电能力、优质供电水平，推动节能增效等，可满足智能配电网安全可靠、绿色高效的建设要求。

此外，成熟的技术具备良好市场导向，包括好的运营管理模式和市场激励，具体如下：

a)政策环境。好的政策环境主要表现在：国家政策的支持水平力度够，例如符合国家建设发展方向，有地方性或行业性推广政策，以及技术行业发展有国家补贴等。

b)市场环境。好的市场环境主要表现在：产权管理主体清晰，责任部门明确；运营模式成熟，有良好的成本回收方案。

综上特征，形成智能用电新技术评价指标体系如图1所示。

图1 智能用电新技术应用成熟度评价指标体系Fig.1 Evaluation index system of application maturity of new intelligent power consumption technology

2.2 评价描述体系

技术应用成熟度评判对推广建设、智能配电网规划、分析薄弱环节等均有指导意义。根据发展速度和完善程度的不同，技术的应用成熟情况可分为萌芽期、起步期、高速成长期和成熟期4个阶段。为了宏观评价技术的整体合理成熟度，基于图1的指标体系，从细化指标入手，结合调研实际分析各指标所处的成熟度阶段。表1给出各细化指标对应不同成熟阶段的具体描述。

表1 评价指标的应用成熟度阶段描述Tab.1 Maturity stage description of evaluation indicators

3 基于AHP-模糊评价的应用成熟度评估

3.1 整体思路

基于图1的两层级评价指标体系，应用成熟度评估的整体思路在于自下而上地分析各个指标的重要度和影响度，最后归类为对技术的综合评价。其中，重要度主要基于层次分析法(analytic hierarchy process，AHP)以权重的方式表征，影响度主要通过模糊综合评价以隶属度取值体现。评价体系中，定义m(m=1,2,3，…,M)为第1层评价指标中的任一指标，nm为第1层指标m中的第n个2层指标，且nm=1,2,3，…,N(m)。应用成熟度评估流程如图2所示。

图2 技术应用成熟度评估流程Fig.2 Flow chart of application maturity evaluation

评价流程具体描述如下：

步骤1，采用AHP分别计算第1层、第2层每个评价指标的权重G(m)、G(nm)；

步骤2，构建隶属度函数，计算第2层指标nm对于各阶段评价描述z(z分别表示萌芽期、起步期、高速成长期、成熟期)的隶属度p2(nm,z)；

步骤3，结合指标权重G(nm)和p2(nm,z)，采用模糊综合评价分析方法对N(m)个第2层评价指标进行评价，获得第1层评价指标m对于各阶段评价描述z的隶属度p1(m,z)；

步骤4，遍历第1层的每个评价指标m，并重复步骤2—步骤3；

步骤5，基于指标权重G(m)和p1(m,z)，同样采用模糊综合评价分析方法，计算该关键技术对于评价目标z的隶属度p(z)；

步骤6，基于最大隶属度原则，即取max(p(z))对应的z作为该技术应用成熟度的评价等级。

3.2 层次分析法

AHP通过定性和定量相结合，求取各项指标的权重，其核心是构建判断矩阵，判断矩阵将决策者的定性判断转化为衡量目标之间重要程度的计算值，矩阵元素涵盖了两两比较重要程度的信息，是权重计算的关键数据来源[23-24]。对于具有M个指标的评价体系，判断矩阵为M阶方阵B=(bmm′)M×M，bmm′是评价指标m相对于评价指标m′的重要程度。基于合理的判断矩阵B，求解其最大特征值所对应的正则化特征向量，向量各个分量即为权值G(m)，可通过式(1)近似计算：

(1)

3.3 模糊综合评价

模糊综合评价的计算方法中，核心计算包括2个方面：一是通过模糊隶属函数的构建计算获得p2(nm,z)；二是指标权重G(nm)和p2(nm,z)(或G(m)和p1(m,z))的合成计算方法。

3.3.1 隶属度函数构建

隶属度函数是评判某指标成熟度阶段的量化表述。为更好地进行成熟阶段评判，引入专家评分法，将表1所述的成熟度阶段描述作为评分准则。

考虑到评价目标z共有4个档次，按照总分20平均划分为4个区间，由于位于区间边界的分数在划定其所属评价目标时具有模糊性，构建梯形隶属度函数如下。

指标对萌芽期的隶属度函数

(2)

指标对起步期的隶属度函数

(3)

指标对高速成长期的隶属度函数

(4)

指标对成熟期的隶属度函数

(5)

式中U为指标评估分数。对任一指标nm，可通过U计算出指标对评价目标的隶属度p2(nm,z)。

3.3.2 模糊合成

模糊合成的目的是结合评价指标的权重及其对评价目标的隶属度，进行合成运算，最终形成对上一层指标的评判[25]。具体来说：已知p2(nm,z)和G(nm)，采用加权平均型模糊算子[26]，则有：

(6)

同样地，对于G(m)和p1(m,z)，亦可采用式(6)的运算进行模糊合成。

4 算例分析

4.1 实例分析思路

技术应用成熟度评判对推广建设、智能配电网规划、分析薄弱环节等均有指导意义。实例分析过程中，获得技术的应用成熟度只是计算目标之一。计算过程中，综合分析各层指标计算所得的重要度和影响度，可以评估技术应用中存在的薄弱环节，并且，电网技术推广中考虑自身不同的目标导向，还可以对应用成熟度进行定向评估，用以更好地指导技术推广。

据此，结合技术实例化分析，提出以应用成熟度评价→薄弱环节分析→电网应用目标导向敏感性分析为主导的分析思路，进行智能用电新技术的应用成熟度评价。根据应用成熟度的评价结果，可以综合评判技术的当前应用情况以及发展制约因素，以期更有针对性地指导技术发展，助推用户侧智慧用电。

4.2 技术应用成熟度评价

应用AHP，首先对智能用电关键技术评价指标进行重要性分析和权重计算，第1层指标共7项，第2级指标共18项。为获得AHP所需的两两重要度判别结果，同时避免判别结果来源过于单一，本文梳理广东省21个地市电网公司多位技术专家的判别结果，开展定性重要性判别后进行量化标定，形成判断矩阵经AHP获得的权重值如下。

基于图1的层级指标体系，第1层7个指标权重依次分别为：0.045、 0.104、0.068、0.352、0.031、0.241、0.160；而第2层18个指标中，属于“上游配套”的3个二级指标权重依次为：0.540、 0.297、0.163；属于“试点情况”的3份二级指标权重依次为：0.540、 0.297、 0.163；属于“应用效益”的3个二级指标权重依次为：0.540、 0.297、 0.163；属于“技术可靠性”的2个二级指标权重依次为：0.667、 0.333；属于“技术经济性”的3个二级指标权重依次为：0.540、 0.297、 0.163；属于“政策环境”的2个二级指标权重依次为：0.667、 0.333；属于“市场环境”的2个二级指标权重依次为：0.667、0.333。

由第1层级指标权重可知，指标重要度居于前5位的分别为技术可靠性、政策环境、市场环境、试点情况、应用效益，反映了目前在智能用电技术的应用中，更加着眼于技术的可靠、市场配套政策激励，进而重视其与现有电网的配套衔接与效益。当前，智能用电新技术主要由电网与用户或其他角色共同投资或合作建设，目的是在满足电网安全可靠标准的情况下，能够有效提高社会效益，因此需要良好的政策环境和市场环境。指标权重量化的分析结果与目前实际相吻合。

此外，组成调研小组，采用访谈、问卷、专家研讨会等形式，对广东省21个地市在智能用电技术领域的应用情况进行深度调研。调研范围既包含广州、佛山、珠海、中山、东莞等珠三角发达地区，又有汕头南澳海岛地区和云浮、韶关等粤北山区。在对21个地市的调研过程中，根据表1所述的指标成熟度评价标准，获取约600份技术调研评分结论。从评分数据中首先选取频数最高的数据作为该评价指标的成熟阶段的定性结论，并对这些分数进行取平均值处理，指标的相关评分数据结论见附录A表A1。同时采用3.3节所述的模糊综合评价计算方法，获取指标所处阶段的隶属度，以需求侧响应技术为例，结果见表2。根据指标权重和指标所处阶段的隶属度情况，利用式(6)，得到各项技术的应用成熟度分析结果，见表3。

表2 需求侧响应技术各指标的阶段隶属度Tab.2 Subordination degree of each index of demand-side response

表3 智能用电新技术各指标的阶段隶属度Tab.3 Subordination degree of each index of new intelligent power consumption technology

基于最大隶属度原则，由表3可知目前智能用电新技术均未进入成熟期。其中需求侧响应和有序充电技术的应用成熟度最高，处于高速成长期，而“四网融合”技术的应用成熟度最低，处于萌芽期。该结果反映了当前智能用电新技术的应用潜力仍有待进一步挖掘，结合技术应用成熟度分析流程，可对技术应用的薄弱环节进行分析。

4.3 薄弱环节分析

为进一步研究各项智能用电技术在各个环节上的应用现状，分析技术的薄弱环节，图3给出各项技术的综合评分雷达图。

图3 智能用电新技术评分雷达图Fig.3 Radar charts of new intelligent power consumption technology

由图3可知，目前的智能用电技术均缺乏有效的政策引导和支撑，在政策环境上最为薄弱。此外，侵入式监测技术和“四网融合”技术的次薄弱项在市场环境。侵入式监测涉及建设方与用户的协同，缺乏完善的市场机制和商业模式做引导，难以发挥技术在智慧用能方面应用的效益。“四网融合”技术涉及多方运营商，尽管从技术可靠性看，技术发展相对成熟，但是管理问题突出，建设涉及的各方配合意愿不高，存在运营商之间协调、投资界面不清晰等问题，因此技术的应用成熟度较低。由此看来，规范市场机制、制订合理的营商模式是发展侵入式监测和“四网融合”技术的重要手段。除政策环境外，多表集抄技术的次薄弱项为应用效益及市场环境。目前水、电、气单独的信息集抄在技术层面上均已经相对成熟，融合多种信号采集的多表集抄技术对整体社会效益(如减少重复建设、最大化社会效益)有较大的提升效果，但针对各自行业的应用效益提升不明显，且由于供电、供水、燃气3个部门间存在较大壁垒，单纯由供电部门牵头推动会较被动，从而制约了该项技术的全面推广应用，降低了其应用成熟度。因此，需加强市场环境的引导，打破行业数据交互壁垒，结合大数据技术，加强行业数据间的隐私保护，提升多数据交互之间的综合应用效益，发挥1+1>2的优势，才能有效提升多表集抄技术的应用成熟度和价值。需求侧响应和有序充电技术应用成熟度较高，除政策环境外，暂无其他明显的薄弱项。

4.4 目标导向敏感性分析

4.2～4.3节分析中，技术成熟度分析中以技术可靠性、政策和市场环境为主要导向，说明当前技术的成熟应用需要有良好的市场导向。实际上，新技术的应用往往需要先进行试点，在其具有良好的可靠性及电网应用效益后，再逐步完善市场政策环境，推动技术应用的整体成熟。从薄弱环节分析亦可以看出，市场环境是智能用电新技术应用的短板之一。为充分突出技术本身在电网应用中的优势效益，本节在进行指标重点度分析时，弱化对政策环境、市场及管理2大因素的考虑，将二者的重要度置于最后，据此分析智能用电新技术的应用成熟度，结果见表4。

由表4可知，考虑以电网应用为导向的情况下，侵入式监测、多表集抄、“四网融合”等技术的成熟度均有提升，这从侧面反映了除了其市场环境因素外，从电网自身角度可以推动这些技术的发展，特别是侵入式技术和多表集抄，从电网自身推进角度看已处于高速成长期，可加强其推进并引导市场环境建设。而对于需求侧响应和有序充电技术，目前已逐步开展应用，从技术可靠性及应用效益看，仍将保持其高速成长期的成熟度阶段。

表4 考虑电网应用导向的智能用电技术应用成熟度Tab.4 Application maturity of new intelligent power consumption technology considering grid application orientation

综上目标导向分析，弱化市场环境因素带来的影响，可反映从电网自身应用的技术发展成熟度阶段，对电网自身推动技术发展具有指导意义。当技术成熟度较好，而在计及市场因素下的整体技术成熟度较弱时，电网具备推动该项技术的动力，可通过加强该技术的市场引领，推动市场环境建设，实现技术的成熟化应用。

5 结论

本文基于AHP-模糊评价分析理论，建立了智能用电新技术应用成熟度评价模型，并提出采用技术应用成熟度评价、薄弱环节分析及电网应用目标导向敏感性分析的技术成熟度模型的研究思路，对智能用电领域中侵入式监测技术、多表集抄技术、“四网融合”技术、需求侧响应技术和有序充电技术进行研究。结合调研客观事实和量化分析，得出如下结论：

a)结合不同目标的重要度评估，技术应用成熟度评价可获得智能用电新技术的整体技术成熟度。算例分析中几类智能用电新技术均尚未进入成熟期，其中，需求侧响应和有序充电技术成熟度最高，处于高速成长期，而“四网融合”技术成熟度最低，处于萌芽期，侵入式监测和多表集抄技术仍处起步阶段。

b)薄弱项分析可基于各指标模糊合成的评估分析，并以雷达图的形式清晰呈现。算例分析中，智能用电技术均缺乏有效的政策引导和支撑，在政策环境上最为薄弱。

c)电网应用目标导向中弱化市场因素的影响，通过分析可知侵入式监测技术和“四网融合”技术已处于高速成长阶段，在该2项技术上，电网作为技术的主要建设者，具备推动该项技术的动力，需重点推动相关市场环境建设。