决策型新能源统计分析核心内容与运用研究

邵晓杰

摘要：决策型新能源统计分析对新能源行业的发展具有非常重要的意义和作用，但是决策型新能源统计分析过程中要确定核心内容，要根据新能源行业的发展状况将其运用到新能源行业的发展之中。根据现有研究资料，结合自身对决策性新能源统计分析工作的认识和理解，研究阐述了新能源统计分析的数据来源，阐明了决策型新能源统计分析体系的基本构成和核心内容，针对决策型新能源统计分析的运用提出了相应的对策建议，希望能够对决策型新能源统计分析提供一些帮助和启示，促进新能源决策机制不断优化，构建清洁低碳、安全高效的能源体系，更好地促进我国新能源产业的发展。

关键词：新能源；统计；数据挖掘；技术

为促进电力行业高质量发展，国家运用统计体系针对企业经济运行进行判断分析，以此把握电力行业的发展状况，并以统计分析结果为基础，对电力行业的发展进行调整。从电力行业统计工作发展情况来看，建立统计体系到现在已经过去了10多年，电力行业已经建立起较为完善的统计指标体系。新能源纳入电力统计体系的时间比较晚，2008年才作为单独一个类别进行统计。但是，学者并没有认识到新能源统计指标体系建设的重要性，2011年前后，国内才有学者关注这个问题，相关研究不斷增多。随着研究的逐步深入，国家统计局对这一问题的重视程度不断增强，2015年3月制定的《可再生能源发电利用统计报表制度》，对可再生能源统计做了比较详细的规定，其中就包括各种新能源统计。从制度的内容来看虽然比较科学，但是该体系仍然存在一些问题，主要集中在核心指标数据的描述性统计分析上，新能源数据的加工利用程度比较低，无法准确客观地反映国内新能源的发展状况。在这种情况下，有必要对新能源统计分析的指标体系进行调整和优化。

一、新能源统计分析的数据来源

（一）内部数据

为更好地促进新能源的建设与发展，国家出台了一系列的政策措施，从我国新能源的建设和发展情况来看，主要是以风能、太阳能和生物能等分布式发电为主，新能源发电数量呈指数级增长特点，在这一过程中也产生了大量的数据，具有数据量大、来源广泛等特点。新能源统计分析过程中的数据来源之一就是内部数据，这里的内部数据是指新能源本身发展过程中所产生的各种数据，包括新能源数据和新能源统计指标数据。当然，一般情况下，新能源统计指标数据是在新能源数据的基础上进行简单加工的结果，但是两者又不能完全等同，因为后者以结构化数据为主，涵盖了基本信息指标等7项主要内容。

（二）外部数据

新能源统计分析过程中外部数据同样重要，因为国内新能源的建设和发展与相关政策和经济发展环境等密切相关，而这些相关数据也能够反映出我国新能源产业的发展状况。所以，从理论上来讲，外部数据主要包括经济环境、国家政策和能源行业发展动态等方面的数据。这些数据的来源广泛、类型多样，可以有效地满足内部数据的不足。之所以将外部数据也作为新能源统计数据的重要来源，主要是因为我国新能源发展过程中，受国家政策和经济发展环境的影响非常明显，尤其是能源行业的发展趋势。新能源是未来我国能源战略的重要组成部分，得到了国家的广泛支持。新能源在发展过程中，离不开国家的政策支持，也必然受经济发展环境的影响。当然，从政府的角度来讲，为了进一步调整和优化相关产业发展政策，需要相应的统计数据分析作为参考，因此两者之间是一种相辅相成的关系。

二、决策型新能源统计分析体系的基本构成

（一）决策型新能源统计分析体系框架构建的理论基础

新能源统计分析是一项非常重要的工作，随着国家对统计工作重视程度的不断提高，有关新能源统计分析的研究成果不断增多，这些研究成果中，学者站在不同的角度对新能源统计分析工作进行了阐述，并针对新能源统计分析体系的指标构成、数据来源等问题阐明了自己的意见。总结现有研究成果可以看出，现有的学者在阐述这一问题的时候，其观点主要集中在以下两个方面。第一，新能源统计分析体系必须确保统计数据来源的可靠性，张启龙，李萌文（2016）针对北京可再生能源统计分析中指出，可再生能源统计分析方法中，需要先解决数据来源问题，包括数据的来源途径和与之对应的统计分析方法，认为除了政府路径之外，还需要充分调动企业参与，甚至可以将统计分析的范围适当扩大化；许涤龙等（2014）提出了统计口径与国际接轨的建议，并指出了建立新能源统计指标体系。第二，决策型新能源统计分析体系需要充分反映出新能源的发展特征、现状、问题，林秀萍（2021）认为能源统计分析指标体系构建的基本要求是体现发展特征、现状、问题，这一点在新能源的发展中表现得最为明显，因为此方面还没有形成一个科学的标准体系，国外在这一方面也没有一套成熟的经验可以学习和借鉴，发展特征、现状、问题是统计工作要达到的基本目标，需要体现在新能源统计分析体系之中。

（二）决策型新能源统计分析体系框架构建分析

在充分借鉴现有学者新能源的统计分析体系建设经验的基础上，结合当前新能源产业的发展状况，研究将新能源统计分析体系框架构建如下。

从上面的分析中可以看出，本研究所设计的新能源统计分析体系框架，主要包含应用层、分析层和数据层这三个层次。应用层主要解决的是新能源发展趋势预测和态势预警，也就是及时解决新能源发展中的问题，准确把握新能源发展趋势，为新能源各项发展决策提供准确的依据。新能源运行健康指数分析及预警主要是为了分析和判断当前国内新能源运行的健康状况，发现并判断新能源运行中的具体问题。分布式电源对配电网的影响指数分析主要是为了解决新能源发电过程中，对配电网的影响以及接入配电网的具体技术形式。分析层主要通过量化辅助决策的基础方法和手段，或者是可视化管理分析技术，实现应用层的具体应用目标。分析层所涵盖的具体功能比较多，包括探索分析、关联分析、聚类分析和预测分析，不同的分析技术所运用的具体工具和方法不一样，探索分析主要是通过描述性统计分析、频率分析和概率分析、方差分析等方法和手段，分析和把握当前新能源发展趋势和状况。关联分析主要是通过相关分析、因果分析等4种方法实现。聚类分析主要包括层次聚类分析等三种方法；预测分析主要是通过线性回归分析和指数平滑法等进行。当然，研究中所展示的这些方法只是从理论上可以应用于新能源统计分析体系的技术方法和手段，在实际构建和应用的过程中可以根据统计部门掌握和应用的具体方法代替。数据层包括内部数据和外部数据两种，也包括数据的具体来源途径，这一点在评价指标体系框架当中体现不出来，因为不同的内部数据的来源途径大相径庭。

三、决策型新能源统计分析核心内容

（一）数理分析

数理分析主要是为了解决新能源统计指标分析中相关数据的处理问题，所以在设计中需要合理地运用各种数据处理技术与方法，也需要借助于一些辅助分析工具或者计算机设备进行。在前面的分析中可以看出，数理分析包括探索分析、关联分析、聚类分析、预测分析，这四种的数理分析方法和手段的作用各异。

1. 探索分析

探索分析中使用的主要方法为描述性统计分析、频率分析和概率分析、方差分析，这种分析方法和手段主要是对新能源统计中搜集的数据进行初步分析，可以使用数据处理技术方法有很多，在应用数据处理方法的时候需要根据数据的特点进行，比如说通过描述性统计分析获得数据的均值、最值、众数、中位数和百分位数等；通过频率分析获得数据中的相关指标项目的具体频率、不同指标频率走势，制作直方图、盒装图、饼状图等，概率分析针对数据不足的情况，依托现有的数据分析该指标的发展概率趋势；图形分析主要是解决数据处理的输出问题，运用的各种直观的图形输出相关分析结果。

2. 關联分析

关联分析在新能源统计分析中主要解决两方面的问题。第一，新能源统计指标之间的相互关系，在新能源统计分析中涉及的分析指标有很多，不同指标之间也存在密切的关联性，在分析的过程中可以运用相关系数法、t 检验法、Apriori 算法频繁项集等进行，这些方法可以较为直观地体现出不同指标之间的相互影响机制及其关系，也可以通过granger 因果分析、回归分析法等方法，确定不同指标之间的因果关系。比如说在光伏发电分析中，可以通过确定发电量与日照强度等因素之间的关系，确定发展光伏发电主要建设区域，以及配套的发展政策等。第二，新能源统计指标与其他经济社会发展指标之间的关系，新能源发展与其他社会发展指标之间也存在一定的关系，因为新能源的建设和发展与经济发展之间存在密切的关系，通过的关联分析可以确定主要经济因素对新能源产业发展的影响。

3. 聚类分析

聚类分析是针对多维复杂指标进行分析的一种有效的方法和手段，基本分析方法是将新能源指标分为不同的类型，按照不同类型的指标，以及不同类型指标之间的关系进行分析，通过分析可以挖掘其背后的蕴藏价值，更加深入探索数据特点及其分布特征。可以用于分析的方法包括K-means 聚类、层次聚类等。比如说可以通过新能源类型分析的方式，分析不同的新能源在国内的分布情况，也可以分析新能源的分布与各省的GDP之间的关系等。

4. 预测分析

预测分析主要用于新能源发展趋势、特点的分析，预测分析是利用新能源历史数据进行分析的一种方法和手段，适合进行预测分析方法和手段有很多，借鉴现有研究成果，适合预测分析的方法主要包括线性回归法、滑动平均法、指数平滑法等。可以根据数据的类型进行单指标预测和多指标分析预测，指标需要根据数据的特征进行，比如说针对分布式发电的预测分析，可以通过新装分布式发电系统数量、分布、累计数、新装量等多种方法和手段进行，借助于上述分析方法和手段，确定未来一段时间内的分布式电源的发展趋势。

（二）量化的辅助决策分析

1. 分析目标与指标确定

量化的辅助决策分析中，首先要确定分析目标，根据决策目标确定相应的指标，然后再选择相应的数据进行指标分析，获得准确的结果。比如说，为了解决本地区太阳能分布式电源的发展情况，先确定分析目的：本地区太阳能分布式电源的发展情况，然后再确定所需的数据指标，包括数据收集的范围、数据收集的方法，比如说是通过实际调查的方式进行数据收集，还是从相关主管部门的资料当中调取相关数据。另外，数据的收集的范围是指具体的数据收集项目，比如说太阳能分布式电源的数量、太阳能分布式电源的建设类型、太阳能分布式电源的发电情况，包括总发电量、发电中位数或发电效率，参与太阳能分布式电源建设和发展的农户及企业的数量，企业和农户所实际获得的经济效益等等。这些都需要通过具体的指标确定。

2. 分析模型构建与应用

分析模型构建和应用是对指标进行深入分析的一种方法，在分析的过程中需要运用科学的分析方法和手段，一般情况下可以使用建立模型的方式进行分析，比如说双因素指标分析模型等等。当然模型的选择和应用需要根据具体的分析内容和目标进行。不同的分析目标和内容使用的模型分析方法不一样，有时候还需要引入一些外部数据进行辅助分析。还是以分布式电源发电量的计划为例，适合对太阳能分布式电源发电量计划分析的模型有很多，比如说回归分析、灰度关联分析等模型都可以应用其中，通过分析可以了解太阳能分布式电源发电量的变化情况，掌握太阳能分布式电源的发电变化及其趋势。

（三）可视化分析技术

所谓可视化技术，是指在进行数据分析的基础上，在分析结果的显示及其运用上，充分满足可视化的要求，简单来说就是通过必要的技术方法和手段，使分析结果以直观形象的方式显现出来。一般情况下是以图表的方式进行说明，在分析的过程中有一些数据会通过软件分析的方式直接输出。但是也有一些数据需要借助于一些图表分析方法和手段进行归纳总结以后，然后再借助于具体的图表才能达到可视化的目的。比如说，就2014年新能源可以借助于如下图表，总结不同类型的新能源的建设和发展情况，归纳分析不同新能源分布式电源的建设和发展规律。

四、决策型新能源统计分析运用

（一）新能源电源发展趋势

新能源产业是衡量一个国家和地区高新技术发展水平的重要标准，是新一轮国际竞争的战略制高点，世界发达国家和地区把发展新能源作为顺应科技潮流、推进产业结构调整的重要举措。我国针对新能源发展出台了相关政策和措施，使我国的新能源电源发展保持了良好的趋势。国务院办公厅转发《关于促进新时代新能源高质量发展的实施方案》， 锚定2030年我国风电、太阳能发电总装机容量12亿千瓦以上的目标，为加快构建适应新能源占比逐渐提高的新型电力系统，推动新能源高质量发展保驾护航。

经济社会的快速发展，对清洁能源的发展提出了更高的标准和要求，为更好地保护环境，實现经济社会的可持续发展，重视和加强各类新能源的发展，已经成为社会的共识。我国新能源发展过程中也存在着一些问题，比如说盲目发展新能源，导致新能源的建设效益达不到预期的效果，一些地区存在着重复投资建设新能源电源项目等一系列的问题。这些都预示着新能源电源在发展过程中存在着很多不确定性因素，面临较多的风险与挑战。决策型新能源统计分析可以借助于各种先进的方法和手段，科学预测各种因素对新能源电源的影响，分析和判断新能源的发展趋势以及发展过程中的潜在风险，对优化和调整新能源产业发展政策，进一步增强决策的科学性具有特别重要的意义和作用。

（二）新能源运行健康指数分析

新能源接入电网虽然能够对电网形成联合补充，满足新能源电源的运行和发展需要；但是新能源电源在运行的过程中受外界因素的影响比较明显，功率呈现出波段性和随机性特点。这种情况下，如何满足电网调度的要求、保持供电稳定性，是供电管理工作中需要解决的一个重要问题，也给电网运行调度带来了极大的挑战。要想解决这个问题，需要科学的机制及时掌握新能源电源的运行状况。将其作为新能源运行健康指数分析评价的一种重要方法，借助于此种统计分析模式，可以及时掌握各种新能源的运行发展情况，包括历史数据以及运行和发电效率变化，新能源电源年发电量占用电量的比例，日发电量的变化等等，只有掌握了这些详细的数据，才能为电网调度提供准确的依据，避免出现电网调度不合理对电网安全运行产生负面影响，有效保证经济社会发展过程中的电力需求。

（三）新能源对配电网运行影响

最近几年，受国家产业发展政策等多种因素的影响，我国分布式电源呈现出快速发展的态势，光伏和风力发电已经成为新能源发展的主力军。其中光伏发电每年新增装机容量都呈现出快速增长的趋势，2019年就新增12.2GW主要是以分布式光伏发电为主。但是，以分布式光伏与风力发电为代表的新能源发电是波动性电源，虽然接入配电网系统以后，可以对当前的配电网系统联合补充，由此带来的电压和电能质量等方面的影响也非常明显。为切实保证电网运营的安全和稳定性，需要在电网运行管理中进行分布式电源对配电网的影响分析，在分析的过程中可以使用新能源统计分析中的因果分析和相关性分析等技术方法与手段，针对分布式电源装机容量、接入配电压等级等与配电网电压和线路负载率等方面进行相关分析和影响分析，准确评价分布式电源接入配电网对电网运行的影响，为电网运行策略和方法的调整及优化提供准确的依据。

五、结语

最近几年，我国新能源产业保持了良好的发展趋势，这与我国新能源产业发展政策有着密切的关系。但是，受新能源产业发展环境等诸多因素的影响，新能源产业在建设和发展中也存在着很多不确定性因素。决策型新能源统计分析主要是为了进一步增强新能源电源发展各项决策和政策的科学性，减少决策失误对新能源电源的负面影响。研究所构建的决策型新能源分析框架，充分体现了新能源电源的发展特点和决策分析的要求，可以较好地满足新能源电源发展决策的需求，对提高决策的科学性和合理性起到一定的作用。

参考文献：

[1]张启龙，李萌文.北京市新能源和可再生能源统计方法的探讨[J].节能与环保，2016（12）：52-54.

[2]许涤龙，钟雄，汤智斌.能源统计的国际准则——IRES及其启示[J].北京理工大学学报（社会科学版），2014，16（02）：33-39.

[3]林秀萍.基于能源结构调整的能源统计方法探讨[J].化工管理，2021（02）：17-18.

[4]闫湖，黄碧斌，胡静，等．决策型新能源统计分析关键技术及应用研究[J]．电力信息与通信技术，2020，18（11）：30-35．

（作者单位：鄄城县发展和改革局；鄄城县粮食质量监测站）