基于政策因素變權(quán)的省域能源互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展評(píng)價(jià)研究

張力菠，周德群

（1.南京航空航天大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，江蘇 南京 211106；2.南京航空航天大學(xué)能源軟科學(xué)研究中心，江蘇 南京 211106）

一、引言

能源互聯(lián)網(wǎng)有助于促進(jìn)能源清潔替代、擺脫傳統(tǒng)能源依賴、實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展[1]，因此得到了多國政府的支持。近年來，政策的大力支持促進(jìn)了我國能源互聯(lián)網(wǎng)由探索布局階段逐漸步入快速發(fā)展階段。為了能科學(xué)制定適應(yīng)快速發(fā)展變化的能源互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展規(guī)劃及相關(guān)政策，以促進(jìn)其可持續(xù)發(fā)展，有必要充分考慮相關(guān)政策因素的影響，對能源互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展情況給出合理評(píng)價(jià)，以了解各項(xiàng)指標(biāo)的發(fā)展情況，并分析其根源以探尋對策建議。

由于體系大、內(nèi)涵多、跨領(lǐng)域等特點(diǎn)，能源互聯(lián)網(wǎng)的概念及發(fā)展應(yīng)用涉及園區(qū)、城鎮(zhèn)、市、省域到國家甚至全球?qū)用?，因此其發(fā)展評(píng)價(jià)也涉及諸多層面和范圍，如生態(tài)城、開發(fā)區(qū)、園區(qū)等小型能源互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的評(píng)價(jià)[2-4]；市域能源互聯(lián)網(wǎng)的評(píng)價(jià)[5]；國家層面能源互聯(lián)網(wǎng)的評(píng)價(jià)[6-7]；全球能源互聯(lián)網(wǎng)的評(píng)價(jià)[8]。由于跨域的不同，評(píng)價(jià)往往采用不同維度的指標(biāo)[9]，如經(jīng)濟(jì)、環(huán)境、社會(huì)等維度[2，6]；能源供給、傳輸、交易、需求等維度[4，8]；能量品質(zhì)、安全可靠性、使用與服務(wù)等[7，10-11]；關(guān)鍵技術(shù)及創(chuàng)新能力等[12]?？傮w看，不同跨域能源互聯(lián)網(wǎng)評(píng)價(jià)指標(biāo)側(cè)重點(diǎn)有所不同，跨域較大的評(píng)價(jià)指標(biāo)一般涉及較大范圍的投資、建設(shè)、運(yùn)行及產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)、能源、環(huán)境等效益，其測評(píng)多基于稍粗略的產(chǎn)業(yè)/行業(yè)（如可再生能源、電網(wǎng)等） 層面，而跨域較小能源互聯(lián)網(wǎng)的評(píng)價(jià)指標(biāo)則更具體，如細(xì)化到園區(qū)具體項(xiàng)目的投資建設(shè)、運(yùn)維、多能協(xié)調(diào)、管理服務(wù)以及投資回報(bào)等指標(biāo)。

已有研究成果比較豐富，但也還存在亟待深入研究的方面，如能源互聯(lián)網(wǎng)省域?qū)用娴脑u(píng)價(jià)還相對不足；評(píng)價(jià)指標(biāo)還需更客觀、合理地選擇以適應(yīng)不同跨域?qū)用娴脑u(píng)價(jià)；政策對能源互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展不可或缺，而且隨其發(fā)展階段和程度的變化而不斷變化，因此有必要考慮政策因素主導(dǎo)或偏好對能源互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展評(píng)價(jià)的影響，以此更客觀反映指標(biāo)發(fā)展情況并分析相關(guān)政策的效用。對此，通過文獻(xiàn)研究、德爾菲法等選取關(guān)鍵指標(biāo)，文章采用結(jié)構(gòu)熵- 因子分析法驗(yàn)證其合理性，并設(shè)計(jì)考慮政策因素的變權(quán)函數(shù)，結(jié)合層次分析法（AHP） 確定指標(biāo)的變權(quán)，最后以江蘇能源互聯(lián)網(wǎng)為例，驗(yàn)證評(píng)價(jià)模型的有效性。

二、評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

1. 評(píng)價(jià)指標(biāo)選取

雖然不及全球及全國層面的范圍，但省域（尤其經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)省份） 層面能源互聯(lián)網(wǎng)基本涵蓋了新型信息廣域能源共享、可再生能源與分布式電源大規(guī)模接入、新能源汽車大力推行、分布式與集中式能源相結(jié)合、“多能互補(bǔ)”、“源網(wǎng)荷儲(chǔ)”協(xié)同等基本內(nèi)涵與發(fā)展愿景，能通過可再生能源、智能/特高壓電網(wǎng)及其運(yùn)行控制、儲(chǔ)能、多能互聯(lián)系統(tǒng)規(guī)劃、綜合需求響應(yīng)及能效管理等相關(guān)技術(shù)的創(chuàng)新、工程項(xiàng)目的應(yīng)用推廣，促進(jìn)能源結(jié)構(gòu)與資源配置優(yōu)化、能源效率提升及綠色用能，這些可歸結(jié)為能源互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)工程技術(shù)發(fā)展情況及其應(yīng)用成本和產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)、環(huán)境和社會(huì)等效益，也是省域能源互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)選取的主要依據(jù)。

（1） 經(jīng)濟(jì)維度。源于能源互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)創(chuàng)新、工程建設(shè)的投資費(fèi)用及經(jīng)濟(jì)效益。投資運(yùn)維成本，包括分布式能源、輸配網(wǎng)絡(luò)、儲(chǔ)能、控制設(shè)備等的投資建設(shè)、運(yùn)維費(fèi)用[2]，隨技術(shù)成熟度及安裝容量而變化；項(xiàng)目運(yùn)營收益，即相關(guān)投資項(xiàng)目運(yùn)行的收益，如需求響應(yīng)削峰填谷、調(diào)度優(yōu)化等的經(jīng)濟(jì)效益，再如分布式電力自發(fā)自用產(chǎn)生的節(jié)電收益等；補(bǔ)貼收益，指光伏等可再生能源、需求響應(yīng)等獲得的補(bǔ)貼收益，由于其來自政策而非市場，且將隨著補(bǔ)貼退坡而日益減少直至歸零，一定程度上反映了可再生能源的市場化程度，故將該指標(biāo)單列出來。

（2） 能源維度。該指標(biāo)主要考慮能源互聯(lián)網(wǎng)促進(jìn)能源效率提升和能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化。一次能耗總量，即省域直接消費(fèi)的一次能源總量與電網(wǎng)轉(zhuǎn)化為一次能源消耗的能量（電網(wǎng)電量/[電網(wǎng)線損率*(1- 傳統(tǒng)煤電廠平均效率)]） 之和；清潔能源裝機(jī)占比，即清潔發(fā)電等技術(shù)在能源結(jié)構(gòu)中的比重；清潔能源消納率，指清潔能源實(shí)際發(fā)電量與其最大總發(fā)電量之比；電能占終端能源比重，反映能源終端消費(fèi)結(jié)構(gòu)[13]，為終端用電量與能源消費(fèi)總量之比。

（3） 環(huán)境維度。該指標(biāo)主要考慮能源互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展以大規(guī)模開發(fā)和高效利用清潔能源而帶來的CO2及污染物的減排。CO2綜合減排量，由區(qū)域在固定周期內(nèi)的累計(jì)節(jié)能量[3]和節(jié)約1 單位標(biāo)準(zhǔn)煤所減少的碳排放量決定；清潔能源發(fā)電污染物減排量，指清潔能源發(fā)電替代化石能源電量和節(jié)約用電帶來的硫化物、氮氧化物、煙(粉)塵等的排放量；EV（Electric Vehicles，電動(dòng)汽車） 污染物減排量，指EV 代替燃油汽車而減少的污染物排放量，受EV 保有量、單輛EV 平均年用電量及EV 單位用電量的污染物排放量的影響；污染治理費(fèi)用，即防治與消除污染所需治理費(fèi)用，能源互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)技術(shù)進(jìn)步及發(fā)展對其有影響。

（4） 社會(huì)維度。這一指標(biāo)主要衡量新能源、微網(wǎng)、儲(chǔ)能、能效管理服務(wù)、EV、配電網(wǎng)自動(dòng)化等能源互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)行業(yè)發(fā)展所帶來的社會(huì)效益。就業(yè)效益，即能源互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的發(fā)展（按投資額） 拉動(dòng)的就業(yè)數(shù)量；EV 占有率，指EV 保有量在相關(guān)汽車總保有量的比重；智能電表普及率，即安裝智能電表用戶數(shù)的情況；用戶服務(wù)滿意度，用戶對相關(guān)能源服務(wù)的滿意程度（優(yōu)、良、中、及格、差）。

（5） 工程維度。該指標(biāo)主要衡量智能電網(wǎng)及電網(wǎng)互聯(lián)的建設(shè)情況、相關(guān)技術(shù)應(yīng)用難度等。輸電線路回路長度，即特高壓電網(wǎng)建設(shè)情況；電壓等級(jí)，電力系統(tǒng)及電力設(shè)備的額定電壓系列級(jí)別；傳輸容量，正常情況下電力線路允許輸送的最大功率，反映電網(wǎng)規(guī)模。技術(shù)成熟度，按9 級(jí)成熟度等級(jí)劃分[12]；項(xiàng)目可擴(kuò)展性，對同一邏輯單位增加或優(yōu)化功能，或增加邏輯單位并使其與原有整體相協(xié)調(diào)。

2. 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系驗(yàn)證

文章通過結(jié)構(gòu)熵—因子分析法構(gòu)建結(jié)構(gòu)熵模型及因子分析來驗(yàn)證指標(biāo)體系的合理性：

第一，對指標(biāo)體系通過調(diào)查問卷獲取專家意見，根據(jù)專家評(píng)價(jià)打分排序，得到典型排序矩陣。專家根據(jù)指標(biāo)對能源互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的影響程度（顯著、較大、一般、不太大、幾乎沒有）判斷選擇。

第二，構(gòu)建結(jié)構(gòu)熵矩陣，并通過對指標(biāo)的總體認(rèn)識(shí)度排序及分析，以削減不同專家意見導(dǎo)致的指標(biāo)的不確定性。以aij表示第 i 個(gè)專家對第 j 個(gè)指標(biāo)的意見，i=1，2，…，k，j=1，2，…，n，由此可根據(jù)有效的k 位專家的打分得到評(píng)價(jià)意見的典型排序矩陣 A={aij}k×n，則熵模型[14]可表示為：

令I(lǐng)=m+1，m=q+2，則：

將aij代入式(3)，得到aij的結(jié)構(gòu)熵值bij=μ(aij)，進(jìn)一步得到結(jié)構(gòu)熵矩陣 B=(bij)k×n。

進(jìn)一步假設(shè)k 位專家對指標(biāo)排序結(jié)果同等重要，計(jì)算k 位專家關(guān)于指標(biāo)的平均認(rèn)識(shí)度認(rèn)識(shí)盲度（不確定度）Qj和總體認(rèn)識(shí)度Y：

按上述步驟，向從事能源互聯(lián)網(wǎng)、新能源領(lǐng)域生產(chǎn)、服務(wù)、研究、監(jiān)管的相關(guān)單位的中高層管理與技術(shù)人員、產(chǎn)業(yè)發(fā)展與政策規(guī)劃人員、研究人員發(fā)放54 份問卷，收回有效問卷52 份。對問卷統(tǒng)計(jì)結(jié)果的信度檢驗(yàn)得到的克朗巴哈系數(shù)(Cronbach's α)為0.860，信度較高。然后得到指標(biāo)的結(jié)構(gòu)熵檢驗(yàn)結(jié)果，見表1。指標(biāo)按總體認(rèn)識(shí)度大小排序，其值越小，對應(yīng)指標(biāo)體現(xiàn)的信息量就越大，代表性就越強(qiáng)，排名也越靠前，應(yīng)該優(yōu)先采納?？梢钥闯?，專家相對看重能源互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的長遠(yuǎn)可持續(xù)效益，這是由于能源互聯(lián)網(wǎng)涉及諸多新領(lǐng)域，技術(shù)不成熟往往帶來較高的成本，因而技術(shù)成熟度與投資、運(yùn)維成本影響甚至決定能源互聯(lián)網(wǎng)的可持續(xù)發(fā)展。再者，要實(shí)現(xiàn)市場化發(fā)展，相關(guān)補(bǔ)貼會(huì)逐漸退坡直至取消（我國光伏、風(fēng)電等可再生能源自2018 年已進(jìn)入后補(bǔ)貼時(shí)代），故補(bǔ)貼方面收益指標(biāo)則不如能源互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展成熟以后的常態(tài)收益重要。此外，能源互聯(lián)網(wǎng)帶來的能源供給、能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化、環(huán)境及社會(huì)方面的長期效益（如CO2減排量、清潔能源發(fā)電減排量等） 也較受專家關(guān)注，這跟能源互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展愿景相契合。

表1 能源互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)的結(jié)構(gòu)熵檢驗(yàn)結(jié)果

第三，通過因子分析得到一系列因子載荷矩陣，基于指標(biāo)因子載荷進(jìn)行指標(biāo)體系驗(yàn)證。若指標(biāo)的最大因子載荷小于0.4，說明其對所屬公因子影響不明顯，考慮刪除，反之則保留。由此，對第二步得到的結(jié)構(gòu)熵矩陣通過SPSS 進(jìn)行KMO 檢驗(yàn)，其值為0.678，水平顯著（大于0.6），故可進(jìn)行因子分析?；谥鞒煞址治鰧仃嚁?shù)據(jù)的Varimax 方差正交旋轉(zhuǎn)顯示，共有六個(gè)公因子的可提取特征值大于1，其旋轉(zhuǎn)后的方差解釋率分別為30.627%、12.314%、7.522%、6.692%、6.615%、5.326%，累計(jì)為69.095%；其中對能源互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平的解釋程度最高的是公因子1，達(dá)30.627%。這說明前六個(gè)公因子能較好地反映（評(píng)價(jià)） 能源互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展情況。

第四，確立評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。根據(jù)因子載荷的大小判讀對應(yīng)指標(biāo)的去留，若最大因子載荷大于0.4 則說明相應(yīng)指標(biāo)對所屬的公因子有顯著影響，應(yīng)保留，否則應(yīng)刪除對應(yīng)指標(biāo)。結(jié)果顯示，各指標(biāo)的最大因子載荷均大于0.4，則選取的指標(biāo)皆保留。由此得到圖1 所示的省域能源互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展評(píng)價(jià)的指標(biāo)體系。

圖1 省域能源互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展評(píng)價(jià)的指標(biāo)體系

三、考慮政策因素的指標(biāo)變權(quán)的確定

對于能源互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，政策可從投資、稅收、創(chuàng)造就業(yè)等方面營造更好的社會(huì)環(huán)境，從而塑造相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的新形態(tài)，促進(jìn)資源配置方式、經(jīng)營理念、盈利模式等的變化及優(yōu)化。此外，相關(guān)部門會(huì)根據(jù)能源互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展階段及程度的演變動(dòng)態(tài)調(diào)整政策，以使得政策能適應(yīng)能源互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展變化，促進(jìn)優(yōu)勢項(xiàng)的持續(xù)發(fā)展及弱勢項(xiàng)的快速發(fā)展。因此，某個(gè)或某類具體政策及其不同時(shí)段的變化度將直接影響能源互聯(lián)網(wǎng)相應(yīng)維度指標(biāo)項(xiàng)的發(fā)展，一定程度上反映了政府通過政策對某些指標(biāo)項(xiàng)的支持傾向及發(fā)展規(guī)劃。比如，對特高壓/智能電網(wǎng)相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的支持政策，會(huì)提升工程維度指標(biāo)的權(quán)重；補(bǔ)貼類政策有助于產(chǎn)品在初期能夠以較低價(jià)格打開市場，或?qū)⒀a(bǔ)貼資金用于新技術(shù)或新產(chǎn)品的研發(fā)，有助于促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新或開發(fā)出質(zhì)量更高成本更低的產(chǎn)品，這對經(jīng)濟(jì)、工程等維度的權(quán)重影響明顯。

因此，能源互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展評(píng)價(jià)要計(jì)算初始評(píng)價(jià)年的指標(biāo)權(quán)重，還應(yīng)考慮政策因素及其變化對指標(biāo)權(quán)重的影響。而且，由于能源互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展本質(zhì)上屬于復(fù)雜開放巨系統(tǒng)，其評(píng)價(jià)指標(biāo)、準(zhǔn)則等因素之間往往涌現(xiàn)出動(dòng)態(tài)性、非線性等復(fù)雜動(dòng)力學(xué)特性，固權(quán)評(píng)價(jià)往往因?yàn)殡y以判定各評(píng)價(jià)方案的合理性而失效，而變權(quán)評(píng)價(jià)則有利于克服此類問題[15]。因此，采用變權(quán)思想，根據(jù)政策及其不同時(shí)期的調(diào)整變化構(gòu)造變權(quán)函數(shù)，以確定相應(yīng)指標(biāo)不同時(shí)期的權(quán)重。

首先，用AHP 確定指標(biāo)的初始權(quán)重。AHP 基于對相關(guān)因素間關(guān)系的分析，以構(gòu)造目標(biāo)層、準(zhǔn)則層和方案層等實(shí)際問題的遞階層次結(jié)構(gòu)，進(jìn)一步通過比較同層次各因素對上一層中某一準(zhǔn)則的重要性得到比較矩陣。要比較因素C1，C2，…，Cn對目標(biāo)層的影響程度，則要確定它在目標(biāo)層中的比重，對任意兩個(gè)因素Ci和Cj，用aij表示其對上一層的影響程度之比，并用按1～9 的比例標(biāo)度來度量，即 aij取 1，2，…，9 及其倒數(shù) 1，1/2，…，1/9，并以全部比較結(jié)果aij(1，2，…，n)為元素構(gòu)成的判斷矩陣A=(aij)n×n，應(yīng)用算數(shù)平均法計(jì)算權(quán)重向量：

然后，采用變權(quán)函數(shù)確定指標(biāo)后續(xù)的變權(quán)。設(shè)ωi(c1，…，cn)為與指標(biāo)1，2，…，n 有關(guān)的變權(quán)，滿足統(tǒng)一性條件cn)=1。若記 C=(c1，…，cn)為指標(biāo) 1，2，…，n 的狀態(tài)向量，W=(ω1，ω2，…，ωn)為指標(biāo) 1，2，…，n 的常權(quán)向量，S(C)=(S1(C)，S2(C)，…，Sn(C))為變權(quán)向量，選擇指數(shù)形式構(gòu)造變權(quán)函數(shù)公式(7)，其中α 為樂觀系數(shù)，λ 為新發(fā)布政策對指標(biāo)支持的新增次數(shù)，若某政策未對某個(gè)指標(biāo)進(jìn)行激勵(lì)，則為0，那么指標(biāo)1，2，…，n 的變權(quán)向量 W(C)=(ω1(C)，ω2(C)，…，ωn(C))可表示為 W 和 S(C)的歸一化的Hadamard 乘積，即式(8)。

四、評(píng)價(jià)結(jié)果測算及分析

能源互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系為多屬性混合型，包括定性和定量指標(biāo)、正向和負(fù)向指標(biāo)。測算前需對指標(biāo)做標(biāo)準(zhǔn)化處理：正向指標(biāo)，ri=(xi-minxi)/(maxxi-minxi)；負(fù)向指標(biāo)，ri=(maxxi-xi)/(maxxi-minxi)，然后得到指標(biāo)i 的標(biāo)準(zhǔn)值那么，用標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)矩陣乘以權(quán)重向量，得到綜合評(píng)價(jià)結(jié)果Pi（如式(9)），其中ωi(c1，…，cn)為指標(biāo)i 的變權(quán)。由于能源互聯(lián)網(wǎng)當(dāng)前發(fā)展階段主要是支持激勵(lì)政策，故選擇激勵(lì)型變權(quán)函數(shù)，其中的樂觀系數(shù)α 根據(jù)文獻(xiàn)取0.5[16]，再以Pi值乘以100便得到能源互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展情況的綜合評(píng)價(jià)得分Gi。

為計(jì)算基于政策因素變權(quán)的指標(biāo)權(quán)重，統(tǒng)計(jì)了2012 年底以來的相關(guān)政策，比如關(guān)于光伏等可再生能源的補(bǔ)貼、運(yùn)營模式、示范區(qū)建設(shè)，新能源微電網(wǎng)示范項(xiàng)目建設(shè)，配電網(wǎng)建設(shè)改造等方面的支持政策。為簡化，主要基于前一年的權(quán)重，通過每年新發(fā)布的政策對指標(biāo)支持的新增次數(shù)來測算相應(yīng)指標(biāo)當(dāng)年的變權(quán)。比如，2016 年初的《關(guān)于推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”智慧能源發(fā)展的指導(dǎo)意見》 （以下簡稱《意見》） 開啟了我國能源互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展之路，提出了能源互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的十大重點(diǎn)任務(wù)，包括加強(qiáng)包括可再生能源在內(nèi)的產(chǎn)能、傳輸、供能等基礎(chǔ)設(shè)施、多能協(xié)同能源網(wǎng)、能源互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)體系及標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)，推動(dòng)可再生能源、儲(chǔ)能、EV、大數(shù)據(jù)等各類關(guān)鍵技術(shù)的創(chuàng)新攻關(guān)及應(yīng)用、交易等模式的培育。這對清潔能源裝機(jī)占比、一次能耗總量、補(bǔ)貼收益、EV 占有率、CO2減排量、清潔能源發(fā)電減排量、輸電線路回路長度、技術(shù)成熟度等指標(biāo)有明顯影響，按影響1 次來計(jì)算指標(biāo)2016 的權(quán)重，2017 年指標(biāo)權(quán)重則基于2016年的權(quán)重，進(jìn)一步考慮來自于新政策的支持次數(shù)進(jìn)行計(jì)算。

綜上，根據(jù)2014-2018 年《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》 《中國電力年鑒》 《中國環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》 《中國汽車工業(yè)年鑒》 《節(jié)能與新能源汽車年鑒》 《江蘇統(tǒng)計(jì)年鑒》等各類年鑒以及江蘇省統(tǒng)計(jì)局的數(shù)據(jù)，給出了2016 年江蘇能源互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展情況評(píng)價(jià)的各項(xiàng)具體指標(biāo)的權(quán)重、得分的數(shù)據(jù)計(jì)算過程及結(jié)果（見表2）。進(jìn)一步計(jì)算得到2016 年經(jīng)濟(jì)、能源、環(huán)境、社會(huì)、工程維度的評(píng)價(jià)得分分別為9.18、24.73、8.70、3.21、17.09，綜合得分62.91。按照同樣步驟處理其他年份的數(shù)據(jù)，由此得到2013-2017 年江蘇能源互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展評(píng)價(jià)得分（見表3）。

表2 江蘇能源互聯(lián)網(wǎng)2016 年發(fā)展評(píng)價(jià)的各項(xiàng)指標(biāo)得分計(jì)算過程表

可以看出，2013-2017 年，江蘇省能源互 聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的綜合得分有 較大提升。在各分項(xiàng)指 標(biāo)上，能源維度評(píng)估指 標(biāo)得分最高：2017 年， 該項(xiàng)分值為27.64，已達(dá)到較高水平，比如江蘇省風(fēng)電、光伏等清潔能源電力在全省年用電量中的占比由2013 年的不到2.5%提升到2017 年的約9.5%，而江蘇每年外購用電量主要來自西南和西部地區(qū)，其中清潔電力超一半，“清潔替代”日益加快。這跟政策2013 以來大力支持發(fā)展可再生能源、超高壓電網(wǎng)、各級(jí)變電站等能源互聯(lián)網(wǎng)密切相關(guān)。能源維度的快速發(fā)展也進(jìn)一步促進(jìn)了環(huán)境效益的表現(xiàn)，雖然環(huán)境維度指標(biāo)得分并不是最高（次于能源、工程維度），但其年增長幅度最大，呈現(xiàn)了大幅增長趨勢。

表3 2013- 2017 年江蘇能源互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展評(píng)價(jià)得分情況

經(jīng)濟(jì)維度在2015 年的得分增長較快，之后開始小幅下降。這是因?yàn)?015 年以前，主要是2013 年以來的風(fēng)電、光伏等可再生能源的補(bǔ)貼政策激勵(lì)，而大力支持能源互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的政策尚未啟動(dòng)，到2015 年配電網(wǎng)建設(shè)改造政策及2016 年初《意見》頒布后，電網(wǎng)、變電站等能源互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)大項(xiàng)目的啟動(dòng)需要比一般可再生能源項(xiàng)目更大的投資，且由于江蘇不少地方政府近年實(shí)施了對光伏、風(fēng)電等的額外補(bǔ)貼，2016 年以來江蘇光伏裝機(jī)隨之也大幅增長，這使得江蘇2015 年后能源互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)投資成本大幅增長。雖然有效拉動(dòng)了經(jīng)濟(jì)增長，但由于投資成本在早期的大量投入，大幅經(jīng)濟(jì)效益的回報(bào)尚需時(shí)日，故拉低了經(jīng)濟(jì)維度指標(biāo)的得分。但總體上看，隨著投資項(xiàng)目的建成并運(yùn)營，經(jīng)濟(jì)效益將日益顯著，能源互聯(lián)網(wǎng)體系也將逐步形成并完善，有望成為經(jīng)濟(jì)增長的重要驅(qū)動(dòng)力。

工程維度得分也較高，是由于目前能源互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展處于基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)設(shè)施布局的階段，更多以超高壓/智能電網(wǎng)、大型變電站等能源互聯(lián)網(wǎng)廣域網(wǎng)的核心工程項(xiàng)目為主，使得電網(wǎng)輸電線路回路長度、電壓等級(jí)及傳輸容量等指標(biāo)表現(xiàn)突出。數(shù)據(jù)顯示，2015 年江蘇開始探索全球能源互聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)略落地舉措，加快特高壓和堅(jiān)強(qiáng)智能電網(wǎng)建設(shè)，到2017 年已建成特高壓1000kV變電站3 座，容量1200 萬kVA，±800kV 特高壓直流換流站3座，容量2928 萬kVA，特高壓線路長度1433km，500kV 變電站57 座、容量1193 萬kVA，線路長度11813km，初步形成能源互聯(lián)網(wǎng)特高壓交直流混聯(lián)電網(wǎng)格局。這自然離不開諸多關(guān)鍵技術(shù)的進(jìn)步與創(chuàng)新，因此能源互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)技術(shù)也日益成熟，支撐了項(xiàng)目可擴(kuò)展性的提升。當(dāng)然，這有賴于江蘇本身雄厚的經(jīng)濟(jì)和技術(shù)實(shí)力，更與政策的支持密不可分，比如江蘇有六個(gè)項(xiàng)目入選國家能源局2017 年首批56 個(gè)能源互聯(lián)網(wǎng)示范項(xiàng)目。

我國對EV 的補(bǔ)貼政策自2009 年開始執(zhí)行，江蘇也有相應(yīng)補(bǔ)貼政策，顯示政策對EV 的重視。但社會(huì)維度總體得分最低，其中EV 占有率得分最低，似乎政策的效用并不理想。這主要是因?yàn)镋V 目前的電池續(xù)航能力限制了其長距離行駛，且配套施設(shè)也還不完善，EV 充電站數(shù)量較少，出行不夠便捷，故市場對EV 的認(rèn)可度不高，其產(chǎn)生的社會(huì)效應(yīng)依然較小。此外，社會(huì)維度中就業(yè)效益得分也不高，隨著能源互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)項(xiàng)目的逐步推進(jìn)，其就業(yè)效益拉動(dòng)將日益顯現(xiàn)。

五、結(jié)論

文章從經(jīng)濟(jì)、能源、環(huán)境等五個(gè)方面建立了省域能源互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展評(píng)價(jià)的指標(biāo)體系，并用結(jié)構(gòu)熵—因子分析驗(yàn)證了指標(biāo)的有效性，進(jìn)一步基于政策因素構(gòu)建了變權(quán)函數(shù)以確定指標(biāo)變權(quán)，并將模型用于江蘇能源互聯(lián)網(wǎng)2013-2017 年發(fā)展情況的評(píng)價(jià)。評(píng)價(jià)結(jié)果較客觀地反映了江蘇能源互聯(lián)網(wǎng)這幾年的發(fā)展情況，驗(yàn)證了該模型的有效性，可用于省域能源互聯(lián)網(wǎng)發(fā)的評(píng)價(jià)。具體的，江蘇能源互聯(lián)網(wǎng)2013-2017 年間的各項(xiàng)指標(biāo)得分均有明顯提升，呈現(xiàn)出較快的發(fā)展速度。2017 年具體維度得分由高到低依次為能源、工程、環(huán)境、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)維度，這跟實(shí)際的政策支持和發(fā)展階段基本吻合。經(jīng)過幾年的發(fā)展，江蘇能源互聯(lián)網(wǎng)當(dāng)前處于初期布局向快速發(fā)展過渡的階段，相關(guān)技術(shù)、工程的投入日益加大，因而在能源、工程維度指標(biāo)方面表現(xiàn)突出，環(huán)境效益也比較明顯；由于投入的效益產(chǎn)生尚需時(shí)日，故經(jīng)濟(jì)維度指標(biāo)（尤其項(xiàng)目運(yùn)營收益） 表現(xiàn)欠佳；而EV 占有率等社會(huì)維度指標(biāo)表現(xiàn)最差，這跟EV 儲(chǔ)能相關(guān)技術(shù)、設(shè)施配套亟待突破密切相關(guān)。綜上，江蘇應(yīng)繼續(xù)保持并加大對分布式光伏、風(fēng)電等可再生能源的發(fā)展力度，進(jìn)一步放開能源交易市場。持續(xù)優(yōu)化并落實(shí)EV 及其儲(chǔ)能、充放電站、需求響應(yīng)以及ICT等相關(guān)技術(shù)的創(chuàng)新、應(yīng)用及建設(shè)，有助于提升EV 占有率、就業(yè)效益等能源互聯(lián)網(wǎng)的社會(huì)效益。