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目前,我国正面临资源短缺､气候变化和环境治理等多重挑战｡为实现可持续发展,建立“绿色经济”,我国开展了“以电代煤､以电代油､电从远方来,来的是清洁电”为核心内容的电能替代工作｡研究表明大气污染PM2.5中的50%~60%源于燃煤,20%~30%来自燃油,而电能具有清洁､安全､便捷､来源广泛等特点和优势,因此应该着重提高电能所占终端能源的消费比重,减少终端化石能源的燃烧排放,缓解严峻的环境压力[1-2]｡
电能替代作为一种新的能源消费理念,已经得到社会的广泛认同[3-5]。当前对电能替代的研究更偏重能源需求预测：文献[6]在低碳经济目标下,选取了DGP、人口等影响因素,预测了我国2020年的电力需求值;文献[7]以电力市场需求为约束,从宏观经济的角度,分析了我国长期的电力需求增长率。随着电能替代的不断推进,为了给后续电源、电网、产能的规划工作提供理论指导,有必要对电能替代潜力进行研究。目前常见的潜力评估分析方法有回归分析法、人工神经网络法[8]、支持向量机法[9]、组合预测法[10]等诸多方法,文献[11]将支持向量机理论应用于电力系统的短期负荷预测,实现了预测精度的有效提升。文献[12]详述了粒子群优化方法在电力系统中的应用,包括电网扩展规划、负荷经济分配、优化组合、参数辨识等。文献[13]以粒子群优化方法对神经网络权值进行处理,同时优化其连接结构,删除冗余连接,使神经网络获得与模式分类问题匹配的信息处理能力,对提高分类误差精度有一定的效果｡
在此基础上,本文提出一种基于粒子群优化支持向量机的电能替代潜力分析方法,并以我国2010-2014年的历史数据验证其有效性,以期为我国电能替代工作提供参考｡
1 电能替代影响因素分析
1.1 电能替代影响因素
电能替代受到技术发展、经济性、环保要求、政策措施、用户响应等多方面因素的综合影响[14]。国家电网公司于2015年发布了《全面深入推进电能替代行动计划》,提出了推广实施各类电能替代技术、探索以市场化方式推进电能替代、积极争取全方位电能替代激励支持政策等重点任务。2016年各地国网电力公司在售电市场乏力的情况下,积极拓展电能替代市场,电网售量保持正增长,关键是在实施技术领域、价格以及政策支持等方面取得突破[15]。因此,本文选取了影响电能替代的3个关键因素：技术发展、经济因素和政策措施,来对电能替代的进程进行量化分析。但考虑到不同时期影响电能替代因素的力度各有侧重,故引入弹性系数k,k值可根据专家打分等方法适当做出调整,以期更准确的预测我国中长期的电能替代潜力。基于当前电能替代发展研究,3种影响因素无明显差异,故本文中弹性系数取值均为1。
1.2 主要影响因素及量化方法
1.2.1 技术发展
技术进步是提升我国电气化水平的主要推动力,也是有效开展电能替代的基础。电气化的水平是指用电能占终端能源消费的比重,电气化指标反映了社会用能技术的进步。但在实际生活中,有些终端用能,如化工、炼焦等无法被电能所代替,所以为更准确的表示技术发展对电能替代的影响,参考电气化的衡量指标,引入了实际电能消费与实际电能消费和理论电能消费之和的比值,来表示社会电能替代技术发展的水平,如下所示：
式中：k1表示第ξ年技术发展水平的弹性系数;T(ξ)表示第ξ年的电能替代技术发展水平;Ef(ξ)表示第ξ年的实际电能消费;Et(ξ)表示第ξ年的化石能源的等效电能消费。化石能源的等效电能消费是指不考虑技术可行性和经济可行性,计及用能效率,将所有以用能为目的的化石能源消费按热当量法折算出的电能消费Et(ξ)。
式中：Eij(ξ)为第ξ年的第i种化石能源的第j种行业的耗能量;χij为第i种化石能源的第j种行业的用能效率;αi为第i种化石能源与电能的折合比例。
1.2.2 经济因素
经济增长情况对于终端电能需求影响重大,一个地区总体经济的发展情况将对电能及其他能源消费产生影响。在电力及能源研究的文献中,众多学者都将人均国内生产总值作为影响电力需求的决定性因素,即我国的电力需求与经济增长具有内生性,这2个变量之间存在着显著且稳定的关系[7]。故本文用人均国内生产总值,来反应我国电能替代进程中经济发展对电能替代的影响。
式中：k2表示第ξ年经济发展的弹性系数;Gp(ξ)表示我国第ξ年的人均国内生产总值;G(ξ)为我国第ξ年的国内生产总值;P(ξ)为我国第ξ年的总人口数。
1.2.3 政策措施
电能替代的稳定、有序推进离不开科学合理的政策措施。现阶段,我国电能替代还处于发展初期,政府已经颁布了若干政策,为电能替代创造良好的发展环境,如2014年出台的《燃煤锅炉节能环保综合提升工程实施方案》《关于电动汽车用电价格政策有关问题的通知》,2015年出台的《电动汽车充电基础设施发展指南(2015-2020年)》等。
政府推进电能替代工作不仅是主观的宣传引导,更主要的表现是不断加强电力建设,并在经济上提高了电能在终端能源市场上的竞争力,从而促进电能替代。补贴政策、价格政策、财税政策、投融资政策,基础建设等都将对其市场发展空间带来影响,为在整体上把握政府对电能替代的支持,以宏观的角度分析政府对电能替代发展的投入,采用了新建的电力的固定资产投资与新建的能源固定资产投资(包括电力、煤炭、石油和天然气)的比值来表示国家政策对电能替代发展的影响。
式中：k3表示第ξ年政策措施的弹性系数;P(ξ)表示第ξ年的政策措施对电能替代的影响因子;Ie(ξ)、Ic(ξ)、Io(ξ)、Ig(ξ)分别表示第ξ年的电力、煤炭、石油和天然气的新建固定资产投资。
2 PSO-SVM电能替代量预测模型
在分析电能替代潜力时,首先要确定分析对象,将分析对象量化表示,并构建相关的预测模型。本文定义了电能替代量,并计算每一年的累计值,来量化电能替代的潜力。通过构建粒子群优化支持向量机的预测模型,对我国的累计电能替代量进行预测。
2.1 电能替代量
为了对电能替代潜力实现量化计算,本文定义了电能替代量作为分析电能替代潜力的客观依据。设第ξ年的实际电能消费为Ef(ξ),终端总能源消费为Eq(ξ),终端用能格局若维持第ξ年水平,则电能所占终端能源比重与第ξ年相同,那么第ξ+1年电能消耗相比前一年的电能消耗增加量定义为第ξ+1年年电能替代量。
式中：Esub(ξ+1)为第ξ+1年的电能替代量;Ef(ξ+1)为第ξ+1年的实际电能消费量;Eq(ξ+1)为第ξ+1年的终端能源消费总量。
由于电能替代是一个不断积累推进的过程,即历史的技术和政策措施等仍会对未来产生影响,故在此基础上计算每一年的累计电能替代量,来定量表示电能替代的进程。
式中E(ξ)为第ξ年的累计电能替代量,是第ξ年之前的电能替代量之和。
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