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⬆图1全球能源互联网发展指数框架图
2.计算方法
2.1指标数据标准化方法
本研究采用对数极差法、区间隶属度方法对指标数据进行标准化处理。数据标准化后的指标分值介于 0~100 之间。对于正向指标对数极差法标准化公式设计如下:
2.2指标数据标准化方法分析
在评价体系数据计算过程中,传统极差法常被用于数据标准化处理。图2给出了人均用电量指标的传统极差法与对数极差法数据标准化结果对比。从图中可以看出各国人均用电量数据离散较大,最大值远偏离平均值,传统极差法计算结果表明排在第一位的人均用电量(冰岛:55054kWh/人)标准化数值为100,而排在第二位的人均用电量(挪威:23403kWh/人)标准化数值仅为42.5,其余多数国家标准化数值均在20分以下,造成数据标准化数值过度集中在较低值附近,无明显区分度,容易造成评估失真。为此,本研究提出采用对数极差法对数据进行处理,从图2计算结果可以看出,相比传统极差法,对数极差法得到的指标标准化数值分布更加均匀,数据区分度更加明显。
⬆图2 传统极差法与对数极差法标准化对比
2.3指数评价计算
根据数据标准化方法分别对全球统计国家的18个指标进行标准化处理,形成指标矩阵。通过层次分析法,根据每个专项指数下评价指标对专项指数影响程度,设置影响权重值,形成专项指标权重矩阵
,分别计算图1中三个专项指数,即电力互联指数、绿色低碳指数、能源经济社会环境协调指数。最后根据每个专项指数对综合指数的影响程度,形成专项指标权重矩阵
,计算全球能源互联网发展指数。评价体系构建、指标数据处理、权重矩阵和指数排名计算流程见下图3所示。专项指数
及全球能源互联网发展指数
计算公式分别如下:
式中:是标准化的指标矩阵;
是评价指标权重矩阵;
是专项指标权重矩阵。
⬆图3全球能源互联网发展指数计算流程图
3.计算结果
3.1全球各国排名及分析
考虑到数据的可获取性以及滚动更新研究需要,本文研究范围选取IEA能源统计的140个国家进行分析。全球能源互联网发展指数分值及排名见下图4。其中排在前10名的国家分别是挪威、瑞典、芬兰、奥地利、瑞士、加拿大、丹麦、法国、卢森堡、冰岛,除加拿大外全部为欧洲国家。西亚和撒哈拉以南非洲国家排名相对靠后,主要是由于西亚各国化石能源资源丰富,消费占比较高,绿色低碳发展滞后;撒哈拉以南非洲国家电力基础设施落后,电力普及程度低,互联发展落后。全球统计的140个国家的GEIDI全球分布图见图5。
⬆图4全球能源互联网发展指数全球排名
⬆图5全球能源互联网发展指数分布图
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