基于改进云模型的区域电网电能替代综合效益评价

doi:10.12096/j.2096-4528.pgt.23142

发电技术 ›› 2025, Vol. 46 ›› Issue (2): 399-408.DOI: 10.12096/j.2096-4528.pgt.23142

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基于改进云模型的区域电网电能替代综合效益评价

郑杨¹, 任禹丞², 王雨薇¹, 徐丁吉¹, 杨慧敏³

^1.国网江苏省电力有限公司镇江供电分公司，江苏省镇江市 212002
^2.国网江苏省电力有限公司，江苏省南京市 210019
^3.东南大学电气工程学院，江苏省南京市 210096

收稿日期:2024-03-07 修回日期:2024-05-10 出版日期:2025-04-30 发布日期:2025-04-23
作者简介:郑杨(1982)，男，硕士，高级经济师，研究方向为电力需求侧管理、节能减碳、新能源发展应用，9249526@qq.com；
王雨薇(1993)，女，硕士，工程师，研究方向为综合能源技术，本文通信作者，15262967080@163.com；
杨慧敏(1998)，女，硕士，助理工程师，研究方向为低压配网、负荷辨识，1456629706@qq.com。
基金资助:
国家自然科学基金项目(62293500);国家电网有限公司科技项目(5400-202318574A-3-2-ZN)

Evaluation of Comprehensive Benefits of Electric Energy Substitution in Regional Power Grids Based on Improved Cloud Model

Yang ZHENG¹, Yucheng REN², Yuwei WANG¹, Dingji XU¹, Huimin YANG³

^1.Zhenjiang Power Supply Branch, State Grid Jiangsu Electric Power Company Limited, Zhenjiang 212002, Jiangsu Province, China
^2.State Grid Jiangsu Electric Power Company Limited, Nanjing 210019, Jiangsu Province, China
^3.School of Electrical Engineering, Southeast University, Nanjing 210096, Jiangsu Province, China

Received:2024-03-07 Revised:2024-05-10 Published:2025-04-30 Online:2025-04-23
Supported by:
National Natural Science Foundation of China(62293500);Science and Technology Project of State Grid Corporation of China(5400-202318574A-3-2-ZN)

摘要/Abstract

摘要：

目的针对区域电网电能替代效益评估中多维度协同性不足、环境效益量化不完善及动态反馈缺失等问题，提出一种多源数据融合的动态评价方法，以提升电能替代工程决策精度。方法构建涵盖“供给侧优化-需求侧转型-环境减排协同”的三维评价指标体系，明确跨区消纳能力、电替代渗透率及污染物减排等21个指标，形成多层级量化评估框架；设计基于熵权法与改进序关系法的耦合赋权策略，通过线性加权平衡主客观权重偏差；提出贝叶斯动态云模型，结合贝叶斯反馈机制优化云模型超熵参数，实现评估结果的动态修正。结果所提模型能有效量化电能替代综合效益，精准识别跨区消纳与终端替代短板，并通过动态反馈机制提升评估精准性，增强与工程实际的匹配度。结论该评估方法突破了传统效益评估中指标维度单一、权重分配失准及静态偏差显著等瓶颈，可为提高电能替代效益评价准确性提供参考。

关键词: 新型电力系统, 新能源, 低碳转型, 碳中和, 区域电网, 电能替代, 贝叶斯动态云模型, 综合效益评价, 碳排放

Abstract:

Objectives To address issues such as insufficient multi-dimensional coordination, incomplete quantification of environmental benefits, and the lack of dynamic feedback in evaluating the benefits of electric energy substitution in regional power grids, a dynamic evaluation method based on multi-source data fusion is proposed to enhance the decision-making accuracy of electric energy substitution projects. Methods A three-dimensional evaluation index system covering “supply-side optimization, demand-side transformation, and environmental emission reduction synergy” is established, identifying 21 indicators including cross-regional consumption capacity, electric substitution penetration rate, and pollutant reduction, thereby forming a multi-level quantitative evaluation framework. A coupling weighting strategy based on the entropy weight method and an improved rank correlation method is developed to balance subjective and objective weight deviations through linear weighting. A Bayesian dynamic cloud model is proposed, optimizing the hyper-entropy parameters of the cloud model by incorporating a Bayesian feedback mechanism to achieve dynamic correction of evaluation results. Results The proposed model can effectively quantify the comprehensive benefits of electric energy substitution, accurately identify shortcomings in cross-regional consumption and terminal substitution, and improve evaluation accuracy through the dynamic feedback mechanism, enhancing alignment with practical engineering. Conclusions This evaluation method overcomes the bottlenecks in traditional benefit evaluation, such as single-dimensional indicators, inaccurate weight allocation, and significant static deviations, providing a reference for improving the accuracy of electric energy substitution benefit evaluation.

Key words: new power system, new energy, low-carbon transition, carbon neutrality, regional power grid, electric energy substitution, Bayesian dynamic cloud model, comprehensive benefit evaluation, carbon emission

中图分类号:

TK 732

郑杨, 任禹丞, 王雨薇, 徐丁吉, 杨慧敏. 基于改进云模型的区域电网电能替代综合效益评价[J]. 发电技术, 2025, 46(2): 399-408.

Yang ZHENG, Yucheng REN, Yuwei WANG, Dingji XU, Huimin YANG. Evaluation of Comprehensive Benefits of Electric Energy Substitution in Regional Power Grids Based on Improved Cloud Model[J]. Power Generation Technology, 2025, 46(2): 399-408.

图/表 10

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主要维度	一级指标	二级指标
供给侧效益A	清洁能源参与发电调度A₁	清洁能源发电占比A₁₁
	清洁能源参与发电调度A₁	清洁能源发电量增长率A₁₂
	跨省跨区电能替代A₂	清洁电外送电量占比A₂₁
	跨省跨区电能替代A₂	清洁电外送电量增长率A₂₂
	电力辅助服务A₃	新能源参与调峰电量占比A₃₁
	电力辅助服务A₃	新能源参与调峰电量增长率A₃₂
需求侧效益B	以电代气B₁	电采暖取代燃气取暖电量增长率B₁₁
	以电代气B₁	电锅炉取代燃气锅炉电量增长率B₁₂
	以电代油B₂	电动汽车增长率B₂₁
		岸电增长率B₂₂
		机井通电增长率B₂₃
	清洁能源B₃	清洁能源取代燃气取暖电量增长率B₃₁
	清洁能源B₃	清洁能源取代燃气锅炉电量增长率B₃₂
环境减排效益C	发电侧减排C₁	新能源并网投资比例C₁₁
	发电侧减排C₁	单位储能资产最大负荷供应能力C₁₂
	输配电减排C₂	低碳电力调度比例C₂₁
		电压合格率改善比率C₂₂
		六氟化硫减排比率C₂₃
	用电侧减排C₃	充电站电力消耗增长率C₃₁
		分布式电源电量增长率C₃₂
		需求侧总节约电量增长率C₃₃

主要维度	一级指标	二级指标
供给侧效益A	清洁能源参与发电调度A₁	清洁能源发电占比A₁₁
	清洁能源参与发电调度A₁	清洁能源发电量增长率A₁₂
	跨省跨区电能替代A₂	清洁电外送电量占比A₂₁
	跨省跨区电能替代A₂	清洁电外送电量增长率A₂₂
	电力辅助服务A₃	新能源参与调峰电量占比A₃₁
	电力辅助服务A₃	新能源参与调峰电量增长率A₃₂
需求侧效益B	以电代气B₁	电采暖取代燃气取暖电量增长率B₁₁
	以电代气B₁	电锅炉取代燃气锅炉电量增长率B₁₂
	以电代油B₂	电动汽车增长率B₂₁
		岸电增长率B₂₂
		机井通电增长率B₂₃
	清洁能源B₃	清洁能源取代燃气取暖电量增长率B₃₁
	清洁能源B₃	清洁能源取代燃气锅炉电量增长率B₃₂
环境减排效益C	发电侧减排C₁	新能源并网投资比例C₁₁
	发电侧减排C₁	单位储能资产最大负荷供应能力C₁₂
	输配电减排C₂	低碳电力调度比例C₂₁
		电压合格率改善比率C₂₂
		六氟化硫减排比率C₂₃
	用电侧减排C₃	充电站电力消耗增长率C₃₁
		分布式电源电量增长率C₃₂
		需求侧总节约电量增长率C₃₃

指标	模式1			模式2			模式3
指标	2019年	2020年	2021年	2019年	2020年	2021年	2019年	2020年	2021年
A₁₁	60.00	68.50	78.95	68.50	74.77	82.61	77.58	89.98	100.00
A₁₂	67.58	60.00	79.18	100.00	83.65	69.77	64.07	79.66	76.83
A₂₁	73.18	60.00	79.34	60.00	68.68	74.01	80.11	97.21	100.00
A₂₂	60.00	78.30	83.55	98.41	100.00	93.12	78.10	82.18	83.55
A₃₁	96.60	90.80	100.0o	62.75	60.00	70.22	72.25	76.76	80.56
A₃₂	60.00	100.00	77.11	69.95	7.61	99.00	90.05	98.81	81.19
B₁₁	75.93	82.29	100.00	60.00	62.75	65.73	87.34	93.30	99.37
B₁₂	60.00	66.17	72.17	87.99	94.65	76.70	75.83	82.54	100.00
B₂₁	76.70	86.76	99.94	72.53	89.74	100.00	60.00	67.48	74.23
B₂₂	97.66	100.0o	85.73	74.04	76.61	83.74	62.46	71.35	60.00
B₂₃	85.42	94.46	74.46	64.94	70.36	60.00	89.28	95.18	100.00
B₃₁	78.90	87.80	100.00	60.00	65.90	65.40	69.80	79.80	87.80
B₃₂	60.00	66.59	77.35	89.10	95.24	100.00	64.31	71.55	77.25
C₁₁	60.00	67.57	82.44	72.45	86.48	100.00	80.59	83.17	91.14
C₁₂	84.14	100.00	79.86	60.00	64.84	71.89	88.54	68.29	60.36
C₂₁	90.30	78.42	92.70	60.00	69.92	85.40	91.72	100.00	80.82
C₂₂	60.00	73.25	70.48	86.27	99.64	75.66	100.00	86.27	63.86
C₂₃	100.00	67.54	99.69	65.91	72.63	77.12	60.00	69.55	73.70
C₃₁	90.14	93.80	100.00	60.00	63.68	72.85	75.68	82.47	88.61
C₃₂	87.97	66.25	60.00	93.75	100.00	81.49	65.67	65.04	60.52
C₃₃	100.00	96.54	68.86	86.02	87.68	84.22	81.87	72.32	60.00

指标	模式1			模式2			模式3
指标	2019年	2020年	2021年	2019年	2020年	2021年	2019年	2020年	2021年
A₁₁	60.00	68.50	78.95	68.50	74.77	82.61	77.58	89.98	100.00
A₁₂	67.58	60.00	79.18	100.00	83.65	69.77	64.07	79.66	76.83
A₂₁	73.18	60.00	79.34	60.00	68.68	74.01	80.11	97.21	100.00
A₂₂	60.00	78.30	83.55	98.41	100.00	93.12	78.10	82.18	83.55
A₃₁	96.60	90.80	100.0o	62.75	60.00	70.22	72.25	76.76	80.56
A₃₂	60.00	100.00	77.11	69.95	7.61	99.00	90.05	98.81	81.19
B₁₁	75.93	82.29	100.00	60.00	62.75	65.73	87.34	93.30	99.37
B₁₂	60.00	66.17	72.17	87.99	94.65	76.70	75.83	82.54	100.00
B₂₁	76.70	86.76	99.94	72.53	89.74	100.00	60.00	67.48	74.23
B₂₂	97.66	100.0o	85.73	74.04	76.61	83.74	62.46	71.35	60.00
B₂₃	85.42	94.46	74.46	64.94	70.36	60.00	89.28	95.18	100.00
B₃₁	78.90	87.80	100.00	60.00	65.90	65.40	69.80	79.80	87.80
B₃₂	60.00	66.59	77.35	89.10	95.24	100.00	64.31	71.55	77.25
C₁₁	60.00	67.57	82.44	72.45	86.48	100.00	80.59	83.17	91.14
C₁₂	84.14	100.00	79.86	60.00	64.84	71.89	88.54	68.29	60.36
C₂₁	90.30	78.42	92.70	60.00	69.92	85.40	91.72	100.00	80.82
C₂₂	60.00	73.25	70.48	86.27	99.64	75.66	100.00	86.27	63.86
C₂₃	100.00	67.54	99.69	65.91	72.63	77.12	60.00	69.55	73.70
C₃₁	90.14	93.80	100.00	60.00	63.68	72.85	75.68	82.47	88.61
C₃₂	87.97	66.25	60.00	93.75	100.00	81.49	65.67	65.04	60.52
C₃₃	100.00	96.54	68.86	86.02	87.68	84.22	81.87	72.32	60.00

指标	权重值	指标	权重值
A₁₁	0.037	B₃₁	0.024
A₁₂	0.043	B₃₂	0.053
A₂₁	0.075	C₁₁	0.033
A₂₂	0.116	C₁₂	0.031
A₃₁	0.063	C₂₁	0.029
A₃₂	0.023	C₂₂	0.077
B₁₁	0.036	C₂₃	0.063
B₁₂	0.033	C₃₁	0.069
B₂₁	0.051	C₃₂	0.038
B₂₂	0.036	C₃₃	0.030
B₂₃	0.038

基于改进云模型的区域电网电能替代综合效益评价

Evaluation of Comprehensive Benefits of Electric Energy Substitution in Regional Power Grids Based on Improved Cloud Model

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图/表 10

参考文献 29

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编辑推荐

Metrics

一级指标	一级指标特征值			二级指标	二级指标特征值
一级指标	E_x	E_n	H_e	二级指标	E_x	E_n	H_e
A₁	91.50	0.31	0.10	A₁₁	92.80	0.27	0.10
A₁	91.50	0.31	0.10	A₁₂	88.30	0.33	0.10
A₂	87.30	0.36	0.19	A₂₁	89.50	0.40	0.20
A₂	87.30	0.36	0.19	A₂₂	84.52	0.43	0.21
A₃	89.50	0.54	0.21	A₃₁	90.50	0.53	0.25
A₃	89.50	0.54	0.21	A₃₂	91.80	0.67	0.30
B₁	84.30	0.27	0.10	B₁₁	85.20	0.33	0.10
B₁	84.30	0.27	0.10	B₁₂	86.20	0.33	0.10
B₂	80.60	0.33	0.10	B₂₁	86.50	0.23	0.10
				B₂₂	83.72	0.33	0.10
				B₂₃	81.66	0.23	0.10
B₃	85.20	0.41	0.15	B₃₁	85.30	0.67	0.30
B₃	85.20	0.41	0.15	B₃₂	87.85	0.33	0.10
C₁	87.80	0.33	0.10	C₁₁	89.00	0.33	0.10
C₁	87.80	0.33	0.10	C₁₂	86.50	0.33	0.10
C₂	86.40	0.27	0.12	C₂₁	84.00	0.27	0.14
				C₂₂	86.83	0.30	0.13
				C₂₃	87.20	0.27	0.13
C₃	93.32	0.33	0.10	C₃₁	94.50	0.33	0.10
				C₃₂	95.80	0.33	0.10
				C₃₃	91.70	0.33	0.10

项目		E_x	E_n	H_e
云图指标		87.52	0.22	0.11
主要维度	供给侧效益	82.50	0.20	0.10
	需求侧效益	86.80	0.22	0.14
	环境减排效益	92.50	0.24	0.10

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