文 | 要建華

（作者單位：國家電力投資集團有限公司）

分布式風(fēng)力發(fā)電作為一種小規(guī)模、近距離輸電、所發(fā)電力首先滿足用戶自用的技術(shù)，可以協(xié)調(diào)日益增長的用電需求與節(jié)能減排要求的矛盾。特別是對島嶼、偏遠(yuǎn)山區(qū)，以及遠(yuǎn)離電網(wǎng)和近期內(nèi)電網(wǎng)還難以達(dá)到的農(nóng)村、邊疆，可以作為解決生產(chǎn)和生活能源的一種可靠途徑。如今，多國已經(jīng)在市政設(shè)施、居民小區(qū)及社區(qū)建筑物等地開發(fā)了大量分布式風(fēng)力發(fā)電。因此，分布式風(fēng)力發(fā)電有著廣闊的應(yīng)用前景。但分布式風(fēng)力發(fā)電要實現(xiàn)更加廣泛的應(yīng)用，需要面向本地用戶制定科學(xué)的、靈活的需求側(cè)響應(yīng)策略。

隨著風(fēng)力發(fā)電滲透率不斷增加，其隨機波動性和間歇性，以及用戶電力需求側(cè)的不確定性，往往導(dǎo)致電力負(fù)荷率低，而傳統(tǒng)的能量管理策略此時無法保證電網(wǎng)在高負(fù)荷、多樣化需求的條件下維持可靠、高效、穩(wěn)定的運作，這是配電網(wǎng)亟需處理的關(guān)鍵問題。對于這一問題，需求側(cè)響應(yīng)作為一種先進的機制，可以在制定市場價格信號或激勵機制，改變用戶故有用電模式，進而使得需求側(cè)參與電網(wǎng)調(diào)節(jié)。目前，很多國家已經(jīng)在大中型工商業(yè)用戶中實施峰谷分時電價，通過需求側(cè)響應(yīng)機制使負(fù)荷側(cè)用戶對電價進行響應(yīng)，達(dá)到負(fù)荷曲線削峰填谷、按照供電需求進行自我調(diào)節(jié)的目的。然而，現(xiàn)階段我國風(fēng)力發(fā)電的研究主要集中在風(fēng)能的規(guī)劃設(shè)計、功角穩(wěn)定、繼電保護、調(diào)度運行等方面，幾乎沒有從需求側(cè)響應(yīng)的角度切入研究。本文針對分布式風(fēng)力發(fā)電作為主要可再生能源電源的社區(qū)負(fù)荷，以江西贛州、云南楚雄兩地實際風(fēng)電機組數(shù)據(jù)為例，利用優(yōu)化的模糊聚類法和非線性有約束規(guī)劃算法，結(jié)合供電與居民用電需求的趨勢差異，給出了優(yōu)化的需求側(cè)響應(yīng)信號規(guī)劃方法，同時使用價格-需求彈性分析理論，對制定的需求響應(yīng)策略效果進行了仿真、評估與分析。

需求側(cè)響應(yīng)策略選擇

需求側(cè)響應(yīng)項目可分為基于價格和基于激勵兩類。其中，基于價格的需求響應(yīng)包括分時電價（TOU）、實時電價（RTP）、尖峰電價（CPP），基于激勵的需求響應(yīng)則是實施機構(gòu)根據(jù)電力供需狀況制定相應(yīng)政策，用戶在系統(tǒng)需要或電力緊張時減少用電以獲得直接補償。分時電價TOU（Time of Use）是電力需求側(cè)響應(yīng)的雛形，也是最普及的一種。因此，本文以分時電價為需求側(cè)響應(yīng)策略，在此基礎(chǔ)上對電價信號的制定進行開發(fā)和優(yōu)化。

分時電價是需求側(cè)管理中最常見的一種措施，通過分時段定價引導(dǎo)用戶改變用電計劃，以達(dá)到削峰填谷、提高電力系統(tǒng)的負(fù)荷率和穩(wěn)定性，使得供電方和用戶方均獲利的手段。分時電價將一天24小時劃分為若干時段，一般的策略為將電力需求高的時段設(shè)定為高電價，其他時段采用一般或優(yōu)惠的電價，并期望用戶響應(yīng)。值得注意的是，用戶用電行為是和人的行為相關(guān)的，無論用何種激勵政策，即使在實行有序用電和拉閘限電時期，也不可能完全精確地控制負(fù)荷需求。因此，需要不斷地優(yōu)化激勵策略，以達(dá)到引導(dǎo)用戶合理用電、移峰填谷、改善負(fù)荷曲線、提高電網(wǎng)負(fù)荷率的目的。

需求側(cè)響應(yīng)策略制定

自然界中的風(fēng)速不穩(wěn)定，無法像火電廠一樣可以依照用電需求調(diào)整發(fā)電量。反之，風(fēng)力發(fā)電功率具有隨機性、波動性和間歇性，常與用戶用電呈負(fù)相關(guān)。因此，與傳統(tǒng)的分時電價信號不同，本文針對以分布式風(fēng)力發(fā)電為主要電源的社區(qū)負(fù)荷，結(jié)合供電與負(fù)荷需求的趨勢差異，規(guī)劃相應(yīng)的需求響應(yīng)信號。本文設(shè)計的需求響應(yīng)策略制定流程如圖1所示。

一、風(fēng)力發(fā)電功率與社區(qū)用電負(fù)荷特性相關(guān)性分析

以江西贛州基隆嶂風(fēng)電場為例，此風(fēng)電場裝機容量102MW，單機容量2MW，2016年12月全部投運（文章采用17#、47#風(fēng)電機組典型風(fēng)況24小時功率數(shù)據(jù)進行模擬計算）。根據(jù)兩臺機組日每小時數(shù)據(jù)制作的日功率曲線如圖2所示。

可以看出，風(fēng)電機組出力隨時間的波動性很大。為比較供電功率與用電負(fù)荷的趨勢，本文使用Gridlab-D軟件對典型的居民社區(qū)、商業(yè)建筑等社區(qū)負(fù)荷建模，根據(jù)天氣、時間、建筑類型等外部因素進行模擬。針對江西贛州當(dāng)?shù)氐纳虘簦ò?家大型商場、3所賓館、5個餐廳）進行負(fù)荷模擬，模擬結(jié)果如圖3所示。

由圖3可知，當(dāng)?shù)厣虡I(yè)用戶的負(fù)荷用電高峰往往在中午、傍晚，而此時對于風(fēng)電機組卻是功率偏低時段；風(fēng)電機組輸出功率高的夜間和凌晨，負(fù)荷的需求卻處于最低時段。兩條曲線疊加后如圖4所示。

圖2 江西贛州基隆嶂風(fēng)電場4臺機組日功率曲線

圖3 江西贛州當(dāng)?shù)厣鐓^(qū)商業(yè)建筑群負(fù)荷模擬

圖4 電源、負(fù)荷趨勢對比

為更客觀地展示電源與負(fù)荷的相關(guān)性，本文使用皮爾遜（Pearson）相關(guān)系數(shù)r來度量風(fēng)力發(fā)電功率與用電負(fù)荷之間相關(guān)強度：

式中，n為樣本數(shù)量，X，和Y，Y分別為兩組樣本及其平均值。r＞0時，線性正相關(guān)；r＜0時，線性負(fù)相關(guān)；r＝1，則兩者完全正相關(guān)；r＝－1則兩者完全負(fù)相關(guān)；r＝0，兩個變量之間不存在線性關(guān)系。在本文中，可令兩組樣本分別為發(fā)電輸出功率與用電負(fù)荷功率。將江西贛州商業(yè)社區(qū)用電負(fù)荷與選取的當(dāng)?shù)仫L(fēng)電機組發(fā)電功率數(shù)據(jù)帶入公式（1），計算可得r＝－0.804306。可見，本例中用電負(fù)荷和風(fēng)電機組發(fā)電功率呈較強的負(fù)相關(guān)關(guān)系，即，風(fēng)電出力高峰時期用電負(fù)荷率卻往往不高。因此，在設(shè)計分時電價時段時，不能單一地考慮用電方的用電曲線，還應(yīng)結(jié)合供電方供電曲線，以達(dá)到提升負(fù)載率、提升可再生能源消納能力的目的。

二、分時電價時段劃分

把風(fēng)電場的發(fā)電功率當(dāng)作“負(fù)的負(fù)荷”，將實際負(fù)荷與風(fēng)電場“負(fù)的負(fù)荷”的疊加定義為“等效負(fù)荷”。等效負(fù)荷的峰谷差越大，對電網(wǎng)的調(diào)峰調(diào)頻能力要求越高，需要的調(diào)峰容量越大，系統(tǒng)的成本越高。為解決此問題，供電公司可以通過實施需求側(cè)響應(yīng)策略，激勵用戶改變用電行為，達(dá)到縮小等效負(fù)荷曲線的峰谷差，即減少等效負(fù)荷波動率的目的。這意味著風(fēng)電出力與負(fù)荷的變化趨勢接近，有利于電網(wǎng)系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

首先，比較風(fēng)電機組輸出功率和用戶用電負(fù)荷特性：

式中，Load_eq是等效負(fù)荷，Load為用戶負(fù)荷，Power是電源功率?？梢缘玫降刃ж?fù)荷曲線（圖5）。

通過比較電源曲線（黃色）和原負(fù)荷曲線（藍(lán)色），能看出風(fēng)電機組出力和居民用電趨勢的差異，即等效負(fù)荷曲線（紅色）。提升風(fēng)電機組發(fā)電功率與當(dāng)?shù)赜脩粲秒姷南嚓P(guān)性問題，可以等效為平抑等效負(fù)荷曲線的波動問題。根據(jù)等效曲線可以發(fā)現(xiàn)，其形狀隨風(fēng)力發(fā)電輸出功率的變化會有顯著差異，不存在穩(wěn)定的峰谷特征，傳統(tǒng)的主觀經(jīng)驗式方法無法劃分出能準(zhǔn)確反應(yīng)峰谷特征的時段。本文使用模糊聚類算法，可以判定出相應(yīng)的峰、平、谷時段。時段劃分的方法如下。

1.利用隸屬函數(shù)確定各點屬于峰、平、谷時段的程度，分析等效負(fù)荷曲線上各點分別處于高峰、低谷、平時三種時段的可能性。其特征為：曲線上的最低點100%處于谷時段，不可能處于峰時段，其谷隸屬度為1，峰隸屬度為0；曲線上的最高點100%處于峰時段，不可能處于谷時段，其谷隸屬度為0，峰隸屬度為1；曲線上其余各點的峰平谷隸屬度介于0和1之間。由于分時電價信號的性質(zhì)，分時的時段最小為1小時，因此可將一天中的時段集合定為T＝{t1，t2，…，t24}，各時段電量集合為Q＝{qt1，qt2，…，qt24}。時段ti的峰隸屬度upti、谷隸屬度uvti可采用偏大型半梯度隸屬函數(shù)與偏小型半梯度隸屬函數(shù)計算得到公式（2）：

式中，upti為時段ti時的峰隸屬度，qti為時段ti內(nèi)的用電量，Q為一天中24個每小時用電量集合。谷隸屬度同理。

2.采用基于等價關(guān)系的模糊聚類進行時段區(qū)間劃分，步驟如下：

（1）建立原始數(shù)據(jù)矩陣，以峰谷隸屬度建立特性指標(biāo)矩陣：

采用平移標(biāo)準(zhǔn)差變換進行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化：

圖5 電源、用電負(fù)荷與等效負(fù)荷

（2）建立模糊相似矩陣

模糊相似矩陣的元素為rij＝R（u'pti，u'vti），體現(xiàn)了X中任意兩個樣本點之間的相似度。采用直接距離法中的歐幾里得距離法建立模糊相似矩陣中的元素：

式中，rij為兩個樣本點之間的相似程度，c為適當(dāng)選取的參數(shù)，使所有的rij∈ [0，1]；d（xi，xj） 表 示 xi與xj間的距離，upti、uptj為時段ti、tj時的峰隸屬度，uvti、uvtj為時段ti、tj時的谷隸屬度。計算出全部的rij，即可得到模糊相似矩陣R。

（3）建立模糊等價矩陣

采用傳遞閉包法求取模糊等價矩陣，再通過自平方合成法求取傳遞閉包矩陣t（R），則t（R）就是所求的模糊等價矩陣。對R不斷求取2次方，直到出現(xiàn)Rk*Rk＝Rk。得到的Rk為所求傳遞閉包，即所求模糊等價矩陣。有t（R）＝Rk＝（tij）n×n，滿足自反性、對稱性和傳遞性。

（4）求取截矩陣

式中，截矩陣Rλ是一個布爾矩陣。當(dāng)λ取不同值時，可得到不同的Rλ。Rλ與時段集合T中的元素相對應(yīng)，當(dāng)Rλ中對應(yīng)的某兩列列向量相等時，這兩列對應(yīng)的時段即可劃分為一類。通過調(diào)整λ的值，即可形成動態(tài)聚類：λ越大，劃分的類別就越少；反之越多。調(diào)節(jié)λ至聚類數(shù)為3，則時段被劃分為了三類，即峰、平、谷時段。

三、分時電價定價

劃分出正確的峰、平、谷時段后，下面是峰、平、谷電價的定價問題?；谟脩魞r格的需求側(cè)響應(yīng)策略，目標(biāo)普遍為最小化最大等效負(fù)荷和最小化等效負(fù)荷的峰谷差，約束條件為供電方獲利、用戶側(cè)受益等，峰谷電價的制定必須符合客觀的生產(chǎn)規(guī)律?？紤]到供電、用電雙方的利益，要求實行需求側(cè)響應(yīng)后，既不能讓用戶的用電總費用升高，又不能使供電公司承受太高的額外成本，因此，此問題可以看作非線性有約束的優(yōu)化問題，通過設(shè)置原始電價、邊際電價、供電成本、用戶響應(yīng)度等參數(shù)，將負(fù)荷率、峰谷邊際值、策略目標(biāo)等作為目標(biāo)函數(shù)，即可計算出合適的電價。具體的約束條件如下：

1.用戶端受益

在設(shè)計分時電價信號時，首先要保證用戶端總體支出小于等于需求響應(yīng)實施前的支出，以保證對用戶的激勵效果。即：

式中，m0為實行分時電價前用戶端用電支出，m1為實行分時電價后的支出。w1、w2、w3為峰、平、谷時總用電量，x1、x2、x3為峰、平、谷時電價。通過以上約束關(guān)系，可以約束定價使用戶端永遠(yuǎn)處于受益狀態(tài)，避免了終端用戶利益受損、激勵效果消失的情況。

2.成本約束

實施分時電價，雖然需要通過調(diào)整電價高低以刺激用戶用電行為，但售電價格不可過低，至少應(yīng)該保證各時段的電價不小于本時段發(fā)電成本，避免出現(xiàn)實施成本過大，供電方無法承擔(dān)的情況。根據(jù)監(jiān)管部門要求，峰谷電價之比的范圍應(yīng)在2至5倍之間，這是充分考慮了發(fā)電成本和用戶的承受能力的數(shù)據(jù)，同時還應(yīng)令谷時電價低于原始電價，以保證對用戶的激勵。綜上所述，使用的成本約束如下：

式中，xe為邊際電價，x1為峰電價，x2為平電價，x3為谷電價，x0為原電價。通過以上約束關(guān)系，即可得到合適的電價。

3.峰谷電價比約束

優(yōu)化資源配置，峰谷價比應(yīng)當(dāng)反映負(fù)荷高峰、低谷時段電力供應(yīng)邊際成本的差異。例如，在水電為主的加拿大魁北克地區(qū)，峰、谷時段的邊際成本差異10 1至22.5 1；法國的日峰谷價比在1.4～8之間；我國各地區(qū)目前的峰谷價比多在2～4。

此外，作為算法的一項輸入，需要用到需求-價格彈性分析方法來計算用戶對于不同價格的反應(yīng)，從而得到某種電價策略下用戶的用電量。需求的價格彈性定義為需求的變化幅值/引起該變化的價格變化幅度，即：

式中，p是變化前的價格水平，D＝D（p）是需求曲線上對應(yīng)價格p的需求量；Δp、ΔD分別是價格變化量和由此產(chǎn)生的需求變化量。價格上升通常引起需求減少，因而ε∈（－∞，0］。用戶針對峰谷電價的響應(yīng)行為一般體現(xiàn)為其各時段用電負(fù)荷的變化。

需求價格彈性參數(shù)ε由經(jīng)驗數(shù)據(jù)獲得，代表用戶對于價格變化的反應(yīng)程度。例如，ε＝1時，需求的漲幅/降幅＝價格的漲幅/降幅；ε＝0時，需求不隨價格變化而變化；ε＞1時，需求的漲幅/降幅大于價格的漲幅/降幅。不同價格水平下的需求彈性通常不同，而統(tǒng)一價格水平下，不同的需求對象，價格彈性通常也不同。在本文設(shè)定的條件下，用戶峰時電力需求不僅跟峰價水平有關(guān)，也和平價、谷價水平有關(guān)系，平時/谷時亦然。因此，設(shè)定四種需求價格彈性系數(shù)，代表分時電價信號的變化對應(yīng)的用戶需求系數(shù)，分別為：保持當(dāng)前電價、峰-谷或谷-峰、峰-平或平-峰、谷-平或平-谷四種情況，體現(xiàn)用戶在不同情況下對于電價的反應(yīng)。接著，構(gòu)建電價彈性矩陣E，根據(jù)需求-價格公式（12）可得：

式中，Q為原始用電量，Q'為新用電量，P為價格。

由前文可知，為了削峰填谷，使日負(fù)荷曲線最大峰負(fù)荷最小化，從而保證系統(tǒng)運行的經(jīng)濟性和穩(wěn)定性，優(yōu)化模型的目標(biāo)函數(shù)為：

解決此非線性有約束的最大最小值問題，可以使用matlab內(nèi)置函數(shù)fminimax求解。對于江西贛州基隆嶂風(fēng)電場案例，設(shè)定當(dāng)?shù)鼐用裨茧妰r為0.425元/千瓦時，邊際電價0.12元/千瓦時，得到結(jié)果如圖6所示。

圖6 分時電價信號

圖7 針對江西贛州基隆嶂風(fēng)電與負(fù)荷模擬的需求側(cè)響應(yīng)策略

表1 針對江西贛州當(dāng)?shù)厣虡I(yè)用戶的分時電價信號

表2 需求側(cè)響應(yīng)策略效果分析

需求側(cè)響應(yīng)效果仿真與分析

使用上文所述的需求價格彈性分析即可反映出用戶對分時電價的響應(yīng)效果。本文通過等效負(fù)荷波動率＝等效負(fù)荷標(biāo)準(zhǔn)差/等效負(fù)荷均值，計算等效負(fù)荷波動率；通過皮爾遜公式分析新、舊用電曲線與發(fā)電功率曲線的相關(guān)性變化；通過新、舊電價和用電量計算用戶與供電公司的成本。用戶在分時電價后減少的費用，即為供電公司實施需求側(cè)響應(yīng)策略時付出的電費成本。仿真效果見如下兩例：

（一）接前文所用的江西贛州基隆嶂風(fēng)電機組數(shù)據(jù)，以及使用Girlab-D模擬得到的當(dāng)?shù)氐湫蜕虡I(yè)區(qū)負(fù)荷，應(yīng)用本文設(shè)計的需求響應(yīng)策略制定流程后得到的結(jié)果如圖7所示。

圖7中，黃色曲線為風(fēng)力發(fā)電功率，藍(lán)色曲線為原始負(fù)荷，綠色曲線為實行新電價后的負(fù)荷曲線，紅色虛線是制定的分時電價信號，具體見表1。

根據(jù)以上的電價信息和用戶用電曲線，可以對響應(yīng)效果進行分析。首先計算用電量：

式中，Qtotal為當(dāng)日總用電量，qt為每小時平均用電功率，即每小時用電量（kWh）。

可以通過以下公式計算總電費：

式中，Mtotal為日總電費，qt為各時段用電量（kWh），pt為各時段電價（元/千瓦時）。

還可以計算等效負(fù)荷的波動率：

式中，R為等效負(fù)荷波動率，Load為負(fù)荷，Power為風(fēng)力發(fā)電功率，σ（Load－Power）為求取的標(biāo)準(zhǔn)差，為負(fù)荷與風(fēng)力發(fā)電功率之差的平均值。

計算結(jié)果見表2。

圖8 針對云南楚雄風(fēng)電功率與負(fù)荷模擬的需求側(cè)響應(yīng)策略

表3 針對云南楚雄當(dāng)?shù)鼐用裼脩舻姆謺r電價信號

表4 需求側(cè)響應(yīng)效果策略分析

從分析數(shù)據(jù)可以看出，實施制定的分時電價策略后，用電負(fù)荷與發(fā)電功率由負(fù)相關(guān)變?yōu)檎嚓P(guān)，說明兩者的正相關(guān)程度上升，可再生能源率上升；等效負(fù)荷波動率下降了44.3%，說明用戶用電負(fù)荷與發(fā)電功率的峰谷差減小了，達(dá)到了使電網(wǎng)系統(tǒng)穩(wěn)定的目的；與此同時，用戶的總用電量差別不大，說明策略并未影響用戶的總需求，而主要在于改變了其用電時段，避免了損害用戶用電權(quán)益；電費有所下降，保證了用戶進行響應(yīng)的積極性。綜上，說明了本文所述需求側(cè)響應(yīng)策略制定方法的有效性。

（二）云南楚雄大荒山風(fēng)電場，裝機容量286MW，單機容量2MW，2016年4月全部投運（文章采用5#、61#、105#、131#風(fēng)電機組典型風(fēng)況24小時功率數(shù)據(jù)進行模擬計算）。使用Girdlab-D模擬了當(dāng)?shù)?00戶居民的用電曲線，根據(jù)風(fēng)電場數(shù)據(jù)和當(dāng)?shù)氐木用駞^(qū)負(fù)荷模擬，需求側(cè)響應(yīng)策略與分析如圖8所示。

制定的分時電價信號具體見表3。

通過式（1）、（13）、（14）、（15）分析，計算結(jié)果見表4。

從分析數(shù)據(jù)可以看出，實施制定的分時電價策略后，居民用電負(fù)荷與所選當(dāng)?shù)仫L(fēng)電機組發(fā)電功率由負(fù)相關(guān)變?yōu)檎嚓P(guān), 說明兩者的正相關(guān)程度上升，可再生能源利用率上升；等效負(fù)荷波動率下降了3.4%，即等效負(fù)荷的峰谷差減小，對電網(wǎng)的穩(wěn)定性有所提升；用戶的總用電量差別不大，說明策略并未影響用戶的總需求，而主要在于改變了其用電時段；電費基本持平，保證了用戶進行響應(yīng)的積極性。由于需求響應(yīng)策略是對用戶實施，用戶規(guī)模越大，實施前后的數(shù)據(jù)差異越明顯。與案例（一）比較，本例所模擬的用戶規(guī)模較小，因而數(shù)據(jù)前后差異較小。但仍可看出，即使是在100戶的微型用戶群中，本文所使用的策略所達(dá)到的降低等效負(fù)荷波動率、提高電網(wǎng)穩(wěn)定性、提升用電發(fā)電正相關(guān)程度的效果仍然是客觀的。綜上，證明了本文所述需求側(cè)響應(yīng)策略制定方法的有效性。

攝影：牛磊杰

結(jié)論與展望

為了提高風(fēng)能利用率，提升分布式風(fēng)力發(fā)電出力與本地負(fù)荷的正相關(guān)程度，本文采用模糊聚類和非線性有約束優(yōu)化方法，制定了優(yōu)化的分時電價需求側(cè)響應(yīng)策略，并對兩種針對不同負(fù)荷類型的策略響應(yīng)效果進行了仿真。仿真結(jié)果顯示，與傳統(tǒng)的平抑負(fù)荷需求波動相比，該策略提高了風(fēng)力發(fā)電功率與負(fù)荷特性的正相關(guān)程度，有效提升了分布式風(fēng)力發(fā)電的利用率和置信容量，提高了電網(wǎng)的穩(wěn)定性，達(dá)到了優(yōu)化的目的。在后續(xù)研究中，計劃對更多地區(qū)的風(fēng)電機組和當(dāng)?shù)刎?fù)荷的組合進行分析，對本方法進行修正和優(yōu)化，以提高其面向不同負(fù)荷類型的適應(yīng)性。此外，還可以考慮結(jié)合智能電表和智能家電，使某些類型的負(fù)荷進行自動需求側(cè)響應(yīng)。這樣可以減少全人工需求側(cè)響應(yīng)帶來的不確定性，進一步優(yōu)化結(jié)合分布式風(fēng)力發(fā)電特性的需求側(cè)響應(yīng)策略，為能量管理與電力系統(tǒng)設(shè)計者在規(guī)劃中提供參考，對促進我國集約、智能、綠色、低碳的城鎮(zhèn)化建設(shè)有重要意義。