譚忠富，薛帆，樊偉，德格吉日夫，李華，梁燕

（1.華北電力大學經濟與管理學院，北京 02206；2.國網經濟技術研究院，北京 102209；3.廣州供電局，廣東廣州 510620；4.國網山西電力經濟技術研究院，山西太原 030002；5.延安大學經濟與管理學院，陜西延安 716000）

0 引言

2021 年，國家能源局、農業(yè)農村部、國家鄉(xiāng)村振興局聯合印發(fā)了《加快農村能源轉型發(fā)展助力鄉(xiāng)村振興的實施意見》。建立農村能源互聯網建設成熟度評價體系，對農村能源互聯網建設成熟度進行評價，能夠量化農村能源互聯網建設水平，指導未來農村能源互聯網建設方向。

在已有相關文獻中，綜合能源系統作為能源互聯網建設的重要組成部分，其發(fā)展的相關評價研究開展較早，且成果比較豐富，可為農村能源互聯網建設成熟度的評價研究提供參考。文獻[1]從經濟性、環(huán)保性、安全性、效率性4 個方面構建了新能源滲透率對多能源主體影響的評級指標體系。文獻[2]從能源生產、輸配和消費環(huán)節(jié)構建了綜合能源系統評價指標。文獻[3]從經濟效益、能源服務質量、可持續(xù)經營能力、節(jié)能減排效果和社會發(fā)展帶動能力5 個方面構建了能源互聯商業(yè)模式評價指標。文獻[4]從經濟性、可靠性和適應性3 個方面構建了柔性直流輸電系統電壓等級評級指標。文獻[5]從電能替代、技術性和經濟性3 個維度提出了綜合能源系統效益評價指標體系。文獻[1-5]中，缺乏對農村能源互聯網建設成熟度的評價。此外，在評價指標方面少有考慮能源互聯網對居民生活的影響。

在指標權重計算方面，常見的方法分為主觀賦權法和客觀賦權法，不同的權重確定方法有其優(yōu)點和缺點。文獻[6]采用最佳-最差法對指標進行權重賦值。文獻[7]采用層次分析法確定指標權重。文獻[8]采用改進層次分析法確定風光儲能電站評價指標的權重。采用單一方法確定權重具有一定的局限性。為解決這一問題，文獻[9-10]利用最小二乘法將兩種權重計算方法結合確定組合權重。文獻[11-12]依據最小鑒別信息原理將改進層次分析法和CRITIC 法結合確定組合權重。文獻[13]采用乘積法確定G1 法（Order Relation Analysis Method）、熵權法和獨立性權系數法的組合權重。文獻[14-16]運用合作博弈理論確定多種方法的組合權重。其中，利用合作博弈理論確定的組合權重計及了不同權重確定方法間的相關性，更加精確有效。在評價方法方面，文獻[17]采用熵權-灰色關聯度分析法對高壓直流輸電換流閥空冷器狀態(tài)進行評價。文獻[18] 采用優(yōu)劣解距離法（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution，TOPSIS）對新能源功率預測進行了評價。文獻[19]采用信息熵融合多層次灰色關聯分析法對電能替代進行綜合評估。文獻[20]對傳統優(yōu)劣解距離法進行了改進。文獻[21]將層次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）與可變模糊集理論相結合對抽水蓄能電站灌漿質量進行綜合評價。文獻[6-21]采用的評價方法，無法有效解決部分指標存在模糊性和隨機性的問題。文獻[22-23]針對評價目標的模糊性和隨機性采用云模型進行評價，有效解決了這一問題。

綜上，當前針對能源互聯網的相關評價少有計及農村能源互聯網建設成熟度這一對象。此外，在評價指標方面少有考慮能源互聯網對居民生活的影響，在評價方法上難以考慮部分指標存在模糊性和隨機性的問題。因此，本文提出農村能源互聯網建設成熟度評價，結合合作博弈理論計算指標權重，通過云模型對農村能源互聯網建設成熟度進行評價。以河南省某農村能源互聯網建設示范為實例驗證了所提方法的合理性。

1 農村能源互聯網綜合評價指標體系

依據指標選取的綜合性原則、客觀性原則和可獲得性原則，結合農村能源互聯網發(fā)展實際情況和能源互聯網評價相關文獻，采用解釋結構模型[24]對指標進行優(yōu)化，具體過程如圖1 所示。

圖1 指標體系構建思路Fig.1 Idea of constructing indicator system

優(yōu)化后的評價指標，分別從資源能源化、用能低碳化、能源智慧化和發(fā)展普惠化4 個維度，設計了農村能源互聯網建設成熟度評價指標體系，如表1 所示。

表1 評價指標體系Table 1 Evaluation index system

表1 指標體系中部分指標較為常見，因此僅對部分不常見指標進行解釋說明。農作物秸稈、畜禽糞便資源化利用率是指將秸稈、畜禽糞便作為肥料、飼料、燃料等的數量占秸稈、畜禽糞便總量的比例。公眾綠色出行率指農村居民使用公共交通或新能源汽車出行的人數占總人數的比例。農業(yè)生產電氣化水平指農業(yè)生產工作中使用電氣機械完成的工作量占工作總量的比例。

2 基于博弈思想的指標權重設置

2.1 指標權重計算方法

本文先采用決策實驗室法（Decision Making Trial and Evaluation Laboratory，DEMATEL）、CRITIC法和G1 法分別計算指標權重。

1）DEMATEL 法是一種確定主觀權重的方法，其分析各指標之間的影響程度和被影響程度，進而確定指標權重。具體步驟參考文獻[3]。

2）CRITIC 法考慮各指標之間的相關性和沖突性，利用各指標數據的信息量來確定指標權重，完全利用數據自身的客觀屬性進行科學評價。具體計算步驟參考文獻[11-12]。

3）G1 法是一種確定主觀權重的方法，相較與常見的層次分析法，G1 法無需進行一致性檢驗，并且能夠快速確定主觀權重。具體步驟參考文獻[13]。

2.2 基于合作博弈的組合權重

借鑒合作博弈思想，將不同權重計算方法看作一個整體，確定組合權重，從而提高權重的精確程度。該方法既能結合各權重計算方法的優(yōu)點，又能避免各權重計算方法的缺點。具體計算步驟如下[14-16]：

1）計算W(i)和W(m_i)的相關系數：

式中：L(i)為W(i)和W(m_i)的相關系數；W(i)為使用第i種方法得到的權重；為使用第i種方法得到的n項指標權重的平均值；Wj(m_i)為除第i種方法外的m-1 種方法的組合權重；為Wj(m_i)n項指標權重的平均值。

2）計算組合權重W：

3 基于云模型的農村能源互聯網建設成熟度評價

3.1 云模型基本理論

云模型可以解決研究對象不確定性問題，實現了定性評價指標和定量評價指標的自然轉換。針對農村能源互聯網建設成熟度評價問題，棄風棄光率、公眾綠色出行率、供電可靠率等指標是在不斷變化的，具有一定的隨機性和模糊性。為解決這一問題，采用云模型對農村能源互聯網建設成熟度進行評價。

3.2 評價等級標準云構建

將農村能源互聯網建設成熟度在[0，100]間劃分為5 個等級[25-26]，利用正向云發(fā)生器生成農村能源互聯網建設成熟度評估標準云。5 個等級為低、較低、中等、較高和高，分別對應區(qū)間[0，20），[20，40），[40，60），[60，80），[80，100]。每個區(qū)間作為一個標準云，標準云的3 個數字特征Exi，Eni，Hei計算方法如下所示：

依次計算出5 個區(qū)間的數字特征分別為T1(10,6.67,0.5)，T2(30,6.67,0.5)，T3(50,6.67,0.5)，T4(70,6.67,0.5)，T5(90,6.67,0.5)，從而得到標準云，如圖2 所示。

圖2 農村能源互聯網建設成熟度評價標準云Fig.2 Maturity evaluation standard cloud of rural energy Internet construction

4 實例分析

4.1 基礎數據

以河南省某農村能源互聯網建設示范為對象，選取2018—2020 年3 年的數據進行分析。對收集到的數據進行一致化處理得到指標得分，如表2所示。

表2 原始數據一致化Table 2 Consistency of raw data

4.2 指標權重計算

1）運用DEMATEL 法計算指標權重，以一級指標為例，對每個一級指標對其他一級指標的影響程度進行判斷，構建關系矩陣。基于關系矩陣得到綜合影響矩陣，最后得到一級指標權重如表3 所示。

表3 一級指標權重Table 3 Index weights of first-level indexes

由表3 可知，資源能源化和能源智慧化為原因指標，用能低碳化和發(fā)展普惠化為結果指標。各一級指標間的影響關系如圖3 所示。運用同樣的方法可以求出各一級指標下二級指標的權重。

圖3 一級指標間的影響關系Fig.3 Influence relationship between first-level indexes

2）運用CRITIC 法計算指標權重。將2018—2020 年3 年的數據輸入SPSSAU 軟件，求得各指標變異性、沖突性、信息量和權重，如表4 所示。

表4 CRITIC法計算結果Table 4 Calculation results by CRITIC method

3）運用G1 法計算指標權重，以一級指標為例。首先按照重要程度對4 個一級指標進行排序B1＞B4＞B2＞B3，從 而得到對比矩陣R=（1.2，1.4，1.2），最后確定各一級指標的權重，結果為（0.342，0.285，0.204，0.170）。運用同樣的方法可以求出各一級指標下二級指標的權重。

4）運用合作博弈理論計算組合權重，根據式（1）—式（2），使用MATLAB 計算W（i）和W（m_i）的相關系數，最后得到各二級指標的組合權重為（0.102，0.039，0.064，0.025，0.109，0.161，0.134，0.058，0.073，0.071，0.032，0.052，0.036，0.045）。

4.3 農村能源互聯網建設成熟度評價

運用云模型評估該農村能源互聯網建設示范的建設成熟度，選取2020 年作為評價對象，將2020年4 個季度共56 個數據輸入MATLAB 中，運用逆向云發(fā)生器求解出各級指標的3 個數字特征。根據一級指標的3 個數字特征，運用正向云發(fā)生器生成一級指標評估云，如圖4 所示。

由圖4 可知，2020 年該農村能源互聯網建設示范的發(fā)展普惠化程度最高，在90.283 處的隸屬度最大，主要是由于在供電可靠率、電壓合格率和農村家庭通電率這3 方面都處于“高”的水平；其次是用能低碳化程度，在77.051 處的隸屬度最大，主要是由于在清潔供暖普及率上處于“高”的水平；第三是資源能源化程度，在62.643 處的隸屬度最大，其中農作物秸稈、畜禽糞便資源化利用率和棄風棄光率處于“高”的水平，可再生能源發(fā)電量占比和屋頂光伏覆蓋率有待進一步提高；最后是能源智慧化程度，在24.511 處的隸屬度最大。

圖4 一級指標評價云圖Fig.4 Evaluation cloud map of first-level indexs

根據農村能源互聯網建設成熟度的3 個數字特征，運用正向云發(fā)生器生成農村能源互聯網建設成熟度評估云，如圖5 所示。

圖5 農村能源互聯網建設成熟度評價云圖Fig.5 Maturity evaluation cloud map of rural energy Internet construction

由圖5 可知，2020 年該建設示范的農村能源互聯網建設成熟度更接近“較高”水平。該評價結果也比較符合該地區(qū)的實際發(fā)展情況，并且本文所提出的方法能夠將農村能源互聯網建設成熟度進行量化，更加直觀地體現農村能源互聯網建設成熟度。隨著未來農村基礎建設的不斷完善和技術水平的不斷進步，該地區(qū)農村能源互聯網建設成熟度將由“較高”向“高”逐漸轉變。

4.4 對比和分析

為了驗證本文提出方法的優(yōu)越性，對4.2 中使用DEMATEL 法、G1 法和CRITIC 法計算出的權重及使用合作博弈理論計算出的3 種方法的組合權重進行對比分析，如圖6 所示。

圖6 DEMATEL法、CRITIC法、G1法計算出的權重及3種方法的組合權重Fig.6 Weights obtained by DEMATEL method，CRITIC method，G1 method and combined weights of three methods

由圖6 可知，當使用CRITIC 法計算指標權重時，電壓合格率及供電可靠率的權重為0，這是由于CRITIC 法是一種客觀權重計算方法，其根據指標的變異性和沖突性確定指標權重。由于評價對象的電壓合格率及供電可靠率穩(wěn)定地處于高水平，使用CRITIC 法計算指標權重就會得到一個非常低的結果。同理，由于清潔供暖普及率和公眾綠色出行率在2018—2020 年增長非常迅速，導致了二者的指標權重過高。本文提出的合作博弈-云模型能夠有效避免個別指標權重不合理的問題發(fā)生，在兼顧主觀和客觀的基礎上，考慮不同權重計算方法的相關關系，使得權重更加合理和準確，提高了評價結果的有效性。

5 結語

本文針對農村能源互聯網建設成熟度評價進行研究。在現有研究基礎上，計及農村能源互聯網建設對居民的影響，從資源能源化、用能低碳化、能源智慧化和發(fā)展普惠化4 個方面構建評價指標體系。結合合作博弈理論，將DEMATEL 法、G1 法和CRITIC 法3 種方法組合得到指標權重，提高了指標權重的準確性和合理性。針對部分指標存在模糊性和不確定性的問題，采用云模型確定了農村能源互聯網建設成熟度的5 個等級，對河南省某農村能源互聯網建設示范進行評價，識別農村能源互聯網建設的薄弱環(huán)節(jié)，并通過對比分析驗證了所提模型的先進性。