寧可兒,焦在濱,施任威,張超逸,劉俊杉

(西安交通大學電氣工程學院,710049,西安)

19世紀80年代,愛迪生電力照明公司利用直流發(fā)電機發(fā)出直流電,給上千只白熾燈供電,形成了直流配電網(wǎng)的雛形[1]。然而,受技術條件等因素限制,早期的直流配電系統(tǒng)未能體現(xiàn)出明顯優(yōu)勢。相反地,交流配電系統(tǒng)由于靈活性、經(jīng)濟性等方面十分突出,自此之后處于配電系統(tǒng)的主導地位。20世紀中后期,一方面,隨著電力電子功率器件的發(fā)展,直流技術在輸電領域取得了成功應用;另一方面,電力負載的多樣性,特別是大量直流負荷的出現(xiàn),為直流技術在配電領域的應用創(chuàng)造了條件[2]。20世紀末,中低壓直流配電技術在數(shù)據(jù)中心、城市軌道交通、航空器、艦船、電廠、變電站等領域均得到了嘗試和應用。

目前,隨著新能源、信息技術的發(fā)展和國民經(jīng)濟的快速增長,用戶的用電需求、電能質(zhì)量、經(jīng)濟性、供電可靠性、用電環(huán)保性等要求不斷提高,用戶側(cè)分布式電源、直流負荷“即插即用”的需求與日俱增。隨著城市規(guī)模不斷擴大,用電負荷快速增長,城市交流配電網(wǎng)出現(xiàn)供電能力不足、走廊緊張等一系列問題[3]。相較于傳統(tǒng)交流配電系統(tǒng),直流配電系統(tǒng)供電能力更強,傳輸效率更高,電能質(zhì)量更好,有利于可再生能源和直流負荷的接入,為電力系統(tǒng)帶來了新的解決方案[4]。特別地,在確定合理的電壓等級序列后,直流配電系統(tǒng)與分布式光伏、數(shù)據(jù)中心、儲能以及家用電器的良好兼容性[5],為直流配電技術的發(fā)展奠定了堅實基礎。此外,對于我國“2030年實現(xiàn)碳達峰,2060年實現(xiàn)碳中和”的目標而言[6],直流配電技術供電能力強的特點在充電樁、高能耗企業(yè)供電以及海上風電匯集送出等方面也具有明顯的優(yōu)勢。

然而,無論在中壓還是低壓配用電領域,直流配電技術的應用仍處于爆發(fā)前期,發(fā)展路徑“自下而上”的趨勢明顯,即相關技術首先從示范工程和小規(guī)模應用開始,逐步擴展形成規(guī)模化,最終形成具有廣泛共識的標準體系。2050年我國能源體系中非水可再生能源占比將達到43%,負荷側(cè)廣義直流負荷占比達70%,直流配電系統(tǒng)理論及示范將是未來的研究熱點[7]。但是,目前直流技術在配電領域的應用并未如預期般得到廣泛共識,直流配電技術成熟度較低,未來發(fā)展路徑還不明朗,各層級工程技術和決策人員仍處于預研、示范、應用觀望階段。

文獻[8]對于直流配電網(wǎng)典型拓撲及接線、關鍵技術等進行總結(jié),并從技術特點、實施路徑、開展工作等方面對直流配電系統(tǒng)的發(fā)展提出相應建議。文獻[9]對于國內(nèi)外直流配電網(wǎng)的故障檢測及保護方法進行綜述,提出直流配電網(wǎng)故障分析與繼電保護需要進一步解決的問題,如控保一體化、故障限流技術等。文獻[10]提出,研究直流配電網(wǎng)的網(wǎng)絡架構、電壓等級是推動直流配電網(wǎng)發(fā)展的基礎,而電能變換與控制技術、直流設備則是發(fā)展的關鍵。文獻[11]認為未來配電網(wǎng)將是多電壓等級、多層網(wǎng)絡結(jié)構下,融合多能源、混合運行方式下的配電系統(tǒng)。文獻[12]從系統(tǒng)規(guī)劃與評價、控制和保護、關鍵設備3個方面,對直流配用電系統(tǒng)的技術瓶頸、未來研究方向進行了分析和展望。

上述文獻對于直流配電技術的展望和分析大多是定性提出,少有采用定量的評估模型對直流配電技術發(fā)展的成熟度階段進行評估和預測。技術成熟度評估及預測方法在多個學科領域已經(jīng)有所嘗試,如文獻[13]基于文獻計量方法,建立了系統(tǒng)的綜合評估指標體系,對能源互聯(lián)網(wǎng)技術成熟度進行等級評估。文獻[14]提出在生物醫(yī)學方面可以利用高德納曲線分析技術發(fā)展趨勢。文獻[15]借鑒高德納曲線思想,利用Gompertz曲線模型,對語音識別技術、智能駕駛技術、自然語言處理3種新興技術的成長階段進行預測。文獻[16-19]均借鑒高德納公司給出的預測結(jié)果,對各自領域的新技術發(fā)展階段與趨勢進行分析。然而,上述有關技術成熟度預測的文獻大多圍繞公共管理、經(jīng)濟、哲學等領域,而對直流配電技術的發(fā)展階段評估和成熟度預測的研究尚未開展。

為此,本文首先構建直流配電技術成熟度預測模型,描述新興技術發(fā)展過程,設計基于技術成熟度曲線的直流配電技術發(fā)展量化分析模型,為直流配電技術發(fā)展階段評估和成熟度預測提供方法。進一步,通過調(diào)研文獻將直流配電技術分為規(guī)劃設計、運行控制與保護、關鍵設備3類,確定預測指標,進行文獻檢索以及數(shù)據(jù)處理。最后,將所設計方法應用于直流配電技術領域,對直流配電技術的整體發(fā)展趨勢和關鍵技術的發(fā)展趨勢進行評估分析,得出技術和熱度雙重作用下的直流配電成熟度預測結(jié)果,并通過擬合優(yōu)度指標和交叉驗證方法驗證了模型的準確性。

1 直流配電技術成熟度預測模型

1.1 新興技術發(fā)展過程

一般認為,新興技術發(fā)展成熟的過程包括5個階段[20],分別為:①啟動期。新技術概念被提出,媒體報道迅速增長,吸引廣泛關注。②泡沫期。技術逐漸改變,個別成功案例出現(xiàn),激進者跟進,媒體報道。③低谷期。技術受限且缺點暴露,沒有達到預期,受到質(zhì)疑,曝光度急劇下降。④爬升期。新技術優(yōu)缺點逐漸清晰,科技產(chǎn)品出現(xiàn),更多公司開始嘗試,出現(xiàn)成功且可復制的使用模式。⑤成熟期。新科技變?yōu)槌墒炜萍?經(jīng)過數(shù)次迭代,效益與潛力被市場接受,成為主流。圖1給出了新興技術發(fā)展成熟的過程示意圖。

圖1 新興技術發(fā)展成熟過程Fig.1 The process of emerging technologies from development to maturity

高德納公司通過技術成熟度曲線[21-22],又稱高德納曲線,對上述新興技術的發(fā)展成熟過程進行了定性描述,用于分析新技術的發(fā)展趨勢,目的是結(jié)合新技術自身發(fā)展、社會熱度兩重因素,預測技術成熟所需的時間。

影響新興技術發(fā)展成熟的主要因素,除了技術發(fā)展的驅(qū)動力、科學研究導致的技術進步之外,社會熱度也是其中之一[23]。當新興技術被提出時,推動其進步的主要因素是熱度(關注度),而技術自身仍處于研究階段,此時技術成熟度曲線中熱度因素占主導地位。隨著科學研究與技術研發(fā)持續(xù)推進,新興技術將在某些領域取得關鍵性突破,此時雖然熱度衰減,但技術因素成為推動技術進行的主要驅(qū)動力,從而使得技術成熟度曲線中的技術因素占主導地位。

1.2 直流配電技術發(fā)展量化分析模型

直流配電相關的技術及設備一直是國內(nèi)外研究的熱點,與之相關的學術文章發(fā)表量與日俱增。通過統(tǒng)計分析近幾十年有關直流配電技術的文章以及專利發(fā)表情況,可以對直流配電技術的發(fā)展概況有深刻了解。

直流配電技術正經(jīng)歷從提出到提升的階段,受制于電力電子等技術發(fā)展,仍停留在提出和示范工程時期;而隨著受限技術的突破,直流配電技術將有所發(fā)展提升,實現(xiàn)廣泛落地應用。此外,新型電力系統(tǒng)的建設不斷推陳出新,政策導向和電力系統(tǒng)變革引起的社會關注度對于直流配電技術發(fā)展也有不可忽視的影響。因此,用高德納曲線分析直流配電技術發(fā)展趨勢是具備合理性的。

為分析直流配電技術發(fā)展過程并進行成熟度預測,可將高德納曲線分解為技術曲線和熱度曲線,對技術成熟度進行量化擬合[24],如圖2所示。

圖2 高德納曲線分解示意圖Fig.2 Diagram of the decomposition of the Gartner curve

σ(t)函數(shù)被廣泛應用于分析事物的增長趨勢[15-25],其數(shù)學表達式為

(1)

式中:k為增長上限,k越大,曲線增長的上限越高;p為衡量曲線變化快慢的參數(shù),p越大,曲線上升速度越快,坡度越陡;t0為增長的起始時間。

技術發(fā)展曲線能夠反映技術發(fā)展趨勢,其發(fā)展階段的特征與σ(t)函數(shù)增長趨勢相類似?？紤]到不同技術的起步有不同的增長初始階段,引入技術增長參數(shù)對原σ(t)函數(shù)進行修正,使得模型更加普適化。由此,定義技術發(fā)展曲線Ntech(t)的表達式為

(2)

式中:a為技術增長參數(shù),a越小,表示在同一時間技術的成熟度越高,反之亦然。

參數(shù)k、p、a對技術發(fā)展曲線的影響如圖3所示。

(a)參數(shù)k

由圖3(a)可見,當增長上限k減小時,技術發(fā)展曲線達到成熟時的最終值減小。由圖3(b)可見,當p增大時,曲線變化更快,上升階段更加陡峭,所需時間縮短。由圖3(c)可見,當技術增長參數(shù)a減小時,曲線向左平移,同一時刻下曲線的技術成熟度水平越高。

熱度曲線反映社會媒體關注度,體現(xiàn)發(fā)展速度的變化,而σ(t)曲線的斜率能夠反映增長變化程度,因此引入σ(t)的導數(shù)作為熱度曲線的原型?？紤]到不同熱度曲線的變化快慢不同,引入熱度增長參數(shù)b,并加入基礎熱度值N0,對原σ(t)函數(shù)進行修正,得到熱度曲線Nhot(t)的表達式為

(3)

式中:σ′(t)是σ(t)的導數(shù);N0為基礎熱度值;b為熱度增長參數(shù),b越小,表示熱度增長速度越快,反之亦然。

圖4所示為參數(shù)k、p、a、b對熱度曲線的影響規(guī)律。由圖4(a)可見,當增長上限k減小時,熱度曲線峰值減小。由圖4(b)可見,當p減小時,曲線變得平緩,同時峰值也有所減小。由圖4(c)可見,改變參數(shù)a,對曲線有平移效果。由圖4(d)可見,增大熱度增長參數(shù)b,曲線的變化速度變緩而峰值保持不變。

(a)參數(shù)k

技術成熟度曲線為技術發(fā)展曲線和熱度曲線的疊加,可寫為

N(t)=ωtechNtech(t)+ωhotNhot(t)

(4)

式中:ωtech、ωhot分別為技術發(fā)展曲線和熱度曲線疊加時各自對應的權重。

綜上,通過式(2)～式(4),可對技術發(fā)展成熟度曲線進行量化描述。

1.3 直流配電技術成熟度預測過程

本文設計的直流配電技術成熟度預測過程如圖5所示。首先,選取能夠描述直流配電技術發(fā)展趨勢的相關指標,進行文獻分類與檢索;然后,對所得數(shù)據(jù)進行歸一化處理和權重分配,通過最小二乘法擬合數(shù)據(jù),預測出技術成熟度曲線;最后,對誤差進行分析,驗證所設計方法的準確性和合理性。

圖5 直流配電技術成熟度分析及預測過程Fig.5 Maturity analysis and forecast process of DC power distribution

1.3.1 指標選取

直流配電技術成熟度的預測十分抽象復雜,對于評估指標和數(shù)據(jù)的選取需要客觀真實。由于直流配電是一種在技術層面基于工程的實踐和創(chuàng)新,因此,選取能夠體現(xiàn)技術發(fā)展前沿的學術文章發(fā)表量,以及工程實踐創(chuàng)新的專利累積量兩大數(shù)據(jù)作為預測直流配電技術成熟度的指標。其中,文章的發(fā)表量體現(xiàn)出科技前沿與社會關注,能夠代表科學關注情況趨勢;而由知識轉(zhuǎn)化成的專利累積量,則在一定程度上代表了技術發(fā)展水平。

1.3.2 文獻分類與檢索

在確定文章發(fā)表量、專利累積量兩大指標后,就可對相關文獻進行檢索。在檢索過程中,考慮到直流配電領域多類型關鍵技術以及專利申請人身份差異,對上述指標再進一步分類。直流配電領域的相關專利可按申請單位是否有高校,分為高校發(fā)表、企業(yè)發(fā)表2類。直流配電的相關文章則可按內(nèi)容分為規(guī)劃設計技術、運行控制與保護技術、關鍵設備3類,如表1所示。

表1 直流配電技術相關文章分類Table 1 Literature classification of DC power distribution

表2 中文專利累積量和文章發(fā)表量指標的權重分配Table 2 Weight allocation for Chinese patent accumulation and paper publication

分類后通過中國知網(wǎng)CNKI進行檢索,經(jīng)過多次嘗試及檢查驗證,綜合考慮文獻數(shù)量、文獻是否重疊、是否具有代表性等,最終得到2000—2022年間相關的中文文章及專利發(fā)表量,如圖6所示。

(a)文章

由此,得到檢索文獻數(shù)量yi.t,其中i=1, 2, , 5分別對應高校專利發(fā)表量、企業(yè)專利發(fā)表量、規(guī)劃設計技術文章數(shù)量、運行控制與保護文章數(shù)量、關鍵設備文章數(shù)量5個指標,t=1, 2, ,T表示統(tǒng)計的年份數(shù)。將該5類指標分成專利、文章兩大類,可得到反應技術的專利積累總量ytech,t和反應熱度的文章發(fā)表總量yhot,t,分別表示為

ytech,t=y1,t+y2,t,t=1, 2, ,T

(5)

yhot,t=y3,t+y4,t+y5,t,t=1, 2, ,T

(6)

式中:下標tech表示以專利積累總量為代表的技術指標;下標hot表示以文章發(fā)表量為代表的熱度指標。

1.3.3 數(shù)據(jù)處理

在預測前,為消除不同指標的量綱帶來的影響,對各項數(shù)據(jù)指標進行歸一化處理,表示如下

(7)

(8)

(9)

式中:Zi,t、Ztech,t、Zhot,t分別為經(jīng)過歸一化處理后的第i個指標值、技術指標值和熱度指標值;yi,t為第i個指標第t年的值;maxyi,t為第i個指標的最大值。

(10)

由此,可得計算指標的變異系數(shù)V和權重ω分別為

(11)

(12)

式(11)表示變異系數(shù)等于標準差除以平均值,式(12)則表示各指標所占權重是各指標變異系數(shù)占總變異系數(shù)之和的比例。通過式(10)～式(12)進行權重計算,為后續(xù)技術發(fā)展曲線和熱度曲線的疊加提供基礎。

1.3.4 擬合預測

按照1.2節(jié)將技術成熟度曲線分為技術發(fā)展曲線和熱度曲線的介紹,在擬合預測階段對兩類曲線分別進行。在技術發(fā)展曲線預測中,將高校專利、企業(yè)專利分別預測與分析,然后疊加形成針對技術發(fā)展的預測;在熱度曲線預測中,將規(guī)劃設計技術、運行控制與保護技術、關鍵設備3類論文分別進行預測與分析,然后疊加形成針對熱度過程的預測。最后,將式(12)計算得到的權重系數(shù)代入式(4),最終形成對直流配電技術整體的預測結(jié)果,具體過程如圖7所示。

圖7 直流配電技術成熟度預測過程Fig.7 Process of forecasting the maturity of DC power distribution

由圖7可以看出,本文的預測思路是由分支到主干逐層進行,并分析對應的預測結(jié)果。具體描述如下。

在擬合技術發(fā)展曲線時,得到兩組專利累積量(高校/企業(yè))數(shù)據(jù),一組是通過文獻檢索和數(shù)據(jù)處理,得到的高校專利發(fā)表量和企業(yè)專利發(fā)表量的實際數(shù)據(jù)Zi,t(i=1, 2),另一組數(shù)據(jù)是將t代入式(2)得到的理論數(shù)據(jù)Ni(t) (i=1, 2)。此時式(2)中其他參數(shù)未知,利用最小二乘法進行擬合,得出滿足

(13)

的最佳模型參數(shù),然后代入式(2),即可得到以時間為輸入、專利累積量為輸出的預測函數(shù)。因此,技術發(fā)展曲線預測函數(shù)表達式可寫為

(14)

在預測未來某年直流配電技術專利累積量時,只需令t=1, 2, 并代入式(14),然后進行歸一化還原,即可得到對應年份的預測值。

同理,將擬合熱度曲線時得到的規(guī)劃設計技術文章數(shù)量、運行控制與保護文章數(shù)量和關鍵設備文章數(shù)量的實際數(shù)據(jù)Zi,t(i=3, 4, 5),以及將t代入式(3)得到的理論數(shù)據(jù)Ni(t) (i=3, 4, 5),利用最小二乘法進行擬合,可得到滿足

(15)

的最佳模型參數(shù),然后代入式(3),可得到以時間為輸入、文章發(fā)表量為輸出的預測函數(shù)。因此,熱度曲線預測函數(shù)表達式可寫為

(16)

在預測未來某年直流配電技術文章發(fā)表量時,只需令t=1, 2, 并代入式(16),然后進行歸一化還原,即可得到對應年份的預測值。最后再通過式(4),即可得到直流配電技術整體的預測函數(shù)。

1.3.5 誤差驗證

引入曲線回歸中常用的擬合優(yōu)度指標R2,對擬合結(jié)果的合理性進行驗證。同時參考文獻[26],將殘差平方和與相對誤差有機結(jié)合在一起,定義新指標RNL以描述更加普遍的非線性回歸擬合優(yōu)度。R2、RNL的表達式分別如下

(17)

(18)

此外,借鑒機器學習領域驗證模型參數(shù)常用的交叉驗證方法[42],對所得的預測曲線進行擬合效果評估。驗證過程為:已知數(shù)據(jù)跨度為2000—2022年,選定2000—2021年數(shù)據(jù)進行擬合預測,用2022年數(shù)據(jù)進行驗證;選定2000—2020年數(shù)據(jù)進行擬合預測,用2021—2022年數(shù)據(jù)進行驗證;依此類推,最后一次選定2000—2000+n年數(shù)據(jù)進行擬合預測,用2000+n+1—2022年數(shù)據(jù)進行驗證。其中,n表示所選取的用于驗證的最小數(shù)據(jù)集長度,根據(jù)具體算例進行合理選取。

2 直流配電技術成熟度預測結(jié)果

本文對直流配電技術發(fā)展趨勢的預測包括兩方面內(nèi)容,一是對直流配電技術的整體發(fā)展趨勢進行評估分析,二是從專業(yè)的角度對直流配電領域關鍵技術的發(fā)展趨勢進行評估分析。

2.1 以專利累積量為基礎的技術發(fā)展曲線分析

近20年來,直流配電技術的發(fā)展有著明顯上升趨勢。在預測直流配電技術發(fā)展成熟度時,選取2000—2022年相關專利累積量作為技術發(fā)展趨勢預測指標,對統(tǒng)計數(shù)據(jù)按式(5)進行歸一化處理,在給定合理區(qū)間內(nèi)確定局部最優(yōu)解來擬合技術曲線,并以申請人身份的不同,將專利分為高校發(fā)表專利、企業(yè)發(fā)表專利,利用技術發(fā)展曲線預測模型分別對高校、企業(yè)發(fā)表的專利發(fā)表情況進行分析及預測。為提取并對比專利累積量的實際特征,對于歸一化擬合后的數(shù)據(jù)進行還原,得到的結(jié)果如圖8所示。

圖8 基于高校及企業(yè)專利累積量的技術發(fā)展預測曲線Fig.8 Technology development forecast curve based on patent accumulation of universities and enterprises

考慮到技術發(fā)展成熟后仍可能存在少量專利發(fā)表的情況,因此,將專利累積量達到成熟期最終累積量的99%作為判斷技術發(fā)展成熟的標志[15]。從圖8中技術發(fā)展預測曲線的趨勢可見,高校專利發(fā)展在2051年中旬達到成熟,而企業(yè)專利發(fā)展則早于高校,即在2046年中旬達到成熟。企業(yè)專利的成熟時間早于高校專利,說明在技術發(fā)展過程中,企業(yè)在技術水平和應用能力方面對整個直流配電技術落地應用的帶動作用更加突出。相反地,高校對于直流配電領域核心關鍵技術的前瞻性和顛覆性創(chuàng)新則需要在實踐中反復迭代驗證。綜合來看,只有當核心技術創(chuàng)新(高校專利)和示范驗證通過(企業(yè)專利)均發(fā)展到一定的成熟度,直流配電技術才進入整體成熟期。根據(jù)模型測算,其成熟時間為2050年。

2.2 以文章發(fā)表量為基礎的熱度曲線分析

選取2000—2022年相關文章發(fā)表量作為科學關注的趨勢預測指標,對統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行歸一化處理后,采用最小二乘法在給定區(qū)間內(nèi)確定局部最優(yōu)解來擬合熱度曲線,并將中文文章的內(nèi)容分為規(guī)劃設計技術、運行控制與保護技術、關鍵設備3類。分別對直流配電技術不同方向技術文章的發(fā)表量進行擬合預測,并對于歸一化擬合的數(shù)據(jù)進行還原,得到的結(jié)果如圖9所示。

圖9 基于文章發(fā)表量的熱度預測曲線Fig.9 Hotness forecast curve based on paper publication

將文章發(fā)表量達到極大值點作為判斷熱度到達頂峰的標志,具體通過對熱度預測曲線求導為0得到。從圖9中基于文章發(fā)表量熱度預測曲線的發(fā)展趨勢可見,國內(nèi)對于直流配電技術的科學關注熱潮將于2032年中旬達到頂峰;而對于直流關鍵設備、直流配電運行與控制保護技術、直流配電規(guī)劃設計技術3類關鍵技術領域,其達到熱度頂峰的時間分別為2033、2032、2031年。

綜上可知,直流規(guī)劃設計技術最先達到關注度頂峰,運行控制與保護技術其次,直流關鍵設備的科學關注熱潮則最晚。這說明在直流配電技術的發(fā)展過程中,規(guī)劃設計技術是研究人員首先關注的問題。客觀而言,在直流設備領域仍然存在設備造價昂貴、直流開斷理論亟需突破等現(xiàn)實瓶頸問題,仍需政策的持續(xù)支持和相關科研人員的持續(xù)努力攻關。

2.3 考慮綜合指標的直流配電技術成熟度分析

根據(jù)式(10)～式(12),計算出中文專利累積量、文章發(fā)表量兩大指標的權重分配,如表2所示。

將基于專利累積量的技術發(fā)展預測曲線、基于文章發(fā)表量的熱度預測曲線通過標準化處理和加權疊加,可得到直流配電技術發(fā)展的成熟度預測曲線,如圖10所示。

圖10 直流配電技術發(fā)展成熟度預測曲線Fig.10 Maturity forecast curve of DC power distribution

由圖10可見,直流配電技術的發(fā)展至成熟將經(jīng)歷啟動、快速爬升、達到頂峰、下降并趨于平穩(wěn)5個階段。目前,直流配電技術的發(fā)展正處于快速上升階段,約在2032年達到科學關注研究熱潮的頂峰,并在2060年左右達到技術成熟,之后進入穩(wěn)定發(fā)展階段,相關專利和文章的發(fā)表增速將放緩。

然而,與人工智能、區(qū)塊鏈技術等新興技術的發(fā)展趨勢相比,直流配電技術成熟度曲線的下降部分并不明顯,這是由直流配電技術的特殊性所決定的。直流配電在國內(nèi)外已有幾十項示范工程[43],具有專業(yè)化、發(fā)展穩(wěn)定、依托工程等特點,因此直流配電技術發(fā)展及熱度水平發(fā)展趨勢較為統(tǒng)一,并不會因劇烈的社會熱潮而產(chǎn)生空前泡沫期。

2.4 國內(nèi)外專利及文章預測結(jié)果比較

此外,本文基于Web of Science平臺檢索獲得英文文章及專利數(shù)據(jù),采用技術發(fā)展成熟度預測模型,得到了以英文文章、專利作為指標的技術發(fā)展預測和熱度預測結(jié)果。

2.4.1 以專利累積量為基礎的技術發(fā)展曲線對比

選取2000—2022年英文專利累積量作為技術發(fā)展趨勢預測指標,在給定合理區(qū)間內(nèi)確定局部最優(yōu)解擬合技術曲線,將中文專利預測結(jié)果作為參考,得到的國內(nèi)外技術發(fā)展預測曲線如圖11所示。

圖11 中英文專利累積量技術發(fā)展預測曲線Fig.11 Technology development forecast curve of Chinese and English patent accumulation

由圖11可見,以專利累積量作為指標,國內(nèi)技術發(fā)展在2050年初達到成熟,而英文專利發(fā)展略早于國內(nèi),即在2049年中旬達到成熟,兩者具有相類似的預測結(jié)果。

2.4.2 以文章發(fā)表量為基礎的熱度曲線對比

選取2000—2022年英文文章發(fā)表量作為科學關注的趨勢預測指標,在給定合理區(qū)間內(nèi)確定局部最優(yōu)解擬合技術曲線,將中文文章預測結(jié)果作為參考,得到的國內(nèi)外熱度預測曲線如圖12所示。

圖12 中英文文章發(fā)表量熱度預測曲線Fig.12 Hotness forecast curve of Chinese and English article publication

由圖12可見,以文章發(fā)表量作為指標,國內(nèi)對于直流配電技術的科學關注熱潮將在2032年中旬達到頂峰,而國外關注熱潮將在2034年達到頂峰。

2.4.3 考慮綜合指標的直流配電技術成熟度對比

計算英文專利累積量、文章發(fā)表量兩大指標的權重分配,如表3所示。將基于英文專利累積量的技術發(fā)展預測曲線、基于文章發(fā)表量的熱度預測曲線通過標準化處理和加權疊加,以國內(nèi)綜合成熟度預測結(jié)果作為參考,得到國內(nèi)外直流配電技術發(fā)展的綜合成熟度預測曲線,如圖13所示。

表3 英文專利累積量和文章發(fā)表量指標權重分配Table 3 Weight allocation of English patent accumulation and paper publication

圖13 國內(nèi)外直流配電技術發(fā)展成熟度預測曲線Fig.13 Maturity forecast curve of DC power distribution technology at home and abroad

從圖13中的成熟度預測結(jié)果可以看出,國外與國內(nèi)技術成熟度預測曲線有著相似的發(fā)展趨勢,即在2032—2034年達到科學關注研究熱潮頂峰,并在2060—2065年達到技術成熟,之后進入穩(wěn)定發(fā)展,相關專利、文章的發(fā)表增速放緩。

3 結(jié)果分析及驗證

3.1 擬合優(yōu)度驗證

為進一步評價直流配電技術成熟度的擬合及預測結(jié)果,根據(jù)式(17)、式(18)分別計算專利累積量和文章發(fā)表量預測曲線的擬合優(yōu)度,評估圖8、圖9中7條曲線的擬合效果,得到的結(jié)果如表4所示。

表4 專利及文章預測曲線的擬合優(yōu)度評估Table 4 Goodness-of-fit evaluation of patent and paper maturity forecast curves

由表4可知,擬合優(yōu)度指標R2在0.932 1～0.999 6區(qū)間,新定義的擬合優(yōu)度指標RNL在0.814 8～0.984 0區(qū)間,整體來說兩項的數(shù)值均接近于1,表明擬合效果良好。

3.2 交叉驗證

根據(jù)1.3.5節(jié)描述的驗證過程,進一步進行交叉驗證,選取用于驗證的最小數(shù)據(jù)集長度n為14。圖14展示了針對專利累積總量、文章發(fā)表總量預測曲線的8次交叉驗證結(jié)果,用誤差棒表示2015—2022年預測數(shù)據(jù)中的最大誤差范圍?？紤]到數(shù)據(jù)集過小會影響擬合精度,選定的最小預測集為2000—2014年間的15個原始數(shù)據(jù)。

由圖14可見,離預測數(shù)據(jù)集越近的年份(2015年)誤差越小,離預測數(shù)據(jù)集越遠的年份(2021、2022年),所得預測數(shù)據(jù)與實際值誤差較大。綜合來看,交叉驗證所得結(jié)果在相應趨勢的增長區(qū)間內(nèi),即誤差的上下邊界仍符合增長趨勢。同時,由于數(shù)據(jù)本身存在統(tǒng)計誤差、有浮動范圍、受實際情況影響(如2020年文章發(fā)表量受疫情影響較2019年有所降低)等因素,可以認為本文擬合的預測曲線能夠滿足要求,有較好的精度和合理性。

3.3 文獻數(shù)量對技術成熟度的影響分析

由技術成熟度模型可知,專利及文章是衡量技術發(fā)展與關注熱度趨勢的指標。以專利累積量為例,假定2023年中文專利發(fā)表量分別是2022年專利發(fā)表量的0.3、2、4、6倍,得到不同情況下直流配電技術發(fā)展成熟度預測結(jié)果,如圖15所示。

圖15 專利數(shù)量增長對技術成熟度的影響Fig.15 The influence of patent increasing on technology maturity

若2023年中文專利發(fā)表量是2022年專利發(fā)表量的2倍,則相較于原預測結(jié)果,成熟時間提前2.8 a;若2023年中文專利發(fā)表量是2022年專利發(fā)表量的4倍,則成熟時間提前7.9 a。這說明無論是驅(qū)動政策的出臺,還是流向示范工程的投資,均可以推動該領域的研究升級和技術進步,具體表現(xiàn)為論文、專利等研究成果數(shù)量的增加,進而推動技術成熟時間提前,從而更好地支撐“雙碳”目標的實現(xiàn)。

4 結(jié) 論

本文通過構建基于技術成熟度曲線的技術發(fā)展預測模型,形成數(shù)據(jù)檢索處理、變量分析、趨勢預測的完整評價體系,為直流配電技術發(fā)展階段評估和成熟度預測提供方法。得到的主要結(jié)論如下。

(1)直流配電技術中,規(guī)劃設計,運行控制與保護、關鍵設備3類不同的關鍵技術具有不同的發(fā)展趨勢和技術成熟度時間表,直流設備關鍵技術瓶頸的突破及經(jīng)濟性的提升,是影響整個直流配電技術發(fā)展和成熟的核心要素,需要持續(xù)關注。

(2)通過利用技術成熟度曲線對直流配電技術的分析,表明我國直流配電技術科學研究熱潮將在2030—2040年達到頂峰,在2060年前后實現(xiàn)穩(wěn)定發(fā)展,其與我國關于2030年實現(xiàn)碳達峰、2060年實現(xiàn)碳中和的時間表完全一致。

(3)國外與國內(nèi)的直流配電技術成熟度預測曲線有著相似的發(fā)展趨勢,即在2032—2034年達到科學關注研究熱潮頂峰,并在2060—2065年達到技術成熟并穩(wěn)定發(fā)展。

(4)國家科技政策和產(chǎn)業(yè)政策將通過文獻與專利等成果數(shù)量的增加影響技術發(fā)展趨勢,通過設立專項科技攻關項目,支持先進技術的示范應用等途徑,能夠?qū)⒅绷髋潆娂夹g成熟時間提前,從而更好地支撐新型電力系統(tǒng)的建設和“雙碳”目標的實現(xiàn)。