基于多因素权重优化的分布式电源布局预测方法

 黄碧斌，李琼慧，高菲

 (1．国网能源研究院，北京  102209;2．中国电力科学研究院，北京  100192)

摘要：分布式电源具有投资门槛低、可安装地点多、政策大力支持、地方政府核准备案等特点，因此，分布式电源发展布局受政策的影响相对较小，更趋市场化，可以对未来布局进行预测。分布式电源发展布局的影响因素包括资源条件、项日经济性和电网条件等，需要综合考虑。为准确预测未来各省分布式电源发展规模．引导分布式电源科学规划，提出了一种基于多因素权重优化的分布式电源布局预测方法，综合考虑多种影响因素，并利用历史年份数据优化确定各个影响因素的权熏，进而对未来目标年份的分布式电源布局进行预测，具有考虑影响因素全面、因素权重准确、易于软件实现等特点。通过对分布式光伏发电的案例分析，未来中东部地区将成为分布式电源发展重点地区。

关键词：分布式电源布局：影响因素；权重优化：电网条件

0引言

 发展分布式电源对于促进可再生能源开发利用、提高能源综合利用效率、扶持战略新兴产业和实现经济社会可持续发展具有重要意义。大力发展分布式电源已经上升到围家战略高度，中国已明确提出了分布式电源发展规划目标，出台了一系列支持分布式电源发展的政策措施。

 与传统集中式电源相比，分布式电源具有如下特点：(1)装机容量小，技术和资金门槛较低，项目业主多样．除了传统的发电企业，还有合同能源服务公司、工业企业、居民等；(2)可安装地点较多，用户根据自身需求建设，项目布局分散；(3)随着国家进一步简政放权，核准或备案要求进一步降低。总的来看，未来分布式电源发展布局受政府的影响相对较小，更趋市场化，因此可基于全围发展规模目标，对各省分布式电源发展影响因素进行综合分析，从而预测其发展布局。

 目前中国已对光伏发电实施各省年度新增规模调控，部分科研机构也对分布式光伏发电开展了发展布局分析。在研究方法方面，现有研究多是在分析资源条件、项目经济性的基础上按比例进行初步分配，然后结合各地政策和积极性，对初步分配规模进行人为调整，研究没有基于科学的方法和模型，准确性不强。在研究考虑冈素方面．多数研究不够全面，大多仅考虑资源条件和项目的经济性．但是分布式电源需要依托电网才能充分发挥技术经济优势。从规划层而来看，先有电网再有分布式电源，因此也需要考虑电网接入条件。总的来看，现有研究还处于初级阶段，对规划的指导性不强。

 为了解决现有分布式电源布局预测方法适用类型和考量因素不全面、方法不精细、结果仍需人为调整等问题，本文提出了一种基于多因素权重优化的分布式电源布局预测方法，综合考虑了资源潜力、项曰经济性、电网条件等影响因素，并利用历史数据优化求解各个影响因素的权重，从而基于全国发展目标对各省分布式电源发展规模进行预测。

1  分布式电源发展布局的影响因素

 分布式电源发展布局影响因素的选取需考量3点要求：一是重要性。影响分布式电源发展布局的因素繁多．但从可操作的角度来看，无法计及所有影响因素．需要筛选出具有重要影响的因素：二是独立性。为保证布局预测结果的科学性，所选取的影响冈素应该相互独立，不存在耦合关系：三是可量化性。从提高分析方法的量化程度考虑，要求影响因素可以进行量化。

 综合上述考虑，本文提出的分布式电源发展布局预测方法重点考虑资源潜力、项目经济性、电网条件、地方政府发展意愿和地方财政承受能力等5个因素。

1.1  资源潜力

 从资源条件来看．主要包括资源总量潜力和资源优劣程度等。其中资源优劣程度主要影响分布式电源的年等效利用小时数，从而影响项目经济性。考虑到影响因素的解耦，此处重点考虑资源总量潜力。

 对于不同类型的分布式电源．资源潜力所需要关注的内容也不一样。由于光照资源的总量不存在约束．分布式光伏发电的资源潜力需要重点关注屋顶资源。分布式天然气发电的资源潜力不仅要关注天然气供应能力，还需要关注天然气管网建设的制约作用。

1.2项目经济性

 项目经济性直接决定投资商的积极性，对分布式电源发展也有重要影响。项目经济性主要受单位容量初投资成本、年度运维成本、售电／热／冷收入和年等效利用小时数等方面影响。

 不同类型分布式电源的项目经济性又有各自的特点，在测算项目经济性时都需要加以考虑。受光照条件影响，分布式光伏发电出力为抛物线形状，峰值出力出现在12:00-14:00．因此在计算售电收入的时候需要考虑峰平电价的影响．可利用典型出力曲线和峰平电价表加权形成平均电价，再进行计算。分布式光伏发电不同，分布式天然气发电运行需要消耗天然气．产生电的同时还产生热／冷，项目经济性测算时需要综合考虑。此外，分布式天然气发电通常在峰平电价是满负荷运行，不频繁调整出力，使得加权电价的计算相对简单。

1.3  电网条件

 分布式电源接人中低压配电网将引起配电网双向潮流，可能出现非计划孤岛、线路电压升高和系统保护误动等问题．影响配电网安全运行和用户可靠供电。随着接入容量的增加．上述风险将明显提高。从保障配电网安全运行和用户可靠供电的角度考虑．配电网接纳分布式电源容量存在一个上限，通常称为配电网接纳能力，用于衡量分布式电源发展的电网条件。

 从严格意义上的电网条件来说．分布式电源接人中低压配电网．范围相对较小．对精细度的要求很高．理论上要求配电网接纳能力细化到每个变电站．然后累计计算得到各省电网的接纳能力，但对于中国如此数量庞大的变电站来说，电网接纳能力细化到各个变电站是难以实现的。

 为衡量配电网接纳分布式电源的能力．国内外引入了渗透率的概念．渗透率指配电网内分布式电源并网容量与最大用电负荷的比值。配电网可承受的最大渗透率又称为准许渗透率。随着技术进步和运行规则等变化．准许渗透率值也会发生变化。美欧、加拿大等均已开展分布式电源接纳能力的研究。国内外研究结果表明，渗透率低于15%时对配电网影响不大。

 因此，本文从可量化和可操作的角度出发，参考国内外研究成果，将15%渗透率作为测算中国电网接纳分布式电源能力的保守值．并对电网接纳能力现状及未来情况进行了分析。

1.4地方政府发展意愿

 分布式电源发展对各省推进节能减排、扶持产业发展、拉动就业等方面都具有重要的作用，因此，地方政府出于本地实际情况考虑，推动分布式电源发展的积极性存在明显差异．对不同类型分布式电源的支持力度也会不同．影响分布式电源发展速度，、尤其是在日前大力推进简政放权．分布式电源项目多在地方核准（分布式光伏发电采用备案）的情况下，地方政府的作用进一步加大。

 通常情况下地方政府发展意愿由多种因素影响，包括产业扶持需求、就业拉动需求等，难以量化。为解决该问题，本文汇总整理了全罔各个省份分布式电源发展规划目标．部分来源于正式文件，也有部分来源于渊研或者预测．各省规划目标可直接反映各省对分布式电源发展的意愿。

1.5地方财政承受能力

 目前分布式电源开发成本相对较高，仍然离不开财政补贴。目前中国已针对分布式光伏发电、生物质发电等出台r全国性的激励政策，浙江、上海等地也出台了地方性的补贴政策．推动本地分布式电源加快发展。已出台地方性补贴政策的多是具有较强财政承受能力的中东部经济发达地区。

 考虑简单可操作，本文选取各省GDP现状及未来预测值作为反映地方财政能力的量化数据。

2基于多因素权重优化的布局预测方法

2.1  布局预测总体思路

 分布式电源发展布局预测的基本思路：基于某种技术类型分布式电源的全同发展规模预测．考虑资源条件、项目经济性、电网条件等因素，分解得到各个影响冈素下的全国规模：在此基础上．结合各省各个影响因素的量化值，分析得到各省各个因素下的规模：进行累加即可得到各省发展规模，即全国分布式电源发展布局。

 开展分布式电源布局预测需要解决如下几方面问题：

 (1)如何确定影响因素权重。目前影响因素权重的确定通常采用专家评议方法，通过邀请大量领域内专家进行打分，确定各个影响因素的权重，但是该方法存在一定主观性，也难以保证准确度。本文提出基于历史年份的影响因素数据，优化求解得到最接近于历史年份实际布局数据的因素权重．可在一定程度上解决专家评议方法存在的问题。从中短期来看，分布式电源发展制约条件不会发生根本变化，影响因素权重也会保持在合理波动范围内，因此，可以假定历史年份到目标年份之问每年的影响因素权重是相同的。

 (2)是直接对目标年份进行计算还是对现在到目标年份进行逐年计算，分布式电源布局预测可直接基于目标年（如2020年）的影响因素数据和发展规模进行布局预测，但是现在到布局预测目标年份之问各年的影响因素并不完全相同，因此有必要基于现在到目标年份的影响因素数据进行逐年计算。当然，此时需要假定现在到目标年份之间每年的全国新增规模相同。考虑政策实施效果．从保障分布式电源发展质量、促进上游企业健康的目标出发，也需要年度新增规模保持平稳。

 (3)电源新增规模与各影响因素的关系。分布式电源发展仍处初期，发展规模不大，具备很大的发展潜力和空间，除了项目经济性因素之外，其他因素都是主要的制约因素。因此，可假定新增规模和经济性冈素为非线性关系，和其他因素都是线性关系。而且，考虑到预测方法会通过历史数据拟合进行权重计算，可以保证线性关系下的误差控制在合理范同内。

 (4)如何获取逐年的影响因素和历史年份实际布局的数据。本文提出的分布式电源布局预测方法需要往年实际和未来预测的影响因素数据，数据量非常大，获取难度也较大。

2.2布局预测方法流程

分布式电源布局预测方法流程如图1所示。

 分布式电源布局预测具体步骤如下：

 (1)确定目标年的某种技术类型分布式电源全国发展规模G。，结合全国发展现状Ctta".将现状和日标的差值按照年度等分，确定未来逐年的新增规模C。。

未来逐年新增规模计算公式为

式中：n表示现在到目标年之间仍有n年。

 (2)汁算历史年份的各省各个影响因素的数据．优化求解各个影响因素权重，使得在该影响因素权重下预测的数据和实际发展数据最为接近。

 决策变量、约束条件、目标函数计算式见2.2。

 (3)逐年计算现在到预测目标年份的各省各个影响因素的数据，结合步骤l得到的逐年新增规模和步骤2得到的各个影响因素权重，计算得到逐年各省各个影响因素的新增规模。

 计算式和2.2类似，差别在于年份选取的不同．需要利用优化确定得到的影响因素权重，对未来年份逐年进行计算。未来年份下各项影响因素的数值来源于其他相关研究成果，考虑到方法比较复杂，限于篇幅，不作为本文重点进行描述。

(4)将逐年各省新增规模和现状累计得到目标年份的分布式电源发展布局。

2.3.3发展布局影响因素的量化分析

将每年各省新增规模分成五大影响因素下的各省新增规模。

 (2)项目经济性因素影响下的各省新增规模

 项目经济性主要以项目收益率来衡量．难以采用类似资源条件因素的方法，即不能先计算各省占全国的比例进而分解发展规模的方法。因此本文提出将项目收益率转换为调整比例．基于基础数据．形成初步的项目经济性因素影响下新增规模，再进行修正。具体计算流程和计算式如下。

 首先，计算各省的分布式电源项目收益率。

考虑各省不同的余电上网电价和脱硫标杆电价，以及白发自用电量比例、厂用电、增值税、增值税抵免等，计算典型分布式电源项目的净现值。净现值是指项目在整个寿命周期内，每年发生的净现金流量，用一个事先给定的标准折现率，折算成的现值之和。其计算公式为：

 最后，还需要对各省规模进行修正。

原因在于前述步骤得出的各省规模之和通常不等于该年的经济性因素增长规模，仅能反映各省之间的比例关系。修正计算式为：

 (3)电网条件因素影响下的各省新增规模

电网条件影响因素的各省规模分析和资源条件因素类似，计算式为

式中：Gridi,m。。表示provinc,e省的电网条件，根据前述影响因素分析，课题采用各省35 kV及以下负荷与准许渗透率15%的乘积来计算，需要计算逐年的电网接纳能力。

 (4)地方政府发展意愿因素影响下的各省新增规模

地方政府发展意愿因素影响下的各省新增规模分析和资源条件类似，计算式为

式中：OBJWmjjw，表示provinCe省的地方政府发展目标，目前各省的目标主要是2015年和2020年水平年的目标，没有中间逐年的目标，本文假定“十二五”期间和“十三五”期间为线性增长，年度新增规模相同，从而确定逐年的各省发展目标。

 (5)财政能力因素影响下的各省新增规模

电网条件影响因素的各省规模分析和资源条件类似．计算式为

式中：GDP。。。表示province省的GDP，需要计算逐年的GDP。

3 2020年分布式光伏发展布局预测

 我国分布式电源近期发展重点是分布式光伏发电．在国家一系列支持政策下，已经进入快速发展期，具备预测基础。

 国网能源研究院开发了分布式电源发展布局预测分析软件．对分布式光伏发电2020年发展布局进行了预测．

 (1)确定年度新增规模。按照目前2015年分布式光伏发电2 000万kW和2020年6 000万kW的目标，“十三五”期间年度新增规模为800万kW。

 (2)利用历史数据优化确定影响因素权重。根据专家评议方法，得到资源条件、项日经济性、电网条件、地方政府发展意愿和地方财政支撑能力的影响因素权重范围分别是0.1—0.3，0.2~0.5, 0～0.3, 0～0.15, 0～0.15。根据已有的历史年度新增数据，结合五大影响因素的测算值，对影响因素权重进行优化，使得各省年度新增规模预测值和实际值的差的平方和最小。优化后的资源条件、项目经济性、电网条件、地方政府发展意愿和地方财政支撑能力的影响因素权重分别为0.21, 0.42, 0.21, 0.11和0.05.

(3)基于影响因素权重，逐年计算2015 -2020年的新增规模，得到2020年的分布式光伏发电布局结果。以中东部地区为例，规模如表1所示。

 从分布式光伏发电规模预测结果来看，特点是：(1)布局集中，多在经济发达地区，中东部12省装机容量约占全国装机容量的70%。(2)和光伏产业布局有较强的一致性。目前组件产量前七位省份的装机容量都在全国十强。

4结论

 本文提出了一种基于多因素权重优化的分布式电源布局预测方法，综合考虑了资源条件、项目经济性、电网条件、地方政府发展意愿和地方政府财政支撑能力等因素，并利用历史数据优化确定各个影响因素的权重，实现了影响因素的全面准确分析，可对未来目标年份的分布式电源布局进行预测。

 未来随着数据的进一步积累丰富，可以进一步完善该方法，提高预测精度。譬如，随着历史数据年份的增多，可使得影响因素权重的优化结果更加准确：可以引入更多的影响因素，但这就同时要求获取更多的影响因素的逐年数据。