基于因子分析的沿海可再生能源開發結構優化模型

周 鵬 飛，　耿 　 琎

( 大連理工大學 建設工程學部, 遼寧 大連　116024 )

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基于因子分析的沿海可再生能源開發結構優化模型

周 鵬 飛*，耿 琎

( 大連理工大學 建設工程學部, 遼寧 大連116024 )

針對沿海可再生能源特點與開發技術和安全要求，系統地分析并選取開發結構優良性指標，在此基礎上應用因子分析法從相關性指標中提取綜合因子，包括經濟因子、技術因子、環境因子和安全因子，作為能源開發結構優化的綜合性能度量．以經濟成本、碳排放量、能源開發比例組合效用最大為目標函數，從能源、經濟、技術、環境和安全五方面構建約束，提出了沿海可再生能源開發結構優化多目標規劃模型．以大連為例，得到該地區目標年的最優能源開發結構．研究成果可為可再生能源開發結構規劃與政策制定提供參考．

沿海可再生能源；結構優化；因子分析；多目標規劃

0　引　言

我國沿海地區能源需求量大、傳統能源稀缺、環境承載力弱，但這些地區具有豐富的可再生能源，合理開發利用這些能源不僅能優化能源結構，還能減輕環境壓力．

目前各國學者對能源開發結構評價與優化問題開展了多方面研究．針對一次常規能源李霞[1]建立了針對一次常規能源與水資源的評價體系，并運用因子分析法和數據包絡分析法對我國30個省區能源利用效率進行了綜合評價．范德成等[2]針對我國一次常規能源的發展問題，基于能源經濟學理論提出了社會經濟效益、能源規劃效益和環境效益維度的評價指標體系，并用層次分析法和粗糙集理論對一次常規能源結構進行了評價．周勝等[3]結合我國一次常規能源的開發利用實際情況，考慮市場、經濟、技術、社會等方面，討論建立了能源綜合評價體系．Mar等[4]基于能源與經濟的關系建立模型，應用控制論思想分析了一次常規能源結構的變化．Symons等[5]以碳稅和消費者需求為輸入條件，得出不同情境下的二氧化碳排放，進一步得到不同的能源消費組合．Gabriel等[6]利用高斯-賽德爾法求解美國能源部NEMS模型，較精確地得出美國的一次常規能源結構．Tol[7]建立了用于預測二氧化碳排放量的宏觀模型，討論了IPCC各種情況下美國的碳排放以及相應的能源結構．諶紫娟[8]分析了江西省一次常規能源結構現狀，利用回歸模型預測了江西省能源結構比例．Zhang等[9]提出了綜合影響因子的概念，并建立了基于核函數的發電能源結構優化模型．針對可再生能源，Lee等[10]通過數據分析，提出調整能源結構應該改變能源開發利用形式．文獻[11]從定量角度考慮了能源、環境與經濟的關系以及產業化前景，構建了韓國未來10年能源科技路線圖．江澤民[12]分析了世界能源基本狀況和發展趨勢，指出能源消費體系應該具有利用效率高、技術水平先進、污染排放低、生態環境影響小、供給穩定安全等特點．李京京等[13]針對可再生能源資源特性，建立了考慮儲量、開采量和生產率的評價指標體系，并以秸稈資源再利用為例進行了綜合評價研究．孟潔等[14]針對海洋能開發利用對海洋環境影響問題構建了評價指標體系，包括工程和沉積物對水質、水生物的影響等方面．Fan等[15]以優化碳排放為首要目標建立了能源結構優化模型，提出大力開發可再生能源以提高能源結構的環境友好性．李虹等[16]針對我國可再生能源進行了綜合評價和結構優化研究，得到了在成本、技術、資源和碳排放約束下，能源結構的最優開發比例，該研究沒有考慮能源構成互補關系和安全因素．陳棟[17]建立了以綜合評價為基礎的海洋可再生能源結構優化模型，得到了綜合評價分值最大情況下的海洋可再生能源開發配比．

現有研究大多針對能源結構分析與預測，且主要針對一次常規能源形式．沿海可再生能源與一次常規能源相比在資源稟賦、技術條件和安全要求等方面不同，對沿海可再生能源開發評估與結構優化時須有針對性地考慮這些要求和條件．本文針對沿海可再生能源特點，選取有針對性的評價指標，并應用因子分析法提取出經濟、技術、環境和安全四個綜合因子，以此為基礎構建多目標規劃模型，以實現經濟、環境、能源最佳目標的逼近；并以大連為例進行研究．

1　能源結構影響指標選取與分析

1.1影響因素分析與指標選取

本文遵循兼顧全局、突出重點、便于求解、直觀反映現實、考慮主觀判斷的原則，在3E理念與傳統能源結構優化指標[1-3,11,13]分析的基礎上，考慮沿海可再生能源結構評價優選的特點，分別從經濟、能源、環境、技術和安全5個方面構建沿海可再生能源結構評價優化指標體系，拓展了持續供給指數、研究機構個數、穩定開發指數等指標．具體解釋如下：

能源方面．(1)開發量：某種能源的年開發利用量，反映能源開發情況，開發量應滿足能源需求．(2)可開發量：資源與技術等條件下，某種能源的年最大可開發利用量，反映能源形式的可開發空間并從側面反映可再生能源開發技術成熟度．(3)持續供給指數：反映某種能源持續供給性能，用能源的年有效時數比計算得到．考慮沿海可再生能源開發主要供給附近沿海地區，不將與負荷中心距離作為本文主要指標．

經濟方面．(1)開發成本：開發某種能源消耗的單位成本．可再生能源的開發利用成本普遍較高，是制約其發展的主要因素之一．通過該指標來控制可再生能源開發結構成本．(2)行業平均工資：各種能源開發利用的勞動用工核算工資．該指標可以從經濟管理和調控角度反映與各種能源市場競爭力比較．(3)入網電價：發電企業接入電網的計量價格，是發電企業最直接的經濟來源，反映發電企業收入以及政府對可再生能源政策鼓勵與支持．考慮裝機容量與能源開發量的相關性，不將其作為本文主要指標．

技術方面．(1)能源轉換效率：某種能源轉化為可利用形式的轉化比率，該指標選取有利于提高能源開發利用效率．(2)研究機構個數：地區內從事可再生能源開發利用研究的機構數量，反映該地區某種可再生能源開發利用的技術發展水平．(3)能源公司個數：地區內從事可再生能源設備制造與施工以及運營管理的公司總數，反映地區可再生能源開發利用實施能力與技術水平．技術成熟度較難量化，本文用可再生能源研究機構個數與能源公司個數作為某種可再生能源開發技術研發水平與實施水平的度量，替代技術成熟度指標．

環境方面．(1)碳排放量：可再生能源開發對環境的影響較小，選取易于量化的碳排放量作為污染氣體排放指標．(2)生態環境影響指數：沿海可再生能源開發會對附近生物及生態環境造成一定影響，用各能源造成影響的總項數衡量．(3)廢棄物排放量：能源開發利用產生廢物與油污等會造成附近海域污染，用建設和運營過程中開發單位能源產生的廢棄物量衡量．

安全方面．(1)開發危險指數：某種可再生能源開發引發的人員與事故危險水平，可近似用可再生能源開發利用的年事故率與設備設施的平均檢修周期來計算．(2)供給中斷指數：沿海可再生能源開發利用易受沿海自然災害影響，發生供給中斷與危險，選用災害頻率作為供給安全指標．(3)穩定開發指數：沿海可再生能源本身具有不均衡和不穩定性，易對電網造成影響和沖擊，需考慮可再生能源開發的穩定性能，適時控制開發，適應電網需求．可用各能源開發波動幅度比近似替代．

1.2能源形式主要指標分析

我國沿海可再生能源開發利用水平較低，開發成本較高．國家數據網2013年統計數據表明：風能的開發成本最低，約為0.533元/kW，接近火電成本，而潮汐能發電成本為2.30元/kW，大大高于火電成本．

沿海可再生能源轉換效率，2011年10月華銳風電的SL6000系列風力發電機能源轉換效率為42%左右．我國潮汐能發電機組主要為單庫雙向，能源轉換效率理論值為20%．據IEA Solar Concentration Power Roadmap 2010研究，沿海光伏發電轉換效率為19%．

我國當前風能的開發利用相對成熟，但由于該能源形式的自身活躍性強，其可控性較差．潮汐能和潮流能的開發利用設備長期處于水下，從損耗和維修的角度來講，安全性較差．生物質能是可以持續供給、受自然環境影響較小的能源形式，其穩定開發指數相對較高．生物質能在能源轉化等環節存在碳排放，通常較太陽能等其他可再生能源形式碳排放量高．

2　沿海可再生能源開發結構優化綜合因子分析

本文選取的指標間存在互補和交叉部分，為減小對優化模型的影響，利用因子分析法從關聯重疊指標中提取綜合因子，作為能源結構優化建模的基礎．

2.1指標采集與處理

根據指標內涵，調研收集大連地區可再生能源開發相關文獻、報告及資料，包括《海上可再生能源開發的綜合評價與結構優化研究》《大連市發電行業市場研究及企業深度報告》，國家數據網、中國能源網等，并結合實地調研得到大連地區2010、2014和2020年各指標值，對其進行標準化，結果如表1所示．

采用標準化方法：對于越小越好指標用公式f(x)=x/xmin，對于越大越好指標采取公式f(x)=x/xmax，其中x為指標的觀測值，xmin為該指標觀測值中的最小值，xmax為該指標觀測值中的最大值．

表1　能源結構優化的標準化指標值

2.2綜合因子分析

利用因子分析法對指標進行分析，提取技術、經濟、環境和安全綜合因子．數據采用大連地區標準化數據，分析工具為SPSS軟件．下面以技術綜合因子提取為例進行介紹．

首先，對技術因素變量進行檢驗，得到相關系數矩陣如表2所示．可以看出：(1)相關系數大于0.3，指標相關性滿足因子分析要求；(2)Sig顯著性檢驗值小于0.05，變量差異性顯著．KMO 和Bartlett檢驗顯示：KMO檢驗值為0.749，根據KMO度量標準判定(0.9以上表示非常適合；0.8表示適合；0.7表示一般；0.6表示不太適合；0.5以下表示極不適合)，滿足因子分析要求．

表2　相關矩陣

其次，應用因子分析法提取因子，得到因子解釋程度和碎石圖，如圖1所示．依據因子選取原則(取特征值大于1的因子作為綜合因子，小于1的舍去；碎石圖中取曲線下降迅速的因子為綜合因子，趨于平緩階段舍去)和圖表結果，選取一個綜合因子．

再次，該綜合因子是由能源轉換效率、研究機構個數和能源公司個數指標提取得到，將其命名為技術綜合因子．應用回歸法求得各指標得分系數，其中能源轉換效率為0.321，研究機構個數為0.382，能源公司個數為0.399．

最后，根據公式：

(a) 解釋程度圖

(b) 碎石圖

圖1因子解釋程度和碎石圖

Fig.1Factor interpretation degree and scree plot

采用同樣的方法可提取得到經濟、環境、安全綜合因子指標得分，如表3所示．可以看出：(1)綜合評價分值符合大連地區沿海可再生能源特點，3年中風能評價分值最高，反映大連風能豐富，開發成本較低，技術較成熟．大連近年潮流能開發仍處于研發階段，其評價分值低．(2)通過因子分析發現指標間的內在關聯聯系(如：研究機構個數和能源轉換效率間的相互促進關系)，并從復雜關聯指標中提取具有實際含義的綜合因子指標，便于建立結構優化模型時處理技術、經濟、環境和安全因素．

表3　各能源形式的綜合因子指標得分

3　沿海可再生能源開發結構優化模型

能源結構優化需考慮經濟、環境與可持續發展等多方面的條件和目標，這些目標間存在重疊，甚至沖突關系，本文建立多目標組合優化目標函數，利用最佳狀態逼近來構建目標函數．利用經濟、技術、環境和安全綜合因子，以及關鍵指標構建約束條件，體現目標與柔性約束．構建的多目標沿海可再生能源結構優化模型如下：

(1)目標函數

目標函數

(2)能源開發量約束

能源開發量約束表示為

(3)綜合因子約束

綜合因子約束表示為

(4)能源轉換效率約束

能源轉換效率約束表示為

式中：αi和α′i分別為目標年和基準年各能源形式的能源轉換效率指標值，ωα為能源轉換效率約束系數．目標年能源轉換效率的加權值通常要求大于基準年值，系數要求大于1，可再生能源科研與工業發展使得能源效率提高．

(5)單位能源開發成本約束

單位能源開發成本約束表示為

式中：εi和ε′i分別為目標年和基準年各能源形式開發的單位成本．ωε為能源形式開發成本約束系數，能源開發成本需控制在基準年一定比例范圍內．

(6)碳排放量和廢棄物排放量約束

碳排放量和廢棄物排放量約束表示為

(7)穩定開發指數約束

穩定開發指數約束表示為

式中：μi和μ′i分別為目標年和基準年各能源形式的穩定開發指數，ωμ為穩定開發指數約束系數，考慮新能源開發對電網的沖擊，穩定開發指數加權組合應控制在基準年一定比例范圍內．

4　案例研究

大連地區海洋資源十分豐富，據統計，大連風速有效時數在6 500 h/a，年平均風力密度為129.6 W/m2．該地區潮差3～4 m，為規則半日潮汐，理論蘊藏潮汐能193.6×104kW．另外，大連的太陽能可以利用時間為4 000 h/a，理論可開發太陽能3.68 GW．

根據《大連地區風能資源評估及分布》《大連市建設潮汐電站可行性分析》《大連市太陽能資源評估分析》《潮流能資源調查與評估標準的研究》，以及中國能源網的數據，得到大連地區能源數據見表4．

(1)模型有效性分析

將大連地區基礎數據與因子分析數據代入沿海可再生能源結構優化模型，取模型中各彈性系數為1，利用CPLEX求解得到2020年大連沿海可再生能源結構配比，并與文獻[17]模型所得結果進行對比，結果如表5所示．

表4　能源屬性指標值

表5　大連可再生能源開發結構

從表5可以看出：①優化后的能源結構中各種能源都得到開發，相對基準年增加了潮流能配比，雖然風能仍占主導地位，但其配比較基準年有所降低，太陽能所占比例和開發量都有提高，能源結構具有良好的可持續性，更趨合理．②對比文獻[17]，本文模型綜合考慮了經濟、環境和配比可持續性目標，經濟效益和碳排放量指標分別改進了10%和20%以上，潮流能得到發展，改善了能源結構的合理性；綜合因子約束反映了因素總體水平條件，能源轉換效率和碳排放量等關鍵指標約束突出了重點條件，使優化結果更貼近實際．

(2)參數敏感性分析

本文分別以經濟效益、環境友好、綜合效益為首要目標優化大連2020年能源開發結構．

情景Ⅰ：以經濟效益為首要目標．成本函數權重最大，取ωf1=1.25，ωf2=1，ωf3=1，關鍵經濟約束中ωε=0.8，其余各約束的系數取1．

利用CPLEX求解得3個情景下2020年大連可再生能源開發結構配比與開發量，如表6所示．

可以看出：由于風能的綜合評價分值較高，在以經濟效益(情景Ⅰ)、環境友好(情景Ⅱ)為主要目標時，在能源優化結構中開發配比最高．太陽能的安全因子得分最高，其他因子得分也較高，其(情景Ⅰ和Ⅱ)能源結構配比也較高，情景Ⅲ的開發配比最高，說明應優先開發太陽能．潮汐能的評價得分較低，且主要約束指標開發成本和碳排放量較高，在以經濟效益和環境友好為目標的作用下維持在基準年水平．開發比例優化目標有利于保持能源開發結構的均衡可持續性，避免過度開發某種能源造成能源依賴與發展失衡，情景Ⅱ和Ⅲ的潮流能開發量都有所增加，提高了能源開發結構的均衡可持續性．上述分析表明本文模型反映了決策情景要求和模型適用性，決策者可根據決策需求調整情景參數．

表6　不同情景下的可再生能源開發結構

5　結　論

(1)應用因子分析法可從復雜關聯的沿海可再生能源開發優良性指標中提取具有實際含義的技術、經濟、環境和安全綜合因子用于能源開發結構優化建模．

(2)提出的多目標優化模型可有效改進沿海可再生能源開發結構的經濟合理性、環境友好性和可持續發展性能指標，并具有良好的適用性，可根據決策需求調整情景參數．

(3)大連地區不同決策情景下沿海可再生能源結構優化研究成果對可再生能源開發結構優化深入研究和大連能源開發規劃有參考價值．

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Structural optimization model of coastal renewable energy development based on factor analysis

ZHOUPeng-fei*,GENGJin

( Faculty of Infrastructure Engineering, Dalian University of Technology, Dalian 116024, China )

Considering the characteristics of coastal renewable energy and its development technology and safety requirements, the development structure evaluation indexes are proposed and analyzed systematically. Using factor analysis method, common factors are extracted from the indexes for energy development structure optimization as follows:economy factor, technique factor, environment factor and safety factor. A coastal renewable energy development structure multi-objective programming model is suggested so as to improve the combined utility of economic costs, carbon emission and development proportion index with the constraints of five aspects:energy, economy, technology, environment and safety. A case of Dalian is studied with its optimal energy development structure in target years. The findings can provide a reference for the renewable energy planning and policy-making.

coastal renewable energy; structural optimization; factor analysis; multi-objective programming

1000-8608(2016)05-0488-08

2016-01-09；

2016-05-22．

國家海洋局海洋可再生能源專項資金資助項目(GHME2011CL01)；中央高校基本科研業務費專項資金資助項目(DUT13JN01)；教育部留學回國人員科研啟動基金資助項目([2015]1098).

周鵬飛*(1977-)，男，博士，副教授，E-mail:pfzhou@dlut.edu.cn.

TK01

A

10.7511/dllgxb201605008