DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 针对规模化充电桩接入对城市配电网电压偏差的影响问题，建立了基于Matlab/Simulink的IEEE33节点系统仿真模型，并通过对规模化充电桩接入后负载增长情况的预估，得到电动汽车渗透率在10%、30%、50%下各节点的负载大小；在进一步假设系统原有负载全部投入的情况下，运用仿真模型对比研究了在电动汽车不同渗透率下各节点的电压偏差情况。结果显示，当电动汽车的渗透率较低时，节点电压在允许的范围以内；而当电动汽车的渗透率达到50%时，便会出现部分末端节点电压偏低的现象。 关键词 :充电桩，电动汽车，配电网，电压偏差
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 在我国，尽管电动汽车产业起步较晚，且电动汽车市场总量还很小，但由于得到政府大力支持，新能源汽车市场也开始加速发展。随着电动汽车数量的逐渐增加，充电桩的数量也与日俱增。然而，规模化充电桩的接入对电力系统的影响是多方面、多层次的，而其对电力系统电压偏差影响尤为突出。 文献 [ 1 ] 分析了电动汽车接入配电系统充电所引起的节点电压偏移问题，研究表明，大量电动汽车无序充电将加重节点电压的偏移，甚至使部分末端节点电压越限。文献 [ 2 ] 研究了个不同电动汽车渗透率、2种不同充电时段下，电动汽车充放电对英国典型配电系统电压的影响。结果表明，在低谷时期充电，配电系统最多可容纳25%渗透率的电动汽车，否则末端电压越限，同样渗透率下的电动汽车在高峰时期充电，则超过一半的节点电压越限；当考虑电动汽车放电时，所研究的4个渗透率下电动汽车放电将使系统节点电压超过上限。文献 [ 3 ] 中通过建立北京某地区实际配电网模型，运用蒙特卡罗法对该地区未来电动汽车保有量做了预测，并分析了规模化充电桩接入对电网负荷特性、电压偏差、线路负载率及变压器负载率的影响。文献 [ 4 ] 通过建立仿真模型，得到某一天19时各节点电压值的大小，进而分析出各节点电压偏差情况。文献 [ 5 ] 分析了大量电动汽车充电对配电网网损的影响。结果表明，当一天中负荷总量一定时，日负荷曲线越平淡，系统网损就越小，反之，若负荷峰谷差越大，则网损越大。因此，当大量电动汽车无序充电时，将拉大配电系统负荷的峰谷差，从而增加了系统网损。文献 [ 6 ] 分析了电动汽车规模化应用对临沂电网的影响。文中运用蒙特卡罗法对搭建的配网模型进行了分析，进而得到了规模化充电桩接入对线路损耗率及变压器空载和负载损耗率的影响。文献 [ 7 ] 介绍了用户充电站规划的影响因素及总体布局原则，以及基于用户需求的空间布点策略及最优选址算法。文献 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] 介绍了规模化充电设施接入对电网的影响及几种有序充电策略。 本文采用Matlab/Simulink搭建出IEEE33节点电力系统仿真模型，通过对规模化充电桩接入后负载增长情况的预估，得到电动汽车在10%、30%、50%渗透率下各节点的负载大小，并在假设系统原有负载全部投入的情况下，运用仿真模型计算得到在不同电动汽车渗透率下各节点电压的偏差情况。
system: [SYSTEM]

user: 2. 规模化充电桩接入对配电网电压偏差影响的理论分析 2.1. 电压偏差 电压偏差，又称电压偏移，指供配电系统改变运行方式和负荷缓慢地变化使供配电系统各点的电压也随之变化，各点的实际电压与系统的额定电压之差称为电压偏差。 其具体的计算公式为： (1) 影响电压偏差的原因有： 1) 供电距离超过合理的供电半径。 2) 供电导线截面选择不当，电压损失过大。 3) 线路过负荷运行。 4) 用电功率因数过低，无功电流大，加大了电压损失。 5) 冲击性负荷、非对称性负荷的影响。 6) 调压措施缺乏或使用不当，如变压器分头摆放位置不当等。 7) 用电单位装用的静电电容器补偿功率因数没采用自动补偿。 总之，无功电能的余、缺状况是影响供电电压偏差的重要因素。 2.2. 电动汽车渗透率 电动汽车渗透率是指接入配电网的电动汽车数量与电网中配有的充电桩总量的比值。 其具体计算公式为：
system: [SYSTEM]

user: 3. 基于Matlab/Simulink的仿真模型建立 3.1. 建模的理论依据及仿真工具 3.1.1. 建模理论依据 目前国内外几乎均采用仿真方法来研究规模化充电桩接入对电网的影响，主要研究不同充电模式，不同情形或者不同充电特性下电动汽车对电网某一方面的影响。而建立电网结构模型是研究规模化充电桩接入对电网影响的基础，而对于构建电网结构模型，目前通常采用两种方法： 1) 构建实际结构电网，需要相应地区充电桩数量和渗透率的实际数据，并结合该地区人口数量和充电桩建设规划，对未来该地区的负荷量加以预测； 2) 构建IEEE多节点电网结构，需要提供线路、变压器参数、节点所接用户数。 本文则通过Matlab/Simulink搭建了一个IEEE 33节点电网来研究规模化充电桩接入对城市配网电压偏差的影响。 3.1.2. 仿真工具 本文所用仿真工具为Matlab2012a (矩阵实验室)，此款仿真工具是由美国The Math Works公司出品的商业数学软件。它作为一款集科学计算、图像处理、信号处理于一体的程序仿真开发工具，具有功能性强、简单易用及图形处理能力强等优点。 3.2. 仿真模型建立 本文结合Matlab/Simulink的部分功能，搭建出如图1所示的电力系统结构图来实现计算配电网各节点电压的功能。 该系统由一个恒压为10 kV的三相交流电压源模块供电，设电压源模块为平衡节点，其额定电压为10 kV，频率为50 Hz。电网输电线路均设为架空线路，分别由L1-2、L2-3等型号表示，在此基础上设置测量母线为B1~B33。此外，电网中还设有32个阻感性负载，分别将其命名为Load2~Load33。为了追求模拟实际电网运行情况，我们还为每个负载增添了适当的无功补偿。该系统中还设有五个联络断路器来增强电网的完整性、可靠性，其分别为S22-12、S21-8、S9-15、S33-18、S25-29。 为准确计出每个节点的电压值，本文采用了如图2所示的计量模块。计量模块采用三相频率分析元件，从测量母线输出的三相电压中将幅值和相角分量提取出来。将每5个节点分为一组后，分别把每个节点的电压值和相角值整合连接到同一个示波器上，再在示波器上下各连接一个计数模块。再添加一个powergui模块后，便可以清楚地计量处每个节点的电压幅值和相角的大小。 3.3. 仿真案例设置 根据图1所示，电网中共设有32个阻感性负载，将其命名为Load 2~Load 33之后，假设各负载的最大有功功率如图3中所示。
system: [SYSTEM]

user: 4. 仿真结果分析 在假设接入新建充电设备后，各节点总功率变为原总功率的2.5倍且原有用电负荷全部投入的情况下，通过公式(1)便可计算得到电动汽车渗透率为10%、30%、50%时各节点最大有功功率，最终得到各节点电压值及其电压偏差率。 4.1. 渗透率10% 通过图1所示仿真模型得到的在电动汽车渗透率为10%时，各节点最大有功功率、电压值及电压偏 图1. IEEE33节点配电系统仿真图 图2. 节点电压计量模块 图3. 各负载最大有功功率 差率如图4所示。 从图4中可以看出，各节点电压均在10 kV左右，符合电网实际要求。各节点电压偏差率有正有负，且正偏差率较大，最大可以达到+5%左右。但图示大部分节点电压偏差率较小，在0附近波动。 4.2. 渗透率30% 通过图1所示仿真模型得到的在电动汽车渗透率为30%时，各节点最大有功功率、电压值及电压偏差率如图5所示。 从图5中可以看出，各节点电压仍维持在10 kV左右，各节点电压偏差率仍有正有负。但各节点电压正偏差率与图4相比明显减小，负偏差率与图4相比明显加大，最大可以达到−6%左右。从图中还可看出，大部分节点的电压偏差率相较图4明显增加。 4.3. 渗透率50% 通过图1所示仿真模型得到的在电动汽车渗透率为50%时，各节点最大有功功率、电压值及电压偏差率如图6所示。 从图6中可以看出，各节点电压与图4、图5中所示相同，仍维持在10 kV左右。但各节点电压偏差率均变为负值，最大可以达到−10%左右。 从图中还可以看出，不同节点间电压偏差率的差值明显减小。这是因为随着电动汽车渗透率的增加，有功负载不断增大，导致系统中无功功率不足，继而引起系统电压降低。又因有功负载小的节点所占系统电压比有功负载大的节点少，进而使有功负载小的节点出电压降低的更加明显，从而产生了各节点电压偏差率的差值不断减小的现象。
system: [SYSTEM]

user: 5. 不同渗透率对电压偏差的影响 综合图4、图5、图6中各节点在不同渗透率下的电压偏差率，可得如图7所示。从图中可以看出， 图4. 渗透率为10%时各节点所带最大有功功率、电压值及电压偏差率 随着电动汽车渗透率的不断增大，绝大多数节点的电压偏差率逐步加大，即电压偏差程度越来越大；少数节点电压偏差率由正偏差变为负偏差，且偏差程度也随着渗透率的增加而进一步加大。 将不同渗透率下最大电压偏差率记录于表1中。从表1中可以看出，当电动汽车渗透率较低时，节点电压偏差在允许范围以内；当电动汽车渗透率达到50%时，会出现部分末端节点电压偏低现象。 通过查询中华人民共和国国家标准GB/T 12325-2008《电能质量供电电压偏差》的规定可知，在电力系统正常运行情况下，用户受电端供电电压的允许偏差为：35 kV及以上供电电压的正、负偏差的绝对值之和不超过标称电压的10%，20 kV及以下三相供电电压允许偏差为标称电压的±7%。
system: [SYSTEM]

user: 6. 结论 本文针对规模化充电桩接入对城市配网电压偏差的影响问题，主要进行了以下工作： 图5. 渗透率为30%时各节点所带最大有功功率、电压值及电压偏差率 图6. 渗透率为50%时各节点所带最大有功功率、电压值及电压偏差率 图7. 各个节点电压偏差 Table 1 Maximum voltage deviation rat 渗透率 10% 30% 50% 最大电压偏差率(%) 5.5 6.31 10.04 表1. 最大电压偏差率 1) 通过Matlab/Simulink搭建出一个IEEE33节点电力系统仿真模型，并在假设接入新建充电设备后，各节点总功率变为原总功率2.5倍及原有用电负荷全部投入的情况下进行了仿真对比。 2) 通过对比不同渗透率下的电压偏差情况发现，当电动汽车渗透率较低时，节点电压偏差在允许范围以内；当电动汽车渗透率达到50%时，会出现部分末端节点电压偏低现象。 本文所得结论，为研究规模化充电桩接入对城市配电网电压偏差的影响以及分析在何种电动汽车渗透率下应及时向电网补充无功功率提供了理论依据，可供其它研究单位及企业借鉴，这对今后的研究工作有很大帮助，具有重要的现实意义和实用价值。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 本文阐述了国内外森林疗养发展特点，并以北京松山森林旅游景区为例，探讨森林疗养产业的发展。松山保护区在充分利用时代发展趋势、广阔发展空间、良好社会经济基础、宜人气候、独特地貌和资源等有利条件的基础上，提出“森林文化 + 运动 + 温泉”的森林疗养发展模式。坚持生态优先、中医保健结合、地方特色为主、高端打造四项原则，将景区划分为森林体验区和养生保健区两大功能区，并实施综合配套体系完善设施，以及加强从业人员队伍建设提高服务水平，保障松山森林疗养产业健康平稳发展。 关键词 :森林疗养，发展模式
system: [SYSTEM]

user: 1. 国内外森林疗养发展历程 目前，不同国家和地方对森林疗养的称谓不同。其中日本和德国称之森林疗法，韩国称之森林休养，我国台湾地区称之森林调养，四川、湖南等地区称之森林康养 [ 1 ] - [ 6 ] 。森林疗法、森林休养、森林调养和森林康养均属于森林疗养的范畴，但称谓不同，研究重点也不同，森林疗法与按摩、针灸等一样，是一种替代疗法，是森林疗养的手段，而森林休养、森林调养和森林康养是森林疗养要达到的目的。因此，森林疗养的基本含义是以森林医学为理论基础，利用特定森林景观和生态环境资源，在森林中开展安息、散步等活动，实现增进身心健康、预防和治疗疾病的目标。森林疗养具有预防、治疗、康复和保健等属性，其作用机理是当人们在森林里进行活动时，通过感官感受到各个森林环境要素(天空的色彩、远山的轮廓、芬多精、落叶、鸟鸣、溪流声等)对其产生的影响，以达到治疗的效果。 1.1. 国外森林疗养概括 森林疗养起源于德国，之后推广到日本、俄罗斯、美国和韩国等地。各国为适应各地区的民情和林情，提出了各具特色的森林疗养发展模式。在这些模式中，以德国、日本和韩国的发展特点最具有代表性。20世纪60年代，德国科学家K. Franke首次提出森林中新鲜空气、树干等产生的挥发物质对支气管哮喘、肺部炎症等疾病具有显著疗效 [ 7 ] 。80年代开始，德国对公务员实行强制性的森林疗养，促使公费医疗费用下降了30%，且公务员的健康状况得到提高。1982年，日本林野厅首次引进德国的森林疗法，之后将森林浴纳入健康生活方式。截止2013年，日本已经认证了“医疗福祉型森林”、“疗养保养型森林”和“预防生活习惯病森林”3种类型的森林疗养基地57处，还有300余处正在申请认证 [ 8 ] 。韩国森林疗养发展非常迅速，从1982年提出自然康养林建设以来，目前已建设158处自然休养林、173处森林浴场、4处森林疗养基地和1148千米林道 [ 9 ] 。 1.2. 国内森林疗养概括 森林疗养在我国其实词新意不新，早在2000多年前就被古人认识并利用。西汉枚乘在《七发》中就写道“游涉于云林，周池于兰泽，弭节于江寻”，可以“陶阳气，荡春心” [ 10 ] 。中国古代皇帝长期居住的地方不是皇家园林便是避暑山庄，众多达官贵人也纷纷效仿，如北京颐和园、承德避暑山庄和杭州胡雪岩故居等，这些都是我国早期森林疗养的历史物证。这种“疗养”在古代仅流行于权贵之间，不成规模，也不能被普通老百姓享用。从20世纪中期我国开始逐渐推广服务大众的森林疗养产业，其中台湾地区发展较早，1965年以来共建设森林浴场40余处；大陆地区从80年代开始设置森林浴场、森林康养基地，如北京“红螺松林浴园”、浙江天目山“森林康复医院”、四川“玉屏山森林度假区”等 [ 7 ] 。近年来，北京、四川、湖南和浙江等地率先开展森林疗养试验，同时国家林业局与地方相关部门携手，积极与德国、日本、韩国等国开展国际合作，且已获得初步进展。但我国森林疗养在理论研究和生产实践方面扔处于起步阶段，参与者少，涉及面窄，尚未建立完整的理论体系，且没有形成相应的产业链和经济效应。 1.3. 北京森林疗养概括 自2012年，北京市率先推动森林疗养工作以来，已在松山自然保护区、西山公园和八达岭公园开展多项森林疗养项目，建设了多个森林疗养步道和设施，初步形成了北京地区森林疗养基地建设技术标准 [ 6 ] 。北京市园林绿化局累计培训2批次100多名森林讲解员；首届森林疗养师第三次集中培训已结束，第四次培训也在积极筹备中；北京市森林疗养基地认证工作也在松山保护区和密云等地陆续试点，森林疗养推广工作已经初见成效。但是，森林疗养工作面临的形势已与四年前发生了较大变化，在推动森林疗养实际工作中也存在着诸如概念不清、发展思路不明、缺乏科学研究数据支撑等各种问题。因此，北京市森林疗养产业发展任重而道远，我们还需不断努力。
system: [SYSTEM]

user: 2. 北京松山国家级自然保护区概括 2.1. 基本情况 松山自然保护区位于北京市西北部延庆区海坨山南麓，距北京市中心90公里，距延庆县城25公里。该区地处燕山山脉的军都山中，总面积4671.36公顷，西、北分别与河北省怀来县和赤城县接壤，东、南分别与延庆区张山营镇佛峪口、水峪等村相邻，地理坐标为东经115˚43'44''~115˚50'22''，北纬40˚29'9''~40˚33'35''。保护区地形复杂，海拔高度变化较大，从最低处的627.6 m到最高处的2198.4 m。 保护区始建于1963年，是我国建立较早、地位十分重要的自然保护区之一。1986年经国务院批准为森林和野生动物类型的国家级自然保护区，主要保护对象是落叶阔叶林、油松林和珍稀动植物。2000年松山森林旅游区被评为市级风景名胜区，2014年被评为国家AAAA级旅游景区。 2.2. 旅游资源 2.2.1. 自然资源丰富多彩 松山保护区内有丰富的自然景观资源，主要为生物、地质地貌和水体等景观，各具特色。 1) 森林浩瀚，物种多样。松山地带性自然植被为暖温带落叶阔叶林和针阔混交林，森林植被基本保持自然状态，野生动植物资源十分丰富，且区内保存着面积达170公顷华北地区唯一的大片天然次生油松林，在北京市生态保护中占有十分重要的位置，是北京市以及周边地区生态环境的重要屏障。截止2014年统计发现，动物资源中有1种国家一级保护野生动物，18种国家二级保护野生动物，8种北京市一级保护野生动物，32种北京市二级保护野生动物。野生植物资源中，有2种国家二级保护野生植物，4种北京市一级保护植物，48种北京市二级保护植物。另外，保护区还有大型菌类资源3纲6目23科55种。 2) 峻岭逶逦，峰峦奇特。保护区内以黄岗岩峰丛地貌最为奇特，其独特的地质结构与丰富的森林资源相融，形成了神奇的群峰叠翠景观；构成了类型多样的岩石景观，如三叠水、顶水鲨和鸳鸯岩等景点。 3) 溪泉多姿，热泉细滑。保护区无数山泉溪流喷涌而出，或小溪萦绕，或激流奔荡，或瀑布高悬，皆各成景致，如百瀑泉、松月潭、听乐潭等景点，可赏可玩。松山温泉古今闻名，水温在45摄氏度左右，日出水量2000立方米，泉水中含钾、镁、硫、铁等27种元素，其中氟离子含量高达12毫升/升，对皮肤病、关节炎、类风湿症、局部神经痛等疗效显著。 4) 云蒸霞尉，天象多彩。保护区地势高峻，气候温湿，天象随时而变，四季景观别有韵味。日出绚丽，晚霞灿烂，春有百花，夏有凉风，秋有彩叶，冬有冰雪。雨过天晴彩虹飞驾，白云似海，仿佛置身于瑶池仙境中一般。 2.2.2. 现代化设施和谐自然 松山森林旅游区资源开发利用定位为亲近绿色、感受自然。30年来，始终坚持以保护为主、合理利用、加强管理的原则，主动履行社会责任，按照绿色循环低碳的理念进行景区设施规划建设，建立了游客中心、生态厕所、观鸟台、观景台等基础设施。同时，坚持把弘扬科普精神、普及科学知识和传播科学方法作为科普教育的指导思想，积极完善科普教育设施，建立了标本馆、科普教室、自然讲堂、森林自然讲解标识标牌等。 2.2.3. 生态环境资源得天独厚 松山保护区森林覆盖率达90%以上，是北京地区重要的森林浴场。北京市环保局公布的2015年北京空气质量状况数据显示，且全年PM10和PM2.5平均浓度分别为101.5和80.6微克/立方米，全市PM2.5浓度呈现由南向北逐渐降低的趋势(图1)。在16区中延庆区PM2.5浓度最小(61.0微克/立方米)，比最高区域大兴区降低了37%，尤其是位于延庆县西北部松山保护区，PM2.5浓度明显低于延庆城区及其他地区。同时，保护区生态监测点的数据也表明2015年冬天全市PM2.5和PM10浓度较高时，松山保护区两种颗粒物浓度平均为73.38和41.66微克/立方米，均优于北京市年均水平，尤其是PM10浓度低于国家二级标准(70微克/立方米)；2016年春天PM2.5浓度下降到43.17微克/立方米，PM10略有上升，为93.44微克/立方米。据测定，北京市四环路以内的市区，空气负氧离子浓度为300~400个/立方厘米；近郊区林区平均为700~1000个/立方厘米；松山自然保护区三叠水为8000~10，000个/立方厘米。而在山泉、瀑布地带，尤其是茂密的森林中，空气中负氧离子每立方厘米可达10~100万个。 2.3. 森林旅游现状分析 松山森林旅游区由生物、地貌、水体、天像四大景观组成，包括百瀑泉、松月潭、鸳鸯岩、三叠水、听乐潭、雷劈石、回声崖、雄狮饮水、金蟾望月、飞龙壁等30余处景点。随着电视、纸媒、网络等多种方式的宣传，松山旅游区在国内外已有较高的知名度。据统计，旅游区全年旅游人数超3万人(表1)，2015年的游客数量已恢复到有五一黄金周时期，与2007年相当。其客源主要来自北京，其次是河北及内蒙周边大中城市、县级城市；游客主要目的是休闲观光度假，而疗养和文教科技的比例较少；出游方式以自 主游为主，其次是旅行社组织和单位组织；大部分游客在松山逗留1天，其次是逗留2天，约占20%；游客消费能力不高，大部分人均总消费在500元以下(表2)。2015 年日平均接待游客数超过300人次；8 月每天接待游客超过500人次，周末游客数量突破1000人次。 2.4. 综合评价 丰富的自然资源、得天独厚的生态环境，使松山成为一座天然的自然博物馆。保护区的建立不仅在生物多样性保护方面具有极为重要作用，而且在开展科学研究、教学实习和旅游等方面也具有非常重要的意义。同时，北京常住人口多，人口老龄化加快，雾霾天气等环境问题日益突出；随着冬奥会、园博园和延庆森林旅游的大力发展，必将吸引大量国内外游客前来观光旅游。而森林疗养正是以优质的森林资源为基础，以充分保持和发挥森林植被和环境功效为前提，以适度的现代化设施为辅助，以科学的医疗监测数据为依据，以健康的衣食住行为保障，以亚健康、老年人和病体康复人群为主要目标群体，以城镇居民为主要服务对象。因此，松山保护区发展森林疗养产业的市场前景十分广阔。
system: [SYSTEM]

user: 3. 北京松山发展森林疗养产业分析 3.1. 有利条件 3.1.1. 时代发展的必然趋势 过去几十年，中国工业文明发展迅速，走过了西方国家二百余年的工业化道路，社会物质财富总量与人均可支配收入大幅提升，但以此付出沉重代价，面临的生态破坏、环境污染、气候异常、食品污染 图1. 2015年北京市PM2.5浓度空间分布图 Table 1 Tourist numbers of Songshan Reserve in recent ten years (Unit: ten thousand people 年度 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 游客人数 6.9 6.8 5.7 3.5 4.7 4.7 4.1 3.0 4.5 4.5 5.7 表1. 近10年来松山保护区游客数量(单位：万人) Table 2 Tourist composition of Songshan Reserve in 2015 (Unit: %， people 客源 目的 出游方式 逗留天数 消费能力 日均接客量 北京市 其他 观光 疗养 自驾 组团 1天 2天 <500元 >500元 75 25 90 5 80 20 70 30 75 25 318 表2. 2015年来松山保护区游客组成情况(单位：%和人) 等一系列问题日益突出。这些环境问题不仅影响了国民的身体健康，也唤起全社会对转变经济发展方式和身体健康与养生的关注。目前，森林疗养已经成为了我国林业发展的必然阶段、必然产物和必由之路。国家林业局高度重视森林疗养理念的引进和推广工作，已努力将森林疗养纳入国家和林业“十三五”发展规划，并将其作为今后工作的重点。我们有理由相信，森林疗养还将成为我国生态林业、民生林业建设的最佳实践，成为发展生态林业、民生林业的重要内容，成为壮大林业产业体系的新的增长点，成为增强林业部门职能的重要抓手和途径。 3.1.2. 发展空间广阔 北京已成为拥有2000多万人口的大都市，正在努力建设世界城市。首先，森林疗养需求高。由于北京城市人口高度集中，在城市人工生态系统存在着环境污染严重、生物多样性欠缺、与自然环境割裂等诸多问题，再加上生活成本高、负担重、工作繁忙，给长期生活在城市里的市民带来紧张、压抑、烦躁等不健康症状，导致高血压、高血脂、糖尿病、肥胖症患者比例不断增高。北京市有必要充分利用广阔的森林绿地资源，建立森林疗养基地，发展森林疗养产业，以提高公众健康水平。 3.1.3. 社会经济基础好 森林疗养社会经济基础好。北京市2015年城镇人均收入达到52，859元，按世界银行对国家的分类标准，已达到中上等国家水平(收入在3976~12，275美元)，接近富裕国家；服务业占GDP比重首超80%，与国际大都市纽约(89.3%)等的距离越来越小。这表明北京市民消费意愿和消费水平也在不断升级。据调查，北京市居民将越来越多的时间和支出用于休闲、娱乐消费，特别是以“走出城市、回归自然”为理念的森林游憩活动增长迅速。 3.1.4. 气候宜人 松山森林旅游区气候为典型的山地气候，受海拔、地形影响，形成的小气候，气候宜人，是北京低温区之一，年均气温在7℃，比市区气温低4℃~10℃，比河北承德避暑山庄低3℃左右，是北京及周边地区市民夏季避暑的理想圣地。松山优良的森林生态环境是人们返朴归真，回归大自然的理想场所。 3.1.5. 地貌独特 保护区内以黄岗岩形成的群峰叠翠景观，形态各异，包括鸳鸯岩、三叠水、雷劈石、回声崖、雄师饮水、金蟾望月、飞龙璧等多处景点。信步景区，一览大自然风采。山、水、石、林、古；雄、幽、险、奇、秀，给游人提供远望取其势，近视得其质，观形而悟神，怡神以冶性的画境、诗境、意境美的享受。各具特色地貌景观有利于对森林疗养场所进行科学的功能分区，因地制宜地开发特色森林疗养线路。 3.1.6. 资源得天独厚 良好的森林资源是森林疗养产业发展的基础。保护区资源雄厚，独具特色。区内的海坨山海拔2198.39米，为北京市第二高峰。全保护区森林覆盖率高，生物多样性丰富，水资源充足。松山森林旅游景区是北京市为数不多的植被保持原始、现代化实施少、有山有水，山上溪流不断的景点。景区远离闹市，免去一切城市噪声，萦绕在耳边的只有鸟声、水声、风声、落叶声等，是一座天然大氧吧。漫步在景区，返璞归真，仿佛进入“世外桃源”，让人流连忘返。 3.2. 待解决问题 3.2.1. 提高社会对森林疗养的认知度 在我国森林疗养尚属新生事物，目前国家就森林疗养方面尚未出台相关的政策，北京市才刚刚引进这一理念，仅在松山保护区进行了初步试点。无论是政府、社会服务机构，还是普通百姓，都对其了解不多，存在社会认知不足的问题。因此，需要各地各级旅游局、媒体、医疗保健、林业部门等相关政府职能部门协作，多途径、多层次加强宣传推广工作，引导政府部门和社会服务机构更新理念，了解森林疗养在提高市民社会福祉、保护森林资源、发展绿色产业等方面所具有的重要意义；引导社会公众了解森林疗养对促进身心健康的作用，积极主动参与森林疗养活动 [ 11 ] 。 3.2.2. 增加森林疗养功效的实证研究 森林疗养存在着与医学与林学结合不够，缺乏对森林疗养功效的实证研究等问题。基础研究相对薄弱，与国外有很大差距，特别森林医学的基础研究十分匮乏。目前全国各地对森林疗养宣传、介绍时，一手数据尚少，大多是借鉴日本、德国等国外的数据。中国要学习德国把森林疗养纳入医保体系，首先应有数据支持。森林疗养研究的是人与森林的关系，研究人员一定要具有综合性，不仅要有林学专业的，还要有医学、心理学、生理学等专业的，但最终要以林业部门为主。通过跨学科的综合实证研究，可尽快制定出符合中国国情的森林疗养系统，推进森林疗养的研究和应用。 3.2.3. 制定统一的行业标准与规划 我国当前近乎所有行业的特色是新领域一经发现，一窝蜂而上，造成很长时间的行业混乱。我国森林疗养产业尚处于起步阶段，在借鉴国际经验的同时，需及时制定森林疗养产业发展统一的标准和科学规划，确保这一新兴产业的健康发展。为此，可选择有条件的森林公园、自然保护区开展试点示范，建立国家与地区统一的技术标准，确保森林疗养基地建设质量和水平。一是以森林疗养基地建设为抓手，推进松山森林疗养基地示范，提出适合北京森林特点的推广模式。二是结合森林疗养基地建设，针对亟待解决的技术问题，联合卫生部门开展联合技术攻关。三是总结研究和示范成果，尽早出台森林疗养基地建设和森林疗养服务质量的相关标准。 3.2.4. 加大森林疗养资源的开发力度 由于目前松山旅游区景点以观赏为主，虽然旅游区的资源非常丰富，但参与性强的森林疗养项目较少，适合各层次疗养需求的森林疗养主题的产品开发力度不够，对游客的吸引力不强。森林疗养要适度开发利用，在森林承载范围内，着眼于盘活存量资源，把人为干扰降到最低，做好规划布局，防止大兴土木，尽量避免另起炉灶，这是引领保护区长远发展的执政理念和战略谋划，也是我们发展森林疗养产业的前提。保护区需要通过招商引资、国内外合作等方式，加大森林疗养基地的道路、高端医院、养老院等公共设施投资建设力度。
system: [SYSTEM]

user: 4. 松山森林疗养基地建设举措 4.1. 准确定位 森林疗养以在森林中的活动、休息为主，辅助各种如饮食、瑜伽、温泉等疗法。发展森林疗养需突出稀缺性和独特性，走特色之路在森林疗养产业发展布局中非常重要，比如中药养生、温泉疗法等 [ 12 ] 。由于森林疗养在国内兴起不久，规划与开发相对滞后，需了解国外的开发思路和设计，对森林疗养基地进行准确定位，打造特色品牌是非常必要的 [ 13 ] [ 14 ] 。 松山保护区森林疗养的发展模式总体定位为“森林文化 + 运动 + 温泉”，在打造过程中必须坚持四项原则。1) 坚持生态优先。在森林疗养产业发展中要始终保护好生态，打造低碳、绿色生活。2) 坚持中医保健。建立一些观赏性和参与性强的中药材基地，将中医药养生与温泉和森林等优质自然资源相结合，开发观赏中药种植园、喝药茶、洗药浴、品药膳等中医疗养旅游项目，推出一些特色体验式项目，如让游客亲自体验中医“望、闻、问、切”的诊病技法和针灸、推拿疗法等。3) 坚持地方特色为主。把具有民风民俗、森林食品等地方特色融入到森林疗养产业中，打造生态与人文相融合的新型产业形态。4) 坚持高端打造。要高起点、高标准建设，高端打造具有全国示范性、区域影响力的森林疗养最佳目的地。 4.2. 功能分区 森林疗养包含治疗、预防、康复和保健 4个属性，集中在心理疾病、生活习惯病、疾病治疗后的健康恢复和休闲养生人群中。为满足消费者的需求，充分发挥森林疗养4大属性，将松山森林疗养基地划分为2大功能区。1) 森林体验区。在森林里建立森林教师、手工屋、自然学校等场所，让公众参与森林体验活动，一边认识森林一边感受自然之美，身心得到放松。2) 养生保健区。在林间、溪水边建立森林浴的最佳场所，开展运动疗、水疗和温泉疗。运动疗就是森林漫步，可以利用没有铺装过得原始步道、木屑铺装的步道、晒得发烫的大石板步道以及冰冷的泉水步道多种体验方式。水疗包括足部疗、腿部疗和手臂疗等。温泉疗包含药汤疗、鱼疗等。这些疗法不仅能放松身心，减轻压力和疲惫，还能美容养颜、保健、预防、缓解疾病。 4.3. 完善设施 森林疗养基地的建立要积极实施综合配套体系，才能保障整个疗养产业体系具有系统性、协调性和互动性。综合配套体系是指在发展森林疗养产业过程中，需始终以打造世界一流森林疗养胜地为核心，以生态环境、居住品质、公共服务和基础设施为整体配套系统，加强各个配套圈层之间的耦合与协同，从而产生强大的发展驱动力、向心力和凝聚力，最终打造完备的森林疗养产业同心圆体系 [ 15 ] 。因此，需要按照圈层布局，合理分配和整合社会各类资源，逐步由主到次确立以森林疗养为核心的完整体系，制定科学的规划设计。一是加快森林步道、休息平台、网络实施、中药植物园等的建设，增进游客的养生体验。二是开展森林讲堂，针对私人定制化，设计压力管理、调节愤怒、自然睡眠治愈等课程。三是与医疗保健单位合作，开展森林自然疗养、亚健康理疗、养老养生等服务。 4.4. 提高服务 发展森林疗养，除了要具备良好的森林资源作为基础外，还必须加强从业人员队伍建设，增强服务能力。国外森林疗养的快速发展与其具有熟悉森林疗养的医生、森林理疗师和森林向导等从业人员分不开。因此，需要培养一支技术过硬的从业队伍，完成对疗养活动的设计和疗养功能的挖掘。森林疗养基地建设首先应培训森林疗养医生，鼓励医生使用森林疗养作为替代疗法，提高森林疗养效果的权威性；其次是以森林理疗师为目标，培训心理咨询师、瑜伽等个人健身顾问，鼓励在森林中开展业务；最后，将熟悉当地道路、了解当地森林的村民，培养成为能够开展森林讲解的森林向导。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 预制装配式变电站通过工厂预制和现场安装两个阶段建设，因其建设周期较传统变电站得到明显缩短，更加适应了电网建设步伐，逐渐成为城市变电站推崇的建设方式。接地网作为变电站设备接地及防雷保护接地系统，对安全运行起着重要的作用。钢结构预制式变电站对于变电站的接地系统设计提供了新的理念，为优化设计方案、节约接地材料提供了条件。本文以上海兴邦110 kV变电站为例，研究钢结构预制装配式变电站的接地系统，阐述该方案的优势。 关键词 :预制装配式变电站，防雷，接地
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 随着资源节约与环境友好型社会建设的逐步推进，变电站建设模式逐步走向减少土地占用、缩短建设周期、与周围环境协调的发展模式。全预制式变电站就是根据节约资源和减少环境污染的前提下提出的一种全新的变电站设计方式 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 。由于110 kV变电站比较常见，也比较典型，本文以上海兴邦变电站为基础，阐述适用于钢结构装配式变电站的接地系统设计。
system: [SYSTEM]

user: 2. 防雷装置 防雷装置由接闪器、引下线和接地装置组成。 2.1. 接闪器与引下线 建筑物被分为三类防雷建筑物 [ 4 ] ，通过建筑物年预计雷击次数来判断建筑物属于哪一类建筑物防雷，其区分公式为： 式中：N——建筑物预计雷击次数(次/a)；k——校正系数，一般情况下取1；N g ——建筑物所处地区雷击大地的年平均密度[次/(km 2 ∙a)]；A e ——与建筑物截收相同雷击次数的等效面积(km 2 )。 其中： T d ——年平均雷暴日，根据上海地区气象台资料，确定为49.9[d/a] 当建筑物的高H小于100 m时，其每边的扩大宽度和等效面积按下式计算： 式中：D——建筑物每边的扩大宽度(m)；L、W、H——分别为建筑物的长、宽、高(m)。 因为本站H = 13.2小于100，L = 43.75，W = 22 取上式，得 。 故 。 因此，本站归类为第三类防雷建筑物 [ 4 ] ，可作出如下判断： 对于混凝土建筑物，第三类防雷建筑物外部防雷的措施，宜采用装设在建筑物上的接闪网、接闪带或接闪杆，也可采用由接闪网、接闪带或接闪杆混合组成的接闪器。接闪网、接闪带应沿屋角、屋脊、屋檐和檐角等易受雷击的部位敷设，并应在整个屋面组成网格后，用专设引下线沿建筑物四周连接至水平接地网。 对于金属屋面的建筑，除第一类防雷建筑物外，金属屋面的建筑物宜利用其屋面作为接闪器，厚度达到0.5 mm的钢结构建筑的屋面夹芯板(或压型钢板)可以作为接闪器。本站金属屋面的钢板厚度达到0.57 mm，因此可利用金属屋面作为接闪器，不用安装专门的接闪器作为建筑物防雷使用。另外，避雷引下线可以完全利用建筑物钢柱作为防雷引下线，无需再敷设专门的防雷引下线。而同样规模的常规变电站，接闪器及引下线需使用500米热镀锌扁钢。 2.2. 接地装置 根据《交流电气装置的接地设计规范》 [ 5 ] 标准，要求R ≤ 2000/I。《上海电网若干技术原则的规定》中，110 kV的最大短路电流为25 kA，则要求R ≤ 2000/(25 × 10 3 ) = 0.1 Ω。 根据本站的建筑物尺寸、浅层率报告提供的土壤平均电阻率，可以计算得出，若不采用接地装置，接地电阻为R水平 = 0.39 Ω，不满足要求。因此，需要靠变电站接地装置降阻。即以站内水平接地网为主，垂直接地体为辅，组成复合主接地网。 垂直接地体中，对镀铜钢接地棒方案、接地模块方案和离子接地棒方案初期投资进行比较 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] ，可知，采用镀铜钢接地棒具有明显的技术和经济效益。 因此，在本变电站接地网设计中采用镀铜钢接地棒方案。 单组L = 9 m，Φ 14.2 mm铜覆钢接地极的电阻值为： 取利用(屏蔽)系数为85%，则20组接地极的电阻值为： 三维立体接地网电阻值 由此可见，按照上述计算敷设三维立体接地网，可以使本变电站接地电阻值达到要求。用“ ”表示9 m垂直接地体，本站的复合接地网如图1所示。 通过计算，当故障时，接地网的电位即最大接触电位差Utmax (340.55 V)和最大跨步电位差Usmax (450.8 V)均满足《交流电气装置的接地设计规范》标准中的计算要求，故此接地网可以满足站内人身和设备的安全。钢结构变电站的防雷装置示意图如图2所示。
system: [SYSTEM]

user: 3. 站内电气设备接地 通常对于混凝土建筑物，为保证站内所有电气设备等电位连接，会在每个布置有电气设备的房间里敷设围绕设备房间内墙的闭合环形接地装置，即该房间的等电位连接带，然后将每个电气设备的接地点接到该等电位连接带，再通过等电位连接带接至水平接地网，以保证站内所有设备安全接地。图3截取了主变及散热器室的接地方式，图中虚线示意为热镀锌扁钢。 接地体材料截面积的热稳定校验如下： 图1. 复合接地网示意图 图2. 钢结构变电站的防雷装置示意图(由接闪器、引下线和接地装置组成) 图3. 混凝土变电站电气设备接地示意图 式中：S g ——接地线最小截面；t e ——短路等效持续时间；I g ——过流接地线的短路电流稳定值；C g ——接地线材料的热稳定系数。 3.1. 计算110kV接地线截面 变电站110 kV取25 kA；铜C g 取210，钢C g 取70；t e 取0.3秒。 热镀锌扁钢截面： 接地网水平铜截面： 3.2. 计算10 kV接地线截面 变电站10 kV取16 kA；铜C g 取210，钢C g 取70；t e 取0.3秒。 热镀锌扁钢截面： 接地网水平铜截面： 根据计算结果，在常规110 kV变电站中，水平接地体取截面120 mm 2 的铜绞线，接地干线取截面40 × 6 mm 2 的扁钢带即可满足热稳定的要求。 全预制式钢结构建筑物的钢梁、钢柱、钢隔墙、钢屋面等各部件之间均电气贯通，所有钢构之间采用铜锌合金焊、熔焊、卷边压接、缝接、螺钉或螺栓连接，若其连接处等效截面均大于196 mm 2 ，则利用建筑物本身可以完全替代等电位连接网。因此，可利用本站为钢结构建筑物的优势，将设备接地方式做出如下优化：在墙板设计时，墙板与地板连接处预设横向10号槽钢并使该槽钢与两端钢柱可靠连接，见图4。即：墙板用以代替横向等电位连接带，钢柱用以代替等电位连接带之间的纵向连接。因#10槽钢的规格为100 × 5.3 mm，可知其满足热稳定校验。 从表1可以看出，同样规模的两个变电站，钢结构站的接地材料仅为混凝土站的43%，大大节约了 图4. 钢结构变电站电气设备接地示意图 Table 1 The quantity of grounding materia 40*6热镀锌扁钢(米) 安装位置 混凝土变电站 钢结构变电站 户外电缆沟(为混凝土结构) 100 100 电缆层(为混凝土结构) 400 400 地上一层(钢结构) 650 240 地上二层(钢结构) 300 100 屋顶接闪带及引下线 500 0 共计 1950 840 表1. 接地材料数量对比表 造价成本，从而压缩了施工周期。工程完成后，对接地电阻进行了现场实测，其接地电阻为0.09 Ω，满足规范及验收要求。
system: [SYSTEM]

user: 4. 总结 上海兴邦110 kV变电站采用的是装配式全钢结构建筑物，可以利用钢结构建筑物的特点，使得建筑物的接闪器、引下线、设备房间接地干线无需再单独另外敷设，金属门窗、钢扶梯、配电箱等也无需设置接地线，不仅大大节省了接地材料，同时进一步压缩了装配式建筑物的施工周期。从提早投产日期角度看，一个110 kV的变电站，如果早投产一天可以供应177万kWh左右的电量，由此可见，本接地方案也可带来一定的经济效益。综上，本文是为“钢结构装配式变电站”找到了既符合工程本身、又节省材料的优化设计方案，可将此运用于今后的类似工程中，为加快电网建设步伐做出了贡献。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 科学、客观地评价与分析区域创新系统的效率是分析和制定创新政策的基础，数据包络分析(DEA)是评价区域创新系统(称为决策单元)相对有效性的常用评价方法。决策树模型是呈树形结构，表示基于特征对实例进行分类的过程，是一种应用广泛的可视化数据挖掘的重要工具。本文将结合DEA模型和决策树模型的各自优点，提出综合运用DEA与决策树方法的评价分析模式，在评价我国31个区域创新系统绩效的基础上，建立分类决策树并分析其在制定区域创新系统的战略决策(或政策制定)中的作用。 关键词 :DEA，决策树方法，创新效率评价，区域创新系统
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 科技创新是经济增长和社会发展的重要源泉。区域创新系统是把创新人力资源和财力资源投入转化为创新产出的经济系统，是我国创新系统的重要组成部分、我国区域经济增长和科技发展的重要基础。客观、科学地评价与分析各区域创新系统的效率，对于明确区域自身优势、制定有效的创新政策，不断提高区域创新能力具有非常重要意义 [ 1 ] 。 由美国著名运筹学专家Charnes等人(1978)提出的数据包络分析(Data Envelopment Analysis， DEA)模型 [ 2 ] 是评价同类型投入、产出系统中各决策单元相对有效性的常用评价方法。不少学者已使用DEA模型对我国区域创新系统的效率进行了评价研究。刘顺忠、官建成(2002)运用DEA CCR模型评价了区域创新系统的规模与技术有效性，并进行创新系统的分类，提出针对性的对策建议 [ 3 ] 。池仁勇、唐根年(2004)运用DEA方法分别对我国30个行政区进行了技术创新效率的评价，结果显示我国的技术创新效率东部高、西部低 [ 4 ] 。白俊红、江可申、李婧(2009)对我国已有的区域创新系统的创新效率进行了测算，结果显示，我国区域创新效率普遍偏低，这是纯技术效率低下导致的，并呈现出规模报酬递减的态势 [ 5 ] 。 然而，DEA模型是高维(多投入、多产出)抽象的数学模型，区域创新系统的决策者需要利用历史数据，对包括DEA在内的各种数量方法的分析结果进行数据挖掘，以便更好地因地制宜制定区域创新系统的政策与方针，其中，决策树方法是一种应用广泛的可视化数据挖掘的重要工具，主要有Quinlan提出的ID3和C4.5以及Breiman等人提出的CART算法 [ 6 ] 。决策树模型是呈树形结构，表示基于特征对实例进行分类的过程，其主要优点是模型具有可读性，可产生意义明确的决策规则，分类速度快和分类准确性高。 结合DEA模型和决策树方法一并分析具有吸引力，已有学者在IT、企业规模等领域做了相关研究 [ 7 ] [ 8 ] ，但在区域创新绩效评价领域，据本文作者所知，尚未有相应的研究文献。本文将结合DEA模型和决策树模型的各自优点，提出综合运用DEA模型与决策树方法的评价分析模式，对我国31个区域创新系统的效率做客观、科学的评价与分析。本研究的主要目标包括：在评价我国31个区域创新系统效率的基础上，分析分类决策树方法在制定区域创新系统的战略决策(或政策制定)中的作用。
system: [SYSTEM]

user: 2. 综合DEA与决策树方法的评价分析模式 区域创新系统效率的综合评价分析模式包括两个过程：首先，应用DEA模型，把区域创新系统分为有效和无效两个类别；其次，使用决策树方法构建分类决策树，提取重要特征变量并形成可知识化的决策规则。下面具体讨论这两个过程中所使用的模型和方法。 2.1. DEA评价模型 假设 个区域创新系统，称为决策单元(decision making unit， DMU)，每个决策单元有 种投入和 种产出，第 个决策单元DMU j 的投入和产出分别为 和 ， 。决策单元DMU 0 的相对效率可以通过下列分式规划得到： (1) 其中DMU 0 为被评价的DMU， 和 是决策变量， 是非Archimedes无穷小。利用Charnes-Cooper变换，可将分式规划模型(1)化为如下等价的线性规划模型： (2) 如果线性规划问题(2)存在最优解 和 ，使得 ，则DMU 0 称为DEA有效；否则，其称为DEA无效(inefficient)。所有DEA有效的DMUs 构成了有效性前沿。 在使用DEA模型识别出具体的有效与无效决策单元之后，可进入决策树模型分析阶段。 2.2. 决策树方法 在分类问题中，设N个样本(即决策单元)的数据集S具有I个特征A (即DEA模型中的投入与产出变量)，以及取K个值(例如：DEA有效、无效等)的分类变量C，分类决策树方法的目的是找出一颗决策树，选择重要的特征，由其值来预测分类变量的值。 分类决策树算法假设决策树是二叉树结构。决策树由结点和有向边(左侧分支和右侧分支)组成。结点有两种类型：内部结点(internal node)和叶结点(leaf node)。内部结点表示一个特征，其取值为“是”和“否”，左侧分支是取值为“是”的分支，右侧分支是取值为“否”的分支，叶结点表示一个类。这样，决策树等价于递归地二分每个特征，将输入空间(即特征空间)划分为有限个区域，并在这些区域上确定预计的概率分布。 分类决策树用最小化不纯(impurity)指标来选择最优特征，同时决定该特征的最优二值切分点。设 是结点i内第k类的样本数目， 是结点i内第k类中的样本比例，D i 是结点i的不纯度的测度指标，有几种选择可用来计算不纯指标，其具体计算公式如下： 1) 偏差(deviance)： (3) 2) 熵(entropy)： (4) 3) 基尼指数(Gini index)： (5) 通常可同时使用这几种不纯指标来构建分类决策树，并采用误分率(misclassification rate)最小作为最好分类决策树的选择标准。 根据现有数据集S，分类决策树的生成过程从根结点开始，递归地对每个结点进行如下操作，构建二叉决策树： 步骤1：设结点的数据集为S，计算现有特征对该数据集的不纯指标。此时，对每一个特征A，对其可能的每个取值a，根据样本点 的测试为“是”或“否”将S分割成S 1 和S 2 两部分，利用公式(3)~(5)计算 时的不纯指标； 步骤2：在所有可能的特征A以及它们所可能的切分点a中，选择不纯指标最小的特征及其对应的切分点作为最优特征与最优切分点。依最优特征与最优切分点，从现结点生成两个子结点，将数据依特征分配到两个子结点中去； 步骤3：对两个子结点递归地调用步骤1和步骤2，直至满足停止条件； 步骤4：生成分类决策树。 算法停止计算的条件是结点中的样本个数小于预定阈值，或样本集的不纯指标小于预定的阈值，或者没有更多特征。 构建的分类决策树提取了DEA评价的原始数据中的重要特征变量，并由此可形成直观的、可知识化的决策规则。
system: [SYSTEM]

user: 3. 实例分析 首先使用DEA模型对中国大陆31个区域创新系统(省、自治区和直辖市)的2012~2013年的科技创新的效率进行评价。吴和成、刘思峰(2007)运用主成分法和相关分析等统计方法，筛选并建立了区域R&D相对效率的DEA评价指标体系 [ 9 ] 。借鉴该研究成果，本文DEA评价模型所使用科研与创新活动的具体投入包括： x 1 ：2012年区域创新系统R&D支出(亿元)； x 2 ：2012年地方财政科技拨款(亿元)； x 3 ：2012年区域创新系统R&D人员(千人年)。 同时，在对区域创新系统进行DEA相对有效性评价时，应当考虑从投入到产出的延迟时间，本文假定该延迟时间为一年。因此，DEA模型所使用科研与创新活动的具体产出考虑为： y 1 ：2013年国内中文期刊科技论文数(篇)； y 2 ：2013年高科技产业主营业务收入(亿元)； y 3 ：2013年高技术产品出口额(百万美元)； y 4 ：2013年发明专利申请授予量(项)。 具体的DEA投入与产出数据见表1的第2列至第8列，所有数据均来源于中国科技部发展计划司所发布的科技创新统计资料汇编 [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] 。 使用DEA软件EMS对我国31个区域创新系统的相对效率值θ进行计算，其结果列在表1的第9列。其中，有效决策单元集合为E = {北京，上海，江苏，江西，广东，海南，重庆，陕西，甘肃，新疆}， Table 1 DEA Input and Output Data and Efficiencies of regional innovation system 决策单元 x 1 x 2 x 3 y 1 y 2 y 3 y 4 θ 北京 1063.4 199.9 235.5 72，662 3826.1 20，354 20，695 1 天津 360.5 76.5 89.6 14，976 4243.5 19，289 3141 0.792 河北 245.8 44.7 78.5 21，543 1381.0 2811 2008 0.756 山西 132.4 33.3 47.0 8005 707.8 3228 1332 0.563 内蒙古 101.5 27.6 31.8 4217 344.8 110 549 0.348 辽宁 390.9 101.2 87．2 20，976 2362.4 5430 3830 0.692 吉林 109.8 25.0 50.0 9580 1431.3 386 1496 0.854 黑龙江 146.0 37.6 65.1 13，229 610.8 296 2238 0.812 上海 679.5 245.4 153.4 31，803 6823.4 88，710 10，644 1 江苏 1287.9 257.2 401.9 52，623 24，854.0 127，965 16，790 1 浙江 722.6 166.0 278.1 27，629 4360.1 14，276 11，139 0.787 安徽 281.8 96.0 103.0 14，310 1831.4 2826 4241 0.698 福建 271.0 48.5 114.5 9820 3545.0 15，527 2941 0.720 江西 113.7 27.5 38.2 7182 2289.6 3442 923 1 山东 1020.3 125.0 254.0 25，849 8946.5 17，394 8913 0.784 河南 310.8 69.6 128.3 21，466 4284.4 20，726 3173 0.792 湖北 384.5 54.4 122.7 27，779 2445.3 5209 4052 0.735 湖南 287.7 48.2 100.0 16，814 2564.9 1660 3613 0.785 广东 1236.2 246.7 492.3 36，277 27，871.1 256，431 20，084 1 广西 97.2 42.8 41.3 11，512 1126.2 1942 1295 0.827 海南 13.7 12.1 6.8 3284 121.4 571 449 1 重庆 159.8 29.8 46.1 14，809 2624.2 24，836 2360 1 四川 350.9 59.4 98.0 24，843 5160.5 19，217 4566 0.953 贵州 41.7 29.0 18.7 6037 372.0 154 776 0.756 云南 68.8 32.7 27.8 8502 291.1 2019 1312 0.804 西藏 1.8 5.1 1.2 302 11.8 56 44 0.746 陕西 287.2 34.9 82.4 30，055 1374.0 4739 4133 1 甘肃 60.5 16.2 24.3 9485 140.9 242 785 1 青海 13.1 7.2 5.2 1504 50.7 24 91 0.644 宁夏 18.2 9.6 8.1 2250 31.8 129 184 0.645 新疆 39.7 33.0 15.7 8034 20.7 331 540 1 表1. 区域创新系统DEA投入与产出数据及相对效率 数据来源：x 1 、x 2 和x 3 来源于文献 [ 10 ] ；y 1 和y 4 来源于文献 [ 11 ] ；y 2 和y 3 来源于文献 [ 12 ] 。 其构成了DEA模型中的有效性前沿，而无效决策单元集合NE = {天津，河北，山西，内蒙古，辽宁，吉林，黑龙江，浙江，安徽，福建，山东，河南，湖北，湖南，广西，四川，贵州，云南，西藏，青海，宁夏}，是DEA模型识别出的无效区域创新系统。 为了从DEA评价的原始数据中识别出重要的特征变量，并产生直观的、有意义的决策规则，有必要进一步构建分类决策树模型。把DEA相对效率值θ转换为取值为“有效( )”和“无效( )”的分类变量，并将DEA模型的投入与产出变量作为特征，使用R语言tree软件包，采用最小偏差作为分割结点的准则，建立分类决策树如图1所示。 图1. 分类决策树 从图1的分类决策树可见，该决策树抽取了DEA投入与产出7个指标中的3个重要的特征y 1 、x 2 和y 3 ，并产生如下4条判别决策单元是否DEA有效的决策规则。 规则1：IF ( )，THEN (决策单元DEA有效)。 规则2：IF ( 且 )，THEN (决策单元DEA无效)。 规则3：IF ( ， 且 )，THEN (决策单元DEA有效)。 规则4：IF ( ， 且 )，THEN (决策单元DEA无效)。 该分类决策树的误分率为 ，也即正确的分类比例达到93.5%，表明提取的决策规则是相当有效的。 相对于DEA是高维度(多投入、多产出)抽象的数学模型，决策树提供了直观和意义明确的决策规则，这些决策规则对区域创新系统的政策制定者提供了有用的信息，帮助他们进行区域创新系统有效性的影响因素分析及定位决策。只有明确了影响区域创新系统有效性的最重要因素，各区域创新系统才能根据自身的资源条件，制定出正确的区域创新政策，充分发挥自身的优势，努力克服或改善自身的不足，在我国各地生机勃勃的科技创新活动中不断改进，力争上游。
system: [SYSTEM]

user: 4. 结论 区域创新系统是我国创新系统的重要组成部分、我国区域经济增长和科技发展的重要基础。DEA是评价区域创新系统(决策单元)相对有效性的最常用评价方法之一。由于DEA是高维度(多投入、多产出)抽象的数学模型，在具体识别出有效决策单元和无效决策单元之后，有必要使用决策树方法对DEA的分析结果进行进一步的数据挖掘，构建分类决策树并产生直观和意义明确的决策规则，为区域创新系统的政策制定者提供决策上有价值的信息。实例分析结果表明，本文提出的综合运用DEA模型与决策树方法的评价分析模式是有效的。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 本文聚焦集采模式下物力集约化计划管控和运作执行问题，从差异化需求特性分析入手，进行高效运营模式的特征分析、驱动因素分析及模式内涵研究，从而确定管理需求，形成高效运营模式构建关键要素，运用供应链管理相关理论及S&OP等先进理论与方法，站在需求链、供给链视角，运用体系优化闭环改进方法，建立以差异化需求的全供应链“大计划”体系、驱动协同体系及模式运营绩效评价体系“三个体系”为构建主线的物力集约化高效运营模式。 关键词 :物力集约化，高效运营模式，S&OP，供应链计划，协同策略，绩效评估
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 电网企业物力集约化管理是从企业战略高度出发，为加强物力资源管理，实现企业物力资源的经济获取、有效利用与合理处置，以资源整合、系统统筹和集约管控为管理主线，围绕企业物力资源所形成的管理创新体系。物力集约化管理重点关注对物力资源的集中管控和统筹调配，其管理范围涵盖供应链前端寻源采购、后端采购执行，以及与外部供应商的沟通和联络，是贯穿供应链全流程的完整的供应链管理业务体系。物力集约化管理更加强调实现企业内部物力资源价值最大化，在优化企业自身物力资源的同时，也强化了企业在整个供应链中的核心作用，使得供应链的整体竞争力得到进一步强化。 而在深入推进物力集约化的过程中，电网系统的物资管理要实现超前服务，加强管控，推进电网企业物资集约化进程，建设具有国网特色的现代物流体系，要加强与规划、财务、运检、基建等专业的管理对接，推动业务深度融合、信息共享，形成集团化运作的合力，确保物力集约化管理各项举措真正落实到位，实现公司系统物力资源的全面集约、优化配置和高效利用，实现物资管理从分段式管理向系统化运作的转变，因此实现横向协同、纵向一体化的高效运营管理模式至关重要。
system: [SYSTEM]

user: 2. 面临的挑战 电网物资供应链管理在新形势新常态下面临新的挑战： 1) 围绕目前物力集约化体系的核心焦点问题，提出体系的运作模式相应的提升改进需求。 目前物力集约化管理面临体系内外的很多不确定性，带来需求响应“慢”、管理工作“忙”、后端供应“变”等问题，容易造成体系的不确定性放大，体系的不稳定性增强，这些都是影响物力集约化高效运作的根本原因 [ 1 ] [ 2 ] 。 2) 与当前公司加快创新发展的要求相比，物资与计划、投资、基建、运维等专业之间的驱动协同有待强化 [ 3 ] 。 电网的大规模投入、高强度建设，和大量新技术、新产品、新设备相继投入使用，对公司物力资源的统筹协调能力、支撑服务能力和设备安全质量水平提出新的考验。然而，目前物资与供需侧各专业的内外部协同力度还不够，造成信息不畅、信息放大、信息源过多等信息共享问题，使得物资侧对于需求侧和供应侧的相关信息管控力度弱，从而使得业务运作容易陷入忙、乱、被动的局面。 3) 物资侧与供需侧的计划执行管控约束性不强，物力集约化高效运作模式绩效评估方法体系亟需全面建立。 近年来，国网公司在建设物力集约化过程中，积极推进物资调配中心建设、供应商服务大厅建设等，已初步树立起主动服务的物资供应理念。但随着物力集约化的持续发展，公司在物资供需计划管控、协同响应等制定和执行中仍存在一些瓶颈问题，影响了物力集约化运作效率和运营绩效，制约了公司物力集约化目标的实现。