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user: 4. 实证研究 选择某电网公司下属的五个地市级电网公司作为研究对象，以区域电网企业动态能力指标体系为准，将2013~2015年五个地市的指标值作为SVM模型的输入。根据动态能力发展的状况，由专家对2013~2014年五个地市电网公司动态能力进行打分，分数见Y值的1~10项，其作为SVM模型的输出。2013~2015年的五地市的原始数据值分别为表1的1~5项、6~10项、11~15项。 SVM模型将所有样本分为训练集和测试集，1~10项为训练集，11~15项为测试集。通过对训练集2013~2014年的学习构建模型以得到预测集2015年的动态能力分数，即Y值的11~15项。引入 -损失函数对训练集进行训练，经过适应性的学习后，找到支持向量，建立训练模型，得出相应的权值和系数，进而预测2015年五地市的动态能力分数。 由于动态能力指标的量纲不同，为保证支持向量机的学习能力，首先对数据归一化到[0，1]区间。然后使用PCA (Principal Component Analysis)进行降维预处理，该方法通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，用于提取数据的主要特征分量。经过变换，样本维数由17维变为7维，结果见图2。 本文选取REF核函数，该核函数预测精度较高，具有很强的学习能力。建立模型，需要确认最佳关键参数g (gamma)和惩罚参数c。采用网格参数寻优方法来获取最优参数，该方法同时搜索c和g达到最优的参数组合，选取c最小的作为最优的参数组合，因为c值越大会发生过学习现象，使得预测准确率降低，最终c为9.1896，g为0.0206，参数优化结果见图3。 对参数寻优后，对训练集进行回归预测。建立的Model模型支持向量共10个，对应有10个支持向量权重，b值：−0.7876。因而SVM动态能力评价模型为： Table 1 Five cities’ dynamic capability index value in 2013-201 序号 Y X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 X 7 X 8 1 95 0.27 0.31 2.44 1.20 0.37 2.46 1.03 0.86 2 87 0.17 0.20 1.79 1.13 0.38 1.68 0.44 0.11 3 88 0.71 1.01 3.08 0.31 0.82 3.37 0.20 0.05 4 93 0.11 0.23 1.68 1.19 0.38 2.57 0.58 0.51 5 90 1.31 0.60 2.12 0.64 0.82 2.27 0.27 0.03 6 94 1.14 0.29 2.05 0.87 0.83 2.77 1.00 0.35 7 88 0.17 0.18 1.75 0.86 0.91 3.10 0.93 0.20 8 87 0.63 1.20 1.91 0.45 0.78 3.45 0.19 0.04 9 91 0.25 0.25 2.00 0.59 1.00 2.54 0.29 0.17 10 88 1.11 0.67 2.02 0.39 0.90 2.24 0.31 0.03 11 1.66 0.29 2.13 1.07 0.88 2.95 1.02 0.49 12 0.18 0.13 1.79 1.21 0.93 3.93 0.95 0.24 13 0.58 1.33 1.82 0.45 0.69 3.65 0.20 0.03 14 0.38 0.24 2.04 0.81 1.00 2.51 0.45 0.36 15 0.91 0.66 2.01 0.60 0.98 2.22 0.38 0.04 序号 X 9 X 10 X 11 X 12 X 13 X 14 X 15 X 16 X 17 1 −0.23 0.09 13，918.00 2.73 1.75 3.95 133.14 0.01 607.35 2 2.54 0.91 164，481.00 3.39 1.96 4.07 137.58 5.65 524.39 3 0.40 0.23 876，206.00 1.60 0.92 7.01 209.60 3.00 430.07 4 2.36 2.24 54，702.00 5.68 3.79 3.08 35.91 9.60 406.43 5 2.88 0.98 424，823.00 1.98 1.46 6.65 135.94 0.07 474.76 6 −174.44 −0.67 15，139.92 2.44 1.52 3.93 152.91 −0.05 671.82 7 3.72 0.57 214，347.74 3.49 1.84 5.57 152.38 5.17 700.17 8 0.65 0.14 935，370.06 1.57 0.88 8.33 219.13 2.00 486.73 9 0.47 −0.87 62，986.00 5.41 3.59 3.65 43.04 −2.60 402.06 10 −0.07 0.58 564，917.30 2.06 1.42 5.77 134.04 0.07 489.79 11 −47.78 0.25 16，462.94 2.40 1.42 4.04 172.96 0.04 798.43 12 2.51 0.85 223，746.75 3.25 1.76 9.27 174.12 6.93 697.65 13 0.91 0.05 956，178.39 1.27 0.73 8.44 238.75 3.26 365.03 14 0.49 0.26 65，245.20 5.05 3.13 3.08 43.39 −5.03 445.78 15 0.74 0.09 589，532.10 1.82 1.25 5.99 149.15 0.06 488.61 表1. 2013~2015年五地市动态能力指标值 支持向量机对训练集进行学习结果显示MSE = 0.00628，相关系数 = 0.94。专家评分和SVM预测结果的相对误差较小，说明SVM模型对于区域电网企业动态能力评价是可行的。训练集拟合结果见表2。 最后，用建立的SVM动态能力评价模型对测试集进行预测，得出2015年五地市的动态能力分数，见图4。 图2. 降维结果 图3. 参数优化结果 如图5所示，在2013~2015年，A市的动态能力分数终保持第一，而C市的动态能力分数始终处在最低。观察动态能力指标发现，A市有7个指标值处在第一，分别是：10千伏人均配变容量、110千伏主变N-1通过率、市辖10千伏互联率、市辖10千伏电缆化率、单位电网资产供电负荷、10千伏及以下配网线损率和单位电量输配电成本。A市将近一半的指标表现优异，说明该市在环境洞察、变革更新、技术和管理方面有着较强的能力。 Table 2 Fitting result of train se 序号 专家评分 SVM结果 相对误差(%) 1 95 94.92 −0.08 2 90 90.56 0.62 3 88 88.08 0.09 4 93 92.92 −0.09 5 90 88.46 −1.74 6 94 93.92 −0.08 7 89 90.12 1.24 8 87 86.92 −0.09 9 91 90.92 −0.09 10 88 88.24 0.27 表2. 训练集拟合结果 图4. 2015年五地市动态能力分数 C市的动态能力分数最低是由8个问题指标导致的，分别是：220千伏单位电网支撑等效装机、10千伏人均配变容量、市辖10千伏互联率、市辖10千伏电缆化率、单位电网资产供电负荷、单位电网资产售电量、10千伏及以下配网线损率和单位电量输配电成本。上述指标值较不理想，220千伏单位电网支撑等效装机指标反映了电网对电源的支撑能力，该指标值在三年中均超过了1，说明线路无法满足现有规模的装机容量，导致电力无法有效送出，造成了资源浪费。10千伏及以下配网线损率一直处于8%左右，明显高于其他地市的线损率，C市应当通过管理和技术措施不断降低线损率。由于该市供电半径较大，市辖10千伏互联率三年平均值仅为19.67%。 图5. 2013~2015年五地市动态能力分数 近年来，D市和E市单位电网投资增供负荷、单位电网投资增售电量这两个指标不乐观，投资项目带来的效益有所下降，今后两地市电网公司应当科学安排投资项目，做好投资决策工作。此外，E市的电缆化率低，仅为3%左右，该市应当加强电网规划和电缆化改造工程，保证城市电网的可靠性及传输能力。 在2013~2015年，A市、B市和C市的动态能力分数均呈明显下降趋势。这三市共有4个指标表现越来越差，分别是：单位电网资产售电量、10千伏及以下配网线损率、单位电量输配电成本和每万元电网资产运行维护费。其中，A市、B市和C市的单位电量输配电成本和每万元电网资产运行维护费每年都在增加，表明这三个地市都需要加强成本管理和控制，促使电网成本合理化。 通过五地市数据可知，在2013~2015年，以水电、风电和光伏为主的可再生能源上网电量均保持稳定的增长，可以预见未来区域电网企业发展清洁能源还有相当大的提升空间。巴黎气候变化大会和全球能源互联网发展为清洁能源的发展带来了契机。电网企业应当承担奉献清洁能源的使命，积极开发清洁能源技术，加大输送清洁能源的能力，推动以清洁和绿色方式满足电力需求，实现清洁能源快速健康发展。