基于SNA的中国电力消费空间网络结构特征.pdf

第 卷 第 期 年 月武 汉理工大学学报(信息与管理工程版)().文章编号:()文献标志码:基于 的中国电力消费空间网络结构特征彭欣怡朱汶郡石常峰(河海大学 商学院江苏 常州)摘 要:为揭示中国省际电力消费格局及特征对全国性电力市场形成及电力资源使用效率优化提供指导采用社会网络分析方法对全国电力消费空间关联网络构造与特点展开研究 结果表明:省际电力消费关联格局呈网络结构在整个考察期间整体网络密度有升有降网络效率与网络密度的变化趋势大致相反网络等级度“”型台阶式变化山东、江苏、北京等地区的中心度大小均处于前列在网络中处于中心及其他各地电力消费关联的重要中介地位各地根据特征被划分为 个板块分为 种类型青海、山西、广东等 个地区属于电力空间关联网络的核心呈现出不显著的核心 边缘格局中国省际电力消费格局呈网络结构该网络存在中心和边缘区域各地在网络中扮演的角色差异明显关键词:电力消费空间关联社会网络分析引力模型中心性块模型中图分类号:./.收稿日期:.通讯作者:石常峰()男副教授研究方向为资源环境管理.基金项目:中央引导地方科技发展资金项目().目前各类资源的紧缺问题困扰着世界各国电力资源作为日常生活使用和工业消耗的主要能源之一其发展深受重视 当前我国的发电总量位居世界第一但电力资源分布不均、局部地区电力消耗大所导致的用电紧张现象仍然时有发生电力行业作为支柱产业关系到经济社会发展、国家能源安全等方面 因此如何更高效地使用、调度电力资源成为政府当前及未来关注的重要问题西方国家通过模仿英国开展电力体制改革随后中国也发布电力体制改革方案启动电改使得我国电力行业飞速发展 年我国开启了新一轮电力体制改革虽然在跨省跨地区电力输送等关键环节还存在问题但通过改革在许多方面都取得了一定成绩 年 月关于加快建设全国统一电力市场体系的指导意见的发布将电力体制改革推向建立由政府统一管理的、功能设施完备的、组织有序的全国统一电力大市场这使得对全国电力消费空间关联网络的研究愈发重要电力系统可以从最初的电力媒介成为其他能源连接的系统这需要进一步加强对电力系统的管理和控制以确保其灵活性和安全性 综上电力行业通过施行各种改革逐渐成为我国各个领域发展关注的重点并呈现出构建全国一体化电力大市场的趋势在此背景下对电力消费的省际空间关联关系、网络分布特点、各省份在网络中承担角色等进行研究具有重大价值 等运用社会网络分析()方法揭示了我国省际天然气消费的网络特征和空间格局刘华军等基于 年中国省际能源消费量利用 实证分析我国能源消费空间关联网络孙亚男等以网络思维为基础以碳制造量在网络中呈现出的空间关联特征为切入点对中国省际碳制造量空间网络结构及其特征进行了 研究高振宇基于 方法分析了近年中国天然气交易市场的各地区网络联系关系和中心程度以期为我国天然气重要建设地区的选择提供指引宫汝凯采用 方法对万州电力基础设施进行研究并对构建的电力网络的拓扑结构与网络运行稳定性进行评价 由此可见电力资源领域的社会网络分析研究较为匮乏少部分运用 方法研究电力资源空间格局的研究也局限于地区或小范围的城市群全国性的省际电力消费空间网络的研究缺失已有社会网络分析研究仅表达出电力网络空间关联网络呈现核心 边缘格局而对该格局的显著程度缺少实证分析综上为揭示中国省际电力消费格局及其特征探究各个省份在该格局中扮演的角色与作用利用修正后的引力模型和 方法对中国电力消费省际空间关联的网络结构进行验证基于 年数据针对整体网络效率、网络密度、网络等级度等网络特点及其趋势进行统计分析对网络中各地区中心性进行分析通过块模型对空间网络中各地区进行聚类分析对块内块外关系进行测量对电力消费空间关联网络的核心 边缘格局显著性进行实证分析 方法与数据.社会网络分析.引力模型引力模型描述了空间对象之间相互作用随距离的衰减效应将复杂的电力消费网络抽象为社会网络将中国各省的电力消费数据作为网络节点网络中两节点之间的线为各省之间在电力消费方面的空间相关性从而构成全国性的电力消费空间相关性网络 关系的确定是网络分析的关键引力模型和 检验方法是当前两种主流的关系确定方法 考虑到引力模型在总量数据的描绘上更具有优势且能涵括经济地理距离因素进而可以利用截面数据刻画空间关联网络的演变趋势因此采用引力模型来表达电力消费空间关联网络关系 由于经济发展水平、人口规模、能源消费量、能源制造量是当前影响电力消费量的主要因素故将电力消费引力()与各省份实际()、人口数量()、耗电量()、发电量()联系起来构建如下修正后的引力模型:()()式中:为省 与省 之间的电力消费引力且其具有方向性数值越大说明省 对省 综合的电力影响力越显著为两省省会城市间的球面距 离 为 两 省 间 的 引 力 系 数 取调和参数 .同时对数值进行二值化处理将分界值设置成各省份发出关系的引力值的平均数若该省发出各个值大于分界值则记为 反之则记为.网络特征()整体网络特征 通过网络密度、网络效率、网络等级度 个指标及其随时间的变化研究整体网络揭示整体网络特性和变化 网络效率越高则整体网络交往越高效网络密度越高省际电力消费关系越密切网络等级度越高则层级越固化越不利于跨层级交往()中 心 度度 数 中 心 度()为与该省直接关联省份的个数为研究区域总数度数中心度越大说明该省与各省连接越紧密 成为网络中心的可能性越大 中 介中心度 ()()为省对省与省之间联系的控制程度一个省的中介中心度越高则其对其他省省际相互作用的控制能力越强 接近中心度/为省 与省 的最短距离接近中心度越大则省 与其他省份联系越近省际间联系越紧密越不易受到其他行动者控制()空间聚类分析 空间聚类分析是将各个要素根据一定标准划分为不同聚类以达到简化模型和角色定位的作用 使用 方法进行聚类划分参考文献将电力消费空间关联网络中块的角色界定为 种类型:双向溢出角色该类板块没有显著的向其他板块的发出关系或来自其他板块接收关系的数量差异板块内联系比与外部的联系多经纪人角色该类板块与其他板块间的关系有向外外溢和向内接收两种且与其他板块联系更多忽视了板块内的交流净受益角色该类板块具有内部联系该类型角色多接受其他类型角色某一或某些方面的“支持”净溢出角色此类型角色与净受益角色相反关系多向板块外发送进行“支援”活动()核心 边缘分析 核心 边缘结构存在由多个节点构成的集群部分节点处于核心地位互相联系紧密且无法再分割为更小的集团其余节点彼此关系松散但与核心节点存在联系.数据源各年度电力消费量、值、人口数量均来自来源于中国统计年鉴发电量与耗电量源于中国能源统计年鉴 考虑到社会网络分析在电力消费领域应用的可计算性和准确性收集 年数据研究中国省际电力消费格局武汉理工大学学报(信息与管理工程版)年 月及消费驱动因素 由于数据缺失和分析效果等原因研究不包括西藏和港澳台地区 以 年北京与其他 个地区电力消费引力计算为例相关结果如表 所示表 北京与部分地区 年电力消费引力计算结果地区/万亿元 人口数量/万人 发电量/()耗电量/()球面距离/电力消费引力天津.河北.辽宁.吉林.黑龙江.上海.中国省际电力消费空间关联网络结构特征.整体网络特征和演化趋势根据改进后的电力省际消费引力模型利用 和 可视化软件建立基于 年数据的中国省际电力消费引力模型如图 所示 由图 可知中国省际电力消费网络呈典型的网状分布不存在孤立省份存在其中有向箭头代表箭头发出省对射入省电力消费具有关联关系圆点大小则表示该省点度中心性的大小图 年中国电力消费空间关联网络网络密度揭示着空间关联网络的联系紧密程度网络密度越大则各省份间电力消费相互影响力越大 年省际电力空间关联网络的关联关系与网络密度如图 所示可知观测期内网络整体的关联关系数基本上均匀分布在 之间但所有的电力网络关联关系数最大可达 个()说明促进省际电力网络联系增加还很大的发展空间 对于整体网络密度而言所有年份数据基本上都处于.间其变动趋势与关联关系数大体一致 虽然整体网络密度在不断变动但最大密度也未超过.说明中国省际电力空间关联网络整体关联度较低图 空间关联关系与网络密度网络等级度越大说明在一个整体内阶层划分越明显阶层间的交流越困难 网络等级度与网络效率如图 所示可以看出网络等级度呈现出阶梯式的先降后升的“”型状态网络等级度的降低说明分级别的、森严的电力网络等级逐渐被打破各省份在电力领域的联系更加顺畅 然而 年我国进行了电力直接交易改革原本不规范的电力直接交易市场受到政府的监管和控制这使得各阶层间的电力交流受到一定限制但是长久看来这一改革更有利于电力市场的健康、规范发展图 网络等级度与网络效率网络效率揭示了网络中各省份间的电力输送效率 电力空间网络效率下降表明我国具有相第 卷 第 期彭欣怡等:基于 的中国电力消费空间网络结构特征似电力消费关联结构的省份之间电力消费关联关系数量呈现出上升趋势而空间网络效率上升则表明不同空间关联结构的省份之间电力消费关联关系数量增加 综合图 与图 可知网络密度曲线和网络效率曲线的变化趋势基本相反当电力消费的空间关联网络联系紧密、整体网络密度较高时电力输入、溢出关系较多的省份负担较重可能导致网络效率的下降二者平衡关系问题的提出为之后政策方向提供了指引 网络效率总体趋势与网络等级度曲线基本一致但网络等级度对于网络效率影响不强故在图 中一致性体现不明显这主要是因为网络效率是纵观整体的电力空间关联网络虽然网络等级度对于跨阶层电力交流有影响但在相应的阶层内部电力的交流会更加频繁和高效弥补了由于等级森严而形成的隔绝带来效率低的弊端.中心性分析为揭示各省在中国电力消费空间关联网络中的地位与影响基于 年数据对各中心度的进行测度结果如表 所示()度数中心度 度数中心度的均值为.大于均值的地区依次为山东、江苏、北京等 地这些地区在全国电力消费空间网络中关联省较多 而度数中心度大小位居前 名的地区除青海以外都位于中国东部沿海地带 广西、贵州、浙江、海南、安徽的度数中心度依次减少处于最末 位其中安徽的度数中心度仅为.这些地区的电力消费直接省际联系缺乏可能是由于他们均位于内陆或最南部的一些较偏远地区地理上的远距离限制了他们与其他省份之间的联系导致他们与其他地区在电力空间联系不足 对各省的点出度与点入度进行分析点出度与点入度的均值约为 超出点出度平均线的省份由大到小依次为青海、黑龙江、新疆等 个地区他们对其他地区有较强的电力溢出作用 山东、江苏、北京等 个地区的点入度均大于 且均大于点出度 这些省份大都属于环渤海地区、长江中下游地区和中部的重要城市电力能源消耗量大本省的发电量无法完全支撑全省电力消耗属于电力资源流入支援的省份()接近中心度 接近中心度的均值为.大于均值的地区大多处于中国文化、政治和商贸中心对全国的经济吸引、辐射范围大能与网络中其他节点在电力消费领域迅速关联属于网络中的核心成员吉林、浙江、安徽、海南的表 省际电力消费空间关联网络中心性分析地区出度 入度 度数中心度 接近中心度 中介中心度北京.天津.河北.辽宁.吉林.黑龙江.上海.江苏.浙江.安徽.福建.江西.山东.河南.湖北.湖南.广东.广西.重庆.四川.贵州.云南.陕西.甘肃.青海.宁夏.新疆.海南.内蒙古.山西.均值.接近中心度处于末尾 位其中吉林和海南地理位置较为偏僻且在电力信息资源与影响方面较弱无法直接与其他各省产生联系()中介中心度 中介中心度平均值为.大于均值的地区为山东、江苏、北京等 个地区这些地区份对于其他省份的电力交往控制能力较强 其中山东和江苏的中介中心度均大于远远高于其他省份 山东是人口和能源大省位于环渤海地区拥有优越的地理位置是我国对外贸易的重要港口对周边城市群的辐射能力强江苏位于长江中下游属于江浙沪城市群的重要组成部分经济文化十分发达 这些因素都使得他们在电力消费空间关联网络中对其他省份起着巨大的“中介”和“联结”作用 排名靠后的省份大多位于边缘与内陆地区表现出地理位置偏僻、经济规模小、对外经济联系纽带弱的特点难以对武汉理工大学学报(信息与管理工程版)年 月电力消费空间关联网络中其他成员产生控制和影响作用.空间聚类分析采 中的 方法设置最大分割深度为 集中标准为.揭示各个省份在电力消费空间关联网络中的聚类特征 全国 个省市区被划分为 个板块结果如表 所示 第 板块包括北京、山东、河北、内蒙古、山西大多位于环渤海地区第 板块由辽宁、河南、新疆组成多位于西北、内陆地区第 板块由天津、吉林、黑龙江多属于东北地区第 板块包括宁夏、甘肃、青海、陕西基本上都位于中西部内陆地区第 板块由上海、江西、湖南构成第 板块包括广西、重庆、贵州、海南主要位于南部地区第 板块由江苏、浙江、安徽、福建、湖北组成大多位于长江中下游和沿海地区第 板块包括广东、四川、云南主要位于西南部地区表 省际电力消费空间关联网络中心性分析板块接收板块内/个接收板块外/个发出板块内/个发出板块外/个预期内部关系比例/计算内部关系比例/板块.板块.板块.板块.板块.板块.板块.板块.电力消费空间关联网络中存在 个关联关系板块间的溢出与接收关系明显呈现出显著的关联性 板块 为“净受益”主要位于环渤海地区能源消耗量大依靠其他电力资源储备丰富的板块输入电力来维持正常用电板块 与板块 均为“经纪人”板块内部联系极其微弱向其他板块溢出和接收来自其他板块的关系数量差距不大 板块 属于“净溢出”板块板块 的成员仅接收来自其他板块成员的关系板块内部不产生关系属于“经纪人”板块板块 与板块 区别在于该板块计算内部关系比例大于预期内部关系比例属于“双向溢出”板块板块 属于“双向溢出”板块板块 内部成员不产生溢出和接收关系属于“经纪人”板块电力消费空间关联板块的密度矩阵如表 所示可知整体网络密度为.将大于该值的密度值设置为 反之则为 构建像矩阵如表 所示 根据表 和表 可知板块 不仅内部存在电力资源的关联关系板块 板块 的电力资源也流入支援说明板块 内部各个省份间存在大量电力资源相互运输、补给城市群内部的集体效应明显板块 板块 均对多个板块存在电力支援同时也接收多个板块的电力流入板块 中省份基本上均处于西部地区发电量均属前列属于“西电东输”政策的重点输电区域该板块不仅对内部各成员间进行供电、配电还对环渤海、长三角等用电紧张区域进行电力补充板块 与板块 板块 互相存在电力资源溢出效应这两个板块中各省份大多处于中部沿江和南部地区属于地理位置具有重要战略意义的全国性电力中转站和枢纽板块 板块 除了与其他板块间的密切联系外均存在板块内部各个成员的电力关联网络的密切联系 综上全国性的各个地区的电力资源联动效应十分明显.核心 边缘分析对 年电力关联网络进行核心 边缘分析结果如表 所示可知核心 边缘关联缺失模型的相关系数较大故使用核心 边缘关联缺失模型来对全国的电力空间关联网络进行研究核心 边缘分析结果如图 所示可知青海、山西、广东、重庆、北京、内蒙古、湖北、山东、天津、江苏、上海、江西、湖南、海南个地区属于电力表 电力消费空间关联板块的密度矩阵板块板块 板块 板块 板块 板块 板块 板块 板块 板块.板块.板块.板块.板块.板块.板块.板块.第 卷 第 期彭欣怡等:基于 的中国电力消费空间网络结构特征表 电力消费空间关联板块的像矩阵板块板块 板块 板块 板块 板块 板块 板块 板块 板块 板块 板块 板块 板块 板块 板块 板块 表 年电力关联网络核心 边缘分析模型核心到边缘的密度值初始相关系数置换后相关系数核心 边缘全关联模型.核心 边缘局部关联模型.核心 边缘无关联模型.核心 边缘关联缺失模型.图 核心 边缘分析结果空间关联网络的核心其余各省属于网络的边缘地位且由密度矩阵可知处于网络核心区域的各省份间电力消费联系最为紧密密度为.处于边缘地位的各个省份间缺乏联系边缘板块内部的关联密度为.但对整个电力空间关联网络而言其相关系数均不高核心与边缘的密度矩阵值差别不大所以该电力空间关联网络呈现出存在但表现不明显的核心 边缘格局表示全国各省份间的电力消费关联较强全国各个地区对于电力输入输出的参与度均比较高这样的格局不仅核心 边缘结构鲁棒性较好还不容易产生核心板块的个别省份工作负载过高或一些边缘省份的能力无法完全发挥的情况 结论与建议.结论()省际电力消费关联格局呈网络结构整体网络密度仍有较大增大空间网络效率与网络密度的变化趋势大致相反整体网络森严的等级结构逐渐被破坏()山东、北京、江苏等地处于中心地位安徽、海南、浙江等省中心程度较低()各省根据特征被划分为 个板块包括 个“净收益”板块、个“净溢出”板块、个“经纪人”板块、个“双向溢出”板块()青海、山西、广东、重庆、北京、内蒙古、湖北、山东、天津、江苏、上海、江西、湖南、海南 个地区属于电力空间关联网络的核心电力空间关联网络呈现出存在但表现不明显的核心 边缘格局.政策建议()对电力消费空间关联网络整体特征及分布格局全面分析发挥电力消费在经济社会发展中的作用 在能源消费指标中电力消费作为经济增长的主要支撑与经济增长密不可分 基于当前电力消费空间关联网络仍然呈现核心 边缘格局应当对处于“边缘”地位的各省进行重点研究促进电力消费空间关联网络边缘地区中心化抓住当前“一带一路”政策带来的机遇不断模糊核心 边缘地区边界 同时为了保证处于电力交易网络核心地区的工作效率应当关注其负担程度控制其工作强度()结合各省具体情况对其电力消费状况分析因地制宜地提出碳减排措施 中国电力行业碳排放量占全行业碳排放总量的 以上如若电力行业减碳无法推进“十三五”对于碳减排的要求就无法按质按量地达到 对于电力消费靠前的重点省份由于碳排放与用电量之间的关联得出其碳排放较多应当对其加大科技创新活动的资金、政策支持力度促进电力能源低碳化转型 而对于其他地区可以采取更加温和的转变方式借鉴重点地区经验和研究成果()推动电力消费空间关联网络中各个板块武汉理工大学学报(信息与管理工程版)年 月发挥其角色作用推行差异化的不同角色板块政策制定 针对“净溢出”板块和“经纪人”板块应当不断促进其电力输送积极性保障全国的电力使用提高电力输送网络效率减少浪费 对于经济发展较快、电力资源消耗量大的“净收益”板块和“双向溢出”板块应当提高电力资源使用效率将有限的电力资源使用在重点领域和民生保障领域参考文献:李敏王洪.电力体制改革研究.电网与清洁能源():.伏开宝曾翔.电力市场改革现状分析与政策建议.宏观经济管理():.林伯强杨梦琦.碳中和背景下中国电力系统研究现状、挑战与发展方向.西安交通大学学报(社会科学版)():.():.:.():.刘华军刘传明孙亚男.中国能源消费的空间关联网络结构特征及其效应研究.中国工业经济():.孙亚男刘华军刘传明等.中国省际碳排放的空间关联性及其效应研究:基于 的经验考察.上海经济研究():.高振宇.基于社会网络分析的中国天然气市场研究.油气储运():.宫汝凯.竞争、产权和管制的相对重要性以及交互关系:来自中国电力行业的证据.当代经济科学():.侍旭李万斌.能源消费与工业发展动态关系研究.统计与决策():.曹俊文姜雯昱.基于 的电力行业碳排放影响因素分解研究.统计与决策():.郑新业郭琎姬晨阳.“两个确保”政策对电力市场建设影响的研究.价格理论与实践():.:.:.第 卷 第 期彭欣怡等:基于 的中国电力消费空间网络结构特征