激励权重设计

7.3.1 指标体系设计

假设各主体都是理性经济人，新能源上网电价定价机制主要是对新能源发电企业、电网企业进行激励，协调的是发电企业和电网企业的经济效益、社会的资源环境效益。在不同的经济发展需求和资源环境保护需求下，社会各主体收益的权重程度是有差异的。因此，各主体收益的权重代表着激励力度的偏重程度。虽然发输配售各环节同等重要，但由于发展水平有差异，因此政府主要依据各环节的薄弱程度来确定权重。任意较薄弱的环节都将可能制约新能源电力的发展，对薄弱环节激励更为重要，因此对应的权重应该大些。

本书选取新能源电源结构比例、装机总量、发电设备和装机建设平均成本等作为反映发电环节薄弱的参考指标。发电环节薄弱主要体现在新能源电源结构比例低、新能源总装机建设缓慢、发电设备和装机建设成本居高不下等。

电网输配售电环节薄弱主要体现在：按新能源装机规模计算的实际发电量远远低于理论发电量；因新能源而投入的电网建设速度与装机建设速度失调；电网输配电管理差导致的调度能力弱等。因此，本书主要选择电量供给缺口、电力供给缺口、电网建设速度来反映输配售环节的激励权重。

目前我国用户端的零售电价受政府保护，因此电费支出变动不大。用户利益主要体现在资源环境保护的迫切需求上。因此，用户环节薄弱主要体现在能源消耗高、环境污染严重、环境污染治理费用不断增加。本书使用碳排放强度增长率、环境污染治理费用、一次能源消耗来体现用户侧的激励权重。具体指标见表7.1。

表7.1 激励权重指标体系

7.3.2 指标权重确定方法

指标权重确定方法大致分为主观法和客观法两类。专家评分法是常用于评估权重的一种主观方法，通过专家评分得到各级指标得分，归一化后得到各级指标的权重。熵信息法是常用的一种确定指标权重的客观方法，此方法利用指标的客观信息，规定同一指标间的波动越小，则该指标的权重越小；波动越大，则该指标的权重越大。为兼顾指标之间的客观信息和专家对指标的主观认同，本书先计算各指标的客观熵信息，然后结合专家对各指标重要度的认同信息，通过最小二乘法确定综合权重。具体步骤如下。

1）建立指标决策矩阵及标准化处理

考虑到指标间的可比性，本书选取同一地区n年的各类指标，将历年的j个指标构建成为一个多目标决策矩阵Xij。

X＝（xij ）n×9＝

由于各项指标均属于不同的类别，需要对矩阵Xij进行标准化处理，对数量越大越有利于对应主体收益增加的指标，标准值为最大值，处理方法为

a i,j＝ （i＝1，2，…，n；j＝1，2，…，9）

对数量越小越有利于对应主体收益增加的指标，其标准值为最小值，处理方法为

a i,j＝ （i＝1，2，…，n；j＝1，2，…，9）

其中，适用于第一种处理方法的是第2、3、4项指标，其他的适用于第2类处理方法。各类指标经标准化处理后，可得标准化决策矩阵：

A＝（aij ）n×9＝

2）指标客观权重确定方法

对标准化的决策矩阵A＝（aij ）n9 ，令

pij＝ （i＝1，2，…，n；j＝1，2，…，9）

由信息论的知识可知，指标输出的信息熵为

Ej＝－ （i＝1，2，…，n；j＝1，2，…，9）

其中，当pij＝0时，规定plnijpij＝0。

令指标Xj的客观权重为

ηij＝（j＝1，2，…，9）

从而所有指标的客观权重向量为

η＝（η1，η2，…，η9）T

3）指标主观权重确定方法

指标主观权重赋值方法主要有专家调查法、层次分析法、循环评分法等（王长青等，2010）。这里采用一种简便的5级别标度赋值法，见表7.2。

表7.2 5级标度赋值法

若专家判决指标xj比xk的5级标度赋值为dj，k，按照表7.2的赋值方法，得到赋值矩阵为

D=

计算各方案的5级标度偏好优序数：

oj＝ （j＝1，2，…，9）

并取

wj＝ （j＝1，2，…，9）

则得到所有判别指标的主观偏好权重向量为

w＝（w1，w2，…，w9）T

4）最小二乘法确定综合权重

为达到主观偏好和客观指标真实之间的统一，使主客观权重决策结果偏差越小越好。为此，建立最小二乘法决策模型：

min HW（ ）

st.

其中，Wj（Wj≥0，j＝1，2，…，9）为各指标综合权重，表示为W＝（W1 ，W2 ，…W9 ）T。

故发电企业、电网企业、用户等的激励权重为