團隊介紹

該論文的作者團隊邊曉燕、張璐瑤、周波、徐波和林順富隸屬于上海電力大學電氣學院的新能源與智能配用電研究所。

邊曉燕，博士，教授，浦江學者，IEEE Senior Member，Associate Editor of IET Generation, Transmission & Distribution。長期從事新能源并網與消納、新型電力系統穩定與控制等方向的研究。在IEEE Trans on Power systems、IET GTD、中國電機工程學報、電工技術學報、電力系統自動化、電網技術、電力自動化設備、高電壓技術等期刊和國際會議上發表學術論文約100篇，其中SCI收錄20余篇、EI收錄約50篇；申請發明專利56項、其中授權24項；主持完成國家標準1項，參與國家標準5項；授權軟件著作權5項。

邊曉燕教授獲得2019年度上海市科學技術三等獎（排名第1）、2020年度“國家電網有限公司科技進步三等獎”（排名第2），2010年~2018年間獲省部級科技進步獎4次。主持包括國家自然科學基金、上海市科委重點科技攻關、電網公司科技項目等20余項項目。

研究背景

當前國外已形成相對成熟的電力市場，擁有豐富的建設經驗及教訓，例如美國PJM電力市場實現了系統的集中控制與調度，保障市場的有效運作，其成功經驗值得借鑒，但2021年美國德州遭受極端天氣造成大面積停電，電力供需的極端不平衡在高度市場化中反映為極高的電價，一定程度上增加了公共風險。而我國還處于電力市場改革的進程之中，市場化進程緩慢，有必要在汲取經驗與教訓的同時建設具有中國特色的電力市場。

隨著國內外針對電力市場方面的研究不斷深入，涌現出了大量新興研究主題，這對電力市場研究的動態熱點追蹤提出更高的要求。因此，有必要對近年來國內外電力市場方面的研究進行系統性梳理，深刻把握研究熱點與動向，有序推進我國電力市場相關的理論發展。

論文所解決的問題及意義

電力市場研究具有多領域交叉融合且復雜的特點。目前電力市場研究綜述主要基于專家經驗，并結合電力市場發展現狀，從而總結出市場理論的內在演化邏輯。而如何利用國內外海量學術文獻，從數據分析角度進行文獻綜述與熱點分析追蹤成為難題。

區別于傳統的文獻綜述，文獻的知識圖譜能夠從大量的文獻數據中提取篩選結構化的知識序列，通過相互聯結的關系，構成可視化圖譜的網狀知識結構，進而展現研究熱點的演進歷程、映射知識群體之間的交叉互動，從而實現對熱點的挖掘。

論文方法及創新點

為了有效處理大量的文獻數據，本文基于知識圖譜的方法，從文本數據中以結構化的方式提取知識信息，通過相互聯結的關系構成可視化的網狀圖譜。首先從文獻信息中生成共詞矩陣，通過譜聚類降低矩陣維數，利用可視化技術將共詞矩陣可視化為共詞網絡。其次基于尋徑網絡算法或者最小生成樹算法進行網絡簡化，并以聚類模塊值和輪廓值來評估圖譜聚類效果，最后選擇剪枝后聚類效果最佳的網絡圖譜。其分析框架如圖1所示。

圖1 知識圖譜分析框架

在圖譜解讀方面，以國內為例，基于文獻網絡從時間切片和關鍵詞聚類進行圖譜解讀。時間線圖譜中，劃分并提取集群標簽詞，從時間維度表示知識演進的視圖，勾畫聚類之間的關系和某個聚類的歷史跨度，展示著知識群體之間的更新和相互影響。

關鍵詞聚類方面，基于關鍵詞出現頻次進行研究熱點的可視化，如圖2所示；基于節點權重探測核心前沿，當圖譜節點眾多、連接復雜時以節點權重的突現性、中介中心性作為識別關鍵節點，把握整個圖譜最核心部分，強化圖譜的可解讀性。

圖2 關鍵詞網絡圖譜

基于Kleinberg狀態機模型測度突現性，其中輔助服務是近五年突現強度最高的關鍵詞，其節點圖譜如圖3a所示。輔助服務包含的交易品種調頻與深度調峰持續突現3年，這表明目前電力市場還在探索輔助服務相關的研究。主動配電網是中介中心性最高的關鍵詞，其節點圖譜如圖3b所示。

圖3a 輔助服務節點

圖3b 主動配電網節點

結論

本文立足國內外電力市場相關研究，追蹤國內外在市場化進程中的研究成果，以十年為時間尺度刻畫研究聚類集群中發展演變軌跡，詳細而全面展示各個集群內部隨時間的演進過程；以五年為時間尺度抓取研究熱點詞，形成關鍵詞網絡圖譜，采用中介中心性衡量關鍵節點以及重要連接，采用突現詞挖掘集群中具有潛力的研究主題，實現專業領域的研究前沿跟蹤。

本文提供了一種基于知識圖譜的可重復、系統化方法來刻畫研究領域的發展歷程，可廣泛應用于各個研究領域。

本文編自2022年第11期《電工技術學報》，論文標題為“基于知識圖譜的國內外電力市場研究綜述”。本課題得到了國家自然科學基金和上海市科學技術委員會資助項目的支持。