梁小荣，任 睦，方 阳，陈 旺，徐天宇

(1.广东省能源集团贵州有限公司，贵阳 550081；2.北京计鹏信息咨询有限公司，北京 100050)

0 引言

为实现碳中和、碳达峰(以下简称“双碳”)目标，中国已改变以煤为主的能源结构，推动能源转型，主要任务是将可在生能源作为能源供应主体。截至2022 年，中国各类能源发电总装机容量达23.78亿kW，如图1 所示。其中，煤电装机容量为11.1亿kW，占比46.7%；风电装机容量为3.29 亿kW，占比13.84%；太阳能发电装机容量为3.07 亿kW，占比12.9%。

图1 2022 年中国各类能源发电装机容量情况(单位：万kW)Fig.1 China’s installed capacity of varions energy sources in 2022(Unit:10 MW)

光伏发电作为技术成熟度最高的可再生能源利用方式，在中国能源转型过程中扮演重要角色。光伏建筑一体化(BIPV)是一种将光伏发电产品集成到建筑上的多功能技术，使建筑物本身成为能量来源。Restrepo 等[1]在2023 年的研究中指出光伏发电系统与建筑的集成将在未来50年发挥关键作用。Martín 等[2]指出：BIPV 组件作为建筑围护结构的一部分，既具有发电功能，又具有建筑材料的性质，与建筑物形成统一的、不可分割的整体，可与建筑物同时设计、施工安装。赖思宇等[3]指出：中国BIPV 产品经过20多年的发展，已可以提供多种适用于传统建筑的BIPV 组件，包括光伏瓦片等兼具建筑特征和可提供能源的特色BIPV 组件。BIPV 系统可以部分或全部解决建筑用电需求，即有建筑也可改装成为BIPV 建筑。

Cibi 等[4]指出：由于目前城市的建筑多为高层，屋顶面积较为有限。因此，暴露在太阳光下的建筑外墙也属于BIPV 组件的安装范围。Sarkar 等[5]指出：BIPV 系统按照BIPV 组件安装位置可分为两大类，分别为屋顶集成系统和立面集成系统；立面集成系统中还可以细分为幕墙BIPV 系统、玻璃外墙BIPV 系统等。按照技术分类，BIPV 组件可分为晶体硅BIPV 组件和薄膜BIPV 组件。采用薄膜BIPV 组件作为玻璃外墙的BIPV 示范建筑外观如图2 所示。

图2 BIPV 示范建筑外观Fig.2 Appearance of BIPV demonstration building

目前中国BIPV 累计装机容量为0.9 GW。中国光电建筑研究与应用起步较晚，2006—2008年才开始建设一些规模相对较小的光电建筑示范项目；2009 年开始开展BIPV 相关标准的制定；2015 年之后依靠国家和政府针对光伏发电项目提出的一系列补贴政策，中国光电建筑的发展开始加快；近期，随着“双碳”目标的制定，光电建筑受到广泛关注。李虎等[6]于2022 年的研究指出：未来新型建筑领域应以能够实现零能耗甚至负能耗为目标。董梓童[7]与2022 年的研究指出BIPV 将是未来建筑领域节能降碳的重要途径之一。

现有研究中缺乏对于BIPV 区域性推广建议的研究，孟微等[8]基于熵权-TOPSIS 对于整县推进光伏发电项目进行分析，其研究方法可为本文提供参考。本研究将基于影响BIPV 项目建设的相关因素，采用去量纲化的熵值法建立一个评价体系，分析中国不同地区发展BIPV 的潜力。通过建立的评价体系为各地区BIPV 发展潜力评分并进行综合分析再分别以装机容量、项目经济性两类指标为侧重点分析BIPV 发展潜力，为不同需求的企业提供参考。

1 研究方法

本研究提出了一种基于熵值法的评价体系，用来量化中国各地区发展BIPV 的潜力。由于BIPV 系统是融合了建筑与光伏发电两种行业特点的新兴技术，因此受到的影响因素较多。如何将不同类型、不同种类的影响因素科学、合理、客观地整合起来，直观表现不同地区BIPV 的发展潜力是本研究的重点。

熵在物理学中代表的是各种可能性的多少，表示物质系统非均匀宏观状态的无序程度，是对信息的不确定性的度量。熵值法是从热力学中推导而出，熵值是一个参数，其描述了不同数据在某一属性方面相互接近的程度。判断数据的可用性的唯一依据是数据本身，即熵值法为客观评价方法。信息熵值越高，代表指标提供的有用信息量越多。熵值法可以发展为一种综合评价方法，其可以根据熵值对不属于同一维度的数据进行加权。熵的效用值越小，权重越小。熵值法主要利用评价指标的固有信息来分辨指标的效用价值。在信息论中，熵是系统无序程度的度量，而信息是有序的度量。因此，将熵值法应用于各地区BIPV 发展潜力评分，可以综合多方面不同因素，得出客观的评价结果。

本研究应用熵值法的目的是通过建立评价体系将中国不同地区发展BIPV 的潜力量化，对潜力评分进行分析并得出相应的结论，应用示意图如图3 所示。每个地区的BIPV 发展潜力评分可以更直观的显示该地区发展BIPV 的优势与劣势，在未来BIPV 建设中，企业可以根据不同需求对照该评分选择不同项目建设地区。

1.1 指标框架

本研究为体现中国不同地区发展BIPV 的潜力，综合选取4 类能够影响BIPV 项目建设的相关因素作为评价指标。除该地区与BIPV 相关的经济发展水平基本情况以外，在光伏发电方面，选取该地区的太阳辐照量、电价作为评价指标；在建筑方面，选取该地区公共建筑、厂房建筑的年竣工面积作为评价指标。

第一，不同地区的经济、工业发展水平不同。经济发展水平可被视为一个地区发展新型产业的基础，工业化水平较高地区的整体用电量、建筑领域绿色转型需求都高于其他地区，对于新能源的需求也会高于其他地区，因此本研究选取各地区经济发展水平的基本情况作为评价指标。

第二，BIPV 作为分布式光伏发电项目的一种，其发电能力直接受太阳能资源条件影响。通过对已投产的BIPV 系统的发电量数据进行分析，Restrepo 等[1]认为：BIPV 系统的发电能力直接取决于安装地的气候条件，系统产生的发电量受太阳辐射的影响。因此本研究将反应各地区太阳能资源情况的太阳辐照量作为评价指标，反映不同地区的太阳能资源水平，数据来源于《中国风能太阳能资源年景公报(2021 年)》[9]，吕涛等[10]在评价中国光伏资源利用情况中将太阳辐射总量作为一级指标。

第三，电价是直接影响分布式光伏发电项目收益的因素，电价优势越明显的地区，越能吸引BIPV 项目投资商。王恒田等[11]于2021 年的研究指出：在平价上网时代，光伏发电项目的投资主体为各类企业，因此项目经济性将作为企业决策的重要参考。本研究将不同地区的电价作为评价指标。

第四，BIPV 作为与建筑高度结合的光伏发电系统，目前主要出现在新建建筑中，即与建筑物同时施工建设为主流BIPV 项目的建设方式，因此本研究采用中国建筑业统计年鉴中各类建筑的年竣工面积作为评价指标。

对于评价指标选择的要求，第一是与BIPV项目建设直接相关或能间接影响项目收益的因素；第二是数据的完整性和准确性，由于本研究涉及地区较多，应尽量保证数据的准确性及可获得性。

为了确保数据的完整性，本研究将评估年份设定为2022 年。本研究中使用的数据来源主要是以官方发布数据为主，指标框架如下：

1) 经济发展水平的基本情况：地区生产总值、工业增加值、全社会用电量、累计分布式光伏发电装机容量。

2) 太阳辐照量：水平面太阳总辐照量平均值、最佳斜面太阳总辐照量平均值。

3) 电价：一般工商业用电价(10 kV)、大工业用电价(10 kV)、燃煤发电基准电价。

4) 建筑的年竣工面积：公共建筑年竣工面积、厂房建筑年竣工面积。

1.2 指标权重系数计算方法

由于不同指标数据具有不同的单位和维度，需要通过熵值法的第一步——数据归一化处理所用数据，数据归一化处理的方法如式(1)、式(2)所示。式(1)在指标为正向时使用，即指标权重系数越大，表现越好；式(2)在指标为逆向时使用，即指标权重系数越大，表现越差。

式中：xi,j为数据的归一化值；ai,j为指标数据；max{xi,j}为该指标数据序列中的最大值；min{xi,j}为该指标序列中的最小值。i为第i项指标；j为第i项指标的第j个值。

将指标数据归一化后，通过式(3)～式(6)确定指标权重系数。第i个指标数据的熵值Hi的计算式为：

式中：n为某项指标值的个数；k、fi,j均为系数。

系数k和fi,j的计算式为：

各指标权重系数wi(即各指标得分)可由式(6)计算得出，即：

式中：m为指标的数量。

1.3 各地区BIPV 发展潜力评分

在确定各指标得分后，各地区评分由去量纲值乘以指标得分，再将某一地区所有指标得分相加，即为该城市的BIPV 发展潜力评分，Sl其计算式为：

2 评价结果与分析

2.1 综合评价结果

考虑到数据可收集性等其他因素，本研究收集了中国内地共31 个省、直辖市、自治区的4项指标数据，并进行综合评价。综合评价是将全部指标进行权重得分计算，得出中国不同地区发展BIPV 的综合潜力。

通过式(1)～式(6)的熵值法计算得出各类指标权重系数，结果如表1 所示。

表1 各类指标权重系数计算结果Table 1 Calculation results of weights coefficient of various indexes

各地区所有指标权重系数得出后，通过式(7)可计算出各地区BIPV 发展潜力评分，综合评价结果如图4 所示。

图4 所选地区BIPV 发展潜力综合评价结果Fig.4 Comprehensive evaluation results of BIPV development potential in selected regions

2.2 侧重装机容量及项目经济性的评价结果

为从多角度分析不同地区在发展BIPV 方面的特点，满足不同企业需求，除综合评价外，本研究将全部指标按照能够反映地区某一特点分类，以装机容量和项目经济性分别为例重点采用熵值法进行评价，侧重点与指标选取如表2 所示。

表2 侧重点及指标选取Table 2 Selection of focus and indicator

表2 中侧重点之一的装机容量是指单一BIPV 项目的装机容量，得分越高，表示在该地区建设BIPV 项目的装机规模大于其他地区的可能性越高。项目经济性是指单一BIPV 项目对于投资者来说在财务方面的盈利能力，BIPV 项目主要以销售电力作为建筑业主或建设企业的营利手段，得分越高，表示在该地区建设BIPV 项目营利的可能性越大。

通过熵值法针对不同侧重点的指标进行权重系数计算，并计算得出不同地区不同侧重点下的BIPV 潜力评分，结果分别如图5、图6 所示。

图5 所选地区BIPV 项目装机容量潜力评价结果Fig.5 Evaluation results of installed capacity potential of BIPV projects in selected regions

图6 所选地区BIPV 项目经济性潜力评价结果Fig.6 Evaluation results of economic potential of BIPV projects in selected regions

2.3 评价结果分析

2.3.1 综合评价结果分析

从综合评价结果(见图4)可知：江苏省、浙江省的BIPV 发展潜力远高于其他地区。

江苏省作为中国东部沿海经济大省、全国经济发展“压舱石”，全省地区生产总值在2022 年已突破11 万亿大关；2021 年新建建筑的竣工面积达7.7 亿m2，远超其他省份。江苏省的太阳能资源较为丰富，水平面太阳总辐照量在1300 kWh/m2左右，年利用小时数在1100 h 左右，属于适宜开发光伏发电项目的区域。此外，江苏省的工商业电价也高于中国大部分省区，并于2021 年进行了两次上涨调整。良好的经济基础与太阳能资源、BIVP 可利用建筑资源充足，再加上相关发展目标，让江苏省成为了中国开发BIPV 项目最适宜的地区之一。

浙江省是毗邻江苏省的中国另一重要经济支柱，2021 年全省地区生产总值达7.35 万亿元。作为长三角经济圈的一员，浙江省对于生态绿色一体化发展有相当大的需求。浙江省2021 年新建建筑竣工面积为4 亿m2，是仅次于江苏省的第二大省。虽然浙江省的太阳能资源不及江苏省，但在电价方面，无论是上网电价还是销售电价，浙江省对于BIPV 项目的推广更具优势。

除江浙两省外，综合各方面条件，其他省区也有相对可发展的区域，第2 梯队包括山东省、广东省。虽然第2 梯队的BIPV 综合潜力低于江浙两省，但在某些方面具有较强的发展潜力。山东省的分布式光伏发电基本情况是除江浙两省外最好的地区，工业增加值、累计分布式光伏发电装机容量在各省、市、区中排名前3 位。广东省各项指标，例如电价、太阳能资源等均高于中国的平均值。第3 梯队包括河南省、河北省、湖北省、安徽省、福建省等综合评分在30 分以上的地区，这些地区的指标有一项或几项高于全国平均值，但总体评估并不出色。

2.3.2 侧重装机容量时的评价结果分析

通过分析侧重装机容量时的评价结果(见图5)可知：若以扩大光伏发电装机容量为目标，江苏省可作为重点布局的省份，其建筑年竣工面积远超其他地区，且厂房面积庞大，2020 年厂房建筑竣工面积达1.1 亿m2，厂房建筑BIPV 年可建装机容量接近6 GW，建筑市场广阔。厂房建筑作为目前最常见、装机容量最高且商业化程度最高的BIPV 系统应用场景，在开发BIPV 时应着重关注该类型项目。浙江省建筑年竣工面积仅次于江苏省，BIPV 年可建装机容量可达9.7 GW，其中厂房建筑BIPV 年可建装机容量接近6 GW，与江苏省并列第一，因此在开发厂房建筑BIPV 项目时，浙江省应与江苏省一样受到关注。

开发潜力低于江浙两省的第2 梯队包括山东省和广东省，评分在50 分以上，根据预测，BIPV 年可建装机容量都在3.5 GW 以上。开发潜力第3 梯队包括河南省、湖北省、河北省，评分在30 分以上，厂房建筑年竣工面积在1000 万m2左右。

2.3.3 侧重项目经济性时的评价结果分析

通过分析侧重项目经济性时的评价结果(见图6)可知：天津市、北京市、吉林省的BIPV 项目的经济性将优于其他地区(西藏地区由于实际情况暂不予考虑)，这些地区远超其他省、市、区的电价是造成其项目经济性高的主要原因。其中，天津市的各类电价都高于大部分地区，北京市的工商业用电价较高，吉林省的工商业及大工业用电价都接近1 元/kWh。作为主要以销售电力获取利润的BIPV 项目，要重点关注高电价地区。除上述3 个地区外，项目经济性评分较高的地区还包括安徽省、浙江省、海南省等。浙江省和安徽省的太阳能资源条件在全国范围内属于中游水平；电价方面，大工业用电价在1 元/kWh左右，高于大部分省区。青海省、上海市、河北省属于第3 梯队，经济性评分都在55 分以上，都属于太阳能资源较为丰富地区，且工商业用电价较高。

3 结语

本研究采用熵值法，结合BIPV 项目建设的影响因素评估了中国内地31 个地区发展BIPV的潜力，并根据不同的需求从综合评分、两个侧重点评分这3 个方面进行潜力分析。由于BIPV项目在建设过程中具有相当的不确定性，因此目前许多指标无法统一，例如屋顶租金、银行利率等。未来可进一步扩展、细化指标类别，使评价结果更加准确。