电力建设发展现状。 开放 40 多年以来，我国电力行业在政策的支持下、电力需求推动下、电力工作者的贡献下得到了日新月异的发展。近年来我国电网规模、发电装机量、电能输送量、电力相关技术先后跃居世界前列。我国正在从一个电力大国逐步迈进电力强国的行列。
随着社会生产力的发展，人民对于电力的需求与日俱增。由《中国电力统计年鉴 2021 》的数据显示， 2020 年全年全社会用电量达到了 75.2 千瓦时，在此高需求下电力生产得到了大力发展。 2020 年底，我国发电总装机容量达到了 22 亿千瓦时，相较于 1978 年的 0.57 亿千瓦，增长了近 29 倍； 35 千伏及以上输电线路回路长度达到 215.6 万千米，是 1978 年的 9.3 倍； 35 千伏及以上变电设备容量剧增到 81.3 亿千伏安，是 1978 年的近 65 倍。 43 年间我国随着电力市场的扩大，电力行业无论是打开CPEM了解更多产能、运输、设备都有着长足的发展。
绿色电力发展现状。 绿色电力发展的主要途径是通过增加绿色能源发电比例。绿色能源发电方式如风力发电、太阳能光伏发电、水力发电、核能发电等，通过这种清洁能源生产电能的过程能够极大 地 减少或是不产生破坏生态环境的污染排放物。 我国地缘辽阔，有数量众多的大江大河、有数千公里的海岸线、有西北地区优越的风力资源、也有青藏高原丰富的日照资源、还有先进的核技术。所以我国不缺乏绿色电力发展的资源条件。
由《中国电力统计年鉴 2021 》的数据显示，到 2020 年底，其中水力发电装机容量 3.7 亿千瓦，占总装机容量的 16.8% ；风电总装机容量 2.8 亿千瓦，占总装机容量的 12.7% ；太阳能发电总装机容量 2.53 ，占总装机容量 11.5% ，核能发电装机容量 0.5 亿千瓦，占装机容量的 2.3% 。绿色能源发电近年来一直保持增长趋势，其中火力发电虽然装机容量仍然在增加，但在总装机容量的比重逐年下降。
除了绿色电力发展规模上的发展，节约能耗的成果也十分显著。由《中国电力统计年鉴 2021 》的数据显示，截至 2020 年底，线损率 10 年间由 6.52% 减少到了 5.6% ；发电标准煤耗由 308.4 克每千瓦时减少到了 287.2 克每千瓦时；供电标准煤耗由 329.1 克每千瓦时减少到了 304.9 克每千瓦时。如图 4-4 所示， 2020 年底火电仍然占据了 56.6% 重要比重，能耗的减少意味着煤炭、天然气等一次能源消耗的减少，间接性促进了碳排放的减少。
从上述数据可以看出我国在绿色电力总体发展上取得了一些成就，但面对 十四五规划和碳达峰、碳中和目标仍面临着巨大的挑战。为了能够顺利完成挑战，离不开对每一个省的绿色电力发展的贡献。针对每个省份的绿色电力发展评价研究是一项重要且迫切的课题。
基于带有灰色关联权重限制的 DEA 评价。 研究全国绿色电力发展的综合评价所采用数据为 2019 年数据。评价方法采用带有灰色关联权重限制的 DEA 综合评价法对全国 30 个省市地区进行综合评价测度。
评价过程及结果。 进行 DEA 评价之前需要将指标划分为投入指标和产出指标。将评价体系中的指标具体分类为：投入指标包括输、配电线损率、清洁能源发电量比重、新增清洁能源发电机容量比重、专利 申请数 、电力交易中心交易电量、电力系统建设投资、火电机组发电煤耗；输出指标包括 CO2 减排量、发电总量、火电机组退役量。
结果分析
(1) 综合技术效率。 综合技术效率包含了纯技术效率与规模效率，能够用来反映企业管理者的管理水平与经营水平，也可以评估企业的综合效率。综合技术效率在绿色电力综合评价中反映的是在减少耗能、优化能源结构、电力系统资金投入、电力市场化改革方面的投入获得的经济效益和环境效益的转化率。综合技术效率越接近 1 ，转化效率越高、绿色电力发展的越好。综合技术效率值为 1 时表示 DEA 有效；综合技术效率值为小于 1 时则是 DEA 无效。 DEA 有效的企业有 19 个省份，占比 63% ，效率较低的企业有 11 个省份，占比 37% ，包含了青海、陕西、云南、贵州、广西、湖南、江西、福建、辽林、山西、河北，占比 37% 。
(2) 纯技术效率。 规模报酬在可变前提之下的运作效率就是纯技术效率。在企业之中取决于其运营管理水平和创新融资方式能力，它能够说明企业运行是否得到优化。结合到本文就是绿色电力发展管理和技术等因素影响的生产效率，能够说明绿色电力发展中电力生产部门和运营部门是否得到优化。纯技术效率的值若是小于 1 ，说明企业自身的管理运营能力需要提升。纯技术效率完全有效的有 23 个省份，占比 76.7% ，效率较低有 7 个省份，包含陕西、贵州、广西、湖南、江西、辽林河北，占比 23.3% 。
(3) 规模效率。 在规模效率为 1 的时候，则说明绿色电力投入或者产出正处在相对适合的规模状态，即绿色电力发展投入指标与产出指标处于相对合理状态。完全有效的评价对象有 21 个省份，占比 70% ，效率较低的评价对象有 9 个省份，包含青海、陕西、云南、贵州、广西、湖南、江西、辽林、河北，占比 30% 。
(4) 规模报酬。 若出现 IRS ，表示规模报酬递增，此时增加投入使产出增加的比例更大，也就是说可以通过增加投入的方法增加综合效率，其规模经济是存在的；若时出现 DRS ，即规模报酬递减，说明此时边际产出量降低，那么不可再增加投入或是适当减少投入，其规模存在不经济；若是出现不变时，表示规模报酬不变，说明投入规模相对合理。 30 个省份中，有 5 个省份规模报酬递增的，包含广西、湖南、江西、辽林、河北，占比 16.67% ；有 23 个省份规模报酬不变，占比 76.67% ；青海和贵州 2 个省份规模报酬递减，占比 0.07% 。
基于改进 TOPSIS 灰色关联分析法评价
基于改进 TOPSIS 灰色关联分析法的数据来源同 4.2 节一致。 DEA 综合评价侧重分析投入与产出效率，比较相互间的生产效率。而 TOPSIS 侧重评价发展状况，比较相互之间的发展水平高低。
在数据带入数学模型之前，要将指标区分为效益指标 ( 正向指标 ) 和成本指标 ( 负向指标 ) 。指标体系的 10 个指标中，线损率、火电机组发电煤耗为负向指标，其余皆为正向指标。改进的 TOPSIS 灰色关联分析法的具体步骤：
首先第一步需要将原始数据进行标准化，得到一个矩阵元素全是正向化且数值都在 0 到 1 间的标准矩阵。其中指标 1 到 10 分别为输、配电线损率 (%) 、清洁能源发电比重 (%) 、新增发电机 ( 清洁能源 ) 装机容量比重 (%) 、专利申请数 ( 项 ) 、电力中心成交电量 ( 亿千瓦时 ) 、电力系统建设投资完成情况 ( 亿元 ) 、火电机组发电煤耗 ( 克 / 千瓦时 ) 、碳减排量 ( 万吨 ) 、总发电量 ( 亿千瓦时 ) 、火电机组退役 ( 万千瓦 ) 。
可以看出发展得分排在前 10 的省份有北京、吉林、浙江、福建、内蒙古、广东、湖北、江苏、广西、甘肃。说明这 10 省份的绿色电力发展相对于其他省份属于领先地位。据前文 DEA 的评价分析结果，这 10 个省份也属于 DEA 有效，投资收益达到最佳状态。排名靠后的陕西、青海、云南、贵州、湖南、上海、河北均属于 DEA 无效。这些省份可以通过提升技术效率和规模效率来优化绿色电力发展。其中河北、湖南属于规模报酬递增，可以增加投入指标；青海和贵州属于规模报酬减少，应适当控制投入指标的增长。
综合排名 30 的宁夏省份虽然 DEA 评价有效，但除了在线损率和火电机组退役指标上排名相对靠前，其余指标都需要得到改善，其中指标 4 专利申请数相对排名最低。同样的综合排名 29 的黑龙江 DEA 评价也是有效，但只在火电机组退役上做 得 相对较好，其他指标都急需改善，尤其是线损率相对排名排在了最后。河南综合排名 28 ，其中较为落后的方面在于输、配电线损率、清洁能源发电比重、新增清洁能源发电装机容量比重，可以看出河南综合排名靠后的主要因素是发电能源结构不够清洁。
青海省综合排名 27 且 DEA 无效，各指标发展并不均衡，指标线损率、清洁能源发电比重、新增清洁能源装机容量比重、碳减排量方面做 得 相对较好。在专利 申请数 、电力中心成交电量、火电机组发电煤耗、总发电量上相对落后。陕西省综合排名 26 且 DEA 无效，说明不仅投入产出比未达到最有相对发展水平也较落后，从各项指标排名可以看出没有特别突出的指标项，普遍各方面都应该加强。
上海作为经济发达地区然而综合排名只有 22 ，其中清洁能源发电量更是垫底，除了线损率和发电煤耗其余指标都相对落后。同样作为经济发达地区的北京，虽然综合排名第 1 但依然有需要改进的地方。例如清洁能源发电比重、新增清洁能源装机容量比重和火电机组退役量依然相对落后。云南大多数指标相对靠前，但在火电机组煤耗上排名最后，火电机组退役排名靠后，最终导致了综合排名只有 20 。
从排名靠后的省份可以发现，普遍存在多个方面都相对落后导致综合排名靠后。列如电力市场化的落后有宁夏、黑龙江、河南、青海、陕西；碳排放减少的落后有宁夏、黑龙江、河南、青海、陕西；清洁能源结构的落后有宁夏、黑龙江、河南、陕西。
首先介绍了我国绿色电力发展的现状。我国拥有风电、太阳能、水电等绿色电力发展的优越条件，并且经过多年来的发展在规模上取得了巨大的成就。随后详细介绍了使用的两种综合评价分析方法的评价过程。 DEA 的评价方法侧重评估了各省份的投入产出效率，改进的 TOPSIS 则是强调各省份间的相对发展水平。通过两种方法的评测结果进行了详细分析，并给出了简单建议。
