本文发表在《全球能源互联网》2021年第2期“城市能源系统智慧低碳转型的驱动机制及关键技术”专题上，欢迎点击品读。本文受国家自然科学基金青年科学基金（52006114）、中国博士后科学基金课题（2019M660634）、国家社会科学基金重大项目（19ZDA081）资助。

城市能源转型的量化评价有助于城市经济社会的可持续发展，特别是对工业型城市能源系统的转型提供指导。但能源转型的综合评价面临多维度变量、多结构耦合以及多层次结构的挑战。

1.提出基于解释结构模型及层次分析法的工业型城市能源转型的综合评价体系，并通过二元对比，获得用于量化工业城市能源转型的综合评价模型。

2.对典型工业型城市——苏州市的供能能力、能耗强度、能源效率、能源结构、研发强度以及产业发展进行量化分析与综合评价，并就上述几方面给出了城市能源转型的建议。

1.基于ISM和AHP的城市能源转型综合评价体系

解释结构模型能够得出指标间的逻辑结构，将一般层次分析法中的“目标层、准则层、方案层”细化为更多层次，以研究更为复杂的系统，但解释结构模型本身无法量化分析指标的权重。层次分析法通过二元对比，建立指标影响力的量化关系，最终得到城市能源转型的评价体系。该过程主要分为6个步骤，如图1所示。

⬆ 图1 指标权重计算方法

2.综合评价体系的设定

本文选取的被评价对象为工业城市能源系统转型程度，记为S₀。选取供能能力（S₂₉）、能耗强度（S₃₀）、能源效率（S₃₁）、 能源结构（S₃₂）、研发强度（S₃₃）、产业发展（S₃₄）6 项一级指标，对应28项二级指标对苏州城市能源转型进行评价。

⬆ 图2 城市能源转型评价指标

根据得到评价指标的层次结构图，研发强度相关指标位于ISM的最底层，反映出研发为能源系统效益的根本影响因素；其次为产业发展相关指标；能耗强度、效率的优化为产业、研发发展的结果。

⬆ 图3 城市能源转型评价指标的层次结构图

3.权重的敏感性分析

为每个指标建立判断矩阵，并根据判断矩阵的特征值得到相对权重，最后根据指标的层次关系，结合具体指标对能源转型目标的影响能力，得到权重计算结果。本文将上述权重分布记为“场景1”。此外，通过平均分配每个指标的权重至1/28，可以得到“场景2”。仅考虑能耗强度、能源效率和能源结构的情况下，平均分配评价指标的权重，即S₄—S₂₁的权重为1/18，其余指标权重均为0，可以得到“场景3”。3种场景下的权重分布如图4所示。

⬆ 图4 敏感性分析图

4.综合评价

总体来看，苏州城市能源系统转型在2013—2018年间快速发展，总得分的平均年增长率为15.46%，其中2018年的进步尤为显著。

⬆ 图5 苏州城市能源转型总体评价变化 城市能源转型评价指标

⬆ 图6 苏州城市能源转型在6个维度的评价变化

5.苏州城市能源转型的建议

苏州城市能源系统的发展优势与短板并存，在产业发展、能源结构优化、能源效率提升方面的发展成效显著，后续可重点关注以下几个方面。

1）优化能源产业结构。结合现有优势产业，密切跟紧数字新基建以及“双循环”、“碳中和”战略，优化产业结构向高质量、低能耗、高附加值的新兴产业过渡，控制能源消费增速。

2）提升本地能源供应。积极开发本地分布式、分散式可再生能源，缩短供能中心与负荷中心的距离。如本地分布式光伏、地源热泵、生物质以及储能（冷、热、电、氢）的泛在、规模化应用。

3）加强能源互联互通。一方面，加强外来能源通道建设，如跨区域氢能输送通道、西南水电的引入、电力能源的交易；另一方面，加强市域内本址区域、园区内外能源的互联互通，大力推动能源互联网、综合能源系统的建设。

4）推广多元电能替代。一方面，加强医药、电子、材料等行业的电能替代，优化负荷侧调控能力；另一方面，挖掘余热回收及工艺网络耦合潜力，如热泵、有机朗肯循环、烟气深度冷却在钢铁、炼化企业的余热余能回收。

5）优化源荷互动能力。优化电力市场改革，加强分布式电源、储能、虚拟电厂、负荷聚合商、电动汽车的协同建设，激活工业与民用能源柔性负荷的资源调度潜力，推进源、网、荷互动电网调度模式。

研究团队