当前国外已形成相对成熟的电力市场，拥有丰富的建设经验及教训，例如，美国PJM电力市场实现了系统的集中控制与调度，保障市场的有效运作，其成功经验值得借鉴。但2021年美国德州遭受极端天气造成大面积停电，电力供需的极端不平衡在高度市场化中反映为极高的电价，在一定程度上增加了公共风险。

而我国还处于电力市场改革的进程之中，电力市场化进程缓慢，产生过不平衡资金等问题，这表明可再生能源发电的不确定性难以适应滞后的市场机制，新能源去补贴后如何提升市场竞争力成为挑战。

同时，国内外针对电力市场方面的研究不断深入，涌现出了大量新兴的研究主题，我国学术界对电力市场研究的动态热点追踪提出更高的要求。因此有必要对近年来国内外电力市场方面的研究进行系统性梳理，深刻把握研究的热点与动向，有序推进我国电力市场相关理论的发展。

目前关于电力市场热点与动向综述方面，已有许多学者开展研究。有学者归纳了我国八个试点省份现货市场建设特点和促进可再生能源消纳的相关机制。有学者从政治背景、技术条件、市场驱动力、组织机构与电网架构等方面，对比分析欧洲统一电力市场、美国区域电力市场与我国电力市场的建设。有学者总结了各国面向高比例可再生能源电力市场研究的最新成果。

然而，已有的电力市场综述研究主要基于专家经验，并结合电力市场发展现状，从而总结出市场理论的内在演化逻辑。目前，如何利用国内外海量学术文献，基于数据技术进行文献综述与研究热点追踪成为难题。

知识图谱是科学计量学的新方法，为国内外电力市场研究的追踪热点提供了新的途径。与传统的文献综述不同，文献的知识图谱能够从大量的文献数据中提取筛选结构化的知识序列，进而展现研究热点的演进历程、映射知识群体之间的交叉互动，从而实现对热点和新兴趋势的挖掘。

目前，常见绘制图谱的工具有CiteSpace等，它为学者提供了一种高效、可重复、快速应用的分析方法，在各个领域都具有应用前景。上海电力大学电气工程学院的研究人员从文献的数据分析角度，调研了国内近十年1495篇、国外近十年5106篇电力市场相关文献。首先提出基于知识图谱的分析框架以及图谱合成与解读；然后基于共词网络结构的可视化，从时间维度系统性梳理出近十年发展的演进轨迹，聚焦近五年追踪热点，呈现电力市场领域的核心前沿；最后，总结电力市场的研究轨迹与学术热点。

研究人员指出，电力市场研究具有多领域交叉融合且复杂的特点。知识图谱是结构化的语义知识库，其从文本数据中以结构化的方式提取知识，通过相互联结的关系，构成可视化图谱的网状知识结构。针对电力市场研究的知识图谱分析包括合成图谱和图谱解读，从而获得演进轨迹和核心前沿，其分析框架如图1所示。

图1 知识图谱分析框架

研究人员利用合成图谱处理海量的文献数据，从海量文献信息中生成共词矩阵，通过谱聚类降低矩阵维数，利用可视化技术将共词矩阵可视化为共词网络。基于寻径网络算法或者最小生成树算法进行网络简化，并以聚类模块值和轮廓值来评估图谱聚类效果，选择剪枝后聚类效果最佳的网络图谱。

基于文献网络，从时间切片和关键词聚类进行图谱解读，强化图谱的可解读性。时间线图谱中，划分并提取集群标签词，形成近十年演进路径；关键词聚类方面，当图谱节点众多、连接复杂时以节点的突现性、中介中心性作为识别关键节点，把握整个图谱最核心部分，形成近五年核心前沿。

研究人员最后总结认为：

1）国内的演进轨迹和核心前沿：商业模式为研究轨迹中连接最多的节点，商业模式的探索例如规模化分布式储能提供辅助服务的自盈利模式等。辅助服务为近五年突现强度最高的关键词，其交易品种中广泛应用的有深度调峰，在此环节加强以需求响应为代表的灵活性资源的主动参与市场。主动配电网是中介中心性最高的关键词，借助区块链的存储技术优化交易策略；鲁棒优化等算法的应用场景应考虑规划与运行相结合的优化配置；高比例可再生能源的电力市场，应更多考虑以电动汽车为代表的产消者参与能量交易市场的商业模式。

2）国外的演进轨迹和核心前沿：纯能源市场稀缺电价导致系统成本增加，容量市场成为热点；同时，去中心化的市场机制设计仍在实行与探索中。在电价预测方面发展迅猛，在此领域中，机器学习算法仍具有研究价值；聚合商是中介中心性最高的关键词，以虚拟电厂、电动汽车为代表的聚合商，鼓励其主动为电网提供灵活性。

3）针对电力市场领域的发展前沿，提供了一种基于知识图谱的可重复、系统化方法来刻画研究领域的发展历程，可广泛应用于各个研究领域。可视化图谱从视觉分析角度呈现领域专业的进化阶段；利用视觉编码中赋予的节点权重-中介中心性、突现性可识别专业领域的关键核心。

本文编自2022年第11期《电工技术学报》，论文标题为“基于知识图谱的国内外电力市场研究综述”。本课题得到了国家自然科学基金和上海市科学技术委员会资助项目的支持。