基于文獻計量法的能源互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域分類方法研究及應(yīng)用

杜鳳青 程 凡 李 永

（1.國網(wǎng)上海市電力公司電力科學(xué)研究院，上海 200092；2.上海久隆企業(yè)管理咨詢有限公司，上海 200072）

0.引言

放眼全球科技創(chuàng)新的發(fā)展，科研工作呈現(xiàn)出從單項技術(shù)創(chuàng)新向以產(chǎn)品和產(chǎn)業(yè)為中心的技術(shù)集群創(chuàng)新轉(zhuǎn)變的趨勢，不同技術(shù)緊密連接、學(xué)科領(lǐng)域交叉滲透。在能源電力領(lǐng)域，隨著全球能源互聯(lián)網(wǎng)理念的提出及發(fā)展，電力企業(yè)的業(yè)務(wù)活動和經(jīng)營模式呈現(xiàn)出前所未有的跨界特征，傳統(tǒng)電力產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)-輸-配-售電的相關(guān)技術(shù)與大數(shù)據(jù)、云計算、信息通信、物聯(lián)網(wǎng)等新興技術(shù)不斷融合，并在廣度和深度上呈現(xiàn)出進一步增強的態(tài)勢。展望未來，電力企業(yè)科技創(chuàng)新所面向的技術(shù)范圍和類別將發(fā)生根本性變化，有效識別新興技術(shù)門類、形成適應(yīng)能源互聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)體系，是科技創(chuàng)新工作的基礎(chǔ)和前提。

目前，現(xiàn)有的能源電力技術(shù)體系框架存在技術(shù)領(lǐng)域覆蓋不全面、新興技術(shù)方向缺失等問題，已經(jīng)無法全面、科學(xué)展示能源互聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)脈絡(luò)，不能滿足科技創(chuàng)新布局及項目管理的需要。

本文通過對學(xué)科演化及技術(shù)預(yù)見等先進理論和實踐的研究，基于當(dāng)前能源互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域識別及分類現(xiàn)狀，提出基于文獻計量法的能源互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域分類方法，揭示能源互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)結(jié)構(gòu)，研究熱點和發(fā)展趨勢。

1.研究方法和數(shù)據(jù)來源

1.1 研究方法

文獻計量法是以文獻體系和文獻計量特征為研究對象，采用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)等計量研究方法，通過對科學(xué)技術(shù)活動的代表文獻情報進行計量分析，研究其分布結(jié)構(gòu)、數(shù)量關(guān)系、變化規(guī)律和定量管理，遴選前沿研究領(lǐng)域、研究項目和技術(shù)目標(biāo)，進而探討科學(xué)技術(shù)結(jié)構(gòu)、特征和規(guī)律的一門學(xué)科。本文采用文獻計量法中最為常用的作者共被引分析和共詞分析對文獻進行計量分析，以此來探討能源互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域結(jié)構(gòu)分布情況。

共被引分析由于高被引文獻的形成需要較長時間，而新興學(xué)科的研究往往人數(shù)眾多、作品比較分散、被引用情況不穩(wěn)定，因此，往往不能反映新文獻所代表的研究主題，從而更適合研究成熟學(xué)科的研究范式。共詞分析的研究對象是詞或詞組，通過分析詞與詞之間的親疏關(guān)系，推斷學(xué)科的研究熱點或研究范式，由于高頻詞往往反映的是熱點，所以更適合研究新學(xué)科的研究范式或成熟學(xué)科的研究熱點。

1.2 數(shù)據(jù)來源

本研究所用數(shù)據(jù)來源于國網(wǎng)上海市電力公司科技創(chuàng)新智慧平臺，即中國知網(wǎng)（CNKI）中國學(xué)術(shù)期刊全文數(shù)據(jù)庫中與電力技術(shù)有關(guān)期刊，時間跨度為1912 年至2020 年。

2.基于文獻計量學(xué)的能源互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域識別及分類

2.1 作者共被引分析

作者共被引分析以文獻作者為基本單元，眾多學(xué)者按照被引證關(guān)系聚集成學(xué)科學(xué)術(shù)群體網(wǎng)絡(luò)，呈現(xiàn)出學(xué)科專業(yè)研究人員之間的聯(lián)系與結(jié)構(gòu)特點，反映學(xué)科專業(yè)之間的聯(lián)系及其發(fā)展變化趨勢與規(guī)律。由于高被引文獻的形成需要較長的時間，因此，本文通過共被引分析研究的是能源互聯(lián)網(wǎng)相對成熟的技術(shù)領(lǐng)域[1]。

2.1.1 作者共被引頻次分析

首先，用BibExcel 軟件對數(shù)據(jù)進行被引頻次統(tǒng)計分析，篩選出電力技術(shù)領(lǐng)域被引頻次排名前100 位的學(xué)者，作為能源互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)研究領(lǐng)域的代表人物。其次，對100位學(xué)者構(gòu)建學(xué)者共被引頻次矩陣，用數(shù)字編號代替學(xué)者姓名，以方便數(shù)據(jù)獲取、分析。最后，將作者共被引頻次矩陣轉(zhuǎn)化為皮爾遜相關(guān)系數(shù)矩陣，并對其進行標(biāo)準化處理，消除由學(xué)者被引頻次數(shù)量差距和文獻引用特性不同而造成的影響，使后續(xù)多元統(tǒng)計分析結(jié)果得到合理解釋。

2.1.2 因子分析

對皮爾遜相關(guān)系數(shù)矩陣進行主成分分析，原有的100 個變量，在第30 個主成分時累計貢獻率達到90.05%，即這30 個主成分能解釋原有變量90%的信息，具有一定的群體代表性，可以把這30 個主成分所代表的30 個學(xué)術(shù)群體作為能源互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)研究歷程中最有影響力的主流學(xué)術(shù)群體。

2.1.3 聚類分析

上述分析是基于高被引頻次的計量分析，可能存在主成分劃分過細的問題，需要通過聚類分析進一步對學(xué)術(shù)群體進行分析和驗證。對皮爾遜相關(guān)系數(shù)矩陣進行系統(tǒng)自下而上的層次聚類分析，參照主成分分析得出的綜合因子數(shù)目進行聚類,使用Average-Linkage 聚類法獲得電力技術(shù)領(lǐng)域高被引頻次前100 位學(xué)者聚類樹狀圖。

2.1.4 結(jié)果分析

通過探究聚類樹狀圖1，可以將能源互聯(lián)網(wǎng)成熟的技術(shù)領(lǐng)域結(jié)構(gòu)劃分為8 個研究領(lǐng)域，分別對應(yīng)八大學(xué)術(shù)群體。

圖1 能源互聯(lián)網(wǎng)成熟技術(shù)八大研究領(lǐng)域及對應(yīng)學(xué)術(shù)群體

由于能源互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域?qū)W者的學(xué)術(shù)視野比較寬闊、研究領(lǐng)域比較寬泛，所以通過因子分析和聚類分析所劃分的學(xué)術(shù)群體會出現(xiàn)技術(shù)領(lǐng)域交叉的情況，因此，由此劃分的學(xué)術(shù)群體僅體現(xiàn)某領(lǐng)域?qū)W者間學(xué)術(shù)聯(lián)系密切程度，并不代表學(xué)者的研究僅限于此領(lǐng)域。

2.2 共詞分析

通過作者共被引分析研究了能源互聯(lián)網(wǎng)成熟技術(shù)領(lǐng)域結(jié)構(gòu)，構(gòu)建了能源互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域基礎(chǔ)架構(gòu)。下面利用共詞分析開展期刊高頻關(guān)鍵詞的共現(xiàn)分析，以此對共被引分析得出的技術(shù)領(lǐng)域分類進行驗證和補充，同時揭示能源互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的交叉領(lǐng)域、新興技術(shù)，追蹤研究熱點和趨勢[2]。

2.2.1 高頻關(guān)鍵詞選定

作為一篇文章核心內(nèi)容的縮影，關(guān)鍵詞是作者學(xué)術(shù)思想與學(xué)術(shù)觀點的凝練體現(xiàn)，可以代表該文章或作者的研究重點。本部分選擇2015—2020 年CNKI 數(shù)據(jù)庫SCI 和EI 期刊中與電力相關(guān)的文獻作為數(shù)據(jù)來源。經(jīng)過兩輪去除、合并、簡化處理，共得到13542 個關(guān)鍵詞。

受文章研究廣度限制，無法對全部樣本進行分析，需要選取一定范圍的高頻詞作為代表。為確保關(guān)鍵詞能代表研究熱點和趨勢，綜合考慮樣本大小、關(guān)鍵詞頻數(shù)總體變化情況及實際研究狀況，位于前166 位的關(guān)鍵詞（頻次≥10）詞頻數(shù)累計達到42%，可以認為其基本能夠表征能源互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域的主要研究問題和研究熱點。

2.2.2 共詞聚類分析

應(yīng)用BibExcel 軟件構(gòu)建166 個高頻關(guān)鍵詞的共詞矩陣。對其進行系統(tǒng)自下而上的層次聚類分析，使用Average-Linkage 聚類法生成166 個關(guān)鍵詞的聚類樹狀圖，可以將近5 年能源互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域結(jié)構(gòu)劃分為40 個研究領(lǐng)域分支。剖析樹狀圖發(fā)現(xiàn)，每個聚類中都包含了傳統(tǒng)統(tǒng)計學(xué)算法和現(xiàn)代人工智能算法，說明近5 年能源互聯(lián)網(wǎng)各個技術(shù)領(lǐng)域的研究都交叉融合了各類模型算法，如遺傳算法、有限元法、聚類分析、粒子群算法、潮流計算等，表明這是當(dāng)前能源互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的研究熱點和趨勢。

為了更加清晰地透視能源互聯(lián)網(wǎng)核心技術(shù)的研究熱點和趨勢，將諸如主成分分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、聚類分析、差分進化等算法剔除后，得到111 個高頻關(guān)鍵詞，再次構(gòu)建共現(xiàn)矩陣、進行聚類分析。

2.2.3 結(jié)果分析

在能源互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域，通過共詞分析得到4 個新技術(shù)領(lǐng)域及其研究熱點和趨勢，如圖2 所示。

圖2 能源互聯(lián)網(wǎng)新技術(shù)領(lǐng)域及其研究熱點和趨勢（基于共詞分析）

同時，對作者共被引分析得到的能源互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)基本框架進行補充，豐富各個技術(shù)領(lǐng)域的子技術(shù)方向、研究熱點和趨勢如圖3 所示。

圖3 能源互聯(lián)網(wǎng)新技術(shù)領(lǐng)域及其研究熱點和趨勢（基于作者共被引分析）

3.結(jié)語

本文提出了基于文獻計量法的能源互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域分類方法，設(shè)計了能源互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)分類模型。運用作者共被引分析、共詞分析構(gòu)建了能源互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)體系，梳理了能源互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)12 大技術(shù)領(lǐng)域和若干技術(shù)方向，揭示了能源電力領(lǐng)域新興技術(shù)，追蹤了熱點技術(shù)方向和趨勢。

由于數(shù)據(jù)運算能力的限制，本文對能源互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域的分類和能源互聯(lián)網(wǎng)前沿細分技術(shù)的挖掘仍存在不足，部分最前沿技術(shù)、新興研究領(lǐng)域可能未被發(fā)現(xiàn)。后續(xù)，可針對未來技術(shù)的可能性、可行性、技術(shù)合作與競爭對手、未來技術(shù)優(yōu)先發(fā)展領(lǐng)域等進行全面判斷，為能源互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域布局提供科學(xué)依據(jù)和參考。