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    售電公司客戶(hù)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)估方法研究

    2018-10-15 09:14:00
    浙江電力 2018年9期
    關(guān)鍵詞:物元電量用電

    唐 猛

    (深圳能源售電有限公司,廣東 深圳 518000)

    0 引言

    與2002年的“廠網(wǎng)分家”相比,2016年應(yīng)該說(shuō)是中國(guó)電力市場(chǎng)化改革的元年,廣東省打響了我國(guó)新一輪電改的第一槍?zhuān)簭膯我坏哪甓取半p邊協(xié)商”交易過(guò)渡到了“雙邊協(xié)商+月度競(jìng)價(jià)”交易,既還原了電力作為商品的價(jià)格屬性,又體現(xiàn)了電力無(wú)法儲(chǔ)存且需要實(shí)時(shí)平衡的特殊屬性[1]。2016年3—9月廣東月度競(jìng)價(jià)市場(chǎng)的平均價(jià)差最高為-147.926厘/kWh,最低為-37.421厘/kWh。前幾個(gè)月的巨大價(jià)差及售電公司的高額盈利,讓社會(huì)資本蠢蠢欲動(dòng),新的售電公司接踵而至,并博得了全國(guó)電力同仁的眼球,極大推動(dòng)了電改的前進(jìn)步伐[2]。

    2017年,隨著電改的不斷推進(jìn),越來(lái)越多的省級(jí)電力交易中心發(fā)布了電力交易規(guī)則,標(biāo)志著電改正式在全國(guó)范圍內(nèi)鋪開(kāi)。廣東作為試點(diǎn)省份,在經(jīng)歷過(guò)2016年的市場(chǎng)運(yùn)行之后,對(duì)交易規(guī)則進(jìn)行了較大的修改。對(duì)于售電公司來(lái)說(shuō),最大的變化及不可控因素是引入月度偏差考核機(jī)制。自此,售電公司單純依靠購(gòu)售電差價(jià)獲取利潤(rùn)的時(shí)代一去不復(fù)返,雙倍的市場(chǎng)價(jià)差考核決定了月度負(fù)荷預(yù)測(cè)是考驗(yàn)售電公司內(nèi)功、影響公司利潤(rùn)、體現(xiàn)抗風(fēng)險(xiǎn)能力、甚至決定售電公司能否繼續(xù)生存的關(guān)鍵因素,也是2017年廣東電力市場(chǎng)的重要主題。雖然月度偏差考核并沒(méi)有完全反映電力商品的特殊屬性,但能夠起到培養(yǎng)各市場(chǎng)主體的負(fù)荷預(yù)測(cè)意識(shí),提高對(duì)電力負(fù)荷的了解及把控能力,同時(shí)為即將到來(lái)的電力現(xiàn)貨市場(chǎng)做技術(shù)儲(chǔ)備。

    在以客戶(hù)為導(dǎo)向的電力市場(chǎng)開(kāi)放初期,由于大多以年度合約為主,各售電公司為了占取更多的市場(chǎng)份額,在依然是以買(mǎi)方為主的市場(chǎng)談判中基本承擔(dān)了客戶(hù)的全部或大部分偏差。售電公司在簽約客戶(hù)時(shí),往往只是以電量大小為唯一的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),并沒(méi)有對(duì)客戶(hù)的負(fù)荷性質(zhì)、穩(wěn)定性、用電特性等影響負(fù)荷預(yù)測(cè)精度的因素進(jìn)行考慮[3-4]。廣東作為目前國(guó)內(nèi)電力市場(chǎng)開(kāi)放最深入的省份,經(jīng)歷過(guò)前期的改革實(shí)踐,許多售電公司的盈利能力已經(jīng)開(kāi)始逐漸下降,有些甚至已經(jīng)面臨較大的運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)[5]。

    2017年2月在進(jìn)行第一次月度電量結(jié)算時(shí),從交易中心公布的結(jié)果來(lái)看,由于2月受?chē)?guó)家去產(chǎn)能政策的影響,廣東省鋼鐵及陶瓷行業(yè)面臨全面停產(chǎn)的情況,在1月下旬申報(bào)2月電量需求的情況下,多家大型售電公司的月度結(jié)算電量產(chǎn)生了較大的負(fù)偏差,有些售電公司甚至未完成月度長(zhǎng)協(xié)電量。雖然最后交易中心針對(duì)此情況給予了一定的免考核空間,但是暴露出了當(dāng)前售電公司對(duì)客戶(hù)負(fù)荷缺乏了解且不可控的問(wèn)題。應(yīng)對(duì)月度電量偏差考核成為貫穿售電公司全年的重要經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)控制工作主題。綜上所述,為了降低售電公司運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn),提高盈利能力,為即將到來(lái)的現(xiàn)貨市場(chǎng)做準(zhǔn)備,售電公司需建立綜合評(píng)價(jià)體系來(lái)實(shí)現(xiàn)客戶(hù)用電特性的綜合評(píng)估,為下一年度客戶(hù)的選擇及報(bào)價(jià)套餐的設(shè)計(jì)提供理論支持,以此迎接競(jìng)爭(zhēng)更為激烈的2018年電力市場(chǎng)。

    國(guó)內(nèi)外已有大量關(guān)于售電公司負(fù)荷預(yù)測(cè)、價(jià)格預(yù)測(cè)及購(gòu)電策略的研究,如文獻(xiàn)[6]通過(guò)對(duì)氣象及節(jié)假日2個(gè)影響負(fù)荷預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度的因素進(jìn)行分解修正,獲得了良好的預(yù)測(cè)精度。文獻(xiàn)[7]對(duì)電力市場(chǎng)中用戶(hù)負(fù)荷預(yù)測(cè)方法及影響用戶(hù)用電行為的因素進(jìn)行了詳細(xì)論述。但現(xiàn)有研究未能從售電公司角度,對(duì)目標(biāo)及存量客戶(hù)的用電行為及潛在風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析。

    以下采用物元理論和層次可拓評(píng)估方法,建立一個(gè)能夠適用于目前電力市場(chǎng)規(guī)則的售電公司客戶(hù)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)估模型,能夠?qū)⒉煌?lèi)型的客戶(hù)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)進(jìn)行統(tǒng)一劃分,為售電公司選擇客戶(hù)及報(bào)價(jià)提供理論支撐。

    1 客戶(hù)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)估模型的建立

    1.1 評(píng)估指標(biāo)體系

    本文依據(jù)現(xiàn)行的省級(jí)電力交易中心交易規(guī)則,并結(jié)合售電公司客戶(hù)用電特性及未來(lái)現(xiàn)貨市場(chǎng)的交易特征,分別從客戶(hù)的用電規(guī)模及行業(yè)特性S1、負(fù)荷穩(wěn)定性及響應(yīng)能力S2、用電信息采集及電能質(zhì)量S3三方面進(jìn)行綜合考慮,最終選取若干能夠直接或者間接反映客戶(hù)用電水平的特征量,構(gòu)成了售電公司客戶(hù)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)估體系(如圖1所示)。

    圖1 售電公司客戶(hù)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)估體系

    1.1.1 用電規(guī)模及行業(yè)特性S1

    (1)客戶(hù)參與交易的年總用電量S11

    包括:年用電量等級(jí)、近3年電量的穩(wěn)定性。年用電量可分為7個(gè)級(jí)別:1 000萬(wàn)kWh以下,1 000萬(wàn)~5 000萬(wàn) kWh,5 000萬(wàn)~1億 kWh,1億~2億 kWh,2億~5億kWh,5億~10億kWh,10億kWh以上。近3年電量的穩(wěn)定性指年電量的平均波動(dòng)率,即:某年用電量-近3年平均年用電量/3年平均年用電量×100%。

    (2)行業(yè)特性 S12

    由于我國(guó)正處于經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的重要時(shí)期,因此企業(yè)的生產(chǎn)受?chē)?guó)家去產(chǎn)能及環(huán)保督察政策的影響較大。為了降低售電公司運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn),減少因國(guó)家相關(guān)政策而造成的企業(yè)用電行為發(fā)生重大改變,需要對(duì)高耗能及去產(chǎn)能企業(yè)進(jìn)行重點(diǎn)評(píng)估。因此,本文引入2個(gè)潛在風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo):是否為高耗能企業(yè);前一年度是否因?yàn)槿ギa(chǎn)能政策而影響本企業(yè)生產(chǎn)。

    1.1.2 負(fù)荷穩(wěn)定性及響應(yīng)能力S2

    (1)電量穩(wěn)定性S21

    由于目前廣東省電力交易以月度為單位,因此引入變異系數(shù)和相關(guān)系數(shù)。變異系數(shù)=標(biāo)準(zhǔn)差/上一年度月度實(shí)際用電量的平均值,取值范圍在0~1,表示近12個(gè)月中各月電量的波動(dòng)程度,變異系數(shù)越大,波動(dòng)性越強(qiáng)。

    相關(guān)系數(shù)為近2年同月間電量的相關(guān)性,相關(guān)系數(shù)越大,相關(guān)性越強(qiáng),取值范圍在0~1,計(jì)算方法見(jiàn)式(1)。

    式中:Cov(x,y)為近2年客戶(hù)月度電量矩陣的協(xié)方差;σx,σy分別為近2年客戶(hù)電量矩陣的標(biāo)準(zhǔn)差。

    (2)日內(nèi)負(fù)荷波動(dòng)S22

    現(xiàn)行的月度電量偏差考核只是為現(xiàn)貨市場(chǎng)做準(zhǔn)備,離真正的現(xiàn)貨市場(chǎng)還有一定距離?,F(xiàn)貨市場(chǎng)中,每天不同時(shí)段的價(jià)格波動(dòng)非常劇烈,對(duì)于分時(shí)電量波動(dòng)較大客戶(hù)的電量預(yù)測(cè)就顯得尤為重要[8]。因此,日負(fù)荷波動(dòng)能夠體現(xiàn)客戶(hù)用電的穩(wěn)定性,波動(dòng)越小的客戶(hù)在未來(lái)現(xiàn)貨市場(chǎng)中也就會(huì)越有優(yōu)勢(shì)。本文引入日電量變異系數(shù),即:客戶(hù)典型日負(fù)荷曲線中,小時(shí)電量的標(biāo)準(zhǔn)差/平均值,表示日電量的波動(dòng)程度,取值范圍在0~1,變異系數(shù)越大,波動(dòng)性越強(qiáng)。

    (3)負(fù)荷響應(yīng)能力S23

    現(xiàn)階段廣東實(shí)施月度電量偏差考核的規(guī)則,以及現(xiàn)貨市場(chǎng)的開(kāi)啟都要求售電公司能夠掌握一定的電量調(diào)節(jié)手段,挖掘客戶(hù)的負(fù)荷響應(yīng)空間,來(lái)降低公司的運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。自發(fā)電占比、可響應(yīng)負(fù)荷占比及響應(yīng)時(shí)間是評(píng)價(jià)其響應(yīng)能力的重要因素。自發(fā)電包括:光伏、儲(chǔ)能、余熱等方式。

    1.1.3 用電信息采集及電能質(zhì)量S3

    (1)用電信息采集S31

    由于2018年廣東電力市場(chǎng)計(jì)劃開(kāi)展電力現(xiàn)貨交易試點(diǎn),因此依靠人工申報(bào)數(shù)據(jù)已無(wú)法滿足要求,需要實(shí)時(shí)掌握客戶(hù)的用電情況及用電特性,降低用電信息采集的顆粒度。本文將客戶(hù)分為4類(lèi):可由售電公司安裝采集系統(tǒng),能夠監(jiān)測(cè)到客戶(hù)的實(shí)時(shí)電量;已自行安裝電能采集系統(tǒng),能夠監(jiān)控實(shí)時(shí)電量;沒(méi)有安裝表計(jì),但可每日讀取供電公司計(jì)量表計(jì)數(shù)據(jù);沒(méi)有安裝表計(jì),無(wú)法讀取供電公司數(shù)據(jù)。

    (2)電能質(zhì)量 S32

    電能質(zhì)量體現(xiàn)了客戶(hù)負(fù)荷特性的優(yōu)劣,同時(shí)也反映了售電公司開(kāi)展增值業(yè)務(wù)的空間。本文將考慮諧波含量、電壓閃變、平均功率因數(shù)及是否安裝無(wú)功補(bǔ)償裝置等因素。

    1.2 評(píng)估指標(biāo)的歸一化處理

    評(píng)估體系中既有定量指標(biāo)又有定性指標(biāo),且具有不同的量綱和數(shù)量級(jí),因此不能直接進(jìn)行比較,必須進(jìn)行歸一化處理。對(duì)于定性指標(biāo),主要依據(jù)專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行定性描述,即采用專(zhuān)家打分法,打分范圍為0~1;對(duì)于定量指標(biāo),本文引入相對(duì)優(yōu)化度的概念對(duì)各指標(biāo)值進(jìn)行無(wú)量綱化處理。

    對(duì)于成本型(極小型)指標(biāo),其數(shù)值越小,能效越優(yōu),其無(wú)量綱化的處理公式為:

    對(duì)于效益型(極大型)指標(biāo),其數(shù)值越大,能效越優(yōu),其無(wú)量綱化的處理公式為:

    式中:Xm為第m項(xiàng)指標(biāo)的無(wú)量綱化值;xm為該指標(biāo)的實(shí)測(cè)值;a為該指標(biāo)統(tǒng)計(jì)樣本的最優(yōu)值;b為該指標(biāo)統(tǒng)計(jì)樣本的最差值;α為參數(shù)變化對(duì)能效水平的影響程度,本文取1。

    2 層次可拓評(píng)估方法

    可拓評(píng)估法是建立在物元模型和可拓集合論基礎(chǔ)上的評(píng)估方法[6-8],不僅能從數(shù)量上反映被評(píng)價(jià)對(duì)象本身狀態(tài)的所屬程度,而且能從數(shù)量上刻畫(huà)何時(shí)為此性態(tài)與彼性態(tài)的分界。層次可拓評(píng)估方法的步驟如下:

    (1)確定物元經(jīng)典域、節(jié)域及待評(píng)估物元。

    確定綜合評(píng)估各指標(biāo)的可能量值范圍,并根據(jù)需要確定各指標(biāo)所對(duì)應(yīng)狀態(tài)的量值范圍,再確定物元模型的經(jīng)典域及節(jié)域。經(jīng)典域及節(jié)域的合理確定是影響評(píng)估準(zhǔn)確性的重要因素[9]。

    待評(píng)估物元是根據(jù)待評(píng)估物元所監(jiān)測(cè)到的數(shù)據(jù)或分析結(jié)果量化確定的。

    (2)確定各指標(biāo)權(quán)重。

    各層級(jí)指標(biāo)權(quán)重采用灰色關(guān)聯(lián)法并按照自上而下的順序進(jìn)行確定:首先選取客戶(hù)中若干個(gè)典型行業(yè)客戶(hù)的指標(biāo)數(shù)據(jù),并將待確定子層級(jí)指標(biāo)歸一化處理后生成相應(yīng)的關(guān)聯(lián)矩陣R[10];其次計(jì)算出關(guān)聯(lián)矩陣R每行數(shù)據(jù)的平均值,平均值的大小即為各指標(biāo)的重要程度;最后將平均值進(jìn)行歸一化處理,且滿足式(4)要求,即得到各子級(jí)指標(biāo)的權(quán)重。

    (3)計(jì)算各指標(biāo)狀態(tài)等級(jí)的關(guān)聯(lián)度。

    計(jì)算待評(píng)估物元關(guān)于各狀態(tài)等級(jí)的關(guān)聯(lián)度時(shí),首先必須計(jì)算各指標(biāo)關(guān)于各狀態(tài)等級(jí)的關(guān)聯(lián)度,然后再對(duì)之求加權(quán)和即可得到,則:

    式中:ρ(Vi,Vji)和 ρ(Vi,Vpi)分別表示第 i個(gè)待評(píng)估指標(biāo)的量值 Vi與區(qū)間 Vji和 Vpi的距; Kj(Vi)表示第i個(gè)指標(biāo)關(guān)于等級(jí)Nj的關(guān)聯(lián)度;Nj為所劃分的不同等級(jí)。關(guān)聯(lián)度的取值范圍是整個(gè)實(shí)數(shù)軸,表示指標(biāo)所屬等級(jí),其值越大,則此指標(biāo)具有等級(jí)的屬性越多。

    (4)計(jì)算各狀態(tài)等級(jí)關(guān)聯(lián)度。

    對(duì)于待評(píng)估物元,其各等級(jí)的關(guān)聯(lián)度為:

    式中:Kj0為待評(píng)估物元中各指標(biāo)關(guān)于各狀態(tài)等級(jí)的關(guān)聯(lián)度在考慮指標(biāo)重要性下的綜合值,表示待評(píng)估物元所屬狀態(tài)集合的程度;j0是各級(jí)指標(biāo)i的量值所對(duì)應(yīng)的等級(jí)。

    (5)等級(jí)的確定。

    若得到的關(guān)聯(lián)度最大值大于0,則待評(píng)估物元所屬的狀態(tài)等級(jí)為j0;若對(duì)一切j都有kj(p)<0,則表示待評(píng)估物元已不在劃分的等級(jí)范圍內(nèi)。

    (6)由底層至上層的可拓綜合評(píng)估。

    設(shè)由下層物元到上層物元的評(píng)判變換矩陣J為:

    各子層物元{v1, v2, …, vn}的分權(quán)重為 ω={ω1,ω2,…,ωn},則上層物元的可拓綜合評(píng)判模型為:

    3 指標(biāo)權(quán)重確定方法

    目前,指標(biāo)權(quán)重確定方法主要有主觀評(píng)估中的層次分析法和客觀評(píng)估中的權(quán)重評(píng)定法。

    層次分析法雖在國(guó)內(nèi)得到了廣泛應(yīng)用,但其評(píng)估過(guò)程依賴(lài)于判斷矩陣的一致性。如文獻(xiàn)[9]提出采用無(wú)需檢驗(yàn)判斷矩陣一致性的G1群組判斷,G1評(píng)估權(quán)重的主要步驟是:首先聘請(qǐng)若干位行業(yè)內(nèi)專(zhuān)家對(duì)同層的各指標(biāo)依據(jù)相對(duì)重要性進(jìn)行排序;然后根據(jù)一定的分級(jí)比例標(biāo)度對(duì)重要性相鄰的2個(gè)指標(biāo)進(jìn)行重要性程度的量化;最后綜合所有專(zhuān)家判斷的結(jié)果確定出最終的指標(biāo)權(quán)重。

    熵權(quán)法[10]是一種根據(jù)各項(xiàng)指標(biāo)觀測(cè)值所提供信息量大小來(lái)確定指標(biāo)權(quán)重的方法。熵權(quán)法首先根據(jù)各指標(biāo)的變異程度,利用信息熵計(jì)算出各指標(biāo)的熵權(quán),然后通過(guò)熵權(quán)對(duì)各指標(biāo)的權(quán)重進(jìn)行修正,進(jìn)而得到較為客觀的指標(biāo)權(quán)重。

    基于G1群組判斷的指標(biāo)主觀評(píng)估方法很難避免評(píng)估過(guò)程中的隨機(jī)性和評(píng)估專(zhuān)家主觀上的不確定性及認(rèn)識(shí)上的模糊性,使評(píng)估過(guò)程存在很大程度的主觀臆斷性,造成結(jié)果的可信度下降。此外,考慮到客觀賦權(quán)法需要對(duì)大量基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)以得到權(quán)重,在基礎(chǔ)數(shù)據(jù)樣本不足或不夠精確的情況下計(jì)算結(jié)果會(huì)產(chǎn)生很大誤差。因此,本研究選取主觀和客觀權(quán)重結(jié)果的加權(quán)平均值作為最終權(quán)重,充分利用售電公司技術(shù)專(zhuān)家的經(jīng)驗(yàn)和已有數(shù)據(jù)的特征對(duì)指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán)。

    4 評(píng)估實(shí)例

    本文以廣東某地級(jí)市參與電力交易的部分客戶(hù)為研究對(duì)象,并依據(jù)所建立的評(píng)估體系,對(duì)分布于不同電量等級(jí)、不同行業(yè)及不同用電特性的客戶(hù)進(jìn)行評(píng)估,客戶(hù)的用電屬性如表1所示。

    表1 客戶(hù)屬性

    運(yùn)用第3節(jié)方法可得到各層級(jí)指標(biāo)在評(píng)估系統(tǒng)中的權(quán)重如表2所示。

    表2 各級(jí)指標(biāo)權(quán)重

    依據(jù)物元模型菱形分析法的收斂分析,可先得到第三級(jí)指標(biāo)體系的物元模型。以客戶(hù)1的電能質(zhì)量S32為例建立的物元經(jīng)典域模型如式(9)所示:

    式(9)為電能質(zhì)量S32評(píng)估物元的經(jīng)典域表示法,節(jié)域可由經(jīng)典域得到。如<0,0.3>為評(píng)估指標(biāo)S21所對(duì)應(yīng)等級(jí)N1的量值范圍,即經(jīng)典域。其中劃分為優(yōu)、良、中、差4個(gè)等級(jí),為4個(gè)子層指標(biāo),指標(biāo)量化范圍的上、下限是依據(jù)對(duì)大量客戶(hù)相應(yīng)指標(biāo)測(cè)量值的統(tǒng)計(jì)結(jié)果估量出來(lái)的。

    下面選取客戶(hù)的指標(biāo)S32為待評(píng)估物元,則其評(píng)估物元模型如式(10)所示。

    依據(jù)客戶(hù)的行業(yè)特性、電量穩(wěn)定性、日負(fù)荷波動(dòng)、負(fù)荷響應(yīng)能力、電量信息采集、電能質(zhì)量等指標(biāo)建立物元模型,然后依據(jù)上述原理對(duì)所選取客戶(hù)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)進(jìn)行評(píng)估,評(píng)估結(jié)果如表3所示。

    表3 實(shí)例中客戶(hù)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)估結(jié)果

    從表3計(jì)算結(jié)果來(lái)看,評(píng)級(jí)為優(yōu)的客戶(hù)是售電需要公司全力爭(zhēng)取的客戶(hù);評(píng)級(jí)為良的客戶(hù)是需要盡量爭(zhēng)取的客戶(hù);評(píng)級(jí)為中的客戶(hù)是需要爭(zhēng)取的客戶(hù);評(píng)級(jí)為差的客戶(hù)是需要特別慎重或放棄的客戶(hù)。特別是客戶(hù)5,其年總電量比較大,一般來(lái)說(shuō)是售電公司想重點(diǎn)追逐的客戶(hù),但是評(píng)估結(jié)果表明是售電公司需要慎重考慮的客戶(hù)。

    5 結(jié)語(yǔ)

    研究中采用層次可拓評(píng)估模型和物元理論將研究對(duì)象、評(píng)估指標(biāo)和量值結(jié)合為一體,將物元的可拓性應(yīng)用于售電公司客戶(hù)的評(píng)估,建立了多指標(biāo)分層次的客戶(hù)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)估系統(tǒng),并首次提出了依據(jù)風(fēng)險(xiǎn)模型將售電公司客戶(hù)進(jìn)行等級(jí)劃分的理論。并結(jié)合廣東省某地區(qū)參與電力市場(chǎng)交易的部分客戶(hù)實(shí)例,證明了所建立的售電公司客戶(hù)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)估方法的可行性和科學(xué)性,為售電公司拓展客戶(hù)、降低運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn),提高收益提供理論支持。

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