廣東電力市場評價指標與方法模型研究

施建華，荊朝霞，陳達鵬

(華南理工大學 電力學院, 廣東 廣州 510641)

當前我國電力市場改革持續(xù)深化，電力市場交易品種日益豐富，逐步構建起了中長期交易與現(xiàn)貨交易相結合的電力市場體系。與此同時，電力市場也不斷面臨新環(huán)境的考驗，如何判別市場的健康狀況，預測市場發(fā)展方向，輔助市場參與者、運營監(jiān)管方和機制設計者進行科學決策、有效監(jiān)管和規(guī)則優(yōu)化，是值得持續(xù)深入研究的課題[1]。完善市場評價機制，對在電力改革進程中開展有效的信息披露及分析評價，能有效提升市場透明度、效率及公平性；因此，信息披露和評價工作作為電力市場監(jiān)管的重要基礎手段，對于電力市場的科學管理、健康發(fā)展以至于改革成效，都有十分重要的意義。

目前國內(nèi)已經(jīng)開展信息披露的實踐，在市場交易前后披露相關預測和結果信息，并提出了相關的監(jiān)管指標[2-3]。由于電力市場運營情況十分復雜，加之我國電力市場監(jiān)管機制尚不健全，國內(nèi)對電力市場的動態(tài)監(jiān)測和評價體系尚無統(tǒng)一的認識和標準，披露信息也不盡相同或全面，亟待加快形成和完善電力市場信息披露與評價體系工作機制。

目前很多國家已形成了各自的電力市場信息披露體系[4-6]及評價指標體系，國內(nèi)也開展了很多這方面的研究工作。文獻[7]介紹了美國電力市場信息披露體系工作機制，詳細分析了披露信息的分類、內(nèi)容和作用。在信息披露的基礎上，目前普遍選取關鍵性指標對市場進行針對性的評價[8-9]，幫助監(jiān)管機構和市場成員更直觀地了解市場。文獻[10-14]研究了國內(nèi)外電力市場監(jiān)管中的信息披露與評價體系運行機制，對市場監(jiān)管分析方法、信息披露內(nèi)容分類、監(jiān)管評價指標設置、重點監(jiān)管的投機行為和監(jiān)管手段等方面都有相應的分析和歸納，并結合國內(nèi)電力市場情況，分別針對信息披露和市場評價提出建設性的意見建議。

電力市場評價中存在諸多不確定性的問題，比如評價指標存在的模糊性和相互之間的相關性。由于評價者認識的局限性，評價時可能采用模糊語言，導致主觀判斷的不確定性，而且評價信息時常具有不完全性；因此，電力市場評價屬于典型的不確定性多屬性決策問題，研究熱點集中在模糊評價、層次分析法以及證據(jù)推理等方法上[15-19]。這些方法組合確實為處理電力市場評價中的不確定性多指標評價問題提供了解決方法，但鮮有研究采用證據(jù)推理方法。而證據(jù)推理作為解決不確定性多屬性決策問題的一種有效方法，能夠很好地同時處理定量和定性屬性中的不確定性。

本文首先分析評價體系的工作流程和指標層次，結合廣東電力市場的發(fā)展情況及其信息披露現(xiàn)狀，構建一套適合當前廣東電力市場的評價指標體系；其次，提出一個包含證據(jù)推理方法在內(nèi)的兼顧定性與定量指標、主觀與客觀賦權的綜合評價方法模型；最后利用算例分析廣東電力市場2017年2月至2019年12月的月度集中交易的市場表現(xiàn)。

1 評價指標體系構建

1.1 評價體系指標層次的考慮

電力市場信息披露與評價體系可以分為披露主體和披露信息兩大方面。披露主體分為市場主體、市場運營機構以及市場監(jiān)管機構3個層次；披露信息分為原始披露信息和監(jiān)管評價信息。電力市場信息披露與評價體系的工作流程如圖1所示。

電廠、售電公司和用戶等市場主體向市場運營機構上報工商、財務以及參與市場等基本信息。市場運營機構通過收集市場交易數(shù)據(jù)和市場主體的上報數(shù)據(jù)，向社會和監(jiān)管機構披露市場的整體運行情況、市場主體相關信息、電力系統(tǒng)運行情況以及發(fā)電排放情況。因此，披露信息大致可以分為市場運行績效情況、市場主體經(jīng)營情況以及電力系統(tǒng)運行情況3個層次。監(jiān)管機構根據(jù)原始披露信息，相應地對市場整體績效、市場主體信用以及電力系統(tǒng)運行3個層次的情況進行評價。由于市場主體評價考察單個主體的信用，往往與市場整體評價分開進行，本文對此不作考慮；此外，電力系統(tǒng)運行會對環(huán)境產(chǎn)生外部效益，應將其考慮在內(nèi)。因此，本文的指標體系包括市場整體、電網(wǎng)可靠性以及環(huán)保效益3個層次。

1.2 廣東電力市場發(fā)展現(xiàn)狀

1.2.1 廣東電力市場交易基本情況

廣東目前已建成較為成熟的雙邊協(xié)商、集中競價、掛牌交易和發(fā)電權轉讓等一二級銜接、場內(nèi)外互補的中長期交易品種和試運行現(xiàn)貨模式，逐漸形成了中長期為主、現(xiàn)貨為輔的市場化電力電量平衡機制。具體交易品種有：年度雙邊協(xié)商交易、年度合同電量集中交易、月度集中競爭交易、月度發(fā)電合同電量轉讓交易以及由日前、日內(nèi)組成的現(xiàn)貨交易。

圖1 電力市場信息披露與評價體系的工作流程Fig.1 Work flow of electricity market information disclosure and evaluation system

1.2.2 廣東電力市場監(jiān)管和信息披露情況

廣東電力交易中心會按時發(fā)布各類交易的通知以及交易結果的通報，通報信息主要包括供需雙方的申報情況和總體成交概況。每半年發(fā)布1份廣東電力市場半年報告或年度報告，主要內(nèi)容涵蓋宏觀經(jīng)濟形勢、電力供需、電網(wǎng)運行以及市場交易和結算等情況[20-21]。

1.3 廣東評價指標體系構建

根據(jù)對電力市場信息披露與評價體系的梳理，結合對廣東電力市場發(fā)展現(xiàn)狀的分析，并遵循“代表性、獨立性、可行性”等原則，本文將市場整體評價細分為效益、公平和發(fā)展3個方面，另外電網(wǎng)可靠性以及環(huán)保效益嚴格來說也是屬于效益的一部分，因此最終的指標將分為效益、公平和發(fā)展3大類。具體考慮如下：

市場效益方面包括市場經(jīng)濟效益、電網(wǎng)可靠性、環(huán)保效益。由于電網(wǎng)安全(電網(wǎng)可靠性成本)與環(huán)保效益(環(huán)保成本)的價值難以度量，經(jīng)常表達為與市場效益目標相獨立的考慮目標；因此設置具體指標時，將電網(wǎng)可靠性和環(huán)保效益分別設置為單獨的一類指標。而市場效益主要從市場運行效率、市場經(jīng)濟效益2個角度分析。運行效率涵蓋了發(fā)電效率、交易效率以及電價平穩(wěn)性等方面，研究主要考慮成本的下降，成本越低，說明效率越高；而在經(jīng)濟效益方面主要考量市場主體福利即市場剩余的大小，但運行效率的提高不一定帶來經(jīng)濟效益的提高，經(jīng)濟效益與生產(chǎn)成本之間的比例關系也同樣值得關注，因此引入了市場剩余率的概念。

在市場公平方面研究的是市場經(jīng)濟效益在市場主體之間分配的公平性。在不同的市場主體之間均存在著公平性問題，其中生產(chǎn)者和消費者之間的福利分配是影響市場公平的主要方面，在電力市場中表現(xiàn)為發(fā)電企業(yè)和電力用戶之間生產(chǎn)剩余的分配比例。影響市場公平的因素很多，如市場準入主體的結構、市場出清和結算規(guī)則對市場主體報價行為和最終市場價格都有一定影響，間接或直接導致福利分配的不均衡。本文按照產(chǎn)業(yè)組織SCP范式理論[22]，主要從市場結構、市場行為和市場績效3個方面具體分析公平性指標進行。市場供需比、發(fā)用電側赫芬達爾-赫希曼指數(shù)(HHI)屬于市場結構(市場力)指標，勒納指數(shù)Lerner屬于市場行為(行使市場力)指標，而生產(chǎn)者剩余占比是市場績效指標。因此，市場公平指標反映了市場主體是否有潛在市場力以及是否行使了市場力。

在市場發(fā)展方面，可根據(jù)市場主體準入和市場交易情況，對電力市場發(fā)展趨勢做出分析。

具體指標設置如圖2所示。

圖2 廣東電力市場評價指標體系層次結構Fig.2 Hierarchical structure of evaluation index system of Guangdong electric power market

由于本文算例分析采用根據(jù)月度競爭市場實際交易數(shù)據(jù)直接計算出來的指標，受篇幅限制，關于指標的含義及計算公式，只介紹算例分析中涉及的評價月度市場的指標。

a)平均發(fā)電成本C。廣東電力市場集中交易采取價差模式，因此平均發(fā)電成本應為發(fā)電側成交平均申報價差疊加上發(fā)電側機組上網(wǎng)電價。由于不容易獲取出清機組的出清信息及其對應的上網(wǎng)電價水平，假定發(fā)電側機組上網(wǎng)電價的均值為PS，則

C=PS+PAS，

(1)

式中PAS為發(fā)電側成交平均申報價差。

b)市場總剩余W。

W=(PAD-PAS)×Q.

(2)

式中：PAD為用電側成交平均申報價差；Q為成交電量。

c)市場剩余率PR。

PR=W/(C×Q).

(3)

這個指標類似于企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營中的利潤率，反映了電力生產(chǎn)和交易過程中的耗費與獲得的市場剩余之間的關系，剩余率越大，表明投入產(chǎn)出比越高，市場效益越好。

d)申報供需比PSD。申報供需比是指目前廣東月度集中競爭交易的人為設置的供需比。

e)HHI。

(4)

式中：N為所有發(fā)電側(或需求側)市場主體的數(shù)目；Si為第i個市場主體的市場份額。HHI取值范圍為(0,10 000]。

f)生產(chǎn)者剩余占比PW。

PW=(PA-PAS)/(PAD-PAS).

(5)

2 綜合評價模型構建

本文擬構建主要基于層次分析法(analytic hierarchy process，AHP)和證據(jù)推理法的綜合評價模型，同時結合相關分析法和熵權法對權重分配進行調(diào)整，整體框架如圖3所示。

2.1 確定指標集和評價集

建立評價指標體系，設置評價標準/等級集合。假設某一層共有L個指標，則該指標子集可表示為

E={e1,e2,…,el,…,eL}.

(6)

若將評價標準劃分為M個等級，則評價等級識別框架Θ可表示為

Θ={θ1,θ2,…θm,…,θM}.

(7)

對任意m，m′∈{1,2,…,M},有θm∩θm′=?，?為空集。

本文評價集定為{極差，差，一般，好，極好}。

圖3 利用證據(jù)推理進行評價的整體框架Fig.3 Overall framework of evaluation using evidence reasoning

2.2 對指標進行置信度評估

將指標數(shù)據(jù)轉換為評價集上的置信度向量。對于某些定量指標而言，數(shù)值越小表明績效越好，有些則相反，那么在置信度評估之前，首先需要對不同類型的定量指標進行0-1標準化處理，公式分別如下：

(8)

(9)

(10)

式(8)、(9)、(10)分別計算越大越好型、居中型、越小越好型指標，式中：x為指標原始數(shù)據(jù)；xmin為指標的最小值，xmax為指標的最大值，二者若有理論值，則取理論值，反之，則在指標實際所有取值中獲取。

在將所有定量指標取值范圍化為[0,1]區(qū)間的取值后，模仿力學中在2個支點中間的橫梁上某處施加1個重力后對2個支點作用力的影響，首先將[0,1]區(qū)間按照評價等級平分為M份，再將k左側的所有評價等級的總置信度設置為1-k，將k右側的所有評價等級的總置信度設置為k；左右兩邊各等級的置信度則以k為中心，向兩邊按照一定的比例進行遞減(本文將比例定為1/2)。

2.3 確定指標權重

考慮首先利用AHP設置基礎權重，然后利用相關系數(shù)法來計算各指標的相關性權重。另外，有些指標可能在每次評價中的變化較小，每次評價結果的區(qū)分度不明顯，評價意義不大，那么就應當設置較小的權重，但AHP和相關系數(shù)法均未考慮這個方面，而熵權法可以深刻反映出指標的區(qū)分能力，通過計算熵權重可以彌補這個不足之處。

2.3.1 采用AHP確定基礎權重ω1

主觀上很難確定每個指標到底應分配多少權重，因此往往借助AHP，由專家對指標之間的相對重要程度進行判定，構造出判斷矩陣，進而算出權重。主要步驟為：對指標體系的每一層指標，分別進行兩兩比較，構造判斷矩陣，對判斷矩陣進行一致性檢驗；通過一致性檢驗后，由判斷矩陣算出每一層各指標的權重。最終計算出的基礎權重向量

ω1=(ω11,ω12,…,ω1l,…,ω1L).

(11)

2.3.2 采用相關系數(shù)法確定相關性權重ω2

有些指標間可能存在著內(nèi)在的函數(shù)關系或市場行為導致的聯(lián)動關系，需對指標數(shù)據(jù)進行分析，發(fā)掘所有指標相互之間的關聯(lián)關系，關聯(lián)性越強的指標，應當適當降低它們的權重。

假設一共采集了T次指標數(shù)據(jù)，第l個指標el第t次數(shù)據(jù)0-1標準化后的結果為Xtl；因此指標數(shù)據(jù)矩陣為X=(Xtl)T×L，對X求相關矩陣R=(Ril)L×L。

各指標的相關性權重賦初值1，然后根據(jù)矩陣R，每2個指標之間分別進行1次權重調(diào)整。假定指標i與j之間的相關系數(shù)為x，則二者的權重相對比例均在原來值的基礎上再乘上系數(shù)y，

(12)

調(diào)整完后進行歸一化，最終計算出的相關性權重向量

ω2=(ω21,ω22,…,ω2l,…,ω2L).

(13)

2.3.3 用熵權法確定熵權重ω3

熵權法是根據(jù)各個指標變量的變化波動程度來進行賦權的一種客觀賦權法。對于某項指標，可以用熵值來判斷其離散程度，熵值越小，指標的離散程度越大，該指標對綜合評價的影響(即權重)就越大。如果某項指標的值在各個時期全部相等，則該指標在市場趨勢研究綜合評價中不應起作用。

假設一共采集了T次指標數(shù)據(jù)，第l個指標el第t次數(shù)據(jù)0-1標準化后的結果為Xtl，則第l個指標el第t次數(shù)據(jù)的比重

(14)

根據(jù)歸一化數(shù)據(jù)計算各個指標熵值，再乘以歸一化系數(shù)1/logT，則第l個指標el的信息熵值

(15)

由于指標的信息熵值越大，其信息效用值越小，因此需要對信息熵逆向化。設定信息效用值與信息熵值的和為1，則第l個指標el的權值

(16)

最終計算出的熵權重向量

ω3=(ω31,ω32,…,ω3l,…,ω3L).

(17)

2.3.4 合成權重

利用矩陣點乘的方法直接通過計算各指標在3個向量中取值的乘積得到各指標的最終權重，并進行歸一化處理得到最終權重向量

ω=(ω1,ω2,…,ωl,…,ωL).

(18)

2.4 多指標融合

利用證據(jù)推理方法，根據(jù)指標權重對所有指標置信度進行融合，得到綜合置信度。

2.4.1 構造基本概率分配函數(shù)

利用第2.3節(jié)計算出的權向量ω作為折扣系數(shù)，對指標分別進行縮小處理。其中，第l個指標el處理后的基本概率分配表示為

(19)

式中：θ∈{θ1,θ2,…θm,…,θM}；βθ,l為處理前指標el對評價等級θ的置信度；βΘ,l為處理前指標el全局未知不確定性置信度；kθ,l為處理后指標el對評價等級θ的置信度；kΘ,l為處理后指標el全局未知不確定性置信度；P(Θ)為Θ的冪集，kP(Θ),l為折扣處理后預留出的全局未知不確定性置信度。

2.4.2 構造遞推公式

表1 指標融合遞歸過程Tab.1 Index fusion recursive process

融合完第l+1個指標后得到的各項置信度如下：

(20)

式中Kl+1為歸一化因子的倒數(shù)，其值為

2.4.3 處理融合結果

融合所有L個指標后，指標集合E對評價等級Θ的綜合置信度為

(21)

2.5 效用分析

效用分析類似置信度評估的逆運算，是根據(jù)綜合置信度來計算效用值，公式為

(22)

式中μ(θm)為第m個評價等級對應的效用值。本文設定各評價等級對應的效用值分別為(0, 0.25, 0.5, 0.75, 1)。

綜上分析，綜合評價的計算過程如圖4所示。

圖4 電力市場綜合評價的計算過程Fig.4 Calculation process of comprehensive evaluation

3 算例分析

3.1 指標數(shù)據(jù)測算

本文選取廣東電力市場2017年2月至2019年12月共35個月度集中交易實際數(shù)據(jù)，對平均發(fā)電成本、市場總剩余、市場剩余率、申報供需比、發(fā)電側HHI、用電側HHI以及生產(chǎn)者剩余占比等7個指標進行測算和分析。在計算平均發(fā)電成本時，根據(jù)廣東目前火電機組標桿電價為0.45 元/kWh[23]，利用發(fā)電側成交平均申報價差疊加標桿電價得到。

各指標的測算結果曲線如圖5—圖9所示。

圖5 平均發(fā)電成本曲線Fig.5 Average generation cost curve

3.2 指標0-1標準化

標準化之前確定各指標的類型及其取值范圍如下。

圖6 市場總剩余曲線Fig.6 Market surplus curve

圖7 市場剩余率曲線Fig.7 Market surplus rate curve

圖8 發(fā)電側和用電側HHI曲線Fig.8 HHI index curves of power generation and power consumption

圖9 申報供需比與生產(chǎn)者剩余占比曲線Fig.9 Curves between declared supply and demand ratio and producer’s remaining ratio

a)平均發(fā)電成本屬于越小越好型指標，取值范圍為0～0.45 元/kWh；

b)市場總剩余屬于越大越好型指標，取值一般為正，無范圍限定；

c)市場剩余率屬于越大越好型指標，取值范圍為0～∞；

d)HHI屬于越小越好型指標，取值范圍為0～10 000；

e)申報供需比屬于居中型指標，取值范圍為0～∞，中值為1，當取值為中值時，表示電力供求形勢持平，最有利于市場公平；

f)生產(chǎn)者剩余占比屬于居中型指標，取值范圍為0～1，中值為0.5，當取值為中值時，表示供需雙方獲得相同的福利，市場最為公平。

各月份數(shù)據(jù)標準化后的曲線如圖10所示。

圖10 指標標準化結果曲線Fig.10 Indicator normalization result curves

3.3 指標權重計算與合成

按照平均發(fā)電成本、市場總剩余、市場剩余率、發(fā)電側HHI、用電側HHI、申報供需比以及生產(chǎn)者剩余占比的順序，分別進行兩兩比較，假定根據(jù)專家判定得到的判斷矩陣為

(23)

則計算得到的基礎權重向量為ω1=(2/11,2/11,2/11,1/11,1/11,1/11,2/11)。

再分別進行相關性分析和熵權計算，得到相關性權重和熵權重；對基礎權重計算調(diào)整，得到的最終權重ω=(0.331,0.351,0.129,0.001,0,0.006,0.182)。具體如圖11所示。

3.4 指標融合

先將指標測算結果轉換為置信度評估向量，然后融合每個月所有指標的置信度向量，最后進行效用分析。除了原評價外，為了更好地進行比較分析，增加1次不考慮熵權重的評價，2次評價結果效用值曲線如圖12所示。

圖11 權重合成Fig.11 Composition of weights

圖12 評價結果效用曲線Fig.12 Utility curves of evaluation results

3.5 結果分析

a)規(guī)則實施初期，供需雙方申報具有一定的隨機性，疊加調(diào)整供需比帶來的影響，因此指標數(shù)據(jù)的波動較大。經(jīng)過供需雙方的市場博弈，從2017年11月開始，各項指標的波動幅度變小，逐步達到了市場均衡。

b)從生產(chǎn)者剩余占比走勢可以看出，市場成交價格總是趨近于用電側申報價格，導致生產(chǎn)者剩余占比不斷趨近于1，表明發(fā)電側的市場力要大于用電側的市場力，市場存在一定的市場力。一方面原因是設置了市場供需比，另外一個原因便是發(fā)電側HHI結構相差較大，發(fā)電側HHI保持在1 000以上，而用電側HHI一直在500左右。

c)觀察指標標準化結果曲線，總體上平均發(fā)電成本、市場剩余率和生產(chǎn)者剩余占比3個指標的表現(xiàn)則呈下降趨勢，而申報供需比呈上升趨勢。因此，平均發(fā)電成本、市場剩余率和生產(chǎn)者剩余占比3個指標之間的相關性較強，而這3個指標與申報供需比則有中度的負相關性。申報供需比與其他3個指標的負相關是違背因果關系的，因為廣東通過調(diào)整供需比旨在促進市場公平(如生產(chǎn)者剩余占比)，應該是正相關的。究其原因，是由于對申報供需比進行標準化的過程中，將最優(yōu)中值取為了1，而事實上最優(yōu)的供需比應該遠大于當前全年的供需比1.25，應當重新選定中值；但由于申報供需比的權重很小，本文沒有重新選定中值。

d)從圖12中的2條效用曲線可以看出，考慮了熵權重的效用在0.25上下浮動，而不考慮熵權重的效用則在0.6上下浮動，主要原因是：平均發(fā)電成本指標的影響，由于其值小、波動大，所以在考慮了熵權重之后效用下降了很多，而不考慮熵權重的效用值在0.6左右說明市場整體表現(xiàn)是好的。2條效用曲線雖然波動大，但是沒有明顯的變化趨勢，說明在既定的市場規(guī)則之下，市場主體的博弈雖然具有不確定性，但在熟悉市場規(guī)則之后，逐漸會達到市場均衡，整體市場表現(xiàn)會趨于在一個較為穩(wěn)定的區(qū)間內(nèi)波動。

e)由指標權重的分析可知，平均發(fā)電成本、市場總剩余、市場剩余率以及生產(chǎn)者剩余占比4個指標為關鍵指標，分別包括了市場效益的所有指標以及市場公平中的市場績效類指標。

4 結束語

本文總結了國內(nèi)外電力市場信息披露與評價體系研究和應用的經(jīng)驗啟示，結合廣東電力市場發(fā)展情況及信息披露現(xiàn)狀，構建了一套適合當前廣東電力市場的評價指標體系，并提出了結合層次分析法、相關系數(shù)法、熵權法和證據(jù)推理方法的綜合評價模型。最后采用MATLAB算例分析廣東電力市場2017—2019年各個月度集中交易的表現(xiàn)情況。其中在綜合評價模型中，利用證據(jù)推理方法中的置信度評估、效用分析以及證據(jù)融合的方法，可以同時處理定性和定量指標以及指標中存在的模糊性。