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        基于大數(shù)據(jù)的電網(wǎng)成本結(jié)構(gòu)及效益綜合分析研究與應(yīng)用

        2018-01-12 08:34:35劉嘉蔡雨楠邢琳
        電氣自動化 2017年5期
        關(guān)鍵詞:輸配電邊際單價

        劉嘉, 蔡雨楠, 邢琳

        (國網(wǎng)陜西省電力公司 運營監(jiān)測(控)中心,陜西 西安 710048)

        0 引 言

        隨著國家電網(wǎng)公司“三集五大”管理體系和調(diào)控、運監(jiān)、客服三中心的全面建設(shè),信息化已全面融入公司生產(chǎn)經(jīng)營管理業(yè)務(wù)的各個方面,積累了海量的數(shù)據(jù)。2014年1月,國家電網(wǎng)公司董事長、黨組書記劉振亞在2014年工作會議的報告上提出要強化數(shù)據(jù)分析,提升數(shù)據(jù)應(yīng)用水平和商業(yè)價值,推動第三次工業(yè)革命,推進新能源技術(shù)、智能技術(shù)、信息技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和智能電網(wǎng)全面融合,搶占科技創(chuàng)新制高點。

        目前,雖然電網(wǎng)企業(yè)成本管控[1]22方式已經(jīng)由總額控制向分項控制轉(zhuǎn)變,但控制精度仍然不高。成本控制仍以財務(wù)部門的決算報告為主,管理方法時效性差,不能及時準確地發(fā)現(xiàn)成本管理中所存在的根本問題。因此,本文基于大數(shù)據(jù)電網(wǎng)成本結(jié)構(gòu)及效益綜合分析課題研究,采用大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)挖掘及可視化技術(shù),構(gòu)建分析模型,提升電網(wǎng)企業(yè)成本管控和效益分析能力,為管理層和決策層提供理論依據(jù)和實踐經(jīng)驗。

        1 理論發(fā)展和關(guān)鍵技術(shù)

        1.1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

        大數(shù)據(jù)是近年來受到廣泛關(guān)注的新概念,是指通過對大量的、種類和來源復雜的數(shù)據(jù)進行高速地捕捉、發(fā)現(xiàn)和分析,用經(jīng)濟的方法提取其價值的技術(shù)體系或技術(shù)架構(gòu)。大數(shù)據(jù)早期應(yīng)用于商業(yè)、金融等領(lǐng)域,后逐漸擴展到交通、醫(yī)療、能源等領(lǐng)域,智能電網(wǎng)被看作是大數(shù)據(jù)應(yīng)用的重要技術(shù)領(lǐng)域之一。

        國外大數(shù)據(jù)的相關(guān)研究從2012年開始,IBM和C3-Energy開發(fā)了針對智能電網(wǎng)的大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng),Oracle提出了智能電網(wǎng)大數(shù)據(jù)公共數(shù)據(jù)模型;美國電科院等研究機構(gòu)啟動了智能電網(wǎng)大數(shù)據(jù)研究項目;美國的太平洋燃氣電力公司等電力公司基于用戶用電數(shù)據(jù)開展了大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用研究。

        自2012年以來,國家電網(wǎng)公司啟動了多項智能電網(wǎng)大數(shù)據(jù)研究項目,江蘇省電力公司于2013年初率先開始建設(shè)營銷大數(shù)據(jù)智能分析系統(tǒng),開展了基于大數(shù)據(jù)的客戶服務(wù)新模式應(yīng)用開發(fā)研究。智能電網(wǎng)大數(shù)據(jù)[2]2研究和應(yīng)用已取得了一些成效。但總的來看,針對電網(wǎng)成本的大數(shù)據(jù)研究和應(yīng)用尚處于起步和探索階段。

        1.2 關(guān)鍵技術(shù)

        基于大數(shù)據(jù)的電網(wǎng)成本結(jié)構(gòu)及效益綜合分析的關(guān)鍵技術(shù)主要有大數(shù)據(jù)[3]503、數(shù)據(jù)挖掘及可視化技術(shù)等。

        (1)大數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)。大數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)是在進行數(shù)據(jù)挖掘前對數(shù)據(jù)進行處理,針對海量的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行處理分析,并對數(shù)據(jù)信息進行自動去噪、分類和分析。目前,最主要的分布式計算架構(gòu)是Map-Reduce,非常適合處理超大數(shù)據(jù)集的算法模型。主要包括了數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)消減等。

        (2)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)[4]15。大數(shù)據(jù)挖掘建模技術(shù)在整個基于大數(shù)據(jù)的電網(wǎng)成本結(jié)構(gòu)與效益綜合分析系統(tǒng)中處于核心地位。采用數(shù)據(jù)挖掘模型的優(yōu)劣將直接影響設(shè)備狀態(tài)分析評價的效果和準確度。如采用目前業(yè)界最先進的視覺聚類算法理論、L1/2稀疏化理論來代替?zhèn)鹘y(tǒng)的層次聚類、樸素貝葉斯等算法、文本聚類、文本分類、文本關(guān)聯(lián)規(guī)則等。

        (3)可視化技術(shù)。數(shù)據(jù)可視化是關(guān)于數(shù)據(jù)的視覺表現(xiàn)形式的研究,旨在借助于圖形化手段,清晰有效地傳達與溝通信息。數(shù)據(jù)可視化技術(shù)的運用需要有相應(yīng)成熟的組件支持,當前數(shù)據(jù)可視化技術(shù)的組件主要包括平行坐標系圖、散點圖矩陣、數(shù)據(jù)流圖、Tree map(樹圖)、弦圖、文字云圖、網(wǎng)絡(luò)圖和線路圖八大類。

        2 總體架構(gòu)

        基于大數(shù)據(jù)的電網(wǎng)成本結(jié)構(gòu)及效益綜合分析系統(tǒng)的總體架構(gòu)分為展現(xiàn)層、業(yè)務(wù)應(yīng)用層、集成技術(shù)框架、數(shù)據(jù)層和硬件支撐層。總體架構(gòu)圖如圖1所示。

        圖1 總體架構(gòu)圖

        (1)展現(xiàn)層:是各級管理人員和用戶進行決策信息獲取的關(guān)鍵渠道,對系統(tǒng)功能和數(shù)據(jù)提供了可視化圖像展現(xiàn)、功能性應(yīng)用、綜合查詢統(tǒng)計和分析報表等展現(xiàn)方式。

        (2)業(yè)務(wù)應(yīng)用:包括輸配電成本結(jié)構(gòu)及趨勢預(yù)測、邊際貢獻分析及資產(chǎn)效率分析模型。

        (3)集成技術(shù)框架:輔助決策平臺的運行主要通過企業(yè)服務(wù)總線和各類服務(wù)組件所提供的功能進行支撐和整合。其中服務(wù)組件包括國網(wǎng)已有的統(tǒng)一權(quán)限組件、門戶接口組件、數(shù)據(jù)訪問組件、數(shù)據(jù)傳輸組件等,并且包括本系統(tǒng)新建的數(shù)據(jù)挖掘組件、數(shù)據(jù)可視化組件和模型運行組件等。

        (4)數(shù)據(jù)層:主要由分析數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)中心、數(shù)據(jù)清洗轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)預(yù)處理和本系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫構(gòu)成。

        3 應(yīng)用案例

        3.1 輸配電成本趨勢預(yù)測

        時間序列分析[5](Time series analysis)是一種動態(tài)數(shù)據(jù)處理的統(tǒng)計方法。該方法基于隨機過程理論和數(shù)理統(tǒng)計學方法,研究隨機數(shù)據(jù)序列所遵從的統(tǒng)計規(guī)律,以用于解決實際問題。時間序列預(yù)測一般反映三種實際變化規(guī)律:趨勢變化、周期性變化、隨機性變化。時間序列分析常用在國民經(jīng)濟宏觀控制、區(qū)域綜合發(fā)展規(guī)劃、企業(yè)經(jīng)營管理、市場潛量預(yù)測等。時間序列方法最常用的模型是ARMA模型及其修正模型。本監(jiān)測分析模型主要采用ARMA、ARIMA模型,實現(xiàn)對電網(wǎng)企業(yè)輸配電成本趨勢預(yù)測分析。

        3.2 邊際貢獻分析

        目前,售電單價和上網(wǎng)電價均由國家統(tǒng)一制定,導致電力企業(yè)盈利空間十分有限。邊際貢獻分析[6]27模型作為研究銷售收入、銷售成本和銷售利潤之間的變量關(guān)系的數(shù)學模型,為分析電網(wǎng)企業(yè)經(jīng)營狀況提供了理論依據(jù)。邊際貢獻分析,也叫保本分析或盈虧平衡分析,是分析成本、銷量、利潤之間相互關(guān)系的方法。這一方法以成本按成本性態(tài)(固定成本和變動成本)劃分為基礎(chǔ),通過建立數(shù)學模型,分析研究銷量、銷售單價、成本的變化對利潤的影響程度,用以確定企業(yè)的盈虧平衡點、實現(xiàn)預(yù)測利潤和控制成本。

        基于電網(wǎng)企業(yè)成本結(jié)構(gòu),明確固定成本與變動成本范圍,將購電單價確定為購電單位成本。按照利潤與售電量、售電平均電價、購電單價、成本之間的數(shù)學關(guān)系,建立電網(wǎng)企業(yè)的邊際貢獻分析模型。具體計算公式如下:

        利潤(P)=銷售收入-總成本-財務(wù)費用(N)+營業(yè)外收支凈額(C)

        其中:銷售收入=售電收入+其他收入(S)

        售電收入=售電量(X)*售電平均電價(H)

        總成本=固定成本(F)+變動成本

        變動成本=購電量*購電單價=售電量/(1-線損率(Q))*購電單價(G)

        即:P=X(H-G/(1-Q))+S-F-N+C

        3.2.1盈虧平衡分析

        電網(wǎng)企業(yè)的邊際貢獻是指售電收入超過變動成本的金額,它反映了一定時期銷售電力產(chǎn)品的獲利能力。電力產(chǎn)品提供的邊際貢獻不是企業(yè)的利潤,它首先用來補償固定成本,若補償后,尚有盈余,再扣除稅金則為企業(yè)利潤,否則為虧損,即邊際貢獻等于固定成本則企業(yè)不盈不虧。盈虧平衡分析原理如圖2所示。

        圖2 盈虧平衡點分析

        由圖2不僅可以確定企業(yè)當年的盈虧平衡售電量,判斷企業(yè)目前處于盈利區(qū)還是虧損區(qū)、生產(chǎn)經(jīng)營狀況如何、企業(yè)安全性高低等基本情況,還可以根據(jù)企業(yè)目標利潤,進行售電量預(yù)測,使企業(yè)經(jīng)營決策更具主動性和科學性。

        3.2.2利潤敏感分析

        基于邊際貢獻分析模型,分析售電單價、固定成本、單位變動成本、售電量、線損率五個影響因素變化對利潤的影響情況。其中對利潤影響最為敏感的是售電平均單價,其次是購電價、售電量、固定成本和線損率。進一步分析售電單價變化趨勢,發(fā)現(xiàn)盡管購電單價對利潤的影響較為敏感,但是購電單價在一定期間相對不變。因此,購電單價對利潤影響的敏感程度就大大降低了,研究其它因素成為擴大企業(yè)利潤空間的關(guān)鍵。

        分析和掌握相關(guān)因素對企業(yè)利潤影響的敏感程度,增強了企業(yè)經(jīng)營的預(yù)見性,為企業(yè)增加利潤指出了努力方向。另外,為確保企業(yè)年度利潤目標的實現(xiàn),企業(yè)在售電經(jīng)營中要緊緊圍繞完成這些目標制定并采取有效措施,加強管理,為社會提供電能服務(wù)的同時提高企業(yè)經(jīng)濟效益。

        4 算例分析

        4.1 輸配電成本預(yù)測模型

        4.1.1模型構(gòu)建

        針對于電網(wǎng)企業(yè)輸配電成本的趨勢預(yù)測,分析發(fā)現(xiàn)指標在時間序列的變化特征,并結(jié)合業(yè)務(wù)特征,采用時間序列算法構(gòu)建輸配電成本趨勢預(yù)測模型,分別運用指數(shù)平滑法與ARIMA模型進行測試對比,通過計算波動區(qū)間,實現(xiàn)對輸配電成本的動態(tài)異動監(jiān)測,從而為計劃預(yù)算編制、成本控制提供依據(jù)。選取2010年1月到2014年12月的數(shù)據(jù)作為時間序列建模的訓練樣本,2015年1月到4月的數(shù)據(jù)作為測試樣本。分析模型性能指標,平均相對誤差為0.103 780 872,該模型對于趨勢預(yù)測具有可用性。輸配電成本預(yù)測結(jié)果如圖3所示。

        圖3 時間序列預(yù)測結(jié)果

        4.1.2波動區(qū)間估計

        以2010年1月到2014年12月數(shù)據(jù)作為模型訓練樣本數(shù)據(jù),同時以該樣本數(shù)據(jù)訓練過程中形成的樣本預(yù)測數(shù)據(jù)與實際數(shù)據(jù)的偏差為分析對象, 計算其誤差均值與標準差。誤差的標準差為:115 687 412。按正態(tài)分布置信區(qū)間與樣本覆蓋率的對照關(guān)系,得出輸配電指標值的上、下限。上限: 預(yù)測值+2*115 687 412,

        下限:預(yù)測值-2*115 687 412。輸配電成本預(yù)測區(qū)間如圖4所示。

        圖4 預(yù)測區(qū)間圖

        4.1.3結(jié)果分析

        輸配電成本可利用時間序列模型,預(yù)測當前指標數(shù)據(jù),作為該指標的當期中心點。然后利用截止到上個月,指標預(yù)測與實際數(shù)據(jù)誤差波動區(qū)間的評估計算結(jié)果(指標波動標準差),形成當期指標閥值(上下限),實現(xiàn)對輸配電成本的動態(tài)異動監(jiān)測。從上述分析,可以看出2011年12月,2012年2月,2012年12月,2014年6月的輸配電成本出現(xiàn)明顯波動情況,可以作為業(yè)務(wù)異動重點關(guān)注。

        4.2 邊際貢獻分析模型

        4.2.1盈虧平衡分析

        通過計算分析企業(yè)盈虧臨界點售電量、邊際貢獻率、邊際貢獻、安全邊際、安全邊際率等指標。其中,安全邊際指正常銷售額超過盈虧臨界點銷售額的差額,表明銷售額下降多少企業(yè)仍不至虧損當,安全邊際率是安全邊際與正常銷售額的比值。經(jīng)計算2012-2015年數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn),2013售電平均單價565.21最高,其對應(yīng)盈虧臨界點售電量5 946 091.41最低,邊際貢獻率31.5%與安全邊際率最高,2012年售電平均電價467.64最低,邊際貢獻率與安全邊際率都相對較低,說明售電單價的提高,是提高盈利的最有效手段,售電單價降低也是企業(yè)的最大威脅。盈虧平衡指標詳細信息如表1所示。

        表1 盈虧平衡情況

        4.2.2利潤敏感性分析

        采用因素分析法分析各影響因素對利潤的影響程度,通過分析研究對利潤影響程度依次為售電平均電價,其次是購電單價,再次為售電量、固定成本和線損率。其中線損率的影響程度不同是因為在例子中線損的變化率為0.1%,而其他各項的變化率均為1%。雖然售電單價對利潤的影響最為敏感,但是由于售電單價不是由供電企業(yè)來確定,而且在一定期間內(nèi)相對不變,因此售電單價影響利潤的敏感程度實際大打折扣。利潤敏感分析影響程度如表2所示。

        表2 利潤敏感分析

        5 結(jié)束語

        智能電網(wǎng)是大數(shù)據(jù)的重要應(yīng)用領(lǐng)域。面對日益復雜的經(jīng)濟形勢和市場化挑戰(zhàn),電網(wǎng)企業(yè)的運營管理理念和手段也發(fā)生重大轉(zhuǎn)變,原本存在于部門內(nèi)、專業(yè)級的歷史積累和不斷產(chǎn)生的數(shù)據(jù)融合、關(guān)聯(lián),匯集成海量數(shù)據(jù)。國內(nèi)外智能電網(wǎng)大數(shù)據(jù)的研究課題處于起步階段,本文結(jié)合電網(wǎng)企業(yè)業(yè)務(wù)和相關(guān)理論,采用大數(shù)據(jù)技術(shù)為優(yōu)化企業(yè)成本結(jié)構(gòu),提高經(jīng)濟效益作出探索。

        基于大數(shù)據(jù)的電網(wǎng)成本結(jié)構(gòu)及效益綜合分析研究與應(yīng)用的顯著成果,在于通過運用大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)挖掘及可視化技術(shù),針對歷史數(shù)據(jù)按照成本性態(tài)和生產(chǎn)經(jīng)營環(huán)節(jié)兩個方面的變化情況,分別基于時間序列算法、熵值法及邊際貢獻原理構(gòu)建了輸配電成本分析預(yù)測、邊際貢獻分析模型。挖掘分析隱藏數(shù)據(jù)中的價值,為優(yōu)化電網(wǎng)企業(yè)成本結(jié)構(gòu)、降低成本支出、提高企業(yè)經(jīng)營效益提供全面的決策服務(wù)。

        [1] 曹陽.淺析供電企業(yè)成本管控問題[M].財務(wù)與管理.2013.

        [2] 張東霞,苗新,劉麗平,等. 智能電網(wǎng)大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展研究[J]. 中國電機工程學報,2015,52(2):2-12.

        [3] 彭小圣,鄧迪元,文勁宇,等.面向智能電網(wǎng)應(yīng)用的電力大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)[J]中國電機工程學報,2015,52(3):503-511.

        [4] 盧輝.數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)化運營實踐[M].北京:機械工業(yè)出版社,2015.

        [5] 博客斯.時間序列分析:預(yù)測與控制[M].北京:機械工業(yè)出版社,2011.

        [6] 張先治,陳友邦.財務(wù)分析[M].大連:東北財經(jīng)大學出版社,2014.

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