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：從單一的年度“雙邊協(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，在依然是以買方為主的市場(chǎng)談判中基本承擔(dān)了客戶的全部或大部分偏差。售電公司在簽約客戶時(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月受國(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)客戶用電特性的綜合評(píng)估，為下一年度客戶的選擇及報(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)中用戶負(fù)荷預(yù)測(cè)方法及影響用戶用電行為的因素進(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)則的售電公司客戶風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)估模型，能夠?qū)⒉煌愋偷目蛻麸L(fēng)險(xiǎn)等級(jí)進(jìn)行統(tǒng)一劃分，為售電公司選擇客戶及報(bào)價(jià)提供理論支撐。

1 客戶風(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)合售電公司客戶用電特性及未來(lái)現(xiàn)貨市場(chǎng)的交易特征，分別從客戶的用電規(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用電水平的特征量，構(gòu)成了售電公司客戶風(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)受國(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年客戶月度電量矩陣的協(xié)方差；σx，σy分別為近2年客戶電量矩陣的標(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)客戶用電的穩(wěn)定性，波動(dòng)越小的客戶在未來(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。本文將客戶分為4類：可由售電公司安裝采集系統(tǒng)，能夠監(jiān)測(cè)到客戶的實(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)專家經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行定性描述，即采用專家打分法，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：首先選取客戶中若干個(gè)典型行業(yè)客戶的指標(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進(jìn)行評(píng)估，客戶的用電屬性如表1所示。

表1 客戶屬性

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)的客戶是售電需要公司全力爭(zhēng)取的客戶；評(píng)級(jí)為良的客戶是需要盡量爭(zhēng)取的客戶；評(píng)級(jí)為中的客戶是需要爭(zhēng)取的客戶；評(píng)級(jí)為差的客戶是需要特別慎重或放棄的客戶。特別是客戶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，但是評(píng)估結(jié)果表明是售電公司需要慎重考慮的客戶。

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)用于售電公司客戶的評(píng)估，建立了多指標(biāo)分層次的客戶風(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)交易的部分客戶實(shí)例，證明了所建立的售電公司客戶風(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、降低運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，提高收益提供理論支持。