施建華，荊朝霞，陳達(dá)鵬

(華南理工大學(xué) 電力學(xué)院, 廣東 廣州 510641)

當(dāng)前我國(guó)電力市場(chǎng)改革持續(xù)深化，電力市場(chǎng)交易品種日益豐富，逐步構(gòu)建起了中長(zhǎng)期交易與現(xiàn)貨交易相結(jié)合的電力市場(chǎng)體系。與此同時(shí)，電力市場(chǎng)也不斷面臨新環(huán)境的考驗(yàn)，如何判別市場(chǎng)的健康狀況，預(yù)測(cè)市場(chǎng)發(fā)展方向，輔助市場(chǎng)參與者、運(yùn)營(yíng)監(jiān)管方和機(jī)制設(shè)計(jì)者進(jìn)行科學(xué)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(chǎng)評(píng)價(jià)機(jī)制，對(duì)在電力改革進(jìn)程中開(kāi)展有效的信息披露及分析評(píng)價(jià)，能有效提升市場(chǎng)透明度、效率及公平性；因此，信息披露和評(píng)價(jià)工作作為電力市場(chǎng)監(jiān)管的重要基礎(chǔ)手段，對(duì)于電力市場(chǎng)的科學(xué)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(guó)內(nèi)已經(jīng)開(kāi)展信息披露的實(shí)踐，在市場(chǎng)交易前后披露相關(guān)預(yù)測(cè)和結(jié)果信息，并提出了相關(guān)的監(jiān)管指標(biāo)[2-3]。由于電力市場(chǎng)運(yùn)營(yíng)情況十分復(fù)雜，加之我國(guó)電力市場(chǎng)監(jiān)管機(jī)制尚不健全，國(guó)內(nèi)對(duì)電力市場(chǎng)的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)和評(píng)價(jià)體系尚無(wú)統(tǒng)一的認(rèn)識(shí)和標(biāo)準(zhǔn)，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(chǎng)信息披露與評(píng)價(jià)體系工作機(jī)制。

目前很多國(guó)家已形成了各自的電力市場(chǎng)信息披露體系[4-6]及評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，國(guó)內(nèi)也開(kāi)展了很多這方面的研究工作。文獻(xiàn)[7]介紹了美國(guó)電力市場(chǎng)信息披露體系工作機(jī)制，詳細(xì)分析了披露信息的分類(lèi)、內(nèi)容和作用。在信息披露的基礎(chǔ)上，目前普遍選取關(guān)鍵性指標(biāo)對(duì)市場(chǎng)進(jìn)行針對(duì)性的評(píng)價(jià)[8-9]，幫助監(jiān)管機(jī)構(gòu)和市場(chǎng)成員更直觀地了解市場(chǎng)。文獻(xiàn)[10-14]研究了國(guó)內(nèi)外電力市場(chǎng)監(jiān)管中的信息披露與評(píng)價(jià)體系運(yùn)行機(jī)制，對(duì)市場(chǎng)監(jiān)管分析方法、信息披露內(nèi)容分類(lèi)、監(jiān)管評(píng)價(jià)指標(biāo)設(shè)置、重點(diǎn)監(jiān)管的投機(jī)行為和監(jiān)管手段等方面都有相應(yīng)的分析和歸納，并結(jié)合國(guó)內(nèi)電力市場(chǎng)情況，分別針對(duì)信息披露和市場(chǎng)評(píng)價(jià)提出建設(shè)性的意見(jiàn)建議。

電力市場(chǎng)評(píng)價(jià)中存在諸多不確定性的問(wèn)題，比如評(píng)價(jià)指標(biāo)存在的模糊性和相互之間的相關(guān)性。由于評(píng)價(jià)者認(rèn)識(shí)的局限性，評(píng)價(jià)時(shí)可能采用模糊語(yǔ)言，導(dǎo)致主觀判斷的不確定性，而且評(píng)價(jià)信息時(shí)常具有不完全性；因此，電力市場(chǎng)評(píng)價(jià)屬于典型的不確定性多屬性決策問(wèn)題，研究熱點(diǎn)集中在模糊評(píng)價(jià)、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(shí)為處理電力市場(chǎng)評(píng)價(jià)中的不確定性多指標(biāo)評(píng)價(jià)問(wèn)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(wèn)題的一種有效方法，能夠很好地同時(shí)處理定量和定性屬性中的不確定性。

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

1 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

1.1 評(píng)價(jià)體系指標(biāo)層次的考慮

電力市場(chǎng)信息披露與評(píng)價(jià)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(chǎng)主體、市場(chǎng)運(yùn)營(yíng)機(jī)構(gòu)以及市場(chǎng)監(jiān)管機(jī)構(gòu)3個(gè)層次；披露信息分為原始披露信息和監(jiān)管評(píng)價(jià)信息。電力市場(chǎng)信息披露與評(píng)價(jià)體系的工作流程如圖1所示。

電廠、售電公司和用戶等市場(chǎng)主體向市場(chǎng)運(yùn)營(yíng)機(jī)構(gòu)上報(bào)工商、財(cái)務(wù)以及參與市場(chǎng)等基本信息。市場(chǎng)運(yùn)營(yíng)機(jī)構(gòu)通過(guò)收集市場(chǎng)交易數(shù)據(jù)和市場(chǎng)主體的上報(bào)數(shù)據(jù)，向社會(huì)和監(jiān)管機(jī)構(gòu)披露市場(chǎng)的整體運(yùn)行情況、市場(chǎng)主體相關(guān)信息、電力系統(tǒng)運(yùn)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(chǎng)運(yùn)行績(jī)效情況、市場(chǎng)主體經(jīng)營(yíng)情況以及電力系統(tǒng)運(yùn)行情況3個(gè)層次。監(jiān)管機(jī)構(gòu)根據(jù)原始披露信息，相應(yīng)地對(duì)市場(chǎng)整體績(jī)效、市場(chǎng)主體信用以及電力系統(tǒng)運(yùn)行3個(gè)層次的情況進(jìn)行評(píng)價(jià)。由于市場(chǎng)主體評(píng)價(jià)考察單個(gè)主體的信用，往往與市場(chǎng)整體評(píng)價(jià)分開(kāi)進(jìn)行，本文對(duì)此不作考慮；此外，電力系統(tǒng)運(yùn)行會(huì)對(duì)環(huán)境產(chǎn)生外部效益，應(yīng)將其考慮在內(nèi)。因此，本文的指標(biāo)體系包括市場(chǎng)整體、電網(wǎng)可靠性以及環(huán)保效益3個(gè)層次。

1.2 廣東電力市場(chǎng)發(fā)展現(xiàn)狀

1.2.1 廣東電力市場(chǎng)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(jìng)價(jià)、掛牌交易和發(fā)電權(quán)轉(zhuǎn)讓等一二級(jí)銜接、場(chǎng)內(nèi)外互補(bǔ)的中長(zhǎng)期交易品種和試運(yùn)行現(xiàn)貨模式，逐漸形成了中長(zhǎng)期為主、現(xiàn)貨為輔的市場(chǎng)化電力電量平衡機(jī)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(jìng)爭(zhēng)交易、月度發(fā)電合同電量轉(zhuǎn)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(chǎng)信息披露與評(píng)價(jià)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(chǎng)監(jiān)管和信息披露情況

廣東電力交易中心會(huì)按時(shí)發(fā)布各類(lèi)交易的通知以及交易結(jié)果的通報(bào)，通報(bào)信息主要包括供需雙方的申報(bào)情況和總體成交概況。每半年發(fā)布1份廣東電力市場(chǎng)半年報(bào)告或年度報(bào)告，主要內(nèi)容涵蓋宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)、電力供需、電網(wǎng)運(yùn)行以及市場(chǎng)交易和結(jié)算等情況[20-21]。

1.3 廣東評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

根據(jù)對(duì)電力市場(chǎng)信息披露與評(píng)價(jià)體系的梳理，結(jié)合對(duì)廣東電力市場(chǎng)發(fā)展現(xiàn)狀的分析，并遵循“代表性、獨(dú)立性、可行性”等原則，本文將市場(chǎng)整體評(píng)價(jià)細(xì)分為效益、公平和發(fā)展3個(gè)方面，另外電網(wǎng)可靠性以及環(huán)保效益嚴(yán)格來(lái)說(shuō)也是屬于效益的一部分，因此最終的指標(biāo)將分為效益、公平和發(fā)展3大類(lèi)。具體考慮如下：

市場(chǎng)效益方面包括市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)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(jià)值難以度量，經(jīng)常表達(dá)為與市場(chǎng)效益目標(biāo)相獨(dú)立的考慮目標(biāo)；因此設(shè)置具體指標(biāo)時(shí)，將電網(wǎng)可靠性和環(huán)保效益分別設(shè)置為單獨(dú)的一類(lèi)指標(biāo)。而市場(chǎng)效益主要從市場(chǎng)運(yùn)行效率、市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)效益2個(gè)角度分析。運(yùn)行效率涵蓋了發(fā)電效率、交易效率以及電價(jià)平穩(wěn)性等方面，研究主要考慮成本的下降，成本越低，說(shuō)明效率越高；而在經(jīng)濟(jì)效益方面主要考量市場(chǎng)主體福利即市場(chǎng)剩余的大小，但運(yùn)行效率的提高不一定帶來(lái)經(jīng)濟(jì)效益的提高，經(jīng)濟(jì)效益與生產(chǎn)成本之間的比例關(guān)系也同樣值得關(guān)注，因此引入了市場(chǎng)剩余率的概念。

在市場(chǎng)公平方面研究的是市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)效益在市場(chǎng)主體之間分配的公平性。在不同的市場(chǎng)主體之間均存在著公平性問(wèn)題，其中生產(chǎn)者和消費(fèi)者之間的福利分配是影響市場(chǎng)公平的主要方面，在電力市場(chǎng)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(chǎng)公平的因素很多，如市場(chǎng)準(zhǔn)入主體的結(jié)構(gòu)、市場(chǎng)出清和結(jié)算規(guī)則對(duì)市場(chǎng)主體報(bào)價(jià)行為和最終市場(chǎng)價(jià)格都有一定影響，間接或直接導(dǎo)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(chǎng)結(jié)構(gòu)、市場(chǎng)行為和市場(chǎng)績(jī)效3個(gè)方面具體分析公平性指標(biāo)進(jìn)行。市場(chǎng)供需比、發(fā)用電側(cè)赫芬達(dá)爾-赫希曼指數(shù)(HHI)屬于市場(chǎng)結(jié)構(gòu)(市場(chǎng)力)指標(biāo)，勒納指數(shù)Lerner屬于市場(chǎng)行為(行使市場(chǎng)力)指標(biāo)，而生產(chǎn)者剩余占比是市場(chǎng)績(jī)效指標(biāo)。因此，市場(chǎng)公平指標(biāo)反映了市場(chǎng)主體是否有潛在市場(chǎng)力以及是否行使了市場(chǎng)力。

在市場(chǎng)發(fā)展方面，可根據(jù)市場(chǎng)主體準(zhǔn)入和市場(chǎng)交易情況，對(duì)電力市場(chǎng)發(fā)展趨勢(shì)做出分析。

具體指標(biāo)設(shè)置如圖2所示。

圖2 廣東電力市場(chǎng)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系層次結(jié)構(gòu)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(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)實(shí)際交易數(shù)據(jù)直接計(jì)算出來(lái)的指標(biāo)，受篇幅限制，關(guān)于指標(biāo)的含義及計(jì)算公式，只介紹算例分析中涉及的評(píng)價(jià)月度市場(chǎng)的指標(biāo)。

a)平均發(fā)電成本C。廣東電力市場(chǎng)集中交易采取價(jià)差模式，因此平均發(fā)電成本應(yīng)為發(fā)電側(cè)成交平均申報(bào)價(jià)差疊加上發(fā)電側(cè)機(jī)組上網(wǎng)電價(jià)。由于不容易獲取出清機(jī)組的出清信息及其對(duì)應(yīng)的上網(wǎng)電價(jià)水平，假定發(fā)電側(cè)機(jī)組上網(wǎng)電價(jià)的均值為PS，則

C=PS+PAS，

(1)

式中PAS為發(fā)電側(cè)成交平均申報(bào)價(jià)差。

b)市場(chǎng)總剩余W。

W=(PAD-PAS)×Q.

(2)

式中：PAD為用電側(cè)成交平均申報(bào)價(jià)差；Q為成交電量。

c)市場(chǎng)剩余率PR。

PR=W/(C×Q).

(3)

這個(gè)指標(biāo)類(lèi)似于企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)中的利潤(rùn)率，反映了電力生產(chǎn)和交易過(guò)程中的耗費(fèi)與獲得的市場(chǎng)剩余之間的關(guān)系，剩余率越大，表明投入產(chǎn)出比越高，市場(chǎng)效益越好。

d)申報(bào)供需比PSD。申報(bào)供需比是指目前廣東月度集中競(jìng)爭(zhēng)交易的人為設(shè)置的供需比。

e)HHI。

(4)

式中：N為所有發(fā)電側(cè)(或需求側(cè))市場(chǎng)主體的數(shù)目；Si為第i個(gè)市場(chǎng)主體的市場(chǎng)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(píng)價(jià)模型構(gòu)建

本文擬構(gòu)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(píng)價(jià)模型，同時(shí)結(jié)合相關(guān)分析法和熵權(quán)法對(duì)權(quán)重分配進(jìn)行調(diào)整，整體框架如圖3所示。

2.1 確定指標(biāo)集和評(píng)價(jià)集

建立評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，設(shè)置評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)/等級(jí)集合。假設(shè)某一層共有L個(gè)指標(biāo)，則該指標(biāo)子集可表示為

E={e1,e2,…,el,…,eL}.

(6)

若將評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)劃分為M個(gè)等級(jí)，則評(píng)價(jià)等級(jí)識(shí)別框架Θ可表示為

Θ={θ1,θ2,…θm,…,θM}.

(7)

對(duì)任意m，m′∈{1,2,…,M},有θm∩θm′=?，?為空集。

本文評(píng)價(jià)集定為{極差，差，一般，好，極好}。

圖3 利用證據(jù)推理進(jìn)行評(píng)價(jià)的整體框架Fig.3 Overall framework of evaluation using evidence reasoning

2.2 對(duì)指標(biāo)進(jìn)行置信度評(píng)估

將指標(biāo)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為評(píng)價(jià)集上的置信度向量。對(duì)于某些定量指標(biāo)而言，數(shù)值越小表明績(jī)效越好，有些則相反，那么在置信度評(píng)估之前，首先需要對(duì)不同類(lèi)型的定量指標(biāo)進(jìn)行0-1標(biāo)準(zhǔn)化處理，公式分別如下：

(8)

(9)

(10)

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

在將所有定量指標(biāo)取值范圍化為[0,1]區(qū)間的取值后，模仿力學(xué)中在2個(gè)支點(diǎn)中間的橫梁上某處施加1個(gè)重力后對(duì)2個(gè)支點(diǎn)作用力的影響，首先將[0,1]區(qū)間按照評(píng)價(jià)等級(jí)平分為M份，再將k左側(cè)的所有評(píng)價(jià)等級(jí)的總置信度設(shè)置為1-k，將k右側(cè)的所有評(píng)價(jià)等級(jí)的總置信度設(shè)置為k；左右兩邊各等級(jí)的置信度則以k為中心，向兩邊按照一定的比例進(jìn)行遞減(本文將比例定為1/2)。

2.3 確定指標(biāo)權(quán)重

考慮首先利用AHP設(shè)置基礎(chǔ)權(quán)重，然后利用相關(guān)系數(shù)法來(lái)計(jì)算各指標(biāo)的相關(guān)性權(quán)重。另外，有些指標(biāo)可能在每次評(píng)價(jià)中的變化較小，每次評(píng)價(jià)結(jié)果的區(qū)分度不明顯，評(píng)價(jià)意義不大，那么就應(yīng)當(dāng)設(shè)置較小的權(quán)重，但AHP和相關(guān)系數(shù)法均未考慮這個(gè)方面，而熵權(quán)法可以深刻反映出指標(biāo)的區(qū)分能力，通過(guò)計(jì)算熵權(quán)重可以彌補(bǔ)這個(gè)不足之處。

2.3.1 采用AHP確定基礎(chǔ)權(quán)重ω1

主觀上很難確定每個(gè)指標(biāo)到底應(yīng)分配多少權(quán)重，因此往往借助AHP，由專(zhuān)家對(duì)指標(biāo)之間的相對(duì)重要程度進(jìn)行判定，構(gòu)造出判斷矩陣，進(jìn)而算出權(quán)重。主要步驟為：對(duì)指標(biāo)體系的每一層指標(biāo)，分別進(jìn)行兩兩比較，構(gòu)造判斷矩陣，對(duì)判斷矩陣進(jìn)行一致性檢驗(yàn)；通過(guò)一致性檢驗(yàn)后，由判斷矩陣算出每一層各指標(biāo)的權(quán)重。最終計(jì)算出的基礎(chǔ)權(quán)重向量

ω1=(ω11,ω12,…,ω1l,…,ω1L).

(11)

2.3.2 采用相關(guān)系數(shù)法確定相關(guān)性權(quán)重ω2

有些指標(biāo)間可能存在著內(nèi)在的函數(shù)關(guān)系或市場(chǎng)行為導(dǎo)致的聯(lián)動(dòng)關(guān)系，需對(duì)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)掘所有指標(biāo)相互之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，關(guān)聯(lián)性越強(qiáng)的指標(biāo)，應(yīng)當(dāng)適當(dāng)降低它們的權(quán)重。

假設(shè)一共采集了T次指標(biāo)數(shù)據(jù)，第l個(gè)指標(biāo)el第t次數(shù)據(jù)0-1標(biāo)準(zhǔn)化后的結(jié)果為Xtl；因此指標(biāo)數(shù)據(jù)矩陣為X=(Xtl)T×L，對(duì)X求相關(guān)矩陣R=(Ril)L×L。

各指標(biāo)的相關(guān)性權(quán)重賦初值1，然后根據(jù)矩陣R，每2個(gè)指標(biāo)之間分別進(jìn)行1次權(quán)重調(diào)整。假定指標(biāo)i與j之間的相關(guān)系數(shù)為x，則二者的權(quán)重相對(duì)比例均在原來(lái)值的基礎(chǔ)上再乘上系數(shù)y，

(12)

調(diào)整完后進(jìn)行歸一化，最終計(jì)算出的相關(guān)性權(quán)重向量

ω2=(ω21,ω22,…,ω2l,…,ω2L).

(13)

2.3.3 用熵權(quán)法確定熵權(quán)重ω3

熵權(quán)法是根據(jù)各個(gè)指標(biāo)變量的變化波動(dòng)程度來(lái)進(jìn)行賦權(quán)的一種客觀賦權(quán)法。對(duì)于某項(xiàng)指標(biāo)，可以用熵值來(lái)判斷其離散程度，熵值越小，指標(biāo)的離散程度越大，該指標(biāo)對(duì)綜合評(píng)價(jià)的影響(即權(quán)重)就越大。如果某項(xiàng)指標(biāo)的值在各個(gè)時(shí)期全部相等，則該指標(biāo)在市場(chǎng)趨勢(shì)研究綜合評(píng)價(jià)中不應(yīng)起作用。

假設(shè)一共采集了T次指標(biāo)數(shù)據(jù)，第l個(gè)指標(biāo)el第t次數(shù)據(jù)0-1標(biāo)準(zhǔn)化后的結(jié)果為Xtl，則第l個(gè)指標(biāo)el第t次數(shù)據(jù)的比重

(14)

根據(jù)歸一化數(shù)據(jù)計(jì)算各個(gè)指標(biāo)熵值，再乘以歸一化系數(shù)1/logT，則第l個(gè)指標(biāo)el的信息熵值

(15)

由于指標(biāo)的信息熵值越大，其信息效用值越小，因此需要對(duì)信息熵逆向化。設(shè)定信息效用值與信息熵值的和為1，則第l個(gè)指標(biāo)el的權(quán)值

(16)

最終計(jì)算出的熵權(quán)重向量

ω3=(ω31,ω32,…,ω3l,…,ω3L).

(17)

2.3.4 合成權(quán)重

利用矩陣點(diǎn)乘的方法直接通過(guò)計(jì)算各指標(biāo)在3個(gè)向量中取值的乘積得到各指標(biāo)的最終權(quán)重，并進(jìn)行歸一化處理得到最終權(quán)重向量

ω=(ω1,ω2,…,ωl,…,ωL).

(18)

2.4 多指標(biāo)融合

利用證據(jù)推理方法，根據(jù)指標(biāo)權(quán)重對(duì)所有指標(biāo)置信度進(jìn)行融合，得到綜合置信度。

2.4.1 構(gòu)造基本概率分配函數(shù)

利用第2.3節(jié)計(jì)算出的權(quán)向量ω作為折扣系數(shù)，對(duì)指標(biāo)分別進(jìn)行縮小處理。其中，第l個(gè)指標(biāo)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(biāo)el對(duì)評(píng)價(jià)等級(jí)θ的置信度；βΘ,l為處理前指標(biāo)el全局未知不確定性置信度；kθ,l為處理后指標(biāo)el對(duì)評(píng)價(jià)等級(jí)θ的置信度；kΘ,l為處理后指標(biāo)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(yù)留出的全局未知不確定性置信度。

2.4.2 構(gòu)造遞推公式

表1 指標(biāo)融合遞歸過(guò)程Tab.1 Index fusion recursive process

融合完第l+1個(gè)指標(biāo)后得到的各項(xiàng)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(jié)果

融合所有L個(gè)指標(biāo)后，指標(biāo)集合E對(duì)評(píng)價(jià)等級(jí)Θ的綜合置信度為

(21)

2.5 效用分析

效用分析類(lèi)似置信度評(píng)估的逆運(yùn)算，是根據(jù)綜合置信度來(lái)計(jì)算效用值，公式為

(22)

式中μ(θm)為第m個(gè)評(píng)價(jià)等級(jí)對(duì)應(yīng)的效用值。本文設(shè)定各評(píng)價(jià)等級(jí)對(duì)應(yīng)的效用值分別為(0, 0.25, 0.5, 0.75, 1)。

綜上分析，綜合評(píng)價(jià)的計(jì)算過(guò)程如圖4所示。

圖4 電力市場(chǎng)綜合評(píng)價(jià)的計(jì)算過(guò)程Fig.4 Calculation process of comprehensive evaluation

3 算例分析

3.1 指標(biāo)數(shù)據(jù)測(cè)算

本文選取廣東電力市場(chǎng)2017年2月至2019年12月共35個(gè)月度集中交易實(shí)際數(shù)據(jù)，對(duì)平均發(fā)電成本、市場(chǎng)總剩余、市場(chǎng)剩余率、申報(bào)供需比、發(fā)電側(cè)HHI、用電側(cè)HHI以及生產(chǎn)者剩余占比等7個(gè)指標(biāo)進(jìn)行測(cè)算和分析。在計(jì)算平均發(fā)電成本時(shí)，根據(jù)廣東目前火電機(jī)組標(biāo)桿電價(jià)為0.45 元/kWh[23]，利用發(fā)電側(cè)成交平均申報(bào)價(jià)差疊加標(biāo)桿電價(jià)得到。

各指標(biāo)的測(cè)算結(jié)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(biāo)0-1標(biāo)準(zhǔn)化

標(biāo)準(zhǔn)化之前確定各指標(biāo)的類(lèi)型及其取值范圍如下。

圖6 市場(chǎng)總剩余曲線Fig.6 Market surplus curve

圖7 市場(chǎng)剩余率曲線Fig.7 Market surplus rate curve

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

圖9 申報(bào)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(biāo)，取值范圍為0～0.45 元/kWh；

b)市場(chǎng)總剩余屬于越大越好型指標(biāo)，取值一般為正，無(wú)范圍限定；

c)市場(chǎng)剩余率屬于越大越好型指標(biāo)，取值范圍為0～∞；

d)HHI屬于越小越好型指標(biāo)，取值范圍為0～10 000；

e)申報(bào)供需比屬于居中型指標(biāo)，取值范圍為0～∞，中值為1，當(dāng)取值為中值時(shí)，表示電力供求形勢(shì)持平，最有利于市場(chǎng)公平；

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

各月份數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后的曲線如圖10所示。

圖10 指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化結(jié)果曲線Fig.10 Indicator normalization result curves

3.3 指標(biāo)權(quán)重計(jì)算與合成

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

(23)

則計(jì)算得到的基礎(chǔ)權(quán)重向量為ω1=(2/11,2/11,2/11,1/11,1/11,1/11,2/11)。

再分別進(jìn)行相關(guān)性分析和熵權(quán)計(jì)算，得到相關(guān)性權(quán)重和熵權(quán)重；對(duì)基礎(chǔ)權(quán)重計(jì)算調(diào)整，得到的最終權(quán)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(biāo)融合

先將指標(biāo)測(cè)算結(jié)果轉(zhuǎn)換為置信度評(píng)估向量，然后融合每個(gè)月所有指標(biāo)的置信度向量，最后進(jìn)行效用分析。除了原評(píng)價(jià)外，為了更好地進(jìn)行比較分析，增加1次不考慮熵權(quán)重的評(píng)價(jià)，2次評(píng)價(jià)結(jié)果效用值曲線如圖12所示。

圖11 權(quán)重合成Fig.11 Composition of weights

圖12 評(píng)價(jià)結(jié)果效用曲線Fig.12 Utility curves of evaluation results

3.5 結(jié)果分析

a)規(guī)則實(shí)施初期，供需雙方申報(bào)具有一定的隨機(jī)性，疊加調(diào)整供需比帶來(lái)的影響，因此指標(biāo)數(shù)據(jù)的波動(dòng)較大。經(jīng)過(guò)供需雙方的市場(chǎng)博弈，從2017年11月開(kāi)始，各項(xiàng)指標(biāo)的波動(dòng)幅度變小，逐步達(dá)到了市場(chǎng)均衡。

b)從生產(chǎn)者剩余占比走勢(shì)可以看出，市場(chǎng)成交價(jià)格總是趨近于用電側(cè)申報(bào)價(jià)格，導(dǎo)致生產(chǎn)者剩余占比不斷趨近于1，表明發(fā)電側(cè)的市場(chǎng)力要大于用電側(cè)的市場(chǎng)力，市場(chǎng)存在一定的市場(chǎng)力。一方面原因是設(shè)置了市場(chǎng)供需比，另外一個(gè)原因便是發(fā)電側(cè)HHI結(jié)構(gòu)相差較大，發(fā)電側(cè)HHI保持在1 000以上，而用電側(cè)HHI一直在500左右。

c)觀察指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化結(jié)果曲線，總體上平均發(fā)電成本、市場(chǎng)剩余率和生產(chǎn)者剩余占比3個(gè)指標(biāo)的表現(xiàn)則呈下降趨勢(shì)，而申報(bào)供需比呈上升趨勢(shì)。因此，平均發(fā)電成本、市場(chǎng)剩余率和生產(chǎn)者剩余占比3個(gè)指標(biāo)之間的相關(guān)性較強(qiáng)，而這3個(gè)指標(biāo)與申報(bào)供需比則有中度的負(fù)相關(guān)性。申報(bào)供需比與其他3個(gè)指標(biāo)的負(fù)相關(guān)是違背因果關(guān)系的，因?yàn)閺V東通過(guò)調(diào)整供需比旨在促進(jìn)市場(chǎng)公平(如生產(chǎn)者剩余占比)，應(yīng)該是正相關(guān)的。究其原因，是由于對(duì)申報(bào)供需比進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化的過(guò)程中，將最優(yōu)中值取為了1，而事實(shí)上最優(yōu)的供需比應(yīng)該遠(yuǎn)大于當(dāng)前全年的供需比1.25，應(yīng)當(dāng)重新選定中值；但由于申報(bào)供需比的權(quán)重很小，本文沒(méi)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(quán)重的效用在0.25上下浮動(dòng)，而不考慮熵權(quán)重的效用則在0.6上下浮動(dòng)，主要原因是：平均發(fā)電成本指標(biāo)的影響，由于其值小、波動(dòng)大，所以在考慮了熵權(quán)重之后效用下降了很多，而不考慮熵權(quán)重的效用值在0.6左右說(shuō)明市場(chǎng)整體表現(xiàn)是好的。2條效用曲線雖然波動(dòng)大，但是沒(méi)有明顯的變化趨勢(shì)，說(shuō)明在既定的市場(chǎng)規(guī)則之下，市場(chǎng)主體的博弈雖然具有不確定性，但在熟悉市場(chǎng)規(guī)則之后，逐漸會(huì)達(dá)到市場(chǎng)均衡，整體市場(chǎng)表現(xiàn)會(huì)趨于在一個(gè)較為穩(wěn)定的區(qū)間內(nèi)波動(dòng)。

e)由指標(biāo)權(quán)重的分析可知，平均發(fā)電成本、市場(chǎng)總剩余、市場(chǎng)剩余率以及生產(chǎn)者剩余占比4個(gè)指標(biāo)為關(guān)鍵指標(biāo)，分別包括了市場(chǎng)效益的所有指標(biāo)以及市場(chǎng)公平中的市場(chǎng)績(jī)效類(lèi)指標(biāo)。

4 結(jié)束語(yǔ)

本文總結(jié)了國(guó)內(nèi)外電力市場(chǎng)信息披露與評(píng)價(jià)體系研究和應(yīng)用的經(jīng)驗(yàn)啟示，結(jié)合廣東電力市場(chǎng)發(fā)展情況及信息披露現(xiàn)狀，構(gòu)建了一套適合當(dāng)前廣東電力市場(chǎng)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并提出了結(jié)合層次分析法、相關(guān)系數(shù)法、熵權(quán)法和證據(jù)推理方法的綜合評(píng)價(jià)模型。最后采用MATLAB算例分析廣東電力市場(chǎng)2017—2019年各個(gè)月度集中交易的表現(xiàn)情況。其中在綜合評(píng)價(jià)模型中，利用證據(jù)推理方法中的置信度評(píng)估、效用分析以及證據(jù)融合的方法，可以同時(shí)處理定性和定量指標(biāo)以及指標(biāo)中存在的模糊性。