王 愷，盧幫明，于新鈺，錢寒晗

（1.國網(wǎng)安徽電網(wǎng)公司電力交易中心有限公司，安徽 合肥230061；2.安徽電力公司電力培訓(xùn)中心，安徽 合肥230022；3.合肥工業(yè)大學(xué) 電氣與自動化工程學(xué)院，安徽 合肥230009）

引言

電力零售市場是用戶自由選擇電力供應(yīng)的交易模式[1]。電力零售市場的風(fēng)險因素包括業(yè)務(wù)規(guī)模、資本、員工資質(zhì)、投訴情況等。業(yè)務(wù)規(guī)模反映市場份額和影響力[2]，資本通過流動比率、資產(chǎn)負(fù)債率、不可撤銷備用信用證金額和有形資產(chǎn)凈值反映資金鏈流動情況[3]，員工資質(zhì)表征操作熟練程度[4]，投訴的數(shù)量和嚴(yán)重程度反映服務(wù)質(zhì)量[5]。電力零售市場需評估風(fēng)險以進行發(fā)展決策。

電力零售市場風(fēng)險評估需要在業(yè)務(wù)、資本、員工、服務(wù)等諸多方面衡量風(fēng)險水平[6]。文獻(xiàn)[7]以售電公司交易成功的可能性來衡量風(fēng)險，文獻(xiàn)[8]提出基于多代理服務(wù)構(gòu)架的售電公司日前小時電價風(fēng)險決策方法，文獻(xiàn)[9]考慮電力現(xiàn)貨價格波動帶來的風(fēng)險，上述文獻(xiàn)局限于交易風(fēng)險。文獻(xiàn)[10]采用條件風(fēng)險值（CVAR）構(gòu)造風(fēng)險模型，文獻(xiàn)[11]量化風(fēng)險的概率和影響，得到風(fēng)險的整體評估結(jié)果，但各售電公司對整個零售市場的影響不同，需要考慮售電公司權(quán)重。文獻(xiàn)[12]采用專家打分法確定權(quán)重因子，文獻(xiàn)[13]利用模糊層次分析法選取權(quán)重，但需要主觀經(jīng)驗打分，對人為判斷依賴性強。文獻(xiàn)[14]利用靈敏度修正系數(shù)對K-means 算法進行改進計算系統(tǒng)運行風(fēng)險，但無法兼顧售電公司重要程度的差異。

本文考慮售電公司的重要程度，采用熵值法得到售電公司權(quán)重，并采用加權(quán)聚類進行風(fēng)險評估。通過對某電力零售市場風(fēng)險評估，為協(xié)調(diào)業(yè)務(wù)提供決策依據(jù)。

圖1 電力零售市場時空雙維度風(fēng)險評估流程圖

1 電力零售市場風(fēng)險評估

電力零售市場的風(fēng)險因素包括業(yè)務(wù)規(guī)模、資本、員工資質(zhì)、投訴情況等。為兼顧售電公司重要程度的差異，采用熵值法得售電公司權(quán)重，用加權(quán)聚類進行電力零售市場風(fēng)險評估。計算流程如圖1 所示。

表1 售電公司權(quán)重

1.1 基于熵值法的售電公司權(quán)重

售電公司的權(quán)重需根據(jù)其風(fēng)險因素所含信息量大小確定，風(fēng)險因素離散程度越高，隨機性和無序程度越高，蘊含的風(fēng)險信息越多，因此本文選擇熵值法整定售電公司的權(quán)系數(shù)。

取N 個售電公司T 個時段的風(fēng)險因素數(shù)據(jù)，將風(fēng)險因素數(shù)據(jù)進行標(biāo)幺化，并進行同向處理，便于風(fēng)險因素的比較。X（t，n）為第n 個售電公司第t 時段的風(fēng)險因素，其中t=1，2，…，T，n=1，2，…，N。第n 個售電公司第t 時段的風(fēng)險因素占總時段的比重b 為式（1），第n 個售電公司的熵值e 為式（2），用式（3）計算信息熵冗余度d，進而根據(jù)式（4）得到各個售電公司的權(quán)重k：

1.2 基于加權(quán)聚類的風(fēng)險評估

將T 時段分為Q 類，若第t 時段風(fēng)險因素劃入第q類，則C（t，q）=1，否則為0，其中q=1，2，…，Q。按式（5）計算t 時段售電市場風(fēng)險因素X0，等步長劃分進行初始分類。用式（6）計算第q 類類中心Lq，用式（7）計算第t 時段風(fēng)險因素與第q 類間的距離：

將樣本劃分到與其距離最近類中去，直到誤差不再減小為止，誤差EΣ見式（8）。由此得到所有時段分類情況，第q 類概率p（q）見式（9）。

2 算例分析

將某省電力零售市場36 個售電公司58 個時段的業(yè)務(wù)規(guī)模、資本、員工資質(zhì)、投訴情況等風(fēng)險因素進行標(biāo)幺化和同向化處理。以投訴情況處理前后為例，如圖2 所示。

2.1 售電公司權(quán)重

圖3 各風(fēng)險因素的各類概率

圖4 各風(fēng)險因素的各類均值

將36 個售電公司58 個時段的各風(fēng)險因素求和，利用熵值法計算各售電公司的權(quán)重，得到表1。

2.2 風(fēng)險評估

對風(fēng)險因素進行評估，分類后的各類概率和均值分別見圖3 和圖4。由圖可知：業(yè)務(wù)規(guī)模、資本、投訴情況等風(fēng)險因素分為6 類；售電公司間資本風(fēng)險差異最小，市場競爭最強；員工資質(zhì)的類間差異小，隨時間變化平緩；投訴情況的類間差異大，隨時間變化激烈；第6 類時段（2-17 時段）第8、9、10、29、30、31 號售電公司的資本風(fēng)險高，第2 類時段（46-58 時段）第10、16、17、22、23、28 號售電公司的業(yè)務(wù)規(guī)模風(fēng)險大，零售市場需要重點關(guān)注部分售電公司第2 類時段業(yè)務(wù)規(guī)模和第6 類時段資本風(fēng)險高的原因并進行風(fēng)險警示和業(yè)務(wù)協(xié)調(diào)。

3 結(jié)論

本文用熵值法得到售電公司權(quán)重并用加權(quán)聚類進行風(fēng)險評估，通過對某電力零售市場風(fēng)險因素分析。結(jié)論如下：

（1）售電公司間資本的差異最小，市場競爭最強。

（2）員工資質(zhì)的類間差異小，隨時間變化平緩；投訴情況的類間差異小，隨時間變化激烈。

（3）第6 類時段（2-17 時段）第8、9、10、29、30、31 號售電公司的資本風(fēng)險高，第2 類時段（46-58 時段）第10、16、17、22、23、28 號售電公司的業(yè)務(wù)規(guī)模風(fēng)險大，市場需重點關(guān)注并協(xié)調(diào)相關(guān)業(yè)務(wù)。