花雨洁，陈璐，黄莉

(国电南瑞科技股份有限公司，江苏 南京　211106)

0　引　言

随着售电市场的逐步放开，电力市场中的各个主体及其职能将会进行转变，而售电公司将会影响整个售电市场的运作，它们的竞争状况决定着售电侧的活力[1-2]6。此阶段的售电公司不仅需要面临价格的波动，还将面临需求量变化以及用户市场份额带来的巨大波动，所以它最终将承受购、售电交易与市场份额变化带来的双重波动，面临巨大的市场风险[3]。因此在售电侧放开的新环境下，对售电公司进行包括市场份额评估与购售电交易等收益风险分析至关重要。

虽然我国售电市场开放不久，但国内外学者对售电公司的收益风险已经进行了一些研究。文献[4]加入了市场份额对售电公司收益的影响，其影响市场份额的因素以销售电价为主，主要采用VaR法为公司建立了销售电价及购售电联合决策模型。文献[5]加入了用户需求价格弹性对售电公司收益与风险的影响，以期望收益最大与购电风险最小为目标建立了优化模型，进一步优化其购售电策略。文献[6]的购电优化是在需求侧实时电价的条件下进行的，采用VaR法为售电公司建立了以购售电效用最大化为目标的最优购电组合模型。但上述的研究主要集中在售电企业的购售电风险决策上，较少涉及到售电公司计及市场份额与购售电的收益风险研究，即使涉及到市场份额，也只集中于电价对其的影响。

本文在传统的售电公司购售电决策与风险分析的基础上，考虑到市场份额的影响，首先结合电力市场营销策略，分析售电侧开放后影响售电公司竞争力大小的关键性因素，建立较为全面的市场份额模型，再对3种不同类型与实力的售电公司进行较为全面的收益-风险分析，度量不同售电合同对售电公司收益和风险的影响，为售电公司扩大市场份额，增加收益，规避风险提供参考。

1　售电公司市场份额建模

1.1　基于层次分析法的售电公司市场竞争力建模

图1　售电公司市场竞争力层次结构模型

本文结合电力市场营销策略[7]，确定了影响售电公司竞争力的关键性因素，运用层次分析法(AHP)建立了评价体系的目标层、准则层和指标层。建立的售电公司市场竞争力层次结构模型如图1所示。

本文采用1～9比例标度法，比较每一层中每个指标之间的相对重要性，并对其进行数值量化。之后通过层次总排序，就能得出代表售电公司的竞争力大小的计算模型，用式(1)表示:

U=β1C1+β2C2+β3C3+β4C4+β5C5+
β6C6+β7C7+β8C8+β9C9+β10C10

(1)

式中:C1～C10代表图1中每个二级指标的评价结果;β1～β10值分别代表每个二级指标对应的权重系数。

1.2　售电公司市场份额建模

本文采用Logistic回归模型，结合上述市场竞争力模型来构建售电公司的市场份额模型。本文结合售电公司的市场竞争力模型与Logistic回归模型，建立售电公司的市场份额模型，具体如下：

(2)

式中：P表示市场份额大小；x1～xp分别对应二级指标C1～C10的评价数值，为1～9的实数，C1～C10建设水平越高，xi的值越大；β1～βp值分别代表每个二级指标对应的权重系数。

2　售电公司收益-风险建模

2.1　售电公司购电成本

售电公司的购电成本包括两个部分，一部分是双边合同市场及日前市场的购电成本，另一部分是售电公司所占的市场份额大小及其增值服务的投资成本。由于实时负荷有极大不确定性，所以本文首先依照固定比例来安排各时段调用的电量，剩下的负荷由双边交易电量进行补充。购电侧的成本如下所示：

C=P(CC+CDA)+γ

(3)

CC=qC,tpC

(4)

(5)

约束条件为qC,t+qDA,t=qall,t。式中：C代表售电公司的购电成本；T代表研究时段总数；CC和CDA分别代表售电公司在双边合同和日前市场的购电成本；pC和pDA,t分别代表双边市场购电价以及t时段日前市场的购电价，pC代表双边交易价格随qC,t变化的函数；qC,t、qDA,t和qall,t分别代表t时段双边合同市场购电量、日前市场购电量以及总购电量；P代表售电公司所占市场份额大小；γ代表增值服务的投资成本。

2.2　售电公司售电收入

售电公司在售电会给用户提供不同的售电合同类型，售电公司的售电收入就是通过各类售电合同所获得的收益，即：

(6)

2.3　基于CVaR的计及售电公司市场份额的收益风险模型

比较CVaR的求解方法，本文选择Monte Carlo模拟法来得到CVaR值，具体是通过生成购售电利润P′的NM个样本来得到结果[8]。本文的γ用售电公司总收益乘对应的百分比表示，C5～C10对应的评价指标数值的平均值χ就是其所占的百分比。

目标函数为：

(13)

式中：β代表售电公司的风险规避系数；NM代表Monte Carlo模拟次数；α代表CVaR的置信水平；ηx代表引入的决策变量；ξ为代表售电公司在日前与双边合同市场的购电分配比例。

3　算例分析

3.1　售电公司市场份额计算

由于我国目前缺乏售电市场的具体应用数据，因此，本文在分析各指标因素的影响程度时，对各层级判断矩阵做出了合理假设，并根据2.1节中的计算得到了各层权重系数，具体数据如表1～表5所示。

表1　A-B判断矩阵

表2　B1-C判断矩阵　　　　　表3　B2-C判断矩阵

表4　B3-C判断矩阵　　　　　表5　B4-C判断矩阵

根据以上单排序结果，可将方案层对目标层而言的相对重要性进行比较，进行权重层次总排序，可以求出其具体结果，因此，得到售电公司的市场竞争力表达式为：

U=0.048 6C1+0.048 6C2+0.177 2C3+0.354 6C4+0.074 2C5+
0.074 2C6+0.037 1C7+0.100 1C8+0.055 1C9+0.030 3C10。

为模拟市场中的竞争情况，本文假设在售电市场中，共有三种不同类型的售电公司，各公司的售电合同的参数见文献[9]。

(1)售电公司A：该公司实力较雄厚，提供给用户选择的售电合同类型多样，包括均一电价、分时电价和保底封顶电价合同。

(2)售电公司B：该公司实力一般，提供给用户选择的售电合同类型包括均一电价和保底封顶电价合同两种。

(3)售电公司C：该公司实力较弱，提供给用户选择的售电合同类型只有均一电价一种。

表6为三家售电公司的具体评价结果及其市场份额。

表6　售电公司市场份额评价

由于销售电价会根据用户选用的售电合同的不同而改变，因此本文在评价电能价格时，与合同结构的评价指标保持一致。当三家公司的市场份额表达式确定之后，由三家市场份额相加为1，可以求出未知数β0，本文计算得出β0=-5.921 8，代入式(6)就可求出的市场份额大小，具体如表6中所示。

3.2　售电公司收益风险算例分析

售电公司的收益风险分析仍选用4.1节中的三家售电公司进行分析，本文参考PJM的历史统计数据[10]，假定某地区的负荷服从正态分布[2]29。在售电市场中，考虑到售电公司不同的风险承受能力，针对上述三种不同的售电公司，本文通过改变风险规避系数β来分析售电公司收益和风险的情况。仿真结果如图2～图4所示，分别描述了三家不同类型的售电公司在不同风险度量程度下的期望收益、条件风险价值的变化情况与总效用值。

图2　各售电公司的期望收益

从图2可以看出，各售电公司的收益与风险成正比增长，售电公司A的期望收益最高，风险也最高，总效用也最高，当风险规避系数为0时，其期望收益将会达到了24百万美元。此外，各售电公司之间的效用比基本与各公司所占的市场份额之比相近，公司所占份额越大，总效用就越高，所以售电公司A占有极大的优势。在售电公司承受的风险上，随着风险规避系数的增加，承受的风险就会随之减小，总效用也会有所降低，但仍保持着高风险高收益的趋势。另一方面，由于售电公司A设有均一电价、分时电价和保底封顶电价等售电合同，当公司遭遇相同的风险时，公司A更有能力减弱风险带来的影响，能更大程度的规避风险，实现总体效用的最大化。

图3　各售电公司的CVaR值

图4　各售电公司的总效用

4　结束语

在传统购售电的基础上，通过电力营销策略得出影响售电公司市场份额的因素，结合层次分析法(AHP)与logistics回归模型建立市场份额模型，并采用条件风险价值理论(CVaR)，以售电公司效用最大化为目标，建立售电公司计及市场份额与投资的购售电模型，通过算例仿真得出在售电市场开放后，售电公司要想提高总效用，需要通过开展电力增值服务来扩大其所占的市场份额，同时丰富公司的售电合同，在更大程度上增加收益，规避风险。

参考文献：

[ 1 ] 张晓萱,薛松,杨素,等.售电侧市场放开国际经验及其启示[J].电力系统自动化,2016,40(9):1-8.

[ 2 ] 罗琴.市场环境下售电公司购售电策略研究[D].上海:上海交通大学,2014.

[ 3 ] SHAKOURI G H,EGHLIMI M, MANZOOR D. Economically optimized electricity trade modeling Iran-turkey case[J]. Energy Policy, 2009,37(2):472-483.

[ 4 ] 罗琴,宋依群,徐剑,等.基于AHP-Logit模型的竞争性售电公司决策研究[J].华东电力,2013,41(11):2373-2377.

[ 5 ] 黄海伦,严正,杨云益,等.考虑用户反应的配电公司最优购售电与风险管理策略[J].上海交通大学学报,2012,46(7): 1122-1126.

[ 6 ] 臧宁宁.电力体制改革下售电公司如何搭建市场营销体系[J].中国能源,2016,38(4):44-47.

[ 7 ] 古洪平.电力市场营销理论与实务[M].北京:中国电力出版社,2008.

[ 8 ] 张钦,王锡凡,王建学.需求侧实时电价下供电商购售电风险决策[J].电力系统自动化,2010,34(3):22-27,43.

[ 9 ] 张钦,王锡凡,王秀丽,等.需求侧实时电价下用户购电风险决策[J].电力系统自动化,2008,32(13)：16-20.

[10] 朱兆霞,邹斌.PJM日前市场电价的统计分析[J].电力系统自动化,2006,30(23):53-57.