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摘要:建立完善的售电公司信用评价体系,有助于规范电力市场交易、提高电力市场的机制建设和行业管理水平。将核主成分分析法和物元可拓理论相结合,构建 KPCA-MEE 售电公司信用评价模型。在所设计的售电公司信用评价指标体系基础上,采用核主成分分析法实现指标体系降维并确定指标权重,可有效避免主成分分析法中因各指标贡献率过度分散而影响评价效果的弊端。然后应用物元可拓理论对售电公司进行信用等级评价,解决评价对象的模糊性、不确定性问题,为等级评价提供可靠依据。基于4家售电公司的运营数据进行算例分析,计算结果证明该模型的有效性和合理性。
关键词:电力市场;信用评价;核主成分分析;物元可拓;售电公司
0 引言
随着中国电力体制改革的加速推进,电力市场化竞争逐步加剧,出现了售电公司这类新型电力市场主体。目前国内尚无对售电公司信用进行科学评价的方法,建立完善的售电公司信用评价体系,能够为电力用户选择售电公司提供标准;
确保输供电平衡、激发售电公司提升自身的售电服务水平;在规范电力市场交易、维护电力市场稳定性等方面具有积极意义;能够提高电力市场的机制建设和行业管理水平。因此,亟须构建科学合理的售电公司信用评价体系。
目前,国内电力市场主体信用评价的研究对象主要是电力用户 [1-2] ,尚无针对售电公司的信用评价研究,但评价模型是通用的,可以通过其他主体信用评价指标和方法,进而构建售电公司信用评价模型。现行的主要评价方法有模糊综合评价 [3] 、理想解法 [4] 等,但上述方法无法解决评价信息重复或计算过程复杂等问题,物元可拓 (matter-element extension, MEE) 理论能够兼顾不确定性和模糊性,又能体现出评价指标对两级级别的差异及统一级别内部的不同状态,已经应用到了产品质量评价 [5] 和产业安全评价 [6] 等领域,并取得较好的评价效果。因此,本文尝试将物元可拓评价方法运用到售电公司信用评价研究中,但售电公司信用评价指标之间存在多重相关性,冗余指标数据会损害模型的仿真能力,直接运用物元可拓模型开展售电公司信用评价会产生一定误差,因此,需要使用一种特征提取方法以准确提取变量间的重要信息特征。同时,原始数据中存在非线性属性,采用传统特征提取方法可能会出现较大偏差,核主成分分析 (kernel principal componentanalysis,KPCA) 是一种非线性主成分评价模型,能更有效地处理变量间的非线性关系,广泛应用于特征提取研究 [7] ,因此,本文将 KPCA 和 MEE相结合对售电公司进行信用评价。
本文设计售电公司信用评价指标体系和指标分级标准;构建 KPCA-MEE 售电公司信用综合评价模型,利用核主成分分析法实现指标降维,并应用 MEE 模型完成售电公司信用评价。以 4 家售电公司为案例进行算例分析,验证 KPCA-MEE 售电公司信用综合评价模型的有效性。
1 售电公司信用评价指标体系设计
1.1 售电公司信用评价指标体系
建立售电公司信用评价模型的首要环节是构建科学合理的信用评价指标体系,通过监测和分析相关指标反映售电公司的信用情况。根据《售电企业及电力大用户信用评价指标体系(试行)》,以如下原则构建售电公司信用评价指标体系。
(1)科学性原则:选取的指标能够通过观察、统计、评议等方式得到明确的定性或定量结论 [8] 。
(2)系统性原则:指标体系要尽可能涵盖售电公司信用情况的特征,并形成系统,指标既要有相关性、层次性,也要有整体性,要能够全面地评价售电公司的信用情况。
(3)定性与定量相结合的原则:售电公司的信用评价指标体系需要根据不同评价内容的特点采用不同性质的评价指标,能更准确地反映电力客户信用的现状和趋势。
(4)简约性原则:体现售电公司的守信能力与意愿的内容十分繁杂,为保证评价体系的有效性,指标应具有高概括力,从而反映最重要的特征 [9] 。
依据上述原则和行业试行标准,确定售电公司信用评价指标体系,如表 1 所示。其中,一级指标包含基本条件、守信能力、守信意愿、守信表现、财务状况、信用记录 6 项。该指标体系利用 17 个二级指标 [10-11] 和 28 个三级指标合理地体现售电公司的技术水平、经济水平、守信水平,对企业信用评价具有重要影响的因素。
1.2 指标分级标准
根据各指标值的历史数据和专家意见,对各个指标进行信用等级划分及取值范围规定。售电公司信用评价指标分级标准如表 2 所示,其中基础信息、企业资质、基础管理、产品品牌指标、营销能力、设备技术能力、信用管理、制度规范、交易管理、合同履行、电力调度管理的三级指标(除交易电量、设备完好率外)均由德尔菲法决定:定性指标采用 50 分制和百分制,0 分为条件最差,根据行业专家打分情况取均值,作为
定性指标的最终指标值。
2 售电公司信用综合评价模型
2.1 核主成分分析法
核主成分分析是一种非线性主成分评价模型,可有效地处理变量间的非线性关系,广泛应用于多指标的综合评价中 [12-13] ,相比主成分分析能够取得更合理的指标约简结果。该方法可以将大量指标变量中包含的信息压缩为少数能反映原有信息特征的综合变量指标,通过对综合变量指标的分析,处理变量之间的非线性关系,同时保证原有数据信息量的丢失达到最小化 [14] ,其基本步骤如下。
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