深度文章 | 售电公司购售电决策研究综述

摘要:随着中国电力市场改革的逐步深化，售电公司的数量以及参与市场交易的形式将不断增加，售电公司购售电决策将成为售电公司的核心竞争力，直接决定着售电公司的运营效益。为了给国内售电公司运营决策提供有益参考，帮助相关研究学者和技术人员更好地了解售电公司购售电决策研究现状，从售电市场不确定性参数的预测，售电公司购电决策以及售电公司定价策略三个方面较为系统的综述了售电公司购售电策略研究现状,最后讨论了未来值得研究的方向。

（来源：节选自电力需求侧管理 作者：宋艺航,王刚,蔡浩,高赐威,陈涛）

0引言

2015年3月，中共中央、国务院印发的《关于进一步深化电力体制改革的若干意见》(中发：【2015】9号)中，明确将“多途径培育售电侧市场主体,有序向社会资本开放售电业务”作为电力市场改革的重点任务,随着电力市场改革的深入,大量社会资本将纷纷进驻电力市场，售电公司数量急剧增多。随着电力市场建设的逐步完善,我国将形成中长期加现货交易的市场模式，届时售电公司将以购售电作为其业务核心,售电公司的购售电决策是否得当，将决定售电公司的核心竞争力，直接影响着售电公司的运营效益。在此背景下，本文从售电市场不确定性参数的预测，售电公司购电决策以及售电公司定价策略3个方面较为系统的综述了售电公司购售电策略研究现状，最后讨论了未来值得研究的方向。

1售电市场不确定性参数预测

由于现货市场电价以及用户侧的负荷为随机变量，在研究售电公司购售电决策之前，必须对用户侧负荷与现货市场电价进行预测,下文将论述用户侧负荷预测与现货市场电价预测的研究情况。

1.1电力负荷预测

电力负荷预测多年来一直是电力系统中的研究热点问题,现有的负荷预测文献中,可以分为短期负荷预测(short-term load fore,STLF)和长期负荷预测(long-term load fore,LTLF),针对短期负荷预测研究相对更多，如回归分析法、时间序列法、灰色模型法、人工神经网络法、支持向量机法、小波分析法等。

与常规负荷预测相比，售电公司负荷预测有些许不同之处。首先在针对的对象方面，常规负荷预测面向整个电力系统，而售电公司在进行购售电决策时,预测仅面向自身客户。在市场环境下，用户更换售电公司对于整个电力系统来说，负荷特性不会产生明显的影响，而对于售电公司进行购售电决策时,则需要将其纳入考虑当中，因此上述方法必须经过适当的改进后才可以运用在售电公司负荷预测中,比如增加用户更变售电公司的预测模块，分析售电公司客户保有量叫或将用户粘性考虑进预测模型等。

其次，售电公司进行负荷预测的根本目的与常规负荷预测不同,常规负荷预测通常服务于电力经济调度或电力系统规划，因此目前研究大多集中于如何提高负荷精度或衡量不同模型的优劣势，而对于售电公司来说,进行负荷预测的根本目的在于避免购售电风险,降低购电侧的成本。现货市场由日前与实时两级市场构成，售电公司的购电成本随着在不同市场的购电比例不同而发生着变化，由于日前电价和实时电价的不同步，因此单纯考虑负荷预测精度可能无法达到降低购电成本的目的。

1.2现货市场电价预测

在电力市场中，现货市场的电价具有较高的波动性和随机性，是造成售电公司购售电风险的主要因素。按照电价预测时间长短,可将其分为短、中、长期电价预测。对于中期和长期电价预测,两者都是对今后一段较长时间的电价走势进行预测,在现实方法上无本质性区别，可以合并讨论同。通常将模糊方法和回归分析方法相结合,用于中长期电价预测，且由于中长期电价预测中，包含不确定性因素太多,历史数据分布复杂混乱,预测的可信度较低，因此国内外研究相对较少，但由于中长期电价预测将决定着售电公司在中长期市场的购电决策,同时也为电力监管部门提供市场监管的客观依据，因此对于中长期电价预测的研究仍然有着十分重要的意义。

短期电价预测主要适用于预测未来几小时，一天到几天的电价，适用于现货市场中日前市场和实时市场的电价预测。传统方法主要有时间序列法、神经网络法、傅里叶变换和小波变换法(wavelet transform,WT)等，且各种预测模型已被深化，如基于果绳优化算法和最小二乘向量机模型，基于混沌理论、人工智能算法和灰色马尔可夫模型预测方法,各种模型已大大降低了预测结果的误差，能够为售电公司进行购电决策提高参考。近些年来组合预测模型已经成为电价预测热点，组合预测即把两种或以上方法通过加权平均组合为一个预测模型。

2售电公司购电决策研究

2.1购电渠道与相关电力市场

作为用户与发电商之间的中介,售电公司主要从发电商处购电,然后转卖给用户，从中赚取差价盈利。售电公司通常的购电渠道包括与发电商签订双边合同进行中长期交易，双边合同的价格通常将提前确定,对于售电公司来说是规避风险、确定绝大部分购电量的主要渠道。

2.2售电公司购电决策建模

目前为止，针对售电公司购电策略问题已经提出多种方法，其中最常见的方法为将该问题视为一个随机规划问题回，由于用户侧负荷与现货市场电价是随机变量，在进行售电公司购售电决策优化时,首先需要对其进行有效的处理，通常通过多场景法将不确定性参数转化为确定场景气包括场景生成技术与场景削减技术。大多数文献采用蒙特卡洛随机抽样法，通过设定一定的预测误差，对用户侧负荷,现货市场电价进行场景生成，误差通常符合正态分布。

在售电公司的购电组合决策建模中，决策量通常为售电公司从中长期市场、现货市场以及其他电力市场的购电组合比例,而目标函数通常为售电公司的利益最大或售电公司利益与风险综合最优齢气如何衡量风险是售电公司购电决策中的重要问题,作为一致性风险测度指标,条件风险价值克服了风险价值指标不满足风险计量一致性的缺陷，已被广泛应用于售电公司的风险评估中。

在购电决策影响因素方面，随着售电公司的购电来源，以及售电公司的风险偏好的改变，购电决策以及售电收益均会发生较大变化。风险偏好低的售电公司更倾向于在中长期市场购买电能，从而降低风险，但与此同时售电公司的期望收益也将下降。售电公司若考虑储能租赁设备，分布式电源,以及与用户签订可中断合同，将可以帮助售电公司进一步分摊风险，更好的进行风险管理。

3售电公司售电定价策略

3.1定价策略对用户侧负荷需求影响

售电公司在进行定价策略时，掌握电力市场中电能需求随着定价而发生变动的规律十分重要。一方面,用户自身负荷具有价格弹性，随着定价的变化，用户负荷量将发生改变。另外,在市场环境下售电公司数量众多，用户可以根据自身的用电效用合理选择与更换售电公司,电价是用户效用的主要决定因素。

3.2售电公司零售电价类型与定价方法

为用户提供多样化的零售服务有利于增强用户粘性，扩大售电公司的用户规模。目前有关售电公司购售电研究的文献中，通常考虑售电公司提供的零售合同类型主要包括：固定电价、阶梯电价和分时电价等，对于这种价格一旦制定就保持不变的电价机制可称为静态定价机制，目前有关静态定价机制的研究已较为成熟。

除静态定价机制外,随着智能电网的发展，实时电价作为智能电网中的一种理想的定价机制，已经在某些系统中开始实施，具有着很好的应用前景。实时电价能够有效的鼓励用户实现更高效的用电，达到调节负荷削峰填谷的目的，因此被认为是最重要的需求侧管理策略，有关智能电网中实时定价机制的研究通常考虑以社会福利最大为研究目标，利用对偶方法求解优化模型。

4有待研究的问题

4.1售电公司数据挖掘技术应用

随着智能电网以及多种智能计量设备的发展，用户端负荷的各项用电数据将会被大量收集，在这样的情况下，售电公司通过数据挖掘，可以更好的了解用户负荷组成与用电行为规律,对于负荷预测的精细化図，客户管理策略，优化售电公司购售电决策,以及定制差异化服务均有着良好的帮助。目前的研究当中，有关于用户侧的用电数据挖掘技术大多数应用于用户的分类以及用户的用电行为辨识,鲜有考虑市场环境下以售电公司购售电决策为目标而进行负荷预测，或制定差异化的客户管理方案，这部分可以考虑系统而深入的研究。

4.2购售电联合优化策略

目前有关售电公司的购电决策研究中,大多数考虑以多种电力市场的购电组合作为决策变量，而将售电侧的定价以及售电公司用户侧的负荷需求作为固定常量，或仅将售电侧定价与用户侧负荷之间的关系通过一个市场份额函数相关联。尚未有购售电决策的研究中考虑不同售电公司的竞争，随着售电公司的定价不同。用户更换售电公司从而导致负荷量变化的情况，售电公司的收益由购电成本以及售电收益共同决定，不能单纯地进行单边优化,必须将购电与售电策略进行联合优化,才能实现售电公司交易效益的最大，因此在进一步的研究中可以进行更综合的考虑。

5结束语

本文从售电市场不确定性参数预测，售电公司购电决策研究以及售电公司定价策略研究三个角度进行论述，具体从负荷、电价预测;售电公司购电渠道，购电决策建模,定价策略对用户侧需求影响以及售电侧定价方法，介绍了当前的研究现状。重点指出了常规负荷预测与售电公司负荷预测的区别，讨论了售电公司购电策略模型,影响因素与计算方法以及售电公司的静态与动态定价机制，最后浅谈了售电公司在未来值得研究的方向，包括技术挖掘技术在售电公司运营策略方面的研究，以及售电公司购售电优化技术。希望本文的研究能够为中国零售市场机制的研究以及售电公司的运营策略提供有益的参考。

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