大用戶直接交易合同執行風險評估

王智博，王茜茹，代勇，夏天，張倩，李衛東

大用戶直接交易合同執行風險評估

王智博1，王茜茹1，代勇2,3，夏天4，張倩2,3，李衛東1

（1．大連理工大學電氣工程學院，遼寧省 大連市 116024；2．南瑞集團有限公司(國網電力科學研究院有限公司)，江蘇省 南京市 210003；3．北京科東電力控制系統有限公司，北京市 昌平區 100194；4．國家電網甘肅電力公司，甘肅省 蘭州市 730050）

目前我國正穩步推進電力市場改革，大用戶直接交易作為其中重要的形式有著可再生能源大量參與、交易電量巨大、電源分布廣、傳輸距離遠等特點，其交易的可靠性對電力系統的穩定性便有了十分重要的影響，因而必須對供需兩側用戶交易進行有效的風險評估，對風險較大的影響因素進行合理的管控。大用戶直接交易涉及供需兩側及諸多可能存在的風險因素，運用層次分析法對進行評價，主要從自然風險、準入風險、信用風險、交易風險、結算風險5個方面構建風險評價指標體系，以及對應的17個二級評價指標，并將風險因素進行評級，確定各自權重并檢驗一致性，最后對嚴重風險進行重點防范。結果表明，層次分析法可以兼顧主客觀因素，確定各評價指標相對權重，計算風險指標對各等級風險水平的隸屬度，實現定性與定量分析相結合，使風險評估的結果更加科學準確。

大用戶直接交易；風險評估；層次分析法

0 引言

2015年，中央出臺[2015]9號文件《關于進一步深化電力體制改革的若干意見》(也稱電改“9號文”)，明確了以“三放開”(有序放開輸配以外的競爭性環節電價，向社會資本放開配電及售電業務，逐步開放公益性及調節性之外的發用電計劃)為重點的電力體制改革路徑。其中，以清潔能源為主的大用戶直接交易為電力體制改革的主要過渡形式。在政府管制下，以大用戶直接交易為主的電力體制改革正穩步有序推進。

與常規電力交易相比，現有大用戶直接交易的供給側清潔能源占比較高，與常規能源相比，清潔能源具有極強的不確定性，其隨機性強且波動性大。從物理因素上來看，清潔能源可能由于季節、氣候及地理位置等方面的影響，難以完成合同所規定的售電量。從經濟因素上看，由于電價或交易量波動等情況，供給側無法按照預期得到相應的收益，使其經濟利益遭受損失，造成其交易意愿受挫。而需求側同樣面臨較多問題，從物理因素上來看，需求側用戶可能由于政策方面的變動，如政府強制停工等，出現一定程度的違約情況。從經濟因素上看，由于電價或交易電量波動等情況可能會影響需求側用戶的生產經營。由于經濟利益的波動，時常造成供需雙方有交易意愿卻沒有實質進展的局面產生。即使簽訂了電力交易合同的，也并不能保證雙方一定會履約，供需雙側用戶的物理風險及合同結算風險均會影響合同是否能如約完成。

我國大用戶直接交易的交易電量大且交易情況復雜，除可再生能源多、交易電量大等特點外，還有交易的供需雙方分布較散、距離較遠的特點。如此大量遠距離送負荷就不可避免地受到氣象、線路等一系列因素的影響。潛在的風險因素就可能會影響購銷合同簽訂的意愿，同樣會影響后續合同的正常執行。

平穩有序地發展大用戶直接交易是推進電力改革的重要手段，目前大用戶直接交易存在著可再生能源多、交易量大、遠距離送負荷中心多種風險因素，會不可避免地發生一定程度的違約情況。而一旦違約，不僅會造成惡劣的社會影響，如此大量的交易電量還會威脅到整個電力系統的安全。因此，為保證電力系統的安全穩定運行，對大用戶直接交易的風險進行合理評估并有效管控顯得十分必要。大用戶直接交易的風險評估可為后期電力市場交易的競價及出清規則提供可配置的支撐技術，對保障市場的規范運行、促進清潔能源消納等具有重要意義。

風險評估是指在風險事件發生前后，將該事件對各個方面造成的影響及損失的可能性進行量化評估。根據實際情況，可以對風險進行定性分析或定量分析，常用的方法有：專家打分法、蒙特卡羅模擬法、敏感性分析法及決策樹法等[1]。文獻[2]將層次分析法(analytic hierarchy process，AHP)運用于工程項目中，實現了風險因素的排序及系統總風險的評價。文獻[3]將層次分析法應用到風險評估模型之中，并在風險評估進程中應用模糊數學相關理論，設計出新型的信息安全風險評估模型。文獻[4]采用AHP確定最終的指標體系及各因素的權重，并加權求得最終的綜合風險評估指標。由以上分析不難看出，要做好大用戶直購電風險評估，核心是要做好風險因素識別、指標權重的建立以及風險大小的量化，而國內關于電力大用戶直接交易的風險評估鮮有相關文獻，已有風險評估方法直接用于電力直接交易中也存在一定的問題。

文獻[5]采用場景法探究了在不同購售電業務模式下不同因素對購售電業務決策和風險水平影響。文獻[6]針對大用戶直購電的市場風險，提出了多種具體評估指標，建立了完整評估體系。文獻[7]利用層次分析法法對供電企業服務策略的實施效果進行評價，得到科學的量化評價結果；文獻[8]建立了電力客戶風險評估模型，進一步探討應用數據挖掘技術進行電力客戶風險分析，文獻[9]從社會角度對大用戶直購電進行市場風險評估，建立了完整的評估體系。但現有的研究沒有考慮到供需兩側用戶存在的不確定性，包括費用效益分析法、成本效用分析法及多目標系統分析法等在內，這些方法都沒有將電力市場中供需兩側用戶各自的風險進行有效結合。因此，有必要提出一種考慮供需兩側風險因素，并將其有效結合的風險評估方法。

本文采用層次分析法對大用戶直接交易的風險進行評估，它是一種將定性與定量相結合的決策方法，具有廣泛的實用性和科學性。利用層次分析法，首先對潛在的風險因素進行識別，并從自然風險、準入風險、信用風險、交易風險、結算風險5方面構建風險評價指標體系，包含對應的17個二級評價指標，并將風險因素進行評級，確定各自權重并檢驗其一致性，最后對所得嚴重風險進行重點防范即可。

1 層次分析法基本步驟

層次分析法[10-11]是由美國運籌學家T. L. Saaty等人于20世紀70年代提出的一種分析理論，其在決策問題時將可能有關因素轉化為目標層等層次，將主觀的判斷采用一定標度客觀量化，建立層次結構模型，以此為基礎對低層元素較最高層元素的相對影響大小進行計算。

1.1 構建層次結構架構

層次分析法把關注對象視作一個整體，遵循分解、比較評分、匯總的決策方式進行處理，是系統分析不可或缺的工具。系統思想的關鍵點是不割裂每個因素對結論的影響，而該模型的方法中任意一層的權重取值最后都會或多或少地改變最終結果，并且任意一個層次中的所有因素對結果的影響大小都是被客觀量化的，極其清晰明確。因此此模型還可應用于對無特定結構系統評價和多目標、多條件、多時間尺度等的系統評價問題。

在搭建架構之前，第一步要對風險元素進行識別，構建模型的總目標和各影響元素2個層次，在此基礎上對影響元素歸類，搭起層次結構主架構。將主結構架構分為3層，從上至下依次為目標層、準則層和指標層。將計及影響因素歸到相應層次中，畫出模型主結構，進而直接顯示出各層次元素和它們與總目標的聯系。

1.2 建立相互比較判斷矩陣

判斷矩陣表示在前一層次結構的限制下，本層結構層每一元素的對應影響程度，多使用1~9和其倒數作指標尺度建立判斷矩陣，于是可建立判斷矩陣：

1.3 進行一致性檢驗

理論上，若矩陣滿足如下關系式aa=a,,,=1,2,…,，則稱矩陣為一致性矩陣。但事實上，很難建立符合上述條件的一致性矩陣，于是把要求轉變成矩陣的非負值特征值最高項和對應矩陣的冪階之差較小。文中模型應用方根法得到方陣的最大特征值，并求得一致性指標R，驗算矩陣的一致性。若R<0.1，可認定判斷矩陣的結果是允許保留的，如若不然，就要對判斷矩陣重新計算。

1.4 各層次權重的排序

層次權重的排序定義為各判斷矩陣中每個元素對于目標層的相對影響程度。當認為上述模型的準則層有個因素，對應的指標層有個因素時，由前述步驟可知，該層次模型準則層對于目標層的權重即￠=(￠1j,￠2j,…,￠)T；指標層的個因素相對于指標層的第個因素的權重為=(1j,2j,…,)T；指標層對目標層的層次權重總排序為。

2 層次分析法基本步驟

2.1 風險因素識別

由于電力用戶本身具有極大的不確定性，因此電力大客戶直購電項目執行過程中會存在一定的交易風險。

對于發電側來說，可再生能源由于受環境因素的自然條件限制，其發電量預測較為困難，外部環境改變會波及電能的出產和交割[12]。因此可再生能源作為發電側在開放市場中暫不能占主導地位。在交易合同完成之前，要考慮電力直接交易的多方面因素。不同地區的企業準入標準各異，其寬泛程度會使少數惡意競爭企業趁機進入。所以，交易中發電側將主要面對自然風險和準入風險2種風險。

對于參與交易的電力用戶，合同訂立之后，應該在要求的偏差程度內遵循合同條款中的負荷要求，同時及時繳納合同款，因此，用電企業的相關信用風險也會對交易產生重要影響。電力體制改革政策變動、經濟整體不景氣、市場規模受限等因素都會對電力用戶能否正常履約造成影響。而且電力用戶的信用風險受其生產情況和經營境況影響，電力用戶的經營情況越好，其信用風險就越低。電力用戶還存在交易信用風險，重點計及其電費繳納違約率、售電合同締約率與實際電量偏差率等相關層次指標。

在電力交易雙方進行交易時，不可避免地存在交易風險與合同結算的問題。精準預測可再生能源發電量與用戶用電量有很大難度，因此，在交易合同完成前，交易電價與合同量皆可能發生變化，最終使交易難以完成。在電力直接交易完成之后，各電力企業要處理的是合同結算風險，電費能否如約結算受供需雙方的結算方式和執行能力影響。先行電力市場相關文件《電力中長期交易基本規則(暫行)》中提到“實際執行與交易結果偏差”的概念，因為存在合同變更、天氣改變、各種供電事故、相關政策影響等因素，交易電量和用戶用電量不同的情況時有發生，存在不小偏差。

2.2 建立風險結構模型

由2.1所述，將目標層確定為直購電交易風險，將自然風險1、準入風險2、信用風險3、交易風險4及合同結算風險5作為準則層的因素。自然風險1包括降水量11、風速12、陰晴天13、季節14；準入風險2包括供需形勢變化21、市場地位22、準入條件放寬23；信用風險3包括外部環境31、生產經營32、財務信用33、交易信用34；交易風險4包括交易模式選取41、成交電價變化42、成交電量43、出力及負荷預測準確度44；合同結算風險5包括設計變更51、合同結算52、偏差考核結算53。所構層次結構如圖1所示。

圖1 大用戶直接交易風驗評估層次結構模型

2.3 建立判斷矩陣

在建立判斷矩陣時，通常采用1~9與其倒數作為標度，九標度判定尺度定義如表1[4]所示。

表1 九標度判斷尺度定義表

判斷矩陣的構造受人為主觀因素影響很大，而判斷矩陣需以權重計算為基礎，這是層次分析法的關鍵步驟。迄今為止，建立判斷矩陣的主要途徑有：相互比較法、德爾菲法和優序圖法。相互比較法是基于多次不斷咨詢專家下級各個元素對上級元素的重要性影響，力圖構建準確問卷，因為在元素兩兩比較時相互之間無參照對象，進而結果有可能難以通過一致性檢驗，致使此次問卷調研失效。優序圖法雖然省時便捷，但其缺乏對影響大小的描述，所以多用在大樣本調查中。德爾菲法是一種綜合性群體決策方法，其完全應用專家關于處理非結構化的經驗。本文的模型選用德爾菲法進行交易的評估，把德爾菲法和層次分析法有機融合，既靈活應用專家的定性分析，還能同時進行定量風險評估，給相關決策帶來可靠理論保障。

設計調查問卷，征詢多位專家并匯總其意見，將所得意見結果進行歸納統計，并匿名反饋，并再次詢問意見，依次進行數次。實際過程如下：

1）將所得個專家評閱的分數a加權平均計算，求出專家打分的期望。

2）計算專家評分的標準差。

預置終止征詢專家的決策指標0。若>0，返回繼續征詢專家，回到第1）步；若<0，終止征詢過程，令期望為最后終值，其中為重復次數。經以上各步可構造判斷矩陣-B，表示準則層中的各元素較之目標層的相對影響程度。

式中：a代表層因子與因子對目標層的的相對影響程度。進而還可建立判斷矩陣1-C、2-C、3-C、4-C和5-C分別代表指標層中的各元素相較準則層每個元素的相對影響程度。

2.4 計算各元素權重與一致性檢驗

1）求得矩陣的特征值極大項max。求得每個元素的權重向量：

由式(6)、(7)可計算矩陣的最大特征根：

式中()代表向量的第個元素。

2）由已有資料計算出平均隨機一致性指標數值I。

平均隨機一致性指標I經證明與判斷矩陣的維數相聯系，如表2所示。

表2 平均隨機一致性驗證對照表

計算一致性指標R：

2.5 各層次權重的總排序

將上式拆項化簡的排序結果為

3 算例分析

本文借鑒了北京電力交易中心已有交易的相關情況，并征詢相關領域專家的意見，匯總所有指標，并推算區分各權重的重要程度，建立判斷矩陣，依照判斷矩陣計算權重。檢驗所得權重值的一致性，并給出各指標相對風險程度的大小。

首先采用專家評分法構建判斷矩陣。預想在相對公平的自由競爭市場下，發電企業M與電力用戶N完成自由市場交易并簽訂合同，預計一年的合同情況：交易電價為，成交量為。依據前述層次結構模型，計及前文所述的17個影響元素，依照2.3中的方法，預先征詢5位相關領域專家對所列各元素的重要程度進行評判，并依照其打分情況多次重復，最后求得穩定結果，由打分結果依次構建判斷矩陣，如式(11)—(16)所示。

針對準則層與指標層的影響元素進行初步層次排序，即計算判斷矩陣中各元素的權重，并檢驗其一致性，如表3所示。由表3的R可知，矩陣每個向量皆滿足一致性約束。依據前述各影響因素排序規則，可對目標層實行綜合評價，求得各個元素相較之最高目標的重要性，如表4所示。

表3 矩陣W的權重值排序與一致性檢驗結果

表4 直購電交易風險指標體系權重排序

由表4可知，自然風險、交易風險及交易量變動對目標風險重要性最大。當發電側是風電、光伏、水電等可再生能源時，準確預測發電量及運行情況非常困難，外部環境有些許改變，發電量也會跟著變動，增加總目標風險。電力交易雙方在交易的執行過程中皆有可能改變交易價格與合同電量，這會造成合同交付時的真實交易情況與交易合同的規定不符，對該項目有重要影響。同時，可依照風險值對風險元素統一定級，如表5[9]所示。把直接交易中的風險元素歸為I類風險(重大風險)與II類風險(普通風險)，對I類風險應當高度警覺預防，同時還要對II類風險保持足夠認識。

表5 風險因素評級標準

4 結論

通過設計的風險指標體系下的算例可看出，供需雙側用戶在自然風險和交易電價變化2項占有的權重最大，其次為交易風險。這表明自然環境的改變對供需雙方電力直接交易的的影響占比最重。因此，在進行直接交易時，應對此風險采取相應的預防措施與應對辦法，例如預先置備相應備用電源。而交易風險重點反映在兩側交易對象對于機組出力及用電需求預測的精準程度上，因此，在發電計劃制定與負荷預測計算上，需采用更為準確的方法，并以多年歷史數據為據，盡可能使所得結果切合事實情況。此外，諸如信用風險、準入風險以及合同結算風險等也應給予足夠關注。

所做研究彌補了國內對大用戶直接交易風險評估問題研究的不足。運用層次分析法對風險因素進行識別并分類，其后建立風險指標體系，客觀審視交易過程，認識交易過程中的問題，根據權重結果對風險因素進行量化計算，明確了高風險因素的種類及各因素的重要性。所做研究對大用戶直接交易的平穩推進有著積極的參考意義，可為后續直接交易提供理論參考，使其可更快、更好地發展。

[1] 陳德強，潘高．幾種項目風險評估方法比較[J]．合作經濟與科技，2011(18)：50-51．

[2] 鐘登華，張建設，曹廣晶．基于AHP的工程項目風險分析方法[J]．天津大學學報(自然科學與工程技術版)，2002，35(2)：162-166．

[3] 梁智強，林丹生．基于電力系統的信息安全風險評估機制研究[J]．信息網絡安全，2017(4)：86-90．

[4] 韓霞，郭易鑫，王暉南，等．基于AHP的電力運行信息安全管理風險評估的研究[J]．國外電子測量技術，2018，37(5)：32-37．

[5] 王林炎，張粒子，張凡，等．售電公司購售電業務決策與風險評估[J]．電力系統自動化，2018，42(1)：47-54，143．

[6] 于亞男．大用戶直購電的交易模擬及風險分析方法 研究[D]．杭州：浙江大學，2016．

[7] 曾鳴，梁周，居勇，等．基于AHP的供電企業服務策略效果評價[J]．技術經濟與管理研究，2010(2)：8-11．

[8] 馮義，李洪東，田廓，等．基于熵權和層次分析法的電力客戶風險評估及其規避[J]．電力系統保護與控制，2007，35(24)：66-70．

[9] 于亞男，江全元，張維，等．大用戶直購電市場風險評估設計及政策影響分析[J]．能源工程，2016(4)：1-6．

[10] Saaty T L．How to make a decision: The analytic hierarchy process[J]．Interfaces，1990，48(6)：19-43．

[11] 趙冬梅，張玉清，馬建峰．網絡安全的綜合風險評估[J]．計算機科學，2004，31(7)：66-69．

[12] 王孝寧，何苗，何欽成．層次分析法判斷矩陣的構成方法及比較[J]．中國衛生統計，2002，19(2)：111-113．

Risk Assessment of Contract Execution in Large Consumer Direct Power Purchase

WANG Zhibo1, WANG Qianru1, DAI Yong2,3, XIA Tian4, ZHANG Qian2,3, LI Weidong1

(1. School of Electrical Engineering, Dalian University of Technology, Dalian 116024, Liaoning Province, China; 2. Nari Group Corporation(State Grid Electric Power Research Institute), Nanjing 210003, Jiangsu Province, China; 3. Beijing Kedong Electric Power Control System Co., Ltd., Changping District, Beijing 100194, China; 4. State Grid Gansu Electric Power Corporation, Lanzhou 730050, Gansu Province, China)

Nowadays, China is steadily promoting the reform of the electricity market. Direct power purchase by large consumers, which has the characteristics of large participation of renewable energy and huge trading power, has a very important impact on the stability of the power system. Therefore, it is necessary to carry out an effective risk assessment method on the bilateral user transactions of supply and demand side, and to reasonably control the risk factors that have greater risk. Direct power purchase by large consumers involve both sides of supply and demand and many possible risk factors. The risk assessment index system was constructed from five aspects and the corresponding 17 second-level evaluation indexes were established as analytic hierarchy process (AHP) method to evaluate the risk. In addition, after rating the risk factors, the weights were determined and the consistency was verified. The results show that AHP can balance the subjective and objective factors and determine the relative weight of each evaluation index. It can also calculate the subordination degree of risk index to each level of risk level and achieve the combination of qualitative and quantitative analysis so that the result of risk assessment is more scientific and accurate.

direct power purchase; risk assessment; analytic hierarchy process (AHP)

10.12096/j.2096-4528.pgt.18247

國家電網公司科技項目(SGEPRI-KJB-KJ(2016) 7436)。

Project Supported by State Grid Corporation (SGEPRI-KJB-KJ (2016)7436).

2018-12-03。

王智博(1994)，男，碩士研究生，研究方向為電力市場下新能源容量高占比的電力系統調度，wzb@mail.dlut.edu.cn；

李衛東(1964)，男，博士，教授，博士生導師，主要從事電力系統調度自動化、電力市場，有功功率運行平衡控制及其性能評價和清潔能源并網后的運行調度，wdli@dlut.edu.cn。

王智博

(責任編輯 辛培裕)