大用户直接交易合同执行风险评估

王智博，王茜茹，代勇，夏天，张倩，李卫东

大用户直接交易合同执行风险评估

王智博1，王茜茹1，代勇2,3，夏天4，张倩2,3，李卫东1

（1．大连理工大学电气工程学院，辽宁省 大连市 116024；2．南瑞集团有限公司(国网电力科学研究院有限公司)，江苏省 南京市 210003；3．北京科东电力控制系统有限公司，北京市 昌平区 100194；4．国家电网甘肃电力公司，甘肃省 兰州市 730050）

目前我国正稳步推进电力市场改革，大用户直接交易作为其中重要的形式有着可再生能源大量参与、交易电量巨大、电源分布广、传输距离远等特点，其交易的可靠性对电力系统的稳定性便有了十分重要的影响，因而必须对供需两侧用户交易进行有效的风险评估，对风险较大的影响因素进行合理的管控。大用户直接交易涉及供需两侧及诸多可能存在的风险因素，运用层次分析法对进行评价，主要从自然风险、准入风险、信用风险、交易风险、结算风险5个方面构建风险评价指标体系，以及对应的17个二级评价指标，并将风险因素进行评级，确定各自权重并检验一致性，最后对严重风险进行重点防范。结果表明，层次分析法可以兼顾主客观因素，确定各评价指标相对权重，计算风险指标对各等级风险水平的隶属度，实现定性与定量分析相结合，使风险评估的结果更加科学准确。

大用户直接交易；风险评估；层次分析法

0 引言

2015年，中央出台[2015]9号文件《关于进一步深化电力体制改革的若干意见》(也称电改“9号文”)，明确了以“三放开”(有序放开输配以外的竞争性环节电价，向社会资本放开配电及售电业务，逐步开放公益性及调节性之外的发用电计划)为重点的电力体制改革路径。其中，以清洁能源为主的大用户直接交易为电力体制改革的主要过渡形式。在政府管制下，以大用户直接交易为主的电力体制改革正稳步有序推进。

与常规电力交易相比，现有大用户直接交易的供给侧清洁能源占比较高，与常规能源相比，清洁能源具有极强的不确定性，其随机性强且波动性大。从物理因素上来看，清洁能源可能由于季节、气候及地理位置等方面的影响，难以完成合同所规定的售电量。从经济因素上看，由于电价或交易量波动等情况，供给侧无法按照预期得到相应的收益，使其经济利益遭受损失，造成其交易意愿受挫。而需求侧同样面临较多问题，从物理因素上来看，需求侧用户可能由于政策方面的变动，如政府强制停工等，出现一定程度的违约情况。从经济因素上看，由于电价或交易电量波动等情况可能会影响需求侧用户的生产经营。由于经济利益的波动，时常造成供需双方有交易意愿却没有实质进展的局面产生。即使签订了电力交易合同的，也并不能保证双方一定会履约，供需双侧用户的物理风险及合同结算风险均会影响合同是否能如约完成。

我国大用户直接交易的交易电量大且交易情况复杂，除可再生能源多、交易电量大等特点外，还有交易的供需双方分布较散、距离较远的特点。如此大量远距离送负荷就不可避免地受到气象、线路等一系列因素的影响。潜在的风险因素就可能会影响购销合同签订的意愿，同样会影响后续合同的正常执行。

平稳有序地发展大用户直接交易是推进电力改革的重要手段，目前大用户直接交易存在着可再生能源多、交易量大、远距离送负荷中心多种风险因素，会不可避免地发生一定程度的违约情况。而一旦违约，不仅会造成恶劣的社会影响，如此大量的交易电量还会威胁到整个电力系统的安全。因此，为保证电力系统的安全稳定运行，对大用户直接交易的风险进行合理评估并有效管控显得十分必要。大用户直接交易的风险评估可为后期电力市场交易的竞价及出清规则提供可配置的支撑技术，对保障市场的规范运行、促进清洁能源消纳等具有重要意义。

风险评估是指在风险事件发生前后，将该事件对各个方面造成的影响及损失的可能性进行量化评估。根据实际情况，可以对风险进行定性分析或定量分析，常用的方法有：专家打分法、蒙特卡罗模拟法、敏感性分析法及决策树法等[1]。文献[2]将层次分析法(analytic hierarchy process，AHP)运用于工程项目中，实现了风险因素的排序及系统总风险的评价。文献[3]将层次分析法应用到风险评估模型之中，并在风险评估进程中应用模糊数学相关理论，设计出新型的信息安全风险评估模型。文献[4]采用AHP确定最终的指标体系及各因素的权重，并加权求得最终的综合风险评估指标。由以上分析不难看出，要做好大用户直购电风险评估，核心是要做好风险因素识别、指标权重的建立以及风险大小的量化，而国内关于电力大用户直接交易的风险评估鲜有相关文献，已有风险评估方法直接用于电力直接交易中也存在一定的问题。

文献[5]采用场景法探究了在不同购售电业务模式下不同因素对购售电业务决策和风险水平影响。文献[6]针对大用户直购电的市场风险，提出了多种具体评估指标，建立了完整评估体系。文献[7]利用层次分析法法对供电企业服务策略的实施效果进行评价，得到科学的量化评价结果；文献[8]建立了电力客户风险评估模型，进一步探讨应用数据挖掘技术进行电力客户风险分析，文献[9]从社会角度对大用户直购电进行市场风险评估，建立了完整的评估体系。但现有的研究没有考虑到供需两侧用户存在的不确定性，包括费用效益分析法、成本效用分析法及多目标系统分析法等在内，这些方法都没有将电力市场中供需两侧用户各自的风险进行有效结合。因此，有必要提出一种考虑供需两侧风险因素，并将其有效结合的风险评估方法。

本文采用层次分析法对大用户直接交易的风险进行评估，它是一种将定性与定量相结合的决策方法，具有广泛的实用性和科学性。利用层次分析法，首先对潜在的风险因素进行识别，并从自然风险、准入风险、信用风险、交易风险、结算风险5方面构建风险评价指标体系，包含对应的17个二级评价指标，并将风险因素进行评级，确定各自权重并检验其一致性，最后对所得严重风险进行重点防范即可。

1 层次分析法基本步骤

层次分析法[10-11]是由美国运筹学家T. L. Saaty等人于20世纪70年代提出的一种分析理论，其在决策问题时将可能有关因素转化为目标层等层次，将主观的判断采用一定标度客观量化，建立层次结构模型，以此为基础对低层元素较最高层元素的相对影响大小进行计算。

1.1 构建层次结构架构

层次分析法把关注对象视作一个整体，遵循分解、比较评分、汇总的决策方式进行处理，是系统分析不可或缺的工具。系统思想的关键点是不割裂每个因素对结论的影响，而该模型的方法中任意一层的权重取值最后都会或多或少地改变最终结果，并且任意一个层次中的所有因素对结果的影响大小都是被客观量化的，极其清晰明确。因此此模型还可应用于对无特定结构系统评价和多目标、多条件、多时间尺度等的系统评价问题。

在搭建架构之前，第一步要对风险元素进行识别，构建模型的总目标和各影响元素2个层次，在此基础上对影响元素归类，搭起层次结构主架构。将主结构架构分为3层，从上至下依次为目标层、准则层和指标层。将计及影响因素归到相应层次中，画出模型主结构，进而直接显示出各层次元素和它们与总目标的联系。

1.2 建立相互比较判断矩阵

判断矩阵表示在前一层次结构的限制下，本层结构层每一元素的对应影响程度，多使用1~9和其倒数作指标尺度建立判断矩阵，于是可建立判断矩阵：

1.3 进行一致性检验

理论上，若矩阵满足如下关系式aa=a,,,=1,2,…,，则称矩阵为一致性矩阵。但事实上，很难建立符合上述条件的一致性矩阵，于是把要求转变成矩阵的非负值特征值最高项和对应矩阵的幂阶之差较小。文中模型应用方根法得到方阵的最大特征值，并求得一致性指标R，验算矩阵的一致性。若R<0.1，可认定判断矩阵的结果是允许保留的，如若不然，就要对判断矩阵重新计算。

1.4 各层次权重的排序

层次权重的排序定义为各判断矩阵中每个元素对于目标层的相对影响程度。当认为上述模型的准则层有个因素，对应的指标层有个因素时，由前述步骤可知，该层次模型准则层对于目标层的权重即¢=(¢1j,¢2j,…,¢)T；指标层的个因素相对于指标层的第个因素的权重为=(1j,2j,…,)T；指标层对目标层的层次权重总排序为。

2 层次分析法基本步骤

2.1 风险因素识别

由于电力用户本身具有极大的不确定性，因此电力大客户直购电项目执行过程中会存在一定的交易风险。

对于发电侧来说，可再生能源由于受环境因素的自然条件限制，其发电量预测较为困难，外部环境改变会波及电能的出产和交割[12]。因此可再生能源作为发电侧在开放市场中暂不能占主导地位。在交易合同完成之前，要考虑电力直接交易的多方面因素。不同地区的企业准入标准各异，其宽泛程度会使少数恶意竞争企业趁机进入。所以，交易中发电侧将主要面对自然风险和准入风险2种风险。

对于参与交易的电力用户，合同订立之后，应该在要求的偏差程度内遵循合同条款中的负荷要求，同时及时缴纳合同款，因此，用电企业的相关信用风险也会对交易产生重要影响。电力体制改革政策变动、经济整体不景气、市场规模受限等因素都会对电力用户能否正常履约造成影响。而且电力用户的信用风险受其生产情况和经营境况影响，电力用户的经营情况越好，其信用风险就越低。电力用户还存在交易信用风险，重点计及其电费缴纳违约率、售电合同缔约率与实际电量偏差率等相关层次指标。

在电力交易双方进行交易时，不可避免地存在交易风险与合同结算的问题。精准预测可再生能源发电量与用户用电量有很大难度，因此，在交易合同完成前，交易电价与合同量皆可能发生变化，最终使交易难以完成。在电力直接交易完成之后，各电力企业要处理的是合同结算风险，电费能否如约结算受供需双方的结算方式和执行能力影响。先行电力市场相关文件《电力中长期交易基本规则(暂行)》中提到“实际执行与交易结果偏差”的概念，因为存在合同变更、天气改变、各种供电事故、相关政策影响等因素，交易电量和用户用电量不同的情况时有发生，存在不小偏差。

2.2 建立风险结构模型

由2.1所述，将目标层确定为直购电交易风险，将自然风险1、准入风险2、信用风险3、交易风险4及合同结算风险5作为准则层的因素。自然风险1包括降水量11、风速12、阴晴天13、季节14；准入风险2包括供需形势变化21、市场地位22、准入条件放宽23；信用风险3包括外部环境31、生产经营32、财务信用33、交易信用34；交易风险4包括交易模式选取41、成交电价变化42、成交电量43、出力及负荷预测准确度44；合同结算风险5包括设计变更51、合同结算52、偏差考核结算53。所构层次结构如图1所示。

图1 大用户直接交易风验评估层次结构模型

2.3 建立判断矩阵

在建立判断矩阵时，通常采用1~9与其倒数作为标度，九标度判定尺度定义如表1[4]所示。

表1 九标度判断尺度定义表

判断矩阵的构造受人为主观因素影响很大，而判断矩阵需以权重计算为基础，这是层次分析法的关键步骤。迄今为止，建立判断矩阵的主要途径有：相互比较法、德尔菲法和优序图法。相互比较法是基于多次不断咨询专家下级各个元素对上级元素的重要性影响，力图构建准确问卷，因为在元素两两比较时相互之间无参照对象，进而结果有可能难以通过一致性检验，致使此次问卷调研失效。优序图法虽然省时便捷，但其缺乏对影响大小的描述，所以多用在大样本调查中。德尔菲法是一种综合性群体决策方法，其完全应用专家关于处理非结构化的经验。本文的模型选用德尔菲法进行交易的评估，把德尔菲法和层次分析法有机融合，既灵活应用专家的定性分析，还能同时进行定量风险评估，给相关决策带来可靠理论保障。

设计调查问卷，征询多位专家并汇总其意见，将所得意见结果进行归纳统计，并匿名反馈，并再次询问意见，依次进行数次。实际过程如下：

1）将所得个专家评阅的分数a加权平均计算，求出专家打分的期望。

2）计算专家评分的标准差。

预置终止征询专家的决策指标0。若>0，返回继续征询专家，回到第1）步；若<0，终止征询过程，令期望为最后终值，其中为重复次数。经以上各步可构造判断矩阵-B，表示准则层中的各元素较之目标层的相对影响程度。

式中：a代表层因子与因子对目标层的的相对影响程度。进而还可建立判断矩阵1-C、2-C、3-C、4-C和5-C分别代表指标层中的各元素相较准则层每个元素的相对影响程度。

2.4 计算各元素权重与一致性检验

1）求得矩阵的特征值极大项max。求得每个元素的权重向量：

由式(6)、(7)可计算矩阵的最大特征根：

式中()代表向量的第个元素。

2）由已有资料计算出平均随机一致性指标数值I。

平均随机一致性指标I经证明与判断矩阵的维数相联系，如表2所示。

表2 平均随机一致性验证对照表

计算一致性指标R：

2.5 各层次权重的总排序

将上式拆项化简的排序结果为

3 算例分析

本文借鉴了北京电力交易中心已有交易的相关情况，并征询相关领域专家的意见，汇总所有指标，并推算区分各权重的重要程度，建立判断矩阵，依照判断矩阵计算权重。检验所得权重值的一致性，并给出各指标相对风险程度的大小。

首先采用专家评分法构建判断矩阵。预想在相对公平的自由竞争市场下，发电企业M与电力用户N完成自由市场交易并签订合同，预计一年的合同情况：交易电价为，成交量为。依据前述层次结构模型，计及前文所述的17个影响元素，依照2.3中的方法，预先征询5位相关领域专家对所列各元素的重要程度进行评判，并依照其打分情况多次重复，最后求得稳定结果，由打分结果依次构建判断矩阵，如式(11)—(16)所示。

针对准则层与指标层的影响元素进行初步层次排序，即计算判断矩阵中各元素的权重，并检验其一致性，如表3所示。由表3的R可知，矩阵每个向量皆满足一致性约束。依据前述各影响因素排序规则，可对目标层实行综合评价，求得各个元素相较之最高目标的重要性，如表4所示。

表3 矩阵W的权重值排序与一致性检验结果

表4 直购电交易风险指标体系权重排序

由表4可知，自然风险、交易风险及交易量变动对目标风险重要性最大。当发电侧是风电、光伏、水电等可再生能源时，准确预测发电量及运行情况非常困难，外部环境有些许改变，发电量也会跟着变动，增加总目标风险。电力交易双方在交易的执行过程中皆有可能改变交易价格与合同电量，这会造成合同交付时的真实交易情况与交易合同的规定不符，对该项目有重要影响。同时，可依照风险值对风险元素统一定级，如表5[9]所示。把直接交易中的风险元素归为I类风险(重大风险)与II类风险(普通风险)，对I类风险应当高度警觉预防，同时还要对II类风险保持足够认识。

表5 风险因素评级标准

4 结论

通过设计的风险指标体系下的算例可看出，供需双侧用户在自然风险和交易电价变化2项占有的权重最大，其次为交易风险。这表明自然环境的改变对供需双方电力直接交易的的影响占比最重。因此，在进行直接交易时，应对此风险采取相应的预防措施与应对办法，例如预先置备相应备用电源。而交易风险重点反映在两侧交易对象对于机组出力及用电需求预测的精准程度上，因此，在发电计划制定与负荷预测计算上，需采用更为准确的方法，并以多年历史数据为据，尽可能使所得结果切合事实情况。此外，诸如信用风险、准入风险以及合同结算风险等也应给予足够关注。

所做研究弥补了国内对大用户直接交易风险评估问题研究的不足。运用层次分析法对风险因素进行识别并分类，其后建立风险指标体系，客观审视交易过程，认识交易过程中的问题，根据权重结果对风险因素进行量化计算，明确了高风险因素的种类及各因素的重要性。所做研究对大用户直接交易的平稳推进有着积极的参考意义，可为后续直接交易提供理论参考，使其可更快、更好地发展。

[1] 陈德强，潘高．几种项目风险评估方法比较[J]．合作经济与科技，2011(18)：50-51．

[2] 钟登华，张建设，曹广晶．基于AHP的工程项目风险分析方法[J]．天津大学学报(自然科学与工程技术版)，2002，35(2)：162-166．

[3] 梁智强，林丹生．基于电力系统的信息安全风险评估机制研究[J]．信息网络安全，2017(4)：86-90．

[4] 韩霞，郭易鑫，王晖南，等．基于AHP的电力运行信息安全管理风险评估的研究[J]．国外电子测量技术，2018，37(5)：32-37．

[5] 王林炎，张粒子，张凡，等．售电公司购售电业务决策与风险评估[J]．电力系统自动化，2018，42(1)：47-54，143．

[6] 于亚男．大用户直购电的交易模拟及风险分析方法 研究[D]．杭州：浙江大学，2016．

[7] 曾鸣，梁周，居勇，等．基于AHP的供电企业服务策略效果评价[J]．技术经济与管理研究，2010(2)：8-11．

[8] 冯义，李洪东，田廓，等．基于熵权和层次分析法的电力客户风险评估及其规避[J]．电力系统保护与控制，2007，35(24)：66-70．

[9] 于亚男，江全元，张维，等．大用户直购电市场风险评估设计及政策影响分析[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] 赵冬梅，张玉清，马建峰．网络安全的综合风险评估[J]．计算机科学，2004，31(7)：66-69．

[12] 王孝宁，何苗，何钦成．层次分析法判断矩阵的构成方法及比较[J]．中国卫生统计，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

国家电网公司科技项目(SGEPRI-KJB-KJ(2016) 7436)。

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

2018-12-03。

王智博(1994)，男，硕士研究生，研究方向为电力市场下新能源容量高占比的电力系统调度，wzb@mail.dlut.edu.cn；

李卫东(1964)，男，博士，教授，博士生导师，主要从事电力系统调度自动化、电力市场，有功功率运行平衡控制及其性能评价和清洁能源并网后的运行调度，wdli@dlut.edu.cn。

王智博

(责任编辑 辛培裕)