一种基于量价结构的购售电策略优化分析与辅助决策方法

李 丹 喻 乐 施 磊 张 放 谢 旭 曹孟涛 李志达 张义志

(1. 国家电网公司华北分部 北京 100053；2. 北京煜邦电力技术股份有限公司 北京 100029；3. 北京交通大学电气工程学院 北京 100044)

1 引言

2018年，国家电网公司为主动适应输配电价改革，满足政府监管监督新要求；主动支撑业务创新发展新需求，推动业财共建共享；加快财务管理转型，服务公司新战略，提出多维精益管理变革。购售电业务是多维精益管理变革中的重点内容之一。

目前，国内购售电策略优化分析方面的理论研究，主要针对供电公司或者售电公司[1-5]，少有专门针对电网企业的。在国内电力市场中，由于电网企业在市场地位、经营模式、购电及售电范围有别于售电公司，若将对售电公司的理论结果套用到电网企业显然不合适。国外同样是针对售电公司研究较多[6-8]，但由于各国电力市场不同，以及国外研究主要针对本国售电公司，可借鉴之处也是少之又少。结合多维精益管理体系变革，这些研究对国内电网企业购售电业务并不适用。

本文结合电网企业实际情况，开展购售电策略研究。主要讲述如何基于购售电的量价结构对购售电策略进行研究。详细介绍了如何调配各购电成分之间电能量的分配，达到提高电网企业总体收益和经营水平的目的。该研究适用范围包括统调电源购电、跨区跨省购电、特高压配套电源购电[9]和售电等。

本文提供了设置固定量、优化系数等方法，可形成不同的购售电方案，在使电网企业获得更高收益的同时，亦可实现电力资源大范围优化配置，对国内电力市场健康[10]发展意义重大。

2 量价结构介绍

从不同的卖家以不同的价格购买不同数量的商品(同一种商品)，所有费用之和除以所有商品数量之和就是所有商品的总体均价，这些商品的不同价格和不同数量就构成了本次购买活动的量价结构。量价结构的核心公式为

式中， Qi代表的是从某卖家购买的商品数量； Pi为对应的价格；P为总体均价。从式中可以看出，量价结构的变化可以引起总体均价的变化。

3 购电均价分析

电网企业主要的购电方式有统调电源购电、跨区跨省购电、特高压配套电源购电等。这三种购电方式都会有多个卖家，电网企业这种多处购电的方式符合量价结构特征，下面基于量价结构对电网企业购电均价进行推导分析。以统调电源购电为例，其他类似。

3.1 购电均价的计算方式

整体的购电均价计算方式是所有购电费之和与所有购电量之和的商。计算公式如下

式中，P为当月购电均价；Fsum为当月总的购电费；Qsum为当月总的购电量；Qi为当月每个购电成分的购电量； Pi为当月单个购电成分的购电价格。

3.2 量价结构对同期购电均价变化的影响

本月购电均价和前一年同期量进行相比会有一些变化，引起这些变化的原因是从各个购电成分购电的结构和购电的价格发生了一些变化。由有两种变化方式，先结构变化后价格变化和先价格变化后结构变化。设PΔstruc为结构变动因素导致的均价变动，PΔprice为价格变动因素导致的均价变动。

(1) 先结构变化，后价格变化。

(2) 先价格变化，后结构变化。

根据先结构变动还是先价格变动，得到的strucPΔ和pricePΔ的值可能不同，但二者之和始终相同。

3.3 量价结构对当月购电均价的影响

每个月计算购电均价时，每个购电成分的购电量和购电价格都可能不同，也就造成了各购电成分对购电均价的影响有拉高或拉低的效果。在量价结构对同期购电均价变化的影响中，利用先价格变动再结构变动得到的strucPΔ计算公式，进一步推导，由于

在此基础上，如果只考虑当月购电中各成分对购电均价的影响，那么得出购电中各成分对当月购电均价的影响(称之为“权重”)为

同理可得，售电中各成分对当月售电均价的影响为

根据量价结构进行了推导，得到了各购电成分和售电成分对购电均价和售电均价影响的计算公式，这对购电和售电策略优化提供了理论的基础。下面以式 (7)～(8)为基础，展开具体的购电策略分析。

4 购电优化方法

在实际电网企业购售电活动中，需要考虑诸多因素，如电厂最大出力、分电要求等，这些因素限制了某些购电成分提供电能量的最大最小值。考虑到必须稳定电力市场，购电量在购电成分之间的分布，需要在以往购电基础上进行调节，所以增加了优化系数的概念。下面以式(7)～(8)为依据，结合实际经验展开具体的购电策略优化分析。

(1) 列出次月各购电成分的购电价格。

列出次月各购电成分的购电单价，并按照单价由低到高将购电成分进行排序。

注：以下所有公式下标中的数字与式(9)中各成分排序相同。

(2) 极值。

由于各购电成分本身物理因素的限制，单月供电的最大值是基本固定的，最小值取决于分电要求或者之前签订的协议等等，这些数据可以从本单位或者购电成分机构获取。

(3) 优化范围系数。

向下波动，则

(4) 调整范围。

(5) 设置固定购电量。

在购电优化过程中，可以根据实际情况设定某些购电成分的购电量为某一个具体固定值，比如设置第m个购电成分的购电量为 Qm_fixed，设置第m+1个购电成分的购电量为 Qm+1_fixed。

(6) 计算优化结果。

① 计算总剩余待分配电能量

② 分配电能量 Qt′otal_surplus到剩余购电成分中去。每个购电成分先按式(16)中的值进行分配，得到剩余电量为

除购电成分m和m+1外，其他各购电成分最多提供电能量的值为依次填满，顺序为 1～n(跳过 m、m+1等固定电能量的项)，直到在给q项分配完电能量后，不再有剩余电能量，最后各购电成分分配的购电量如下所示，此处假设q＜m(q＞m与此类似)

剩余电能量优先分配给单价较低的购电成分，显然可以拉低整体购电均价，也就达到了优化的目的。

售电策略优化方式与购电策略优化方式道理相同，式(9)中对应的电价为售电价，需要注意，电价排序由高到低，剩余电能量优先分配给单价较高的售电成分，以提高售电均价，进而提高收益，提高电网企业总体收益和经营水平。具体的此处不再赘述。

5 算例验证

以某电网企业统调电源购电为例进行算例验证。统调电源购电的购电成分有甲电厂、乙电厂、丙电厂、丁电厂等。现计划今年12月统调电源购电的电能量分配情况(为了表述方便，假设只有这四个购电成分)，假设如下。

① 去年 12月统调电源购电量总数为 25 000 MW·h，其中甲电厂、乙电厂、丙电厂、丁电厂的购电量分别是5 000 MW·h，5 000 MW·h，8 000 MW·h和7 000 MW·h。

② 今年 12月统调电源购电量总数为 30 000 MW·h，四家电厂购电价格分别是350元/MW·h、355元/MW·h、360元/MW·h和365元/MW·h。

③ 甲电厂最小最大极值分别为5 000 MW·h、18 000 MW·h，乙电厂最小最大极值分别为4 000 MW·h、40 000 MW·h，丙电厂最小最大极值分别为2 500 MW·h、10 000 MW·h，丁电厂最小最大极值分别为3 500 MW·h、20 000 MW·h。

(1) 使用基于量价结构的购电优化方法计算电量分部。

由式(9)得到

顺序为甲电厂、乙电厂、丙电厂、丁电厂。

由式(10)～(11)得到

设定乙电厂购电量为固定值8 000 MW·h，其他按规则进行计算，由式(18)得到

(2) 如果依然按照去年12月各电厂购电量比例进行分配，则甲、乙、丙、丁各电厂购电量依次为6 000 MW·h、6 000 MW·h、9 600 MW·h，8 400 MW·h，需要购电费为10 752 000元。

本例使用基于量价结构的购电优化策略，可以提高收益约 6‰。结合实际需求，调高优化系数，会对应提收益。对于电网企业每年动辄几百亿的售电额，提高的收益也会比较可观。

6 可视化工具开发

基于上述购售电优化方法，形成可视化工具，用于制定购售电优化方案。实际的购售电数据可以通过从其他系统同步而来，或者手动录入。

购售电优化主要包含统调电源购电优化、跨区跨省购电优化、特高压配套电源购电优化、售电优化四个模块。可视化工具界面如图1所示，形成一个连续的操作步骤。以统调电源购电为例，主要包含输入统调电源总的购电量、月份、调整极值、设置优化系数、为某些购电成分设定固定的购电量，生成分配电量，保存优化方案。

7 结论

(1) 本文说明了电网企业如何基于量价结构进行购售电的优化。可以固定某些成分的购售电能量，且使用了优化系数，优化系数可以根据经验进行调整，使购售电的优化比较灵活多变，进而得到不同的优化方案。利用本研究所得到的成果，进而量化分析电网企业购电成本和售电收益在不同成分电能量间的分布和影响，进而促进电力资源大范围优化配置，提高电网企业的经营水平。

(2) 目前针对电网企业购售电优化方法的相关研究较少，本文提出了基于量价结构的购售电优化方法对其进行补充，为电网企业购售电优化提供新的参考。