[0001] 本申请涉及一种代理购电结算时偏差费用风险的度量方法、装置及设备，属于电力市场交易技术领域。

[0002] 目前，电网企业的职能定位由原有的统购统销转变成暂时代理工商业用户和居民农业用户，工商业用户逐步进入市场直接交易成为未来市场发展趋势。随着电网企业代理购电业务的逐步深入，代购电业务的风险也逐步显现。在电网公司提前确定代理工商业用户购电价格的方式下，实际代理购电价格和预测代理购电价格的偏差需要在后月进行回收。在现货市场环境下，现货市场价格风险较高，电网代理购电可能需要在中长期市场和现货市场分别购买部分电量，需承担现货市场价格风险，电网代理购电价格月前预测难度大，导致电网代理购电的预测价格与实际的偏差也可能较大。若预测价格低于实际价格将导致电网现金流遭受一定程度上的损失；若预测价格高于实际价格，则电网公司现金流将有一定的增加。但实际来看，若电网公司长期预测价格高于实际价格，会导致代理购电工商业用户承担较大压力，不利于其降本增效。

[0003] 也即，目前无法对电网企业代理购电业务所带来的现金流敞口风险进行度量，导致无法进行有效的风险管理。

[0036] 为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请的实施例，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。在不冲突的情况下，下述的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

[0037] 电网企业在现货市场环境下代理购电业务所带来的风险日益凸显，用户结算与电力市场交易电量结算的时间差提升了预期结果的不确定性，直接对电网企业的现金流造成影响。

[0038] 针对上述问题，本发明提供了一种代理购电结算时偏差费用风险的度量方案，可以对电网企业代理购电业务所带来的现金流敞口风险进行度量，为电网企业在电力现货市场环境下的风险管理提供依据。以下通过几个示例或实施例对具体实现方案进行非限制性说明。

[0039] 本申请一些实施例提供一种代理购电结算时偏差费用风险的度量方法，参照图1，图1为本申请一个实施例提供的代理购电结算时偏差费用风险的度量方法的流程示意图。其中，在具体实施时，本实施例的方案可以是配置到计算机或者服务器等电子设备中的处理系统。也即，本实施例的方案可以通过电子设备中的软件系统实现。

[0040] 如图1所示，本实施例的代理购电结算时偏差费用风险的度量方法包括以下步骤：

[0041] 步骤S101：获取历史购电费用数据，并计算代理购电产生的偏差费用。具体地，历史购电费用数据指的是历史已完成的购电费用数据，其中包括实际的代理购电费用和对应的预测代理购电费用。

[0042] 进一步地，一些实施例中，步骤S101具体可以包括：以月度为周期计算代理购电产生的偏差费用；计算公式为：

[0043] CFt＝Rt‑Et

[0044] 式中，CFt为第t期代理购电偏差费用，Rt为第t期实际代理购电费用，Et为第t期预测代理购电费用。

[0045] 可以理解，另一些实施例中，也可以以其他时长为周期计算偏差费用，比如以季度为周期。

[0046] 步骤S102：基于偏差费用和预先确定的影响代理购电偏差费用的风险因子，构建现金流风险模型；其中，现金流风险模型为基于多种风险因子确定偏差费用的回归方程。

[0047] 具体地，代理购电偏差费用受现货市场影响，现金流风险与现货市场价格波动息息相关，因此需要选择合适的参数作为影响代理购电偏差费用的风险因子(影响因子)。实际中，影响代理购电偏差费用的因素很多，本实施例中可选择中长期市场购电费用、日前市场购电费用、实时市场购电费用和预测代理购电费用作为代理购电现金流的影响因子。更进一步地，中长期市场购电费用可以包括年度市场购电费用和月度市场购电费用。也即，预先确定的影响代理购电偏差费用的风险因子包括：年度市场购电费用、月度市场购电费用、日前市场购电费用、实时市场购电费用和预测代理购电费用。

[0048] 回归方程是描述自变量和因变量之间关系的数学方程。在统计学和机器学习领域，回归分析通常被用来预测或解释因变量如何随着一个或多个自变量的变化而变化。本实施例中，基于回归方程来预测偏差费用(因变量)如何随着风险因子(多个自变量)的变化而变化。

[0049] 一些实施例中，现金流风险模型为：

[0050] CFt＝α+β1X1t+β2X2t+β3X3t+β4X4t+β5X5t+εt

[0051] 式中，α为回归系数常数项，β1、β2、β3、β4和β5为影响因子回归系数，X1t为年度市场购电费用分摊至月度部分与实际代理购电费用的比值，X2t为月度市场购电费用与实际代理购电费用的比值，X3t为月度在日前市场购电费用与实际代理购电费用的比值，X4t为月度在实时市场购电费用与实际代理购电费用的比值，X5t为预测代理购电费用与实际代理购电费用的比值，εt为随机扰动项，用于表示未被回归方程捕捉到的因变量中的随机变异。

[0052] 其中，日前市场购电费用＝∑[(日前市场出清电量‑∑合约电量)×日前市场节点/分区边际电价或统一结算点电价]；

[0053] 实时市场购电费用＝∑[(实际用电量‑日前市场出清电量)×实时市场节点/分区边际电价或统一结算点电价]。

[0054] 通过将历史购电数据中的风险因子(年度市场购电费用、月度市场购电费用、日前市场购电费用、实时市场购电费用和预测代理购电费用)和对应的偏差费用带入到现金流风险模型中，可以实现对模型的训练拟合，得到最佳的α、β1、β2、β3、β4、β5和εt的值，即得到最终的现金流风险模型。

[0055] 步骤S103：根据风险因子的实际分布特征，利用蒙特卡洛方法模拟出多个风险因子的模拟值，并将多个风险因子的模拟值分别代入现金流风险模型，得到多个现金流的模拟值。

[0056] 具体地，蒙特卡洛方法又称为随机抽样或统计模拟方法，是一种基于随机抽样的数学计算方法。蒙特卡洛方法可以分为两种主要类型：随机取样和随机模拟。随机模拟是指通过数学建模和随机抽样来模拟某个系统的行为，例如模拟股票价格的随机变化、模拟天气预报等。

[0057] 本实施例中，由于历史购电数据的数据量通常有限，无法较好的完成现金流的模拟预测，因此首先基于历史购电数据分析得到风险因子的实际分布特征，再基于风险因子的实际分布特征、利用蒙特卡洛方法模拟出更多个风险因子的模拟值，从而满足样本数据量的要求。一些实施例中，可以通过蒙特卡洛方法模拟出10000个(或更多个)现金流风险因子的模拟值，再将这些风险因子的模拟值代入到之前构建的现金流风险模型中，从而得到对应数量的现金流的模拟值。其中，现金流的模拟值即现金流风险模型的输出——偏差费用。

[0058] 此外，一些实施例中，上述方法还可以还包括：

[0059] 根据对下月电量和电价的预测，确定各影响因子(X1t、X2t、X3t、X4t和X5t)的取值范围(Ximin，Ximax)；

[0060] 其中，Ximin＝Qimin*Pimin，Ximax＝Qimax*Pimax

[0061] 式中，Qimin为预测下月在市场i购电电量的最小值，Pimin为预测下月在市场i购电电价的最小值；Qimax为预测下月在市场i购电电量的最大值，Pimax为预测下月在市场i购电电价的最大值。

[0062] 也即，通过上述取值范围对各个影响因子的取值进行限制，避免模拟出明显超出合理范围的风险因子的模拟值。

[0063] 步骤S104：将多个现金流的模拟值按照递增的顺序排列，得到现金流的模拟值的条件分布，并基于设定的置信度阈值确定现金流在险值。

[0064] 具体地，将多个现金流的模拟值按照增序排列，即可以得到现金流的模拟值的条件分布。条件分布也即条件概率分布，指的是在已知一些前提条件的情况下，一个或多个变量的概率分布。

[0065] 现金流风险用数学形式表示为现金流在险值CFaR(Cash Flow at Risk)，定义是：在一定置信度水平下，企业在特定会计期间内所可能遭受到的现金流最大缺口，即在极端情况下企业可能面临的现金流最大损失，其数学表达式为：Prob(△Cash＞CFaR)＝1－P，其中，△Cash是指企业现金流在某期间内所遭受的实际损失值，P是提前所设的置信水平(置信度阈值)。

[0066] 基于现金流的模拟值的条件分布，可以确定设定的置信度阈值对应的现金流的模拟值，即现金流在险值。公式表示为：

[0067] Prob(CF＞CFaR)＝1－P

[0068] 式中，CF为现金流损失(实际值与预测值的偏差)。

[0069] 一些实施例中，设定的置信度阈值为95％，但不限于此。

[0070] 通过上述方案，首先依据历史数据计算出偏差费用，将偏差费用的现金流作为研究对象；其次选定影响代理购电现金流的风险因子，构建现金流风险模型；然后根据风险因子的实际分布特征，通过蒙特卡洛模拟方法模拟出多个风险因子的模拟值，将模拟值代入风险模型并得到现金流条件分布；最后得到在一定置信水平下的现金流在险值。通过现金流在险值，可以对电网企业代理购电业务所带来的现金流敞口风险进行度量，为电网企业在电力现货市场环境下的风险管理提供依据。

[0071] 此外，本申请实施例提供一种代理购电结算时偏差费用风险的度量装置，参照图2，代理购电结算时偏差费用风险的度量装置包括：

[0072] 获取模块21，用于获取历史购电费用数据，并计算代理购电产生的偏差费用；

[0073] 构建模块22，用于基于所述偏差费用和预先确定的影响代理购电偏差费用的风险因子，构建现金流风险模型；其中，所述现金流风险模型为基于多种风险因子确定偏差费用的回归方程；

[0074] 模拟模块23，用于根据所述风险因子的实际分布特征，利用蒙特卡洛方法模拟出多个风险因子的模拟值，并将多个风险因子的模拟值分别代入所述现金流风险模型，得到多个现金流的模拟值；

[0075] 确定模块24，用于将多个现金流的模拟值按照递增的顺序排列，得到现金流的模拟值的条件分布，并基于设定的置信度阈值确定现金流在险值。

[0076] 其中，关于上述的代理购电结算时偏差费用风险的度量装置过的各个模块的具体实现方法，可以参照前述方法实施例中的相应内容，此处不再赘述。

[0077] 此外，本申请实施例提供一种电子设备，如图3所示，该电子设备包括存储器31和处理器32；其中，存储器31存储有计算机程序，处理器32调用并执行计算机程序时，实现上述任一实施例中的代理购电结算时偏差费用风险的度量方法。

[0078] 其中，该电子设备可以是台式电脑、笔记本电脑或者服务器等。

[0079] 可以理解的是，上述各实施例中相同或相似部分可以相互参考，在一些实施例中未详细说明的内容可以参见其他实施例中相同或相似的内容。

[0080] 需要说明的是，在本发明的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。此外，在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是指至少两个。

[0081] 流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

[0082] 应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。

[0083] 本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。

[0084] 此外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

[0085] 在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

[0086] 尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。