動態履約保函額度下售電公司中長期交易模型

吳靜斌, 楊洪明, 盛誼, 項勝, 孟科

(1.長沙理工大學經濟與管理學院,長沙市 410114;2. 教育部“基于分布式光儲的能源互聯網運行與規劃”國際合作聯合實驗室(長沙理工大學電氣與信息工程學院),長沙市 410114;3.國網經濟技術研究院有限公司,北京市 102209)

0 引 言

為有效防范售電公司因為經營不善出現拖欠發電公司費用,以及其破產退市時簽約用戶因為必須以保底售電懲罰性電價購電而遭受損失的情況發生,借鑒工程招投標、商品貿易、房屋/設備租賃等領域履約保函的實施經驗[1-4],國家發展改革委員會在出臺的《售電公司管理辦法》文件中引入了售電公司入市交易需提供履約保函的要求,各省市也相繼出臺了配套實施細則。圍繞引入履約保函要求后售電公司如何進行交易決策以優化自身利潤的問題,國內外學者開展了一定研究。

文獻[5-8]針對售電公司提交履約保函的要求,梳理了其使用的情形和時機,以及其保障范圍和實施機制。文獻[9-12]在分析發電公司操縱電能交易價格制定的市場力成因及其對售電公司購電量、價的不利影響基礎上,提出了一種能降低購電成本的售電公司間合作策略,建立了固定履約保函額度下計及策略報價的售電公司中長期合作博弈交易優化決策模型。另外,文獻[13-20]通過刻畫電價與用戶需求響應程度的函數關系,構建了浮動電價下計及用戶滿意度和固定履約保函額度的售電公司現貨交易優化決策模型。進一步,文獻[21-25]在分析有限理性用戶的決策受不同場景下裕度電量價值、從眾心理等因素的影響程度基礎上,提出了考慮用戶有限理性和峰、谷組合零售電價套餐方案的固定履約保函額度模式下售電公司中長期交易優化決策模型。在此基礎上,文獻[26-32]考慮用戶需求波動產生的交易量價風險,通過構建價格配額曲線,并基于用戶效用理論,建立了計及固定、實時電價和固定履約保函額度的售電公司中長期及現貨市場交易優化決策模型。

上述研究對計及履約保函額度的售電公司市場交易開展優化決策,提升了其交易收入和利潤。但現行交易中心給定固定履約保函額度的模式,盡管簡化了售電公司市場交易優化決策過程的計算量,但其人為主觀給定履約保函額度的模式使得任何環境條件下售電公司支出的履約保函成本相同,導致其產生可投入市場交易金額減少、交易利潤降低的問題。履約保函額度測算方式與售電公司內外部環境條件脫節、測算結果缺乏客觀性的嚴重缺陷,影響了固定額度模式的公信力,以及售電公司交易決策和利潤計算結果的合理性。

為此,本文從售電公司自身、市場、國家三個維度出發,采用各維度代表性指標,即信用透支程度、市場流失程度和國家政策傾向刻畫售電公司所處環境。設計了一種考慮售電公司信用透支程度、市場流失程度和國家政策傾向的動態額度調整系數,并構建了動態履約保函額度模型。在此基礎上,以售電公司利潤最大化為目標,提出了一種計及動態履約保函額度的售電公司中長期交易優化決策模型。并通過算例比對,驗證了所提出的計及動態履約保函額度的售電公司中長期交易優化決策模型的合理性、有效性。

1 現行售電公司履約保函概述

1.1 現行售電公司履約保函額度模型

現行售電公司履約保函管理辦法規定,由交易中心制定售電公司履約保函額度,并以交易度電需要繳納的金額表示。其中,對于新申請入市的售電公司,考慮其尚未開展電能交易,辦法規定所有售電公司在新進入市場時直接繳納統一數額標準的履約保函金額;對于非新入市交易的售電公司,則執行固定的履約保函額度。現行售電公司履約保函額度模型為:

vF,t=V

(1)

式中:下標t=1,2,…,12為月份;vF,t為月度t售電公司的固定履約保函額度;V為交易中心制定的售電公司履約保函額度,為固定值。該值由交易中心根據售電公司入市交易資格放開后,歷年市場內所有售電公司違約總金額占其交易總金額的比重計算得到,并經過與發電公司、售電公司、電網公司和用戶等市場主體共同協商后確定。

1.2 現行售電公司履約保函成本模型

售電公司的月度履約保函成本由其履約保函額度和交易電量共同決定。特別說明:當月度交易電量相同而所面臨的場景不同時,現行月度履約保函成本不會隨著售電公司信用透支程度、市場流失程度和國家政策的變動而變化,其數值始終相同,即場景的變化無法影響履約保函成本。現行售電公司履約保函成本模型為:

(2)

2 售電公司動態履約保函額度模型

2.1 動態履約保函額度建模必要性及思路

因為售電公司的月度交易利潤由交易收入和包括履約保函成本在內的多項成本共同決定,固定履約保函額度模式下,其數值與環境條件無關,即不受到售電公司信用透支程度的高或低、市場流失程度的大與小和國家政策傾向的支持與限制的影響。固定履約保函額度的上述特點造成以下問題:

第一,影響了售電公司月度履約保函成本、交易利潤計算結果的準確性,而且,履約保函成本的高估情形還會直接影響售電公司的經營積極性。

第二,由于固定履約保函額度模式帶來的間接鼓勵售電公司對合同利潤過低的交易項目采取主觀違約等行為以節省成本的效果,而破壞了市場的公平性、交易的穩定性。并在電力系統本身因為發、用電兩側的發、用電量不確定性而存在發用電不平衡風險的基礎上,售電公司主觀違約現象進一步加劇了整個電力系統發用電不平衡的風險。

因此,有必要設計一種能根據售電公司所處場景的變化狀況而主動調整額度的履約保函。

為此,本文提出了一種額度動態調整的售電公司履約保函新模式,通過引入與環境條件動態關聯的額度調整系數對現行固定履約保函額度進行修正以實現額度的動態調整。履約保函額度調整系數是一個由分別隸屬于公司自身、市場、國家三個不同維度坐標的評價因素集合及評價因素權重共同組成的系數。與現行固定額度模式相比,動態履約保函額度模式能有效刻畫售電公司所處環境對其履約保函額度及成本的影響,幫助售電公司在進行月度交易優化決策時做出更精準的判斷,得到更合理的月度交易利潤結果。

2.2 售電公司動態履約保函額度建模

售電公司動態履約保函額度模型為:

vA,t=αtV

(3)

式中:vA,t為月度t售電公司的動態履約保函額度;αt為月度t售電公司的履約保函額度調整系數。特別說明:當為新入市的售電公司時,此時,與固定額度模式相同,交易中心不計算其履約保函額度,直接給定統一數額標準的履約保函留存金額。

2.3 售電公司履約保函額度調整系數模型

2.3.1 履約保函額度調整系數的評價因素選擇

進一步將售電公司所處環境劃分為售電公司內在微觀、外在中觀、外在宏觀三種環境。與三種環境相對應,履約保函額度調整系數是一個由分別隸屬于三個不同維度坐標的評價因素集合及評價因素權重共同組成的系數。其中,三個維度坐標分別為公司自身、市場、國家維度,其分別表征內在微觀、外在中觀、外在宏觀環境。

結合專家意見對三個維度下各自評價因素對履約保函成本的歷史貢獻度進行排名,公司自身維度的評價因素選擇售電公司信用透支程度因素、市場維度的評價因素選擇市場流失程度因素、國家維度的評價因素選擇國家政策傾向因素(上述評價因素均在各自維度下的歷史貢獻度排名第一)。在此基礎上,構建計及售電公司信用透支程度、市場流失程度、國家政策傾向評價因素及其權重的履約保函額度調整系數模型。

2.3.2 售電公司履約保函額度調整系數建模

售電公司月度t履約保函額度調整系數數值由售電公司信用透支程度、市場流失程度、國家政策傾向三個評價因素及其權重共同決定:

αt=ωC,tαC,t+ωS,tαS,t+ωP,tαP,t

(4)

式中:ωC,t、ωS,t、ωP,t分別為售電公司信用透支程度、市場流失程度和國家政策傾向評價因素的權重。

售電公司的月度信用透支程度由其當月信用評價分數(假設交易中心每月底公布各售電公司信用評價分數)決定:

(5)

式中:aC,t為月度t售電公司的信用評價分數,分數取值范圍為[0,100]。按照現行模式,各售電公司的信用評價分數由交易中心按照《電力市場主體信用評價指標體系》文件的評分細則標準,組織人員評價并公布。

售電公司的月度市場流失程度由其和市場所有售電公司的月度交易電量共同決定,且其月度市場流失程度與兩交易電量比值之間為線性關系[33]:

(6)

國家政策傾向由現行、標準國家政策(即中立型國家政策,此時國家既不提高、也不降低標準,僅按照法定標準向售電公司收繳度電稅金)下售電公司月度市場交易度電所需繳納稅金比率共同決定(其中,法定度電稅金標準的確定和調整,由全國人大制訂并通過《中華人民共和國企業所得稅法》文件頒布執行;現行度電稅金標準則由稅務機關在該文件基礎上,結合企業所在地域、行業發展規劃、企業自身技術特點等確定和調整[34])。當國家政策傾向著力于限制售電公司發展時,則提高其(現行國家政策)月度市場交易度電所需繳納稅金金額;反之,則降低其稅金金額。通過以上售電公司稅收政策的實時調整,實現國家政策傾向與現行國家政策的動態銜接:

(7)

式中:bD,t、bE,t分別為標準、當前(扶持/中立/限制)國家政策下月度t售電公司的市場交易度電稅金比率。其中,國家扶持/限制政策下,政府在法定度電稅金基礎上按照一定比例減低/提高稅率。

2.3.3 基于組合賦權方法的履約保函額度系數評價因素權重設計

組合賦權法是一種通過將主觀賦權方法、客觀賦權方法組合后用于被評價對象評分的賦權方法,其兼顧了被評價對象的評價指標作用和數據價值,并彌補了主觀或客觀單一類型賦權方法因僅考慮評價指標或數據因素導致評分偏頗的不足。因此,組合賦權方法近年來被廣泛應用于經濟、管理、交通等領域對象的權重賦值[35-37]。

由于模糊層次綜合評價(fuzzy analytic hierarchy process,FAHP)法兼具計算過程簡單、調整與檢驗方便等特點[38-39];熵權法則具有計算過程簡便、計算結果客觀等特點[40],本文的主觀賦權方法采用FAHP法,客觀賦權方法則采用熵權法。考慮兩種方法均為成熟理論及論文篇幅限制,本節省略其建模過程和作業步驟(建模及作業步驟可參考相關文獻[40-41]實施)。僅列出售電公司履約保函額度調整系數的組合賦權法綜合權重計算模型,并在算例仿真部分,給出兩方法及其組合下其各評價因素權重結果。

(8)

2.4 動態履約保函額度相比現行固定履約保函額度的區別與優勢

動態調整型履約保函額度與現行固定型履約保函額度之間的區別如表1所示。

表1 固定、動態履約保函額度的區別Table 1 Difference between fixed and dynamically adjusted performance guarantee quota

與固定履約保函額度相比,動態履約保函額度設計通過引入包含售電公司信用透支程度、市場流失程度和國家政策傾向等因素的額度調整系數及時、客觀和動態向上或向下修正現行履約保函額度數值,有效反映了場景的變動對售電公司履約保函額度取值的影響。同時,本文的動態履約保函額度設計考慮了環境較優條件下售電公司的履約保函繳交額度應小于固定履約保函模式下其繳交額度的要求,緩解了其成本壓力,降低了固定履約保函額度模式下售電公司合同主觀違約行為的發生幾率,進而減少了因為售電公司主觀違約而加劇整個電力系統發用電不平衡風險的現象。

3 計及動態履約保函額度的售電公司中長期交易優化決策模型

在前面兩節從交易中心角度對售電公司動態履約保函額度模式進行設計的基礎上,從本節開始,將進一步分析動態履約保函額度與售電公司中長期交易決策及利潤的關系,以全面、客觀評價其可行性與有效性。因此,接下來將從售電公司角度,開展計及動態履約保函額度的售電公司中長期交易研究,并通過售電公司中長期交易算例仿真,驗證其可行性、有效性。

由于售電公司的月度履約保函成本來自于其繳交的履約保函金額,而履約保函金額的計算又受到動態調整型額度取值的影響,因此,固定額度模式下履約保函成本歸入售電公司經營管理成本的方式不再適用,本文后續構建的售電公司中長期交易模型將單獨計算并列出額度動態調整模式下的履約保函成本。

3.1 額度動態調整的售電公司履約保函金額繳交流程

本文提出的基于額度動態調整的售電公司月度履約保函金額繳交流程如圖1所示。

圖1 額度動態調整的售電公司月度履約保函金額繳交流程Fig.1 Dynamic adjustment quota-based performance guarantee monthly amount payment process for power selling company

第一步,每月初,根據自身現行經營情況、市場和國家政策等環境狀況,售電公司決策是否退市(退市情景下,售電公司決策退市的當月及退出手續辦理完畢前的后續所有月度將不能進行電能交易,即其決策交易電量均為0)。如果決策結果為“否”,轉入第二步;否則,轉入第五步。

第二步,月底時,交易中心根據本月售電公司面臨的內外環境情況、批發市場交易電量等信息計算其本月動態履約保函額度、需留存金額(新入市售電公司在入市時繳納交易中心制定的初始履約保函金額,該金額數值為定值),并通知該售電公司和銀行。

(9)

第三步,基于交易中心反饋的售電公司本月動態履約保函額度、需留存金額結果,以及其上月留存金額使用情況,銀行計算售電公司本月需繳交的履約保函金額,并通知該售電公司。

(10)

第四步,售電公司向銀行繼續繳存本月的履約保函金額。

第五步,售電公司向交易中心提出退市申請。收到申請后,交易中心計算售電公司需補交金額,并通知銀行和售電公司。

第六步,銀行向售電公司收取(當售電公司的累計繳存金額結余數目不足時)或在售電公司結余金額中扣除(當售電公司的累計繳存金額結余數目足夠時)其需要補繳的履約保函金額,并與售電公司進行剩余金額結算。

第七步,售電公司與銀行完成結算手續并退出市場。

以上步驟完成后,售電公司該月度履約保函金額繳交流程執行完畢。

3.2 計及動態履約保函額度的售電公司中長期交易模型建模

由2.1節可知,不同內外部環境下,售電公司獲得的月度履約保函動態調整型額度不同。本文通過構建計及動態履約保函額度的售電公司中長期交易模型,建立額度動態調整要求與交易利潤的有效關聯。

假定售電公司依次通過年度雙邊協商、月度雙邊協商和集中競價方式與發電公司進行中長期交易,并假定售電公司的中長期交易購電量與市場提供的發電量可平衡(即不考慮售電公司的現貨市場購電問題)。售電公司以月度自身收益最大化為目標,優化決策各品種交易電量。市場交易優化決策模型如下詳述。

1)目標函數:

(11)

在現行售電公司的月度履約保函成本僅考慮其按照交易中心監管要求在銀行留存的履約保證本金損失基礎上,本文根據實際發生的成本,加入因銀行收取手續費產生的損失,及其本金如果存入銀行生息產生的利息收入機會成本損失。由公式(9)可知,當月度中長期交易市場環境確定后,售電公司的動態履約保函額度變為已知數,履約保函成本將僅由其在批發市場的月度t交易電量(該交易電量數值確定)決定:

(12)

式中:ct、dt分別為月度t售電公司的單位活期存款利息、銀行單位存款金額手續費費率。

2)約束條件。

售電公司在交易決策過程中需要遵循相關約束,包括電量平衡約束、交易價格約束。

(1)電量平衡約束。

(13)

(2)交易價格約束。

售電公司的交易價格需要分別滿足政府給定的雙邊協商/集中競價交易電價上下限值,以防止售電公司報低價獲取超額利潤,進而壟斷市場:

(14)

3.3 計及動態履約保函額度的售電公司中長期交易模型求解

與粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)、細菌覓食算法(bacterial foraging optimization,BFO)等算法相比,細菌覓食-粒子群混合算法(particle swarm optimization-bacterial foraging optimization,BFO-PSO)具有收斂速度較快、收斂精度高的特點,適用于多變量多約束條件模型的求解[43]。考慮計及動態履約保函額度的售電公司中長期交易模型求解為基于多變量的隨機優化問題,本文采用BFO-PSO混合算法進行優化求解,具體求解流程如圖2所示。

圖2 售電公司交易結果的BFO-PSO混合算法求解流程Fig.2 BFO-PSO hybrid algorithm solving process for transaction results of power selling companies

4 算例分析

4.1 基礎數據

以湖南省中長期電力市場交易為例,開展MATLAB仿真分析。交易中心制定的售電公司履約保函固定額度為0.008元/kWh;銀行活期年存款利率為0.35%,每月手續費費率為當月履約保函留存金額的0.1%;標準國家政策下售電公司的市場交易度電稅金比率為25%。基于售電公司月度信用評價分數、交易電量占有率理論可取值范圍與國家現行度電稅金比率標準(國家標準、現行度電稅金比率標準由文獻[34]得到),履約保函額度調整系數所轄評價因素對應的基礎數據設置如表2所示。

表2 額度調整系數評價因素的基礎數據設置Table 2 Basic data settings of quota adjustment coefficient evaluation factors

4.2 各因素權重的確定

分別計算FAHP法、熵權法下售電公司履約保函額度調整系數各評價因素的主觀、客觀權重,并進一步計算得到其綜合權重。各評價因素主觀、客觀、綜合權重分別如表3所示。

表3 各評價因素權重Table 3 Weight of each evaluation factor

4.3 履約保函額度調整系數的取值范圍確定

首先,將表2額度調整系數各評價因素的基礎數據上下限數值分別代入公式(5)、(6)、(7),計算得到售電公司的信用透支程度、市場流失程度和國家政策傾向因素取值區間(其中,國家政策傾向因素的取值區間上限1.24、下限0.60為基于4.1節表2國家現行售電公司市場交易度電稅金比率上限31%、下限15%,及該節標準國家政策下售電公司的市場交易度電稅金比率為25%的給定基礎數據計算(即分別用31%、15%除以25%)得到)。具體各評價因素數值取值區間如表4所示。

表4 額度調整系數各評價因素取值區間Table 4 Value range of various evaluation factors for quota adjustment coefficient

在表3、4數據基礎上,對履約保函額度調整系數的取值范圍開展仿真分析。基于仿真結果,得到售電公司的履約保函額度動態調整系數取值范圍為[0.180,1.072]。

4.4 額度調整系數與售電公司實際支付、動態設計前后理論履約保函額度關系

額度調整系數與售電公司實際支付(考慮研究對象的典型性、普適性要求,這里實際支付履約保函額度設置為統計時段內不同環境條件下市場所有售電公司各自實際支付額度的平均值)、動態設計前后理論履約保函額度關系如圖3所示。

圖3 動態設計前后額度調整系數與售電公司實際支付、理論履約保函額度關系Fig.3 Relationship between the quota adjustment coefficient and the actual payment and theoretical performance guarantee quota of power selling company before and after dynamic design

從圖3可知:首先,動態履約保函額度與額度調整系數成線性關系,隨著額度調整系數的增加而增加(其取值范圍為[0.001 440,0.008 576]);固定履約保函額度則始終為水平直線(其數值固定為0.008),不隨著額度調整系數的增加而變化。其次,分別統計不同環境條件下售電公司違約情況歷史數據后繪制的各環境條件(即額度調整系數)下實際履約保函支付額度曲線線形與動態履約保函額度曲線的斜線線形相似(而非固定履約保函額度曲線的水平直線),并始終位于動態履約保函額度曲線下方,且位置接近。特別說明:根據本節給定的統計規則,這里不同環境條件下售電公司實際履約保函支付額度為該環境條件類別下交易中心因各售電公司歷史違約情況而實際動用的各售電公司履約保函總金額與其總交易電量比值的平均值。該平均值的來源為湖南省電力交易中心,統計周期為2022年10月(此時間點為湖南省正式啟動履約保函額度繳交時間)-2023年7月,統計對象為參與湖南省電力交易中心組織的中長期交易的所有售電公司。

由以上分析可知,與固定履約保函額度模式相比,動態履約保函額度模式通過引入履約保函額度調整系數,有效反映了售電公司所處環境對其履約保函額度的影響,其曲線形態及位置更接近于售電公司實際履約保函支付額度曲線。因此,額度調整系數的設計使得動態履約保函額度比固定履約保函額度更合理。

4.5 售電公司的月度量價優化決策結果

為找出動態履約保函額度下售電公司的月度交易量價優化決策結果與固定履約保函額度下數值的差異及其動態變化規律,算例設定四個售電公司進行月度量價優化決策結果比較(假定四個公司的其他條件均相同,僅其所面臨的內外部環境,即其信用透支程度、市場流失程度、國家政策傾向存在差別)。其中,售電公司1采用固定履約保函額度,售電公司2、3、4均采用動態履約保函額度。以不同典型內外部環境下履約保函額度系數對應的評價因素的取值為基礎數據,分別計算1月份售電公司1、2、3、4的履約保函額度(這里以1月份為例,其他月份量價優化決策結果類似,故省略)。各售電公司具體參數設置如表5所示。

表5 售電公司履約保函額度參數設置Table 5 Parameter settings for performance guarantee quota of power selling companies

各售電公司1月份價、量優化決策結果如圖4、5所示。

圖4 售電公司月度交易電價優化決策結果Fig.4 Optimization decision result of monthly transaction price of power selling company

由圖4可知,以采用固定履約保函額度模式的售電公司1為基準,采用動態履約保函額度模式的售電公司2、3、4的履約保函額度分別減少了6.75%、37.38%、68.00%。但售電公司2、3、4無論雙邊協商還是集中競價交易電價優化決策結果并未隨著履約保函額度數值的變動出現明顯的同向或反向變化,而是呈現微小的上下隨機變化狀態,總體基本穩定。這是因為售電公司的月度交易報價由市場供需狀況、出清機制決定,同一市場同一時期這些要素相同,而且同一市場中各售電公司會選擇相近報價以避免價格競爭。因此,售電公司1、2、3、4的雙邊協商、集中競價月度交易電價優化決策結果處于各自品種同一穩定水平,其與履約保函額度類型及大小無關。

由圖5可知,以采用固定履約保函額度模式的售電公司1為基準,采用動態履約保函額度模式的售電公司2、3、4的月度總交易電量(雙邊協商和集中競價電量優化決策結果之和)分別隨著動態履約保函額度的下降而增加,但其增加幅度顯著小于履約保函額度的變動程度。其中,與售電公司1相比,售電公司2、3、4的履約保函額度分別減少了6.75%、37.38%、68%,月度總交易電量分別增加0.29%、1.61%、3.07%。這是由于在售電公司的月度既有資金量一定的前提下,履約保函額度越小,則售電公司可以將節約的更多履約保函成本轉為電量交易成本,增加與發電公司交易電量;反之,則減少與發電公司交易電量。但因為履約保函成本僅占售電公司既有資金量比例的較少部分(電能交易的資金占其月度既有資金使用量的主要部分),因此,增加或減少交易的電量幅度小。綜合以上分析可知,售電公司的月度電量優化決策結果變化趨勢證明了動態履約保函額度的設計模式有效反映了售電公司信用透支程度、市場流失程度和國家政策傾向等評價因素的變化通過影響售電公司履約保函額度數值的變動,進而實現了對其月度電量優化決策結果的影響。

圖5 售電公司月度交易電量優化決策結果Fig.5 Optimization decision result of monthly transaction quantity of power selling company

當圖4中售電公司2、4的雙邊協商交易電價低于集中競價電價時,圖5中該售電公司的雙邊協商電量則高于集中競價電量;反之,則其集中競價電量高于雙邊協商電量,如售電公司1、3。這是由于售電公司與終端用戶合同交易電量既定,售電公司出于自身交易利潤最大化考慮,會優先選擇電價報價較低的品種交易,如該品種可交易電量全部交易完后售電公司交易量仍有剩余,再選擇次優品種交易。由于僅是交易剩余電量,因此,次優品種僅交易部分電量。進而表現為優先、次優交易品種的交易電量分配差異較大(這個特點與履約保函額度類型及大小無關)。

進一步分析,當售電公司的其他條件均相同,僅其所面臨的某一個維度坐標變化(即其信用透支程度、市場流失程度、國家政策傾向三個評價因素中僅某一個因素變動)時,(由于篇幅限制,這里不再給出分析過程,僅給出分析結果)售電公司的量價優化決策結果與三個評價因素同時變動場景下的結果類似:月度電價交易結果均呈上下隨機微小變化狀態,且總體基本穩定;月度電量交易結果均分別隨著動態履約保函額度的下降而增加,但其增加幅度顯著小于履約保函額度的變動幅度。

4.6 售電公司的月度履約保函額度、成本及交易利潤比較

在4.5節的基礎上,繼續對1月份售電公司1、2、3、4的成本、交易利潤情況進行比較分析(其他月份的比較結果類似,故省略),以驗證動態履約保函額度設計的有效性。各售電公司1月份履約保函成本、交易利潤數值如表6所示。

表6 調整前后售電公司月度履約保函額度、成本及交易利潤Table 6 Monthly performance guarantee quota, cost and transaction profit of power selling company before and after adjustment

從表6數據可知,與售電公司1相比,售電公司2的履約保函額度下降了6.75%,履約保函成本下降了6.48%,交易利潤則上升了1.17%;售電公司3的履約保函額度下降了37.38%,履約保函成本下降了36.37%,交易利潤則上升了6.51%;售電公司4的履約保函額度下降了68%,履約保函成本下降了67.02%,交易利潤則上升了12.11%。

從以上數據可知,售電公司的月度履約保函成本、交易利潤與其履約保函額度之間具有如下特點:以售電公司1為基準,售電公司2、3、4的履約保函成本與履約保函額度的變化比例基本一致,而交易利潤的變化比例則明顯小于履約保函額度的變化比例。

這是由于售電公司的單位活期存款利息和銀行單位存款金額手續費費率確定后,其履約保函成本僅受到交易電量和履約保函額度影響。又由4.5節可知,當履約保函額度出現較大幅度變動時,售電公司月度交易電量增減幅度小。因此,月度交易電量的增減對履約保函成本的影響可以忽略,履約保函成本與履約保函額度之間可視為近似線性關系,即兩者之間的變動比例基本一致。而售電公司的月度交易利潤除與履約保函成本有關外,還與電能交易活動有關(電能交易的資金占其月度既有資金使用量的主要部分)。因此,在月度既有資金量一定的前提下,通過將節約的履約保函成本轉為電量交易成本,可與發電公司多交易電量,能獲得一定程度的交易利潤增長。但由于履約保函成本僅占月度既有資金量的較少部分,轉化的資金量僅可新購少量電量。因此,交易利潤的增長速度小于履約保函額度下降速度。

進一步分析,當信用透支程度、市場流失程度、國家政策傾向三個評價因素中僅單個評價因素變化(假定此時包括剩下兩個評價因素在內的其余條件均相同)時,(由于篇幅限制,這里不再給出分析過程,僅給出分析結果)任意評價因素單獨變化下的售電公司月度履約保函成本變動比例與履約保函額度變動比例基本一致,而交易利潤的變動比例則顯著小于履約保函額度變動比例。該結果與本節前面所有評價因素同時變化下的變動趨勢相似。

通過以上分析可知:動態履約保函額度的設計模式準確反映了售電公司信用透支程度、市場流失程度和國家政策傾向等評價因素的變化對其月度履約保函成本及交易利潤的影響;單個、多個評價因素的變化對售電公司的影響趨勢具有相似性;提出的計及動態履約保函額度的售電公司中長期交易優化決策模型合理、有效。

5 結 論

本文設計了一種考慮售電公司信用透支程度、市場流失程度和國家政策傾向的動態額度調整系數,并建立了動態履約保函額度模型。在此基礎上,構建了計及動態履約保函額度的售電公司中長期交易優化決策模型。通過算例仿真,驗證了計及動態履約保函額度的售電公司中長期交易優化決策模型的合理性、有效性。動態履約保函額度模式的提出,給予了售電公司改善其經營環境的動力,為交易中心后續進行履約保函額度設計的改革提供了有益參考。但本文未涉及市場其他主體的行為對計及動態履約保函額度的售電公司中長期交易利潤的影響,針對此不足,后續將開展相關研究。