电量预测,您用对地方了吗?

2017-07-09 12:12:12 大云网  点击量: 评论 (0)
新一轮电改已过两个年头了,这其中最大的亮点要数售电侧放开,近万家售电公司注册,上千家入场厮杀,这哪是市场,分明是战场。政策因素、市场设计、供需关系等等一直处于动态变化中,要想立足,除了外靠八仙过海
新一轮电改已过两个年头了,这其中最大的亮点要数售电侧放开,近万家售电公司注册,上千家入场厮杀,这哪是市场,分明是战场。政策因素、市场设计、供需关系等等一直处于动态变化中,要想立足,除了外靠八仙过海各显神通的市场能力,还要内练各种运营基本功。由于目前的电力市场是以电量的交易为主,因此对“标的物”的有效管理是各交易方(无论电厂、售电公司还是大用户)都必须重视的基本工作。以电量预测为例,除了为应对偏差考核,做好电量预测还是售电公司开展有效需求侧管理的基础,进而开发出丰富的需求侧产品和服务。针对现阶段电量预测的用途,我们还是要从预测本身说起。
老技术遇到新市场
    电量预测还是负荷预测,其实就是电量和电力概念的区别,但在市场初期曾颇有争论。什么样的市场对应什么样的需求,现在是批发市场,要预测的自然就是电量。实际上,无论是电量预测还是负荷预测,都不是什么新技术了,例如营销的售电量预测,调度的短期、超短期负荷预测等等,成熟的理论+实践+不断涌现的新模型和新算法,预测精度也不断提升(超短期负荷预测精度甚至可以高于99%)。乍一看售电公司似乎只要把客户找好了,预测的事花钱买个技术就可以解决。可然并卵的是,成熟的负荷/电量预测只适用于系统级,现在的预测是针对用户的。类似于群体行为分析VS个体行为分析,众多的不可控因素与千企千面的用电特点,导致老技术遇到了新问题。用户电量预测具体有多难,看看下面的图就知道了。然而还有雪上加霜的,那就是偏差考核。
 
      图1 任选12个用户的日电量曲线(639天),蓝线为实际电量,绿线为平滑线
上图以某地公开的园区用户历史用电信息为例,1000余家企业中,负荷变化有明显规律的不到1/5,当然,通过聚类和建模可以大大提高预测的准确度,但很多因素例如环保减产、临时检修、资产重组等等,却并非建个预测模型就能够处理的。有些地方还好,允许售电公司合并代理用户电量进行考核,可以通过不同用户的累加对冲偏差风险,但当偏差考核是针对单个用户的呢,即使是电量稳定的大用户,也有如图2突然出现大波动的概率,这时,如果提前预判不准,往往一个月被考核的钱就能让你一年白干。
图2 用电大户电量曲线(日均100万kWh)
怎么办,遇到这种情况是只能坐以待毙还是继续走钢丝玩心跳?很遗憾,目前为止还没有“速效救心丸”。如果单从应对偏差考核的角度去分析,政策、经营、客户、技术、执行各方面的都得做足功课(《售电公司偏差考核全攻略》等微信文章已做过较详细阐述,在此不赘述)。售电绝不是一个倒买倒卖躺着赚钱的容易活,如果不重视前期的准备和内功修炼,这条路不会走的太远。
竞价才做预测吗
以今天谈的电量预测为例,如果把售电业务简单的分为三个阶段,即售前(eg.找用户)、售中(eg.竞价)和售后(eg.结算),目前大部分售电公司都会将其放在第二个阶段,而且现实市场中也出现了很多电量预测的实战派方法,例如在用户那里安排“线人”汇报生产、检修计划,或干脆承包用户的能效服务以获取准确用电信息等,不可否认这些方法确实能够取得很好的效果,可随着用户数量的增加或突发不可控事件时,产生的偏差风险又该由谁负责呢,更不用说去为风险定量了。
    对于这个问题,很有可能是你的电量预测没用对地方。
    电量预测做风控,预测不“准”不要签
    上面说到目前电量预测的普遍应用场景,即预测未来竞价周期内的用电量,准了皆大欢喜,差了面临考核。其实电量预测完全可以在售前阶段用来做风控,再结合对用户信用的评估等,基本上就可以在前期做好客户质量的把控。因为通过电量预测筛选出来的优质客户远比不加考察就签来的难以预测的客户价值大的多。说到这里肯定会有人质疑:现在都在抢客户,生存是第一,哪管那么多?如此,不妨去看看广东战场上的偏差考核,激烈的竞争挤压着利润空间,动辄上亿的考核费用(月总加)岂是儿戏?售电很骨感,一把就破产的可能性还是很大的。
    因此,为了从源头上控制风险,售电公司就不得不在前期做好用户的电量预测风险评估,更全面一点的可以是负荷分析。而要做负荷分析,除了要搞清用户的行业分类、生产基本情况外,最重要的就是尽可能的获取其历史用电数据,例如至少近两年的连续日(月)电量数据(国外叫Demand/Load Profiles,负荷数据最好,但获取不太现实),它是一个用户用电情况最客观真实的反映。在这份数据中任何发生过的情况都会被忠实记录下来:停产的、检修的、高温影响的、突发事件的等等。接下来,就该电量预测发挥作用了,通过专业的分析工具甚至结合专业的人员迅速对历史用电情况作出分析,提取特征,建立模型。例如利用历史数据训练模型和进行交叉验证,目的是为了在签下这个用户之前量化的评估该用户的电量可预测性,从而为后续合同中的利润分配及考核责任分摊提供最直接的参考,将风险控制在源头。要知道,用户的电量预测现在可能还不那么准,但准确率是可以通过前期的分析量化出来的。简单的说,这就是知己知彼,做到心中有数。这对提高售电公司的话语权和竞争力以及规范市场将会起到显著的促进作用。说到这里有人或许又会问,我没有专业预测能力或即使有了也预测不准怎么办?这里,应该强调的是,准不准是一回事,不评估风险是另一回事。有多大准头办多大的事,能力不够可以通过加强学习研究或引进技术和工具来解决。如果签完合同才发现用户电量难预测,那岂不是自讨苦吃?电量预测做风控,预测不“准”不要签。这个“准”是风控有把握。
    当然,在现阶段,很多人会说找用户都困难,何谈筛选用户?然而我们应该明白市场是残酷的,把握高价值的客户才是售电公司在竞争中生存下去的第一法则。宁缺毋滥,市场才能逐步走向理性和繁荣;大浪淘沙,是金子总会发光。
套餐设计如何定?电量预测作参考
     还是电量预测,在“售后”阶段是不是就不需要了呢?精明的售电商当然不会浪费这个工具的。虽然在签合同之前通过预测的工具评估了客户,但是未来的事情是不可预测的,优质客户也可能因为各种原因变得“难以预测”,售电的“售后”做什么,当然是做分析了。这时多了很多实际数据的积累,再去评估一下自己的预测能力跟用户的发展变化是否还能匹配,偏差风险是否还能把握住,甚至量化它(例如,这期间可能得益于预测水平的提升而提高了对用户的正面评估)。有了这个作为参考,售电公司就可以进行更加有针对性和更多元化的套餐设计,进一步提升竞争力,同时也有利于内部的财务测算。
    最后总结一下,电量预测很重要,关键在于灵活用。电量/负荷是用户在电力市场中的“简历”,电量预测就是售电公司的“HR”。从售前到售后,每一个环节都可以用电量预测来做辅助分析。随着市场日趋完善,偏差考核有可能被某种形式的平衡机制代替,但电量(负荷)预测始终会是电力市场玩家必备的真功夫,所以,请现在就开始修炼吧!
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责任编辑:叶雨田

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