關于售電公司負荷預測的爭論與探討

2017-02-21 17:15:38 大云網　點擊量：評論 (0)

文章《價差越來越小，售電公司靠什么賺錢？》引來了眾多評論，也引發了很多爭議，有些問題很有挑戰，質量很高，我特別想作些點評：一、某省電力交易中心專家：這一切說到底是負荷預測準確率的提升，為走向現貨市

文章《價差越來越小，售電公司靠什么賺錢？》引來了眾多評論，也引發了很多爭議，有些問題很有挑戰，質量很高，我特別想作些點評：

一、某省電力交易中心專家：這一切說到底是負荷預測準確率的提升，為走向現貨市場做培育和技術儲備。而電力大數據技術的成熟將使得負荷預測更為精準。任何不以數據采集、跟蹤、分析、運用為技術基礎的售電公司都是耍流氓，都會成為炮灰。

我理解這個專家說了三個觀點：

1.現貨市場對負荷預測準確率要求會非常高：現貨市場每時每刻都在報價，沒有負荷預測作為參考，你簡直就不知道你為什么要參與競價？報什么價？未來你就會盯股票的各種曲線一樣盯負荷預測的各種曲線，你得知道主網、配網、用戶等很多方面，你還得關注聯絡線、檢修、潮流、斷面、風光功率預測、火電機組開機方式等等輔助數據。但是，這一切都是好消息，因為未來這個市場一定不會被場外那些野蠻人，也就是那些專業的金融玩家輕易搶走，因為這個市場會對電力專業要求非常高，所以電力市場的開放和形成為當前的電力從業人員帶來了巨大的機遇。

2.電力大數據技術對負荷預測很重要：簡直不能更加同意了。傳統的用電負荷預測基本是基于時間序列法，很多電網的老工程師經常拿這個作為話題，機器再怎么算，都不如老師傅拍拍腦袋算得準，也就是來一場人機大戰的話，機器肯定落敗。這正是問題的本質，基于歷史數據加一些氣溫等影響因素的傳統負荷預測法是統計學理論，這些數據不能反映負荷這個事務發展的全貌，所以基于大數據理論和技術，再結合人工智能的方法模型，全面的數據加自學習的能力，基本已經達到了人的判斷力，而且還在不斷優化。根據我們的實際數據，電網超短期用電負荷預測（曲線）準確率在99.4%以上，短期負荷預測（曲線）準確率在96.9%以上。

3.數據是未來售電公司的核心資產：售電公司之間的競爭，爭相降價是不可持續的，未來的競爭本質上就是服務能力的競爭，其實現在的電信運營商就是前車之鑒。電力大數據的用武之地從用戶精準營銷開始，到售電套餐的制定、客戶需求的挖掘、衍生服務的挖掘，甚至是數據資產的經營，比如金融征信。未來售電公司的競價能力、偏差電量管理、客戶營銷能力都是數據運營能力的集中反映，未來的競爭也就是集中在這幾個方面，而且很難出現同質化競爭，因為服務不可能同質化。

二、某國家級電力交易中心專家：我作為當年的調度員提個建議，希望售電公司多去請配網調度吃吃飯，約定停電的時候先給自己代理的客戶復電。這就是核心競爭力，這就是增值服務。

一聽這話，就是非常接地氣的行業專家，我們自己也深有感觸。我們曾經為某風電客戶建設改造風光功率預測平臺，平臺上線以后被考核還是很嚴重，原因就是需要調度端平臺的詳細規范，最好還能在調度端平臺看看原因所在，但是全國那么多省份的調度平臺全部溝通的話，業主表示難度很大，后來問我們能不能服務延伸一下，幫助協調溝通。我理解這就是增值服務，所以，售電公司需要和電力系統的各個環節密切聯系，從電源到主網、配網到用戶，因為任一環節出問題都會影響你的用戶體驗，你要給客戶帶來安全感。系統的人要熟悉，系統的數據更要掌握，合適的時候提適當的訴求，才能做到談生意不傷感情。

三、某發電企業專工：整天吹牛逼，誰算到了撫順鋁廠和廣西有色等破產重組？

這位小伙伴后來發私信給我說抱歉，他說話比較直。但是我覺得這個問題很有價值，道出了很多人的心聲。還有小伙伴主動回答道：這類事只有券商才知道的最快吧。在這里，我想談一談我的感受：哪怕技術支持系統很給力，通過各類數據分析，算到了撫順鋁廠和廣西有色半年后破產，當前的供電局敢斷電嗎？一定不敢，只要斷供，地方政府一定會直接干涉，這就是講政治。而當前電改的方向，也正是利用市場的力量來更好的配置資源，如果某一家民營或者混合所有制的售電公司給這些地方國企供電，相當于就有了一堵防火墻，召開董事會決議按照合同辦事，這是市場行為，受到的壓力肯定會小一些，也會讓市場發揮更大的作用，所以，我們要看到這些進步并推動他更進步。