基于KPCA-MEE的电力市场售电公司信用评价研究

doi:10.11930/j.issn.1004-9649.201711287

中国电力 ›› 2018, Vol. 51 ›› Issue (7): 128-135.DOI: 10.11930/j.issn.1004-9649.201711287

基于KPCA-MEE的电力市场售电公司信用评价研究

张云雷¹, 段光², 俞静², 王海潮³, 张子筠³, 牛东晓³

1. 国网浙江省电力有限公司, 浙江杭州 310007;
2. 浙江华云信息科技有限公司, 浙江杭州 310008;
3. 华北电力大学经济与管理学院, 北京 102206

收稿日期:2017-12-19 修回日期:2017-05-26 出版日期:2018-07-05 发布日期:2018-07-31
通讯作者: 王海潮(1994-),男,通信作者,硕士研究生,从事电力技术经济评价及预测研究,E-mail:ncepuwhc@163.com
作者简介:张云雷(1969-),男,硕士,高级工程师,从事电力市场、电力需求响应、市场主体信用研究,E-mail:ZYLZZX@163.com;段光(1980-),男,从事电力市场、能源互联网、综合能源服务研究,E-mail:duanguang@hyit.com.cn;俞静(1984-),女,从事电力市场研究,E-mail:yujing@yhit.com.cn;张子筠(1995-),女,从事电力市场研究,E-mail:402602176@qq.com;牛东晓(1962-),男,博士生导师,教授,从事电力市场与电力负荷预测研究,E-mail:505572191@qq.com
基金资助:
国家自然科学基金资助项目（71471059）。

Study on Credit Evaluation of Power Supply Company in Power Market Based on KPCA-MEE

ZHANG Yunlei¹, DUAN Guang², YU Jing², WANG Haichao³, ZHANG Zijun³, NIU Dongxiao³

1. State Grid Zhejiang Electric Power Company, Hangzhou 310007, China;
2. Zhejiang Huayun Mdt InfoTech Ltd., Hangzhou 310008, China;
3. School of Economics and Management, North China Electrical Power University, Beijing 102206, China

Received:2017-12-19 Revised:2017-05-26 Online:2018-07-05 Published:2018-07-31
Supported by:
This work is supported by National Natural Science Foundation of China (No.71471059).

摘要/Abstract

摘要： 建立完善的售电公司信用评价体系，有助于规范电力市场交易、提高电力市场的机制建设和行业管理水平。将核主成分分析法和物元可拓理论相结合，构建KPCA-MEE售电公司信用评价模型。在所设计的售电公司信用评价指标体系基础上，采用核主成分分析法实现指标体系降维并确定指标权重，可有效避免主成分分析法中因各指标贡献率过度分散而影响评价效果的弊端。然后应用物元可拓理论对售电公司进行信用等级评价，解决评价对象的模糊性、不确定性问题，为等级评价提供可靠依据。基于4家售电公司的运营数据进行算例分析，计算结果证明该模型的有效性和合理性。

关键词: 电力市场, 信用评价, 核主成分分析, 物元可拓, 售电公司

Abstract: Establishing a complete power supply company credit evaluation system is helpful for regulating power market trade and improving the mechanism construction and management level of power market. In this paper, the kernel principal component analysis method and the matter-element theory are combined together to establish a KPCA-MEE power supply company credit evaluation model. Based on the power supply company credit evaluation index system, the KPCA is applied to realize the dimensionality reduction and to determine the index weight. And then the matter-element extension theory is used to describe the process of credit rank evaluation. Finally, based on the data of four power supply companies, a case study is made to verify the validity of the proposed KPCA-MEE model.

Key words: power market, credit evaluation, kernel principal component analysis, matter-element extension, power-retailing company

中图分类号:

TM715

张云雷, 段光, 俞静, 王海潮, 张子筠, 牛东晓. 基于KPCA-MEE的电力市场售电公司信用评价研究[J]. 中国电力, 2018, 51(7): 128-135.

ZHANG Yunlei, DUAN Guang, YU Jing, WANG Haichao, ZHANG Zijun, NIU Dongxiao. Study on Credit Evaluation of Power Supply Company in Power Market Based on KPCA-MEE[J]. Electric Power, 2018, 51(7): 128-135.

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参考文献

[1] 赵琳, 张富春, 董兴华, 等. 大电力客户信用综合评价体系研究[J]. 电力科学与工程, 2016, 32(1):31-36.ZHAO Lin, ZHANG Fuchun, DONG Xinghua,et al. Research on comprehensive assessment system of large electricity customer credit[J]. Electric Power Science and Engineering, 2016, 32(1):31-36.
[2] 王宇哲, 雷霞, 陈晓盛, 等. 基于BP神经网络电力大客户信用等级评价研究[J]. 电力需求侧管理, 201517(5):49-53.WANG Yuzhe, LEI Xia, CHEN Xiaosheng, et al. Large power customer credit rating based on BP neural network[J].Power DSM, 201517(5):49-53.
[3] ZHU R, LIANG Q, ZHAN H. Analysis of aero-engine performance and selection based on fuzzy comprehensive evaluation[J]. Procedia Engineering, 2017, 174:1202-1207.
[4] 王敬敏, 孙艳复, 康俊杰. 基于熵权法与改进TOPSIS法的电力企业竞争力评价[J]. 华北电力大学学报(自然科学版), 2010, 37(6):61-64.WANG Jingmin, SUN Yanfu, KANG Junjie. Evaluation of competitive of power enterprises based on entropy and improved TOPSIS[J].Journal of North China Electric Power University (Natural Science Edition), 2010, 37(6):61-64.
[5] 张勇刚, 张学伟, 高远, 等. 物元可拓法在烤烟感官质量评价中的应用[J]. 西北农业学报, 2010, 19(10):96-100.ZHANG Yonggang, ZHANG Xuewei, GAO Yuan, et al. Application of matter-element extension in sensory quality evaluation of flue-cured tobacco[J]. Acta Agriculturae Boreali-occidentalis Sinica, 2010, 19(10):96-100.
[6] 李向东, 李南. 基于物元可拓分析的高新技术产业安全研究[J]. 科学学与科学技术管理, 2009, 30(2):142-147.LI Xiangdong, LI Nan. The evaluation of security for hi-tech industry based on hierarchy method[J]. Science of Science and Management of S.& T., 2009, 30(2):142-147.
[7] 牛东晓, 马天男, 王海潮,等. 基于KPCA和NSGAⅡ优化CNN参数的电动汽车充电站短期负荷预测[J]. 电力建设, 2017, 38(3):85-92.NIU Dongxiao, MA Tiannan, WANG Haichao, et al. Short-term load forecasting of electric vehicle charging station based on KPCA and CNN parameters optimized by NSGAⅡ[J]. Electric Power Construction, 2017, 38(3):85-92.
[8] 彭张林, 张爱萍, 王素凤,等. 综合评价指标体系的设计原则与构建流程[J]. 科研管理,2017,38(S1):209-215.PENG Zhanglin, ZHANG Aiping, WANG Sufeng, et al. Designing principles and constructing processes of the comprehensive evaluation indicator system[J]. Science Research Management, 2017,38(S1):209-215.
[9] 李菁苗, 吴吉义, 章剑林,等. 电子商务环境下中小企业信用评价[J]. 系统工程理论与实践, 2012, 32(3):555-560.LI Jingmiao, WU Jiyi, ZHANG Jianlin, et al. Study on SMEs credit evaluation system in e-commerce environment[J]. System Engineering-Theory & Practice, 2012, 32(3):555-560.
[10] 郭宏. 创业板上市公司基于新指标视角的发展能力评价模型及应用研究[J]. 工业技术经济, 2016, 35(12):76-83.GUO Hong. The development capability evaluation model based on the new index of GEM listing corporation application research[J]. Journal of Industrial Technological Economics, 2016, 35(12):76-83.
[11] 郑和忠, 魏长江, 王树华. 基于主成分分析和核主成分分析的地震属性优化的研究[J]. 青岛大学学报(自然科学版), 2017, 30(3):76-80.ZHENG Hezhong, WEI Changjiang, WANG Shuhua. Seismic attribute optimization research based on principal component analysis and kernel principal component analysis[J]. Journal of Qingdao University(Natural Science Edition),2017,30(3):76-80.
[12] 吕蔚, 王新峰, 孙智信. 基于核主成分分析的高校科技创新能力评价研究[J]. 国防科技大学学报, 2008, 30(3):81-85.LV Wei, WANG Xinfeng, SUN Zhixin. Application of the kernel principal component analysis method to university S&T innovation capability evaluation[J]. Journal of National University of Defense Technology, 2008, 30(3):81-85.
[13] JIANG L L, DENG Z Q, TANG S W. KPCA denoising and its application in machinery fault diagnosis[J]. Applied Mechanics & Materials, 2011, 103:274-278.
[14] 杜卓明, 屠宏, 耿国华. KPCA方法过程研究与应用[J]. 计算机工程与应用, 2010, 46(7):8-10.DU Zhuoming, TU Hong, GENG Guohua. KPCA method research and application process[J]. Computer Engineering and Applications, 2010, 46(7):8-10.
[15] 李义超, 廖枝灵, 杜易成. 基于物元可拓模型的地方政府信用风险评估及对策[J]. 经济经纬, 2016, 33(4):133-138.LI Yichao, LIAO Zhiling, DU Yicheng. Local government credit risk assessment and countermeasures based on element extension model[J]. Economic Survey, 2016, 33(4):133-138.
[16] 何玉钧, 刘毅, 周生平. 基于物元可拓模型的电力通信网风险评估[J]. 电力系统保护与控制, 2017, 45(14):64-69.HE Yujun,LIU Yi,ZHOU Shengping. Risk evaluation for electric power communication network based on matter-element extensible model[J]. Power System Production and Control, 2017, 45(14):64-69.
[17] 张晶晶,马传明,匡恒,等. 青岛市土壤重金属污染的物元可拓评价[J]. 中国环境科学,2017,37(2):661-668 ZHANG Jingjing, MA Chuanming, KUANG Heng, et al. Assessment of heavy metals pollution in soil of Qingdao based on matter-element extension model[J]. China Environmental Science, 2017,37(2):661-668
[18] 林立. 基于物元可拓模型的中国地方政府融资平台风险研究[J]. 经济理论与经济管理, 2012, (5):65-71.LIN Li. Research on the risks of the local government financing platform based on entropy-weight and matter-elemant model[J]. Economic Theory and Business Management, 2012, (5):65-71.
[19] 李泓泽, 郭森, 唐辉,等. 基于改进变权物元可拓模型的电能质量综合评价[J]. 电网技术, 2013, 37(3):653-659.LI Hongze, GUO Sen, TANG Hui, et al. Comprehensive evaluation on power quality based oil improved matter-element extension model with variable weight[J]. Power System Technology, 2013, 37(3):653-659.

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Study on Credit Evaluation of Power Supply Company in Power Market Based on KPCA-MEE

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[1]	高政南, 姜楠, 陈启鑫, 徐江, 王海利, 辛力, 徐青贵. 德国电力市场能源转型建设及启示[J]. 中国电力, 2024, 57(6): 204-214.
[2]	李汶龙, 周云, 罗祾, 陈甜甜, 冯冬涵. 计及现货交易的电能量交易全环节用电碳责任分摊[J]. 中国电力, 2024, 57(5): 99-112.
[3]	谭虎, 王小亮, 徐亭亭, 赵珂, 宿连超, 张文玉, 辛征. 风光沼储交直流混合农村微电网经济技术优化[J]. 中国电力, 2024, 57(3): 27-33.
[4]	郭娟娟, 沈迪, 童朴, 闫琨, 张小凡, 何昉. 中国三代核电经济评价方法与参数优化[J]. 中国电力, 2024, 57(3): 206-212, 223.
[5]	高志远, 庄卫金, 耿建, 李峰, 薛必克, 杨晓雷, 白柯鞠. 基于经济人假设的负荷侧资源市场化调节作用机理分析[J]. 中国电力, 2024, 57(3): 213-223.
[6]	李超英, 檀勤良. 基于智能体建模的新型电力系统下火电企业市场交易策略[J]. 中国电力, 2024, 57(2): 212-225.
[7]	仪忠凯, 侯朗博, 徐英, 吴永峰, 李志民, 吴俊飞, 冯腾, 韩柳. 市场环境下灵活性资源虚拟电厂聚合调控关键技术综述[J]. 中国电力, 2024, 57(12): 82-96.
[8]	陈曦, 陈万露, 田洪莉, 林健怡, 江天炎, 毕茂强. 售电公司串谋定价行为随机演化博弈分析[J]. 中国电力, 2023, 56(9): 27-34,133.
[9]	任景, 高敏, 程松, 张小东, 刘友波. 面向新能源不确定性的西北电力电量平衡机制[J]. 中国电力, 2023, 56(9): 66-78.
[10]	薛贵元, 吴垠, 诸晓骏, 谈健, 明昊. 计及用能权配额约束的发电商竞价策略双层优化方法[J]. 中国电力, 2023, 56(5): 51-61.
[11]	赵建立, 向佳霓, 汤卓凡, 漆磊, 艾芊, 王帝, 殷爽睿. 虚拟电厂在上海的实践探索与前景分析[J]. 中国电力, 2023, 56(2): 1-13.
[12]	陈璨, 王晶, 于宗民, 马原, 王乙, 范梁晨曦, 丁然, 李红权. 配电网自治单元规划研究综述与展望[J]. 中国电力, 2023, 56(12): 9-19.
[13]	曾垂辉, 李文正, 李宝伟, 谢俊. 含多分布式能源聚合商的本地电力市场最优能源交易策略[J]. 中国电力, 2023, 56(11): 236-245.
[14]	曹昉, 罗进奔. 典型国家电力市场保底售电服务机制对比及对中国的启示[J]. 中国电力, 2023, 56(1): 56-67.
[15]	黄海涛, 许佳丹, 郭志刚, 金建波. 发电容量充裕性保障机制国际实践与启示[J]. 中国电力, 2023, 56(1): 68-76.

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