云模型计算 华北电力大学 刘敦楠

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审稿人部分观点

论文针对目前电力直接交易中出现的具有潜在危害性的交易行为问题，提出基于云模型与模糊Petri网的电力市场潜在危害行为识别方法，具有一定的学术探讨价值，对发现市场规则的漏洞有应用价值。

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研究背景

中国电力市场化改革不断深入，正在逐步形成多交易品种、多交易方式、多交易主体的电力市场格局。但是，由于中国电力市场交易规则尚不完善、市场主体的诚信交易与合规意识尚未形成，致使市场主体违规、失信现象频发。尤其是损害市场公平、效率的潜在危害行为由于难以被识别、管控，给电力市场的稳定发展埋下了隐患。本文提出基于云模型与模糊Petri网的电力市场潜在危害行为识别方法，对交易过程中的潜在危害行为进行识别与预警。

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什么是电力市场潜在危害行为？

电力市场中，市场主体的交易行为对交易结果有着直接影响，因此分析和评价市场主体的交易行为是电力市场监管的关键任务。电力交易过程中存在着一些不直接违背市场规则但具有一定危害性的交易行为，如投机、联盟、利用市场力暴力定价等，这些行为不利于市场的有效竞争，弱化了市场在优化资源配置中的作用，妨碍了市场公平与效率。本文将这类具有危害性又因不直接违背市场规则而难以被识别管控的交易行为称作潜在危害行为。

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文章所提方法的必要性和优势是什么？

一方面，传统的指标监管方法依赖于人工对综合评价结果的分析，在当前数量庞大的市场主体前，其可操作性有待商榷。而模式识别方法在对表征事物各种形式的信息进行处理和分析的基础上，能够对事物进行系统化的描述、辨认、分类和解释，在复杂环境中有较好的可操作性。另一方面，本文将云模型与模糊Petri网应用于模式识别的特征表达与推理过程中，将云模型所反映的不确定性、模糊性以及模糊Petri网所反映的推理逻辑特性相结合，以解决行为特征难以量化的问题，也克服了一般识别方法不易理解的缺陷。

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如何识别电力市场潜在危害行为？

本文所提识别方法，其实质是基于模式识别的原理，通过刻画危害行为的特征，设计分类器，对市场主体的报价行为进行分类，以达到识别危害行为的目的。具体的模型构建方法与识别步骤如图1所示。

图1 潜在危害行为识别方法框架

模型的构建方法如下：首先，结合具体的交易品种、交易规则与市场主体类型，在确定的条件下确定需要识别的市场潜在危害行为，形成潜在危害行为库；其次，分析潜在危害行为的特点，分析、提取、筛选相应的行为特征云模型计算，以保障分类器的性能；再次，运用云模型对上述行为特征进行量化表达；最后，依据所建立的潜在危害行为库与其相应的特征，确定网络结构、设计相应的推理算法，建立潜在危害行为识别模糊Petri网。

潜在危害行为识别的具体步骤如下：计算待识别对象的特征值；将特征值带入特征云，计算特征相似测度；将特征相似测度作为模糊Petri网输入库所的初始状态，根据推理算法进行推理；计算库所的最终状态，得出推理结果，确定待识别对象的分类与置信度。

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方法的识别效果如何？

本文以江西省电力直接交易中的月度集中竞价交易为具体场景，选取搭便车、钓鱼、交易串谋以及暴利定价四种行为作为售电企业的潜在危害行为，进行了方法的具体应用，所构建的模型结构如图2所示。

图2 潜在危害行为识别模糊 Petri 网模型

图2左半部分代表特征云，其中,“H”代表模糊语言“高”，“L”代表模糊语言低，图2右半部分为潜在危害行为识别模糊Petri网。其中：p1至p7定义为初始库所，其初始状态值来源于云模型模块；库所p8至p11定义为终止库所，分别代表搭便车、钓鱼、暴利定价、串谋四种潜在危害行为，初始状态值为0，最终状态值代表推理的结果；t1至t4代表变迁，即推理规则。

最终的识别结果如下：

1）第6, 8, 17, 21, 23号售电公司在此次集中竞价交易中采取搭便车行为的置信度分别为0.69, 0.95, 0.95, 0.83, 0.95。从图3中可以看出，这五家售电企业的报价分布均处于售电企业申报曲线的左端，报价水平明显高于其他售电公司，接近火电标杆电价414元/(MW·h)。这违背了“供需比越高，市场出清价越低，申报价应当较低”的市场一般规律，说明这五家售电公司有采取搭便车策略以获得优先成交即的嫌疑。

图3 交易申报曲线

2）前十家售电公司中，1号和10号售电公司，第2，3，5号售电公司的申报信息具有较强的相似性。其中1号和10号售电公司串谋的可能性高达0.95（系统能给出的最大值），2号、3号和5号这3家售电公司串谋的可能性超过0.8。

由图4可以看出，1号和10号售电公司的申报曲线几乎完全重合，三段申报价格与容量策略均完全一致，两家售电公司串谋的可能性极大，与本文模型给出的串谋置信度（0.95）一致。

图4 疑似串谋的售电公司申报曲线对比

而2号、3号和5号售电公司的申报曲线尤其是第二段曲线一致度较高。申报价格上：三家公司报价较为接近，尤其是第二、三段报价几乎一致；第一段申报价格差异虽然较大，但实际上，第一段报价属于高报价，报价差异大并不会影响第一段申报量的成交，即不会造成串谋售电公司之间的利益分配不均。从申报量上看，3家公司采取的电量申报策略一致：第一、三段申报规则规定的最低量；第二段申报剩余的需求量。综上，2号、3号和5号售电公司存在较高的串谋可能性，这与本文给出的串谋置信度（0.85左右）一致。

3）没有售电公司在此次交易中采取为明显的钓鱼行为与暴利定价行为。

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对于识别结果，交易中心应如何处理？

根据计算结果，在进一步调查取证证实后，电力交易中心或其他监管部门应当采取相关措施，保障市场的公平与效率。对于“搭便车”“钓鱼”等行为，其实质是市场主体对市场规则漏洞的一种利用，其危害程度较小。建议电力交易中心应当完善信息披露机制，调整市场规则予以控制，如采取高低匹配的出清规则。对于暴利定价这类危害程度较高的行为，一方面要完善交易规则，如规定“单家售电公司申报电量不超过总电量的15%”；另一方面建立守信激励和失信惩戒的奖惩机制，扣减这类主体的信用评分。对于交易串谋这类危害程度极高的行为，在经过调查取证证实之后，应当立即停止其交易并采取严厉的惩罚措施，如“拉入黑名单、强制退出市场”等。

原文发表在《电力系统自动化》2019年第43卷第2期，欢迎品读！

引文信息

刘敦楠, 张潜, 李霄彤, 等. 基于云模型与模糊Petri网的电力市场潜在危害行为识别 [J]. 电力系统自动化, 2019, 43(2): 25-33. DOI: 10.7500/ AEPS20180405004.

LIU Dunnan, ZHANG Qian, LI Xiaotong, et al. Identification of Potential Harmful Behaviors in Electricity Market Based on Cloud Model and Fuzzy Petri Net [J]. Automation of Electric Power Systems, 2019, 43(2): 25-33. DOI: 10.7500/ AEPS20180405004.

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主要作者介绍

刘敦楠，博士，华北电力大学经济与管理学院副院长，副教授，博士生导师。新能源电力系统国家重点实验室需求侧研究室主任，华北电力大学能源互联网研究中心副主任，中国能源研究会能源互联网专委会副秘书长。主要研究方向：电力系统优化调度、电力市场和能源互联网。

李霄彤，华北电力大学经济与管理学院硕士研究生。主要研究方向：电力市场。

张潜，华北电力大学经济与管理学院硕士研究生。主要研究方向：电力市场。

（编辑：源码门户网）

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