一种区域电力市场多阶信用风险预警方法技术

本发明专利技术涉及一种区域电力市场多阶信用风险预警方法，为电力市场中决策节点的基础指标设定取值区间；选取样本数据；对基础指标分配相应的权重，将样本数据输入OWA算子，得出关联矩阵；建立基于IIM的电力市场多阶信用风险效应模型；将关联矩阵和一阶风险效应值输入基于IIM的电力市场多阶信用风险效应模型，得到电力市场中各个节点的多阶信用风险效应值；将电力市场中各个节点的多阶信用风险效应值进行对比分析，区分各个节点的保护等级。本发明专利技术消减交易主体失信行为对区域电力交易市场的瀑布风险效应，抑制区域电力交易市场主体信用风险的传播与外溢，维护国家电网交易市场的安全和稳定。

A multi-level credit risk early warning method for regional power market

【技术实现步骤摘要】
一种区域电力市场多阶信用风险预警方法
本专利技术涉及信用风险
，具体地说是一种区域电力市场多阶信用风险预警方法。
技术介绍
2015年《中共中央国务院关于进一步深化电力体制改革的若干意见》颁布，标志着新电改进入实际操作阶段。市场机制的引入可以有效地提高电力市场的运行效率，优化资源配置，但同时电力市场亦面对大量的不确定风险，其中有关区域电力交易市场信用风险监管体系研究尚处于探索阶段。《关于推进电力市场建设的实施意见》文件，针对电力市场信用体系问题明确提出了建立完善市场主体信用评价制的要求。目前有关电力市场中各类市场主体的征信特征、风险评价尚处于探索阶段，缺乏有效的电力交易市场多主体信用风险模型。根据关于推进售电侧改革的实施意见，电力交易市场是由电网公司、售电公司和电力用户构成。本文以区域电力交易市场主体为对象，分析多阶信用风险在电力交易市场的传播机理，建立基于IIM(InoperabilityInput-outputModel)的多阶信用风险传播模型；以辽宁省电力交易市场情景，针对电力市场若干节点发生失信行为而导致电力交易市场中其他电力市场节点相关能力或经济损失，进行仿真分析。基于仿真结果，提出当区域电力交易市场中不同的企业节点遭受信用风险事件时，区域电力交易市场相关节点的保护措施。
技术实现思路
针对现有技术的不足，本专利技术提供一种区域电力市场多阶信用风险预警方法，针对电力市场若干节点发生失信行为而导致电力交易市场中其他电力市场节点相关能力或经济损失的现象，解决区域电力市场多阶信用风险预警问题。本专利技术为实现上述目的所采用的技术方案是：一种区域电力市场多阶信用风险预警方法，包括以下步骤：为电力市场中决策节点的基础指标设定取值区间；依据决策节点的基础指标选取样本数据；运用专家评价法对基础指标分配相应的权重，将样本数据输入OWA算子，得出关联矩阵A；建立基于IIM的电力市场多阶信用风险效应模型；将关联矩阵A和电力交易市场发生失信行为后产生的一阶风险效应值ci输入基于IIM的电力市场多阶信用风险效应模型，得到电力市场中各个节点的多阶信用风险效应值；将电力市场中各个节点的多阶信用风险效应值进行对比分析，区分各个节点的保护等级。所述决策节点的基础指标包括：购/售电量、可替代性、购/售企业数量和脆弱性。对选取的样本数据进行清洗，剔除异常数据。所述样本数据包括训练样本和预测样本。所述基于IIM的电力市场多阶信用风险效应模型为：qij＝aijqj，i，j＝1，2，3...nq＝[q1q2q3...qn]Tc＝[c1c2c3...c]TA＝aij(n*n)x＝(I-A)-1c其中，qi表示当风险袭击某个节点后产生的二阶风险效应值；aij表示区域电力市场当中第i个节点与第j个节点之间的关联程度；qij表示第j个节点对第i个节点产生的影响效应值；ci表示区域电力市场当中节点i受到风险袭击以后的产生的一阶风险效应值；x表示多阶风险效应值列向量；I表示单位矩阵。基于OWA算子方法与样本数据，得出关联矩阵A，包括以下过程：设函数OWA:Rn→R，(a1,a2,…an)是一组给定的数据；W＝(w1,w2…wn)T是与OWA函数相关联的一组权重向量，wi∈[0,1]，bi为数组(a1,a2,…an)中的第i大的元素；R为实数集合；则称函数OWA为有序加权算数平均算子；对数组(a1,a2,…an)按从小到大排序，并进行加权；其中ai与wi二者没有直接关系，只与加权过程中的位置有关：其中，n＝4；即取a1～a4作为基础指标，通过样本数据为其赋值；a1为购/售电量，a2为可替代性，a3为购/售电企业数量，a4为脆弱性；该四个因素为影响直接相连节点的相互关联程度的主要因素。OWA算子方法计算关联矩阵A步骤如下：第一步：权重向量W＝[w1,w2,…,wn]T赋值。由专家评价法来给出权重。第二步：确定评价矩阵。针对节点i，在区域电力市场中找出所有与i节点直接相连的节点组成向量X，向量X中各个节点采用定性指标和定量指标。其中定性指标有可替代性、脆弱性两种，分为1、2、3、4、5分级别，通过专家评价方法评定。定量指标有购/售电量、购/售电企业数量两种。依据以上数据就可以确定出对于节点i的评价矩阵。第三步：将评价矩阵标准化。在本专利定义的评价矩阵[a1,a2,…,an]中，第一个向量为效益型指标，指标越大，关联程度越高。而后三个向量为成本型指标，指标越小，关联程度越高。效益型指标和成本型指标的标准化方法分别为：效益型：成本型：其中j表示第j个节点，k表示第k个因素。第四步：将上述评价结果汇总，得出一个总的评价值aij：其中bk为rj中第k大的rj。当对集合中的节点按照rj重新排序后，将会得到新的矩阵。第五步：按照第二到四步的方法对供应链系统中每个节点都进行评价，最终得到评价各节点相互关联矩阵A。所述区分各个节点的保护等级为：多阶信用风险效应值越大的节点保护等级越高。本专利技术具有以下有益效果及优点：本专利技术针对信用风险在电力交易市场中传播的情况，可对电力市场中存在的多阶信用风险传播效应进行建模与静态仿真，得出在产生一阶信用风险效应后，通过多阶信用风险传播效应模型，进一步得出电力交易市场中其他节点产生的二阶信用风险效应，并对电力市场相关损失进行评价，得出区域电力市场中各个节点的保护等级；区域电力市场信用风险传播模型的建立将有助于客观准确评价电力交易市场主体的信用风险，消减交易主体失信行为对区域电力交易市场的瀑布风险效应，抑制区域电力交易市场主体信用风险的传播与外溢，维护国家电网交易市场的安全和稳定。附图说明图1是本专利技术的方法流程图；图2是本专利技术的区域电力交易市场结构图。具体实施方式下面结合附图及实施例对本专利技术做进一步的详细说明。如图1所示为本专利技术的方法流程图。一种区域电力市场多阶信用风险预警方法，其特征在于，包括以下步骤：为电力市场中决策节点的基础指标设定取值区间；依据决策节点的基础指标选取样本数据；运用专家评价法对基础指标分配相应的权重，将样本数据输入OWA算子，得出关联矩阵A；建立基于IIM的电力市场多阶信用风险效应模型；将关联矩阵A和电力交易市场发生失信行为后产生的一阶风险效应值ci输入基于IIM的电力市场多阶信用风险效应模型，得到电力市场中各个节点的多阶信用风险效应值；将电力市场中各个节点的多阶信用风险效应值进行对比分析，区分各个节点的保护等级。如图2区域电力交易市场结构图。假定某区域电力交易市场电力供应系统由三家发电企业、两家售电企业、三家电力大客户组成，如图2所示。三家发电企业向两家售电企业供应电能，两家售电企业向电力大客户供应电能。假定售电企业由于特殊因素影响(如极端天气等本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种区域电力市场多阶信用风险预警方法，其特征在于，包括以下步骤：/n为电力市场中决策节点的基础指标设定取值区间；/n依据决策节点的基础指标选取样本数据；/n运用专家评价法对基础指标分配相应的权重，将样本数据输入OWA算子，得出关联矩阵A；/n建立基于IIM的电力市场多阶信用风险效应模型；/n将关联矩阵A和电力交易市场发生失信行为后产生的一阶风险效应值c

【技术特征摘要】
1.一种区域电力市场多阶信用风险预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
为电力市场中决策节点的基础指标设定取值区间；
依据决策节点的基础指标选取样本数据；
运用专家评价法对基础指标分配相应的权重，将样本数据输入OWA算子，得出关联矩阵A；
建立基于IIM的电力市场多阶信用风险效应模型；
将关联矩阵A和电力交易市场发生失信行为后产生的一阶风险效应值ci输入基于IIM的电力市场多阶信用风险效应模型，得到电力市场中各个节点的多阶信用风险效应值；
将电力市场中各个节点的多阶信用风险效应值进行对比分析，区分各个节点的保护等级。


2.根据权利要求1所述的区域电力市场多阶信用风险预警方法，其特征在于：所述决策节点的基础指标包括：购/售电量、可替代性、购/售企业数量和脆弱性。


3.根据权利要求1所述的区域电力市场多阶信用风险预警方法，其特征在于：对选取的样本数据进行清洗，剔除异常数据。


4.根据权利要求1或3所述的区域电力市场多阶信用风险预警方法，其特征在于：所述样本数据包括训练样本和预测样本。


5.根据权利要求1所述的区域电力市场多阶信用风险预警方法，其特征在于：所述基于IIM的电力市场多阶信用风险效应模型为：
qij＝aijqj，i，j＝1，2，3...n



q＝[q1q2q3...qn]T
c＝[c1c2c3...c]T
A＝aij(n*n)
x＝(I-A)-1c



其中，qi表示当风险袭击某个节点后产生的二阶风险效应值；aij表示区域电力市场当中第i个节点与第j个节点之间的关联程度；qij表示第j个节点对第i个节点产生的影响效应值；ci表示区域电力市场当中节点i受到风险袭击以后的产生的一阶风险效应值；x表示多阶风险效应值列向量；I表示单位矩阵。


6.根据权利要求1所述的区域电力市场多阶信用风险预警方法，其特征在于：所述将样本数据输入OWA算...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡博，王忠锋，张涛，张宏宇，金鹏，李力刚，黄剑龙，喻海飞，关明，李言谙，宁辽逸，金宇坤，李增，李娉婷，梁凯，
申请(专利权)人：中国科学院沈阳自动化研究所，国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司，国家电网公司，
类型：发明
国别省市：辽宁;21