[发明专利]一种计及市场份额与增值服务投资成本的购售电优化方法在审

专利信息
申请号: 201611121468.1 申请日: 2016-12-08
公开(公告)号: CN106779205A 公开(公告)日: 2017-05-31
发明(设计)人: 花雨洁;黄莉;杨永标;徐石明;李捷;陈璐;郑红娟;阮文骏;宋杰;朱庆 申请(专利权)人: 国电南瑞科技股份有限公司;国家电网公司;国网江苏省电力公司;南京南瑞集团公司
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q30/06;G06Q50/06
代理公司: 南京纵横知识产权代理有限公司32224 代理人: 耿英,董建林
地址: 210032 江*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 市场份额 增值 服务 投资 成本 购售电 优化 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及电力市场领域,具体涉及一种计及市场份额与增值服务投资成本的购售电策略优化方法。

背景技术

随着我国电力体制改革的不断深入,售电侧市场主体开始呈现多元化形态,售电市场化竞争格局正逐步形成。据有关数据显示,全国已成立的售电公司多达数百家,在市场竞争环境下,售电企业随时会面临客户流失、资金短缺等经营风险。为赢得竞争优势,若只考虑价格竞争,通过降低电价吸引用户,这样的竞争手段在长远看来对用户、企业及整个售电市场都是得不偿失的。所以,在售电侧开放的市场情形下,售电主体如何提高非价格方面的竞争力,吸引更多用户,扩大市场份额,同时又要规避风险,提高收益,是个亟需解决的问题。

目前,对售电企业的收益、风险研究一般集中在售电企业的购售电风险决策上,并未涉及售电公司设立增值服务等扩大市场份额的收益风险研究,之前的研究更多的着重于售电主体如何分配购电比例以及如何售电来获得更大的收益和承受更小的风险。对用户的需求与选择并未进行具体研究,而售电侧开放后,用户能够自由的选择售电主体,和传统售电统购统销的方法不同,从长远角度来看,售电公司更应考虑的是公司所占市场份额的大小,增设电力营销增值服务来吸引更多客户,加入市场份额对售电公司收益与风险的影响,建立更为全面的购售电模型。

发明内容

发明目的:为了提升售电公司自身所占的市场份额,规避风险提高收益,本发明提供一种计及市场份额与增值服务投资成本的购售电策略优化方法。

技术方案:一种计及市场份额与增值服务投资成本的购售电策略优化方法,该方法包括以下步骤:

(1)确定影响售电公司市场份额大小的各类因素,利用层次分析法计算影响市场份额的各类指标的权重系数,得到用户效用的评估结果;

(2)结合Logistic回归模型,根据用户效用的计算结果,建立售电公司市场份额模型;

(3)运用条件风险价值法(CVaR)建立售电公司计及市场份额与增值服务投资成本的购售电模型,以售电公司效用最大化为目标,该模型中加入了售电公司所占的市场份额大小,并在售电公司的成本支出中加入了电力营销增值服务的投资成本。

有益效果:相比较现有技术,本发明中建立的购售电模型包含的售电公司所占的市场份额与增值服务投资成本,能够更全面、客观地为售电公司提供购售电与增值服务投资力度等参考;售电公司可以根据自己能够承受的风险力度对模型进行分析,从而制定相应的购售电策略与投资方案,在更大程度上,提升自身所占的市场份额,并规避风险提高收益,同时也保障了用户的用电质量。

附图说明

附图1为本发明所述的计及市场份额与增值服务投资成本的购售电策略优化方法流程图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式,对本发明做进一步说明。

如图1所示,计及市场份额与增值服务投资成本的购售电策略优化方法包括以下步骤:

(1)确定影响售电公司市场份额大小的各类因素,利用层次分析法计算影响市场份额的各类指标的权重系数,得到用户效用的评估结果;

1)层次结构建立

影响市场份额大小的各类指标由售电公司的营销策略决定,指标中侧重包含电力营销各项增值服务,确定好后指标后,建立评价体系的目标层、准则层和指标层,其中,由于售电公司所对应的用户效用越高,售电公司所占的市场份额越大,所以本发明选用用户效用为目标层;准则层为影响用户效用的各类性能指标,指标层为相应准则层下的具体的市场份额影响因素。

2)权重估值

建立完层次结构后,通过构造判断矩阵,由决策者或有关专家以上一层次的某项因素为准则,将本层次与之有关的因素进行两两比较,确定其相对重要程度。本发明采取1~9比例标度法,分别比较每一层次指标的相对重要性,并用数值进行明确量化。例如,建立的各准则层对于目标层的判断矩阵为A,判断矩阵的元素确定如表1所示。

表1判断矩阵元素确定

对建立好的判断矩阵进行单层排序与一致性检验,单层排序是根据判断矩阵,计算针对上一层次中的某元素,本层次与之相关的元素的重要性的权值。它由本层次判断矩阵的最大特征值所对应的特征向量做归一化处理后的分量得出:

CW=λmaxW(2)

其中,λmax、W分别表示判断矩阵的最大特征值和对应的特征向量;

对特征向量W各分量进行归一化处理,即可得单层排序的权重向量:

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