【售电关注】什么样的售电公司会成为炮灰？负荷预测大争论

《价差越来越小，售电公司靠什么赚钱?》引来了众多评论，也引发了很多争议，有些问题很有挑战，质量很高，我特别想作些点评：

一、某省电力交易中心专家：这一切说到底是负荷预测准确率的提升，为走向现货市场做培育和技术储备。而电力大数据技术的成熟将使得负荷预测更为精准。任何不以数据采集、跟踪、分析、运用为技术基础的售电公司都是耍流氓，都会成为炮灰。

我理解这个专家说了三个观点：

1.现货市场对负荷预测准确率要求会非常高：现货市场每时每刻都在报价，没有负荷预测作为参考，你简直就不知道你为什么要参与竞价?报什么价?未来你就会盯股票的各种曲线一样盯负荷预测的各种曲线，你得知道主网、配网、用户等很多方面，你还得关注联络线、检修、潮流、断面、风光功率预测、火电机组开机方式等等辅助数据。但是，这一切都是好消息，因为未来这个市场一定不会被场外那些野蛮人，也就是那些专业的金融玩家轻易抢走，因为这个市场会对电力专业要求非常高，所以电力市场的开放和形成为当前的电力从业人员带来了巨大的机遇。

2.电力大数据技术对负荷预测很重要：简直不能更加同意了。传统的用电负荷预测基本是基于时间序列法，很多电网的老工程师经常拿这个作为话题，机器再怎么算，都不如老师傅拍拍脑袋算得准，也就是来一场人机大战的话，机器肯定落败。这正是问题的本质，基于历史数据加一些气温等影响因素的传统负荷预测法是统计学理论，这些数据不能反映负荷这个事务发展的全貌，所以基于大数据理论和技术，再结合人工智能的方法模型，全面的数据加自学习的能力，基本已经达到了人的判断力，而且还在不断优化。根据我们的实际数据，电网超短期用电负荷预测(曲线)准确率在99.4%以上，短期负荷预测(曲线)准确率在96.9%以上。

3.数据是未来售电公司的核心资产：售电公司之间的竞争，争相降价是不可持续的，未来的竞争本质上就是服务能力的竞争，其实现在的电信运营商就是前车之鉴。电力大数据的用武之地从用户精准营销开始，到售电套餐的制定、客户需求的挖掘、衍生服务的挖掘，甚至是数据资产的经营，比如金融征信。未来售电公司的竞价能力、偏差电量管理、客户营销能力都是数据运营能力的集中反映，未来的竞争也就是集中在这几个方面，而且很难出现同质化竞争，因为服务不可能同质化。

二、某国家级电力交易中心专家：我作为当年的调度员提个建议，希望售电公司多去请配网调度吃吃饭，约定停电的时候先给自己代理的客户复电。这就是核心竞争力，这就是增值服务。

一听这话，就是非常接地气的行业专家，我们自己也深有感触。我们曾经为某风电客户建设改造风光功率预测平台，平台上线以后被考核还是很严重，原因就是需要调度端平台的详细规范，最好还能在调度端平台看看原因所在，但是全国那么多省份的调度平台全部沟通的话，业主表示难度很大，后来问我们能不能服务延伸一下，帮助协调沟通。我理解这就是增值服务，所以，售电公司需要和电力系统的各个环节密切联系，从电源到主网、配网到用户，因为任一环节出问题都会影响你的用户体验，你要给客户带来安全感。系统的人要熟悉，系统的数据更要掌握，合适的时候提适当的诉求，才能做到谈生意不伤感情。

三、某发电企业专工：整天吹牛逼，谁算到了抚顺铝厂和广西有色等破产重组?

这位小伙伴后来发私信给我说抱歉，他说话比较直。但是我觉得这个问题很有价值，道出了很多人的心声。还有小伙伴主动回答道：这类事只有券商才知道的最快吧。在这里，我想谈一谈我的感受： 哪怕技术支持系统很给力，通过各类数据分析，算到了抚顺铝厂和广西有色半年后破产，当前的供电局敢断电吗?一定不敢，只要断供，地方政府一定会直接干涉，这就是讲政治。而当前电改的方向，也正是利用市场的力量来更好的配置资源，如果某一家民营或者混合所有制的售电公司给这些地方国企供电，相当于就有了一堵防火墙，召开董事会决议按照合同办事，这是市场行为，受到的压力肯定会小一些，也会让市场发挥更大的作用，所以，我们要看到这些进步并推动他更进步。

四、某发电企业专工：精准预测如何做到?市场千变万化，历史数据有参考价值，但电力用户的经营决策很难判断;对大系统而言恐怕有一定可行性，要实现售电公司对电力用户而言，精准预测很难做到，另外本身也会允许有偏差的。

有小伙伴回答：股市和期货市场里也有量化模型。真是太机智了，不过电力行业本身也有成功经验可以借鉴，比如美国这类电力市场相对成熟的国家，就有很多针对不同行业的大工业用户的精准用电量预测，像时间序列、支持向量机、神经网络、生产计划、综合预测法等结合，通过我们的实际数据验证，酒店、商场、化工、水泥等各类用户日用电量预测准确率基本能接近90%。不过坏消息是，广东新规没有偏差容忍量了，也没有年内滚动了，所以，负荷预测的准确度直接就是钱了。

五、某发电企业专工：你有不同用户模型我相信!但我觉得未来更多地是靠规则和技术去引导大家去适应市场，就如电厂AGC投入率、以及负荷曲线考核一样。如果电力市场规则中同样有偏差规则适用于用户，可能就会好很多。正常情况下模型可能准确程度较高，但在产能严重过剩的一些行业，很难做到准确预测，它自身的生产很可能就是没规律的。

这个问题我也觉得很有价值，就像现在并网发电机组接受的《两个细则》考核与补偿一样，电力市场也在重现考核与补偿，比如现在广东新规草案中偏差电量没有3%或5%的免考核量了，这就是靠规则和技术去引导大家适应市场。未来一定会要求大家申报用电负荷曲线，就像现在对发电厂的发电计划考核一样，不但控制电量，还按时段控制负荷，这样令系统更平稳、更高效。《两个细则》中的补偿，未来会直接变成电力市场中的辅助服务，例如深度调峰。这个时候，作为市场主体，有电力大数据的思路就更重要了，假设你有了用电负荷预测，你还知道各发电主体的出力预测和深度调峰能力，你在进行深度调峰竞价的时候就有依据了，选择最适合自己的价格，既可以让电网购买你的服务又不至于极低的价格中标，比现在的广东市场电量集中竞价还要靠数据说话。所以，未来的电力市场，离开了大数据，你终将出局。