昆明電力交易中心2018年8月22日發(fā)布《關于公布2018年1至7月雙邊協商交易較低履約率并暫停交易資格相關情況的通知》，按照《2018年云南電力市場化交易實施方案》(云工信電力(2017)655號)第一百零五條要求,月度用電量累計出現3個月低于其雙邊協商交易電量80%.或累計出現2個月低于其雙邊協商交易電量60%的用戶和售電公司,不允許參加本年度后續(xù)月度雙邊交易,已簽訂的雙邊合同作廢處理,并自行承擔合同違約責任。致使4家電力用戶因累計出現2個月低于其雙邊協商交易電量60%。被取消其自2018年9月起已簽訂的年度、月度雙邊協商交易結果,并暫停自2018年9月起雙邊協商交易資格。

對于售電公司與電力用戶來說，“偏差考核”早已不是陌生的存在。偏差考核曾讓一些售電公司承擔不起考核費用而黯然離場，現如今多家電力用戶被取消并暫停電力交易。準確把握偏差考核，這不僅是售電公司生存的基礎，也是能讓電力用戶享受國家電力體制改革紅利的保證。

圖表：云南被取消并暫停電力交易的名單

根據《2月份廣東電力市場結算報告》中顯示，售電公司出現了凈虧，虧損額度達3600萬元，而究其原因，需求側企業(yè)整體預測偏差增大的原因，造成了總偏差電量8.3億千瓦時，偏差率高達18%。2月份廣東結算共產生考核電費6400萬元，其中需求側偏差考核電費6300萬。

根據廣東電力交易中心發(fā)布《關于2018年1月份廣東電力市場結算情況通知》售電公司獲利為0.17億元，有35家售電公司虧損;電力用戶獲利7.19億元，占總獲利97.73%!

需求側平均度電考核3.3厘/千瓦時，2018年1-3月份出清價加權平均為41.3厘/千瓦時，那么需求側收益價差又縮減至4分以下。2018年一月份需求側獲利為0.32億元(包含考核費0.17億元)，考核費幾乎占了獲利的一半!

2017年廣東電力市場設定了偏差考核規(guī)則。偏差考核的存在，也意味著需求側企業(yè)也需背負著一定風險。廣東電力市場的電力用戶更多的是把電量交給售電公司代理，而如何準確預測企業(yè)電量偏差，也成了售電公司實力體現之一。但從2017年至2018年2月需求側企業(yè)考核費用情況來看，對于電力用戶在把握偏差的能力還有待加強。

如何有效平衡售電公司的偏差電量，需求響應或將是售電公司生存的一項利器。基本的需求響應類型包括：可中斷負荷、可轉移負荷、可平移負荷、價格響應負荷等。但這些需求相應無疑給電力交易員們帶來新的挑戰(zhàn)，交易員對于市場交易規(guī)則、交易品種特性的了解了解程度將直接影響到企業(yè)的收益。培養(yǎng)成熟的交易團隊，掌握熟練的交易技巧將是未來電力交易工作平衡偏差的重中之重。

售電公司如何做好偏差預測?

偏差策略——客戶電量合理組合

對于電力交易來說，月用電量100萬度以下的這些電力用戶，電量越小，越難把控其申報準確率。月用電量500萬度以上，特別是千萬級別的大用戶，在申報初期前期的都會對企業(yè)的生產及負荷預測能重視電量申報。

所以說目前售電公司所能做的，就是累積用戶量，利用龐大的基數讓用戶的偏差風險相互對沖抵消。比如其中兩家百萬級電力用戶，其中一家申報用電數百萬，限于環(huán)保等影響實際用電量一度也沒用;另一家企業(yè)，因原材料降價，大量供應商向其供料，致使生產猛增，用電量暴漲幾百萬度，剛好互補。而且對于擁有自備電廠的用戶，針對電量申報，是由生產計劃負責人、自備電廠負責人、電費成本核算人共同預測出準確的企業(yè)用電量。如遇到電力偏差產生可以多給其分配些，價格低廉的電量來對沖偏差。

偏差策略——用戶分擔機制

除非讓用戶了解損失，否則很難引起用戶重視。通過風險分擔，提升客戶對偏差的直接感知。偏差考核是抽象的概念，只有將其轉化變成賬單上的數字時，用戶才能明確感知。以利益和風險對稱的關系，吸引用戶響應偏差。想改變用戶隨意申報電量的習慣，比較理想辦法就是跟客戶“算賬”。比如與某企業(yè)達成電力交易合同，原退還電費應為20萬元，但因電力企業(yè)不合理申報，導致偏差考核收益損失10萬，在退還其收益時，給予相應減少退補電費。給電力用戶“算清賬目來源”，如果用戶不清楚自己為此損失，那么這些用戶將永遠不會花心思在電量申報上。

偏差策略——輔助工具決策法

偏差控制除了需要及時、準確、自動的處理大量復雜信息數據，專業(yè)的技術工具不可或缺。對于熟知電力交易規(guī)則與擁有交易技巧的電力交易員，更是不可缺少的。做好負荷預測，用電偏差控制的難題就迎刃而解。

作為售電公司的交易員需要對電力市場理論、電力交易方式方法、電力經濟理論及我國電力市場特點等進行深入了解。在相關電力市場仿真系列軟件上實操訓練，模擬仿真平臺模擬實際電力市場運行中的過程, 實現讀取電量數據，然后結合歷史用電量，加上企業(yè)的生產情況。引入電力大數據分析模型可以得出負荷曲線和預測結果，參考這個結果先進行電量申報，然后在使用過程中，還可以對偏差進行實時監(jiān)控和預警。

(超)短期負荷由于受天氣變化、社會活動和節(jié)日類型等各種因素的影響，在時間序列上表現為非平穩(wěn)的隨機過程，但是影響系統(tǒng)負荷的各因素中大部分具有規(guī)律性，從而為實現有效的預測奠定了基礎。電力負荷預測研究的核心問題是如何利用現有的歷史數據，建立預測模型，對未來時刻或時間段內的負荷值進行預測，因此，歷史數據信息的可靠性和預測模型是影響短期負荷預測精度的主要因素。隨著現在電力系統(tǒng)管理信息系統(tǒng)的逐步建立，以及天氣預測水平的提高，準確獲取各種歷史數據已不再困難，因此，短期負荷預測的核心問題是預測模型的水平高低。這就要求交易員有效利用多次交易從業(yè)經驗、各類交易輔助決策工具、一定的電力交易實操訓練及運營方面的綜合訓練來最大程度的規(guī)避風險，提升企業(yè)盈利能力。