房元平
广东电网有限责任公司阳江供电局，广东阳江，529500
摘要：在市场经济条件下，企业现金流量在很大程度上决定这企业的生产和发展能力。对现金流进行月度管理可以使企业的各类收入支出资金更加清晰，方便企业资金安排。在供电企业，月度收入预测的准确性直接关系到月度支出情况，提高月度资金收入的准确性在供电市场放开竞争的环境下，将显得越来越重要。本文建立了一种基于计量自动化系统分析的月度资金收入预测方法，非常有效的提高了月度资金预测的准确性。
关键字：月度资金收入预测；计量自动化；供售电量
中图分类号：TP311.13 文献标识号：A
Monthly capital revenue forecast method based on power supply analysis of measurement automation system
Fang Yuanping
(Yangjian Power Supply Bureau under Guangdong?Power?Gird?Corporation , Yang Jian, 529500)
Abstract: Under the condition of market economy, the cash flow of enterprise determines the production and development of the enterprise to a great extent. The monthly management of the cash flow can make all kinds of income and expenses of the enterprise more clear, convenient enterprise funds arrangement. In the power supply enterprises, the monthly income is directly related to the accuracy of the prediction of monthly expenditure, improve the accuracy of the monthly income fund open competition in the power supply market environment will become more and more important. This paper establishes a forecasting method of monthly income for the sale of electricity metering automation system based on the analysis, is very effective to improve the accuracy of the monthly capital revenue forecast.
Key words: Monthly Capital Revenue Forecast; Measurement Automation System; Power Supply
引言
在市场经济条件下，企业现金流量在很大程度上决定这企业的生产和发展能力。对现金流程进行月度管理可以使企业的各类收入支出资金更加清晰，方便企业资金安排。在供电企业，月度收入预测的准确性直接关系到月度支出情况，提高月度资金收入的准确性在供电市场放开竞争的环境下，将显得越来越重要。在供电企业，由于几乎所有的资金收入都是通过销售电量而取得，那么如何正确预测月度供售电量将变得至关重要。以广东电网公司来说，为提高公司月度资金收入预测准确率，建立起了至上而下的资金预测模式。每月25日前由地市局财务部将下月资金收入预测值上报至省公司，省公司根据下月资金实际流入与上报的资金收入预测值来检查预测的准确性，将准确率纳入到各地市供电局的绩效考核中。
1.未利用计量自动化系统前的月度售电量预测方法
在供电企业，我们知道资金收入预测最重要便是售电量的预测。常见的预测模型有经典预测模型、灰色系统预测模型、神经网络预测模型、支持向量机模型等。其中经典预测模型依赖回归函数对售电量曲线进行拟合，利用不同规律曲线预测售电量变化，其中可供选择的回归函数包括指数函数模型、双曲线函数模型、一元线性回归模型、S型曲线模型等。
虽然预测方法有很多种，但考虑到预测模型的复杂性，在未充分利用计量自动化系统开展预测前，我局售电量预测方法借鉴了一元线性回归模型，预测方法如下：
① 根据上月扣除大户后的供电量增长率及今年累计至上月扣除大户后的供电量增长率，按照线性比例来预测扣除大户后本月供电量增长率，则：，其中与分别为决定的线性比重，且+=1，；
② 根据预测出的本月扣除大户后的供电量增长率及本月大户售电量，同时设定上月扣除大户后供电量为，则本月供电量；
③ 根据去年本月同期扣除大户后的线损率预估今年本月扣除大户后的同期线损率，则本月售电量。
上述预测方法，有很大的局限性，属于基于历史经验分析的预测方法，没有很好的利用
计量自动化系统的强大功能。该预测方法对天气的敏感度不够，同时还需要对大户进行一户户单独预测。以阳江市为例，用电量60%以上是大工业用户用电，特别是前五大户用电量已占到了全市30%以上，任何一户大户用电量预测不准，要完成下月资金收入98%的要求将基本不可能。同时，气候的影响也很容易使得预测准确率低于98%。根据以往情况，该预测方法准确率低于95%，且准确率波动大。
2.基于计量自动化系统分析的月度资金收入预测方法
现有计量自动化系统功能已经非常强大，且整个广东电网已经在2018年实现了智能电表及集抄的全覆盖，计量自动化系统不仅能够导出截止到当前的供电量及售电量，而且在数据质量高的情况下，分类别的售电量导出也很准。考虑到月度资金预测是在每个月的中下旬开展预测，在终端上线率达到要求的前提下，这部分的供电量能保证100%准确，则只需要预测后续几天的电量即可，然后通过精准预测的供电量及现有系统售电量结构，预测出本月售电量。
预测方法总体思路：应用计量自动化系统预测出本月供电量；预测出本月同期线损率；根据本月同期线损率预测出本月售电量；对售电量进行用电结构分解；对分解后的用电类别分别预测售电单价，然后预测出下月应收；根据下月应收，预测下月电费回收率，最后得出下月预计实收电费。
具体预测过程方法如下：
（1）当月供电量预测方法
① 根据计量自动化现有数据导出当月截止至预测日前网供电量及地方电电量，算出总供电量；
② 设预测日前5天的日平均供电量为，同时查看后续月末天气情况（可以建立天气与日电量的简单模型）及询问用电大户的生产计划，增加调整电量。
则。
（2）下月售电量预测方法
① 根据去年当月扣除大户后同期线损率、去年上月扣除大户后同期线损率及今年上月扣除大户后同期，计算今年本月扣除大户后同期线损率；
② 预测本月大户售电量，类比供电量预测方法，从计量自动化进行预测；
③ 算出本月售电量；
（3）本月售电量结构分解方法
① 考虑到计量自动化系统已经有各用电类别的情况，根据非普工业、农业、商业、住宅、稻田排灌本月增长率，预估出这几个行业的本月大致电量。考虑到现有系统上线率不可能达到100%，以阳江供电局为例，2020年11月自动抄表率为99.26%，这样还是会存在部分电表无法抄回的情况，特别是台风等恶劣天气，影响更大。
以住宅用电例，设测算的日期为号，本月的天数为天，上月的天数为天，本月截止到号的电量为，上月截止到号的电量为，上月电量为，本月日平均自动抄表率为，上月截止到号的日平均自动抄表率为，这本月住宅电量。
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② 大工业用电=整月售电量-非普售电量-农业售电量-商业售电量-住宅售电量-稻田排灌售电量。
③ 基本售电结构定下后，由于预测是在中下旬进行，可能存在大户错峰、大户突增用电、极端恶劣天气等情况的发生，还需要对涉及的相关类别电量进行微调。
（4）下月实收预测方法
① 对各行业电价进行预测。预测要结合近期是否有电价调整政策及近期市场化交易用户的价差情况，可以借鉴上月的电价进行预测。其中，大工业电价的预测，最好分离出大户后再进行预测，因为大户涉及到的市场化交易价差退补影响较大；
② 根据各行业电量及电价，汇总后得出下月应收；
③ 预测出下月电费回收率，则下月实收也即下月资金收入。
3.预测方法分析
（1）供电量预测方法准确率分析
设预测日为23号，预测月份天数30天，则计量自动化能预测1-22日的供电量，这部分电量是实际电量，电量准确率能基本达到100%，即使后续几天预测准确率只有不到95%,下月供电量预测准确率也将达到98.67%。同时要达到98%的目标，只需后续几天预测准确率达到93%即可，大大降低了预测难度。
（2）实际效果分析
2019年及2020年，阳江供电局资金收入预测准确率每月都超过了98%，达到了省公司
要求。
4.结束语
2020年以来，受到疫情及外部经济环境的影响，供电企业全力支持企业复工复产，按照国家政策减免企业电费，供电企业的增供扩销压力非常大，企业全面预算管理将要求越来越高。本文建立了基于计量自动化系统分析的月度资金收入预测方法，通过理论分析及实际效果都取得了很好的效果。
参考文献:
[1] 陈非.对企业现金流量进行月度预算管理的思考[J].财经界:学术版, 2014(23):68-68.
[2] 马雷，张伟昌，刘新. 电网企业售电量预测综述[J]. 现代经济信息，2015 (03):373-374.
【作者简介】
房元平（1983-），男（汉），湖南桂阳人，工程师，硕士，主要研究方向：电力线损统计及分析、电力营销、信息化。