市场调研的不可靠性

市场调研的不可靠性（精选12篇）

市场调研的不可靠性 第1篇

关键词：电力系统,配电网,可靠性价值,权重,电价

0 引言

随着电力工业改革的逐步深入,系统可靠性与经济性之间的矛盾将越来越突出,高可靠性往往伴随着高电价。如何以尽可能低的成本满足用户所需要的可靠性水平向用户供电,同时体现市场的公平、公正、公开特性,已成为电力部门面临的一大挑战,从而使电力市场运营的可靠性与经济性研究成为当今电力市场研究的热点[1]。

我国《电力法》明确提出供电质量的要求,但是到目前为止,还缺少计及可靠性的电价实践。开放的电力市场中,用户在购买电能的同时,也购买了电能的所有附加属性,包括供电可靠性。随着国民经济的飞速发展,部分用户对供电可靠性的要求也越来越高。这就需要区别对待用户而实行有差别的可靠性电价。

我国目前实行的电价体系主要包括:地区差价、峰谷分时差价、丰枯季节差价、供电种类电价、两部制电价、功率因素调整电价等[2],这些电价并没有完全体现“优质优价”,因此,在电价中计入可靠性因素已经成为不可回避的问题。

可靠性与经济性的关系分为两部分:可靠性成本和可靠性价值[3]。利用边际成本/效益理论,文献[4-5]提出了可靠性成本/效益分析的基本模型。可靠性成本和可靠性价值与系统可靠性性能的关系近似于投入产出的关系[6,7]。

电力工业市场化后,系统运行的可靠性与经济性之间的联系更加紧密,对于停运成本的评估也就越来越受到重视。目前对用户停电损失的评估主要是在连续时间上对用户损失进行抽样,通过数学拟合得到停电损失函数CDF[7]。通常情况下,用户分为七大部类。文献[7]就七大部类用户停电损失进行分析,提出基于CDF的可靠性电价/赔偿机制。

文献[8-10]利用可靠性成本/效益分析进行动态规划,以最优潮流为约束,寻求最佳投资方案。文献[8]提及可靠性价值增量的概念,用于投资方案的比较、优化。文献[9]从可靠性成本入手,建立配电网社会成本最小化、或效益最大化的全局最优模式,并利用人工免疫算法计算分析。文献[10]提出在混合电力市场中,即power pool和双边协议模式下,利用等效多状态方式,将发电成本和用户停电损失最小作为目标函数,计算出计及可靠性价值的用户节点电价。

利用边际成本定价的关键在于反映可靠性信息的边际成本[11]。文献[12]给出了基于可靠度的分级电价定价模式,将边际成本分为容量成本和电量成本两部分,并分别在其中计入可靠性指标LOLP和MOC(边际缺电成本),但此文仅给出了理论和算法。

国内外学者已开展有关可靠性电价的研究和探索,基于发电、输电系统成本的可靠性电价[3,13]、可中断负荷和需求侧管理(DSM)[14]等的研究已经比较深入。配电系统作为直接与用户关联的系统,其可靠性与电价关系的研究相对较少,本文在已有成果的基础上,对基于价值工程理论的配电网可靠性电价进行分析,并针对综合定价法中的可靠性指标权重问题进行了深入探讨。

1 可靠性电价

1.1 电力市场下可靠性电价

电力系统可靠性通过定量的可靠性指标来度量。一般可以由故障对电力用户造成不良影响的概率、频率、持续时间、故障引起的期望电力损失及期望电能量损失等指标描述[8]。可靠性属于技术指标亦属于经济指标。在开放的电力市场环境下,如何恰当地将可靠性与电价相结合,国内外很多学者已提出新的观点和理论。主要问题集中在:如何将可靠性指标货币化?

电能作为特殊的商品,其可靠性是电能质量的重要指标,是一种稀缺资源,可以收费、可以买卖。

价格是市场配置资源、调节生产与消费的杠杆。在电力市场中,电价是由交易中心综合发电方报价与市场需求,同时考虑系统状况得到。它不再像电力管制时期那样由主管部门核定,而是由电力商品的价值决定,同时受供求关系的影响,因此电价包含了丰富的信息[1]。

1.2 基于价格功能弹性的可靠性电价

价值工程(Value Engineering)是指以产品或作业的功能分析为核心,以提高产品或作业的价值为目的,力求以最低寿命周期成本实现产品或作业使用所要求的必要功能的一项有组织的创造性活动[15]。其基本思想是以最少的费用换取所需要的功能。

根据价值工程理论,用价格功能弹性系数Epf表示价格P对功能F的敏感程度。

式(1)中,当功能从F0变化为F0+ΔF时,价格从P0变化为P0+ΔP。由式(1),只有当Epf恒等于1时,确定功能调整取向,才能兼顾企业和用户双方利益,实现社会公平。因此,可得:

利用Epf做配电网负荷点电价计算,把负荷点可靠性指标计入功能。如何选取恰当的可靠性指标计入电价?这个指标应该能够充分体现系统或节点的可靠性性能。鉴于电量、频率、时间是配电网用户最关心的3个指标,本文选取以下3个指标,建立基于各指标的可靠性电价模型。

1)缺供电量ENS(Energy Not Supplied,下文简称E);

2)平均停电频率AIFI(Average Interruption frequency,下文简称F):与此相关的有系统平均停电频率SAIFI和用户平均停电频率CAIFI两个指标;

3)均停电时间AIDI(Average Interruption Duration,下文简称D):与此相关的有系统平均停电时间SAIDI和用户平均停电时间CAIDI两个指标。

1.3 可靠性电价模型

以选取E为例,基于各可靠性指标的电价建模过程如下:

1)用配电网可靠性评估程序,计算系统各负荷点i的可靠性指标Ei。

2)数大小,计算系统平均缺供电量指标E0:

式中:n为系统负荷点总数;Li为各负荷点的负荷数。

3)计算各负荷点可靠性电价Pi(Ei)

式中,1<δ<2。由式(5)可知,当EiP0;当Ei=E0时,Pi(Ei)=P0;当Ei>E0时,Pi(Ei)δE0时,为了保证电力供应商的基本利益,规定P0min为最低可靠性电价。为了保证用户利益,规定P0max为最高可靠性电价。同样的方法可以计算基于其他两个指标F和D可靠性电价Pi(Fi)和Pi(Di)。

2 影响可靠性电价的各指标权重

2.1 评价指标体系

电力用户是电力市场战略的重要基点[16]。根据电力系统运行要求可靠性的特点,选取上文提及的3个重要的配电网可靠性指标作为调查用户对其重视程度的因子。

构建指标评价体系的基本原则是:针对性、完整性、可测性、可比性、科学性、动态性[17]。在以上原则下,本文对可靠性指标建立一个用户评价体系,分2个层次从用户、专家、供电单位三个方面对可靠性指标E(缺供电量)、F(平均停电频率)、D(平均停电时间)进行两两评价打分,见表1。分别用B1、B2、B3表示来自用户、专家、供电单位统计的权重,B1、B2、B3之和为1,这里均取为1/3。分别用C1E、C2F、C3D表示对可靠性指标E、F、D的评价打分。

2.2 层次分析法

为了更准确、合理地衡量可靠性指标中每个因素的重要程度,借鉴运筹学层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)[18]构建比较判断矩阵,用方根法求解特征向量,应用一致性指标确定每个因素的权重。

2.2.1 判断矩阵

运用层次分析法首先需建立判断矩阵,如式(6)所示。

式(6)中,aij表示各元素的重要性之比,其值可根据资料数据、专家意见和经验,经过反复商讨研究而确定(此时可采用德尔菲法[18]),一般采用1~9位标度法确定,参见表2。

2.2.2 层次排序

层次排序就是把本层各元素相对于上一层的重要程度进行评比排序,这就需要在判断矩阵上进行权重计算。计算权重有和法、根法、幂法等,最常用的是方根法,其计算步骤如下。

首先,计算判断矩阵每一行因素的乘积Mi:

然后,计算Mi的n次方根Wi:

对Wi作归一化处理:

ω=[ω1,ω2,⋅⋅⋅,ωn]T即是所求的特征向量(权重)。

2.2.3 一致性检验

为了能够真实反映各因素的相对重要程度,需要对判断矩阵进行一致性检验,以检查人们判断思维的一致性。检验指标包括一致性指标CI和随机一致性比率CR。

式中:λmax为判断矩阵的最大特征根;n为判断矩阵的阶数;RI为不同阶数对应的随机一致性指标值。

若CR<0.1,则认为判断矩阵具有可接受的一致性,否则应调整判断矩阵,直到满足判定条件为止。

3 多指标综合定价法

利用式(5)可分别得到基于可靠性指标E、F和D的配电网各负荷点可靠性电价Pi(E)、Pi(F)和Pi(D)。配电网可靠性指标之间互相联系,单纯利用某一指标定价,并不能准确体现各负荷点用户的可靠性需求,可能出现重复或者遗漏定价的现象。多指标综合定价法是基于以上因素而提出,其利用单个指标得到的可靠性电价通过加权形成多指标综合电价,公式如下:

式中:Pi为负荷点i用户的可靠性综合电价;αi(E)、βi(F)、γi(D)分别为负荷点i用户对供电可靠性指标E、F和D的重视程度(权重系数),由于用户特性不同,其对供电可靠性指标的重视程度也不同,三者满足下列关系:

3.1 各类用户权重系数

本文对权重系数的计算模型建立在部门分类的前提下。按照国民经济生产的用电方式及种类,用户被划分为七大部类[6],分别是工业、农业、商业、居民、小用户、政府、办公。每个部类用户对可靠性的总体需求不一样,因此需要承受的可靠性成本不一样。并且每个部类用户对可靠性的分类指标需求也不一样。由于用户的主观感受不易通过定量方法确定。本文拟通过专家打分、用户调查和供电单位打分的方法确定用户可靠性指标权重系数。

3.2 程序流程

综合配电网电气参数、网络结构参数及可靠性参数,应用Matlab编制可靠性计算程序、可靠性指标权重计算程序,及多指标综合电价计算程序,最终计算出计及指标权重的配电网多指标综合电价。程序流程如图1。

4 模型应用及算例

本文选取RBTS-BUS6[19,20]配电网作为算例,以验证前文所述理论和算法模型。该系统是带有分支馈线的复杂中压配电网,由40个负荷点,2 938个用户组成。总平均负荷为10.715 7 MW。以实际销售电价为基础,假设系统基础电价P0=0.40元/k Wh。可靠性电价上下限的限制为:最低可靠性电价由供应商限定为P0min=0.20元/k Wh(δ=1.75),最高可靠性电价由用户限定为P0max=1.00元/k Wh。

由于各个负荷点以下的全部用户都具有大致相同的用电属性,本文假设40负荷点等效为40个大用户,负荷点以下的全部用户均具有相同的供电可靠性需求。

4.1 单指标可靠性电价

通过程序计算和前文公式可得E0=1.816 682MWh/yr;由可靠性程序计算可知:SAIFI=1.006 6次/户·年;SAIDI=6.675时/户·年。经过计算,得到基于单个可靠性指标的可靠性电价,见表3。

从表3可以看出,当负荷点指标优于系统平均指标时,负荷点用户的可靠性电价将高于基础电价0.40元/k Wh,反之,当负荷点指标劣于系统平均指标时,负荷点用户的可靠性电价将低于基础电价。因此,基于Epf的单指标定价法充分体现了“高质高价、低质低价”的可靠性定价思想。

4.2 指标权重

建立指标层次评价体系后,通过用户调查,专家打分,供电单位打分等方式对3个可靠性指标进行两两比较,并编制程序对指标权重进行计算。

4.2.1 评价指标打分

对于前文所述七大部类用户的指标权重分别进行考察。评价打分数据分别来自对各部类用户调查、电力专家打分、某供电公司数据统计。

以工业用户为例,对3个重要可靠性指标E、F和D的重要程度进行两两比较打分,构造一个判断矩阵,见表4。

4.2.2 权重计算

根据表4的判断矩阵,计算该矩阵特征向量并进行一致性检验,得到上述3个指标的权重,见表5。

利用各个统计来源的权重系数,乘以评价打分得到的可靠性指标权重,可以得到各个评价指标的综合权重。将各个指标的相应权重进行加权,得到最终的工业用户可靠性指标权重,见表6。

从权重结果来看,对于工业用户而言,停电频率AIFI最为重要,其次是停电时间AIDI,最后为缺电量ENS。

同上述计算工业用户可靠性指标权重方法一样,通过数据统计和编程计算,可以得到七大部类用户的可靠性指标权重,见表7。

通过表7可看出各部类用户对各个可靠性指标的重视程度是不一样的,这也进一步说明了对用户实行分部类定价的合理性。

4.3 计及权重的多指标综合电价

前文讨论了基于单个可靠性指标的负荷点电价法,即单指标可靠性电价法。配电网可靠性指标之间相互联系,某一个指标变化可能会影响其他指标变化[8]。应用单个指标定价已经不足以体现用户的整体可靠性需求,这需要综合考虑各个可靠性指标,实行多个可靠性指标综合定价。对于配电网,E、F和D是最为重要且用户最关心的3个指标。多指标综合电价的计算,见表8。

根据表8可以看出,单指标定价法由于自身特性限制不能体现负荷点用户对3个指标不同需求所产生的可靠性电价差别(可靠性电价无变化),而多指标综合定价法由于采用了合理的权重系数分配,能较好解决这一难题。多指标综合定价法可以调和某一可靠性水平下各个指标之间的关系,较单指标定价法,可以减少电价波动。综合比较而言,多指标综合定价比单指标定价适应性更好,定价相对更合理。

4.4 部分参数对可靠性电价的影响分析

由上述分析可知,元件可靠性参数、用户基础电价、用户最低可靠性限价等对用户可靠性电价有很大的影响。下面将分析这些参数变化时,用户可靠性电价的变化情况。

当用户的基础电价P0和最低可靠性限价P0min发生改变时,用户可靠性电价发生变化,如图2(a)所示。P1为前文所得可靠性电价,P2为当基础电价为0.48元/k Wh,最低可靠性限价为0.3元/k Wh时所得可靠性电价。从图2(a)可看出:当基础电价和最低可靠性限价增大时,用户可靠性电价增大,但变化趋势与P1基本一致。

元件可靠性参数变化必然会对可靠性电价产生影响。本文主要讨论故障率和修复时间变化对可靠性电价的影响,如图2(b)和图2(c)所示。P3、P4、P5和P6分别表示故障率变为原故障率的0.5、0.75、1.25和1.5倍时所得可靠性电价。P7、P8、P9和P10分别表示修复时间变为原修复时间的0.5、0.75、1.25和1.5倍时所得可靠性电价。

从图2(b)可看出:可靠性电价随故障率增大而减小,比如故障率最小的情况对应的可靠性电价P3为最大;从各曲线形状可知,可靠性电价因故障率改变而变化的趋势基本相同。从图2(c)可看出:可靠性电价随修复时间增大而减小,比如修复时间最长的情况对应的可靠性电价P10为最小;从各曲线形状可知,可靠性电价因修复时间改变而变化的趋势基本相同。

5 结论

市场总监不可职能缺位 第2篇

我们看到，很多媒体报道的那些由专家评选出的“杰出营销经理人”，绝大多数其实都是“销售经理人”，是对公司销售任务负责的所谓的“营销副总”、“营销总监”，而不是对企业的营销战略与战术负责的市场总监或者真正负责市场营销的副总。

我们离真正的市场营销还有多远？为什么中国式的“营销”遭到越来越多的质疑？

在过去的十几年中，中国涌现出了一大批出色的“销售经理人”，他们为企业的发展做出了巨大的贡献。但仅靠“销售经理人”是远远不够的，企业停留在“推销阶段”是没有前途的。

衡量一个企业是否“以市场为导向”的重要指标之一，就是看该企业是否设置了市场总监这样一个岗位，以及市场总监能否成为企业高层管理团队的一员。我认为在今后几年,中国迫切需要培养一大批真正懂得市场营销的职业经理人，特别是市场总监一级的高级市场营销人才，通过他们的努力和成功带动企业在市场营销上的转型，并培养更多年轻的市场营销人才。否则，中国企业的营销之路会越走越偏，越走越窄。

市场总监是什么

我认为市场总监与销售经理是两类不同的“动物”。

首先，他/她是从长远的角度看问题，负责公司或事业部的营销战略设计和执行，他/她要回答的是企业为哪部分人服务，企业在这部分人心目中的定位是什么。这样的营销经理人是没有销售指标压力的，他们与销售总监共同存在，形成互相制约的组织结构。而凡是有销售指标、对销售业绩负责的经理人都是销售经理人。

其次，市场总监最重要的工作就是指导产品市场部完成新产品创新，他/她对企业的新产品发展战略（如今后3～5年的产品发展路线图）负责，而不是把重点放在如何完成当年的业绩上。如果企业不能开发出在未来市场上有竞争力的新产品，市场总监要承担全部责任。如果一个企业的新产品创新是由研发部门说了算，那这样的企业也就没有真正意义上的市场营销职能，而只有销售支持职能。

最后，市场总监不是企业里只负责广告宣传和市场推广的经理人。市场营销绝不仅仅是市场宣传，而市场宣传也不仅仅是广告宣传。如果一个企业的市场总监主要的工作就是做广告，而忽视了市场营销最核心的职能，即新产品创新，则是很危险的事情。

市场总监做什么

一名优秀的市场总监在企业里的价值定位是什么？市场总监的主要工作有哪些？市场部与销售部如何配合？这些问题也许在教科书上找不到现成的答案。但是这些看似简单的问题如果在一个企业中无法形成共识，市场总监在企业中的位置就可能很尴尬。最“可悲”的情况就是市场部沦落为给销售部“打小工”的辅助部门。甚至随着市场部职能的逐步弱化、影响力下降，老板们往往把那些干不好其他工作、又不能赶走的人放在市场部充数，从而形成恶性循环。

我从10年前担任跨国公司中国区的市场总监开始，先后做过6年的市场总监工作、这里面虽然甜酸苦辣都有，但是却学到了不少东西。在不同性质的组织里，市场总监的定位是不一样的，有前端和后端之分，即Field Marketing和Factory Marketing，前者在以销售和服务为核心公司（办事处）里比较普遍，而后者在以研发制造为核心的分部里比较普遍，前端和后端加起来才能形成一个完整的营销概念。那么，一名优秀的市场总监在日常工作中应当把主要精力放在哪里？如何才能体现自己部门的价值？以及如何才能说服老板接受市场部在企业里的定位？

尽管一个市场总监的工作可能很多，但是概括说来主要有四大类。这四项工作做好了，其他工作才可能锦上添花；这四项工作做不好，市场部就失去了立足的本钱，其他工作做得再好也不管用。现分述如下：

1.为公司（或事业部）制定3～5年长期战略规划和下的实施计划。可以说，销售部的眼睛是盯着当年的业绩，而市场部的眼睛是看未来3～5年，这样一个企业才会平衡。大家都看眼前，容易急功近利；大家都看未来，往往好高骛远。作为公司（事业部）的智囊，市场总监需要主导企业（事业部）每年一次的战略规划（一般5天时间），所有高层管理人员和各职能总监都要参加，强调不得以任何理由缺席。这样年复一年形成“滚动式规划”，企业对目标市场和未来的把握就会越来越准确。大方向明确了，如何完成目标的战略自然就明确了，每个部门的价值和扮演的角色也就清楚了。有了战略规划，制订实施计划时就能够做到任务明确（战略能分解成可操作的、具体的战术动作），衡量标准明确、评估人明确、评估时间明确，计划才能够顺利“执行”。所以说在没有战略的情况下谈“执行”是没有任何意义的。我认为战略规划做得好不好是体现市场总监价值的关键所在，如果老板认同了战略规划的价值，自然也就认同了市场总监的价值，市场总监才有可能成为指引企业健康发展的“总参谋长”，成为老板不可或缺的左膀右臂。

2.负责新产品规划、产品定义、新品上市、产品退市等与产品生命周期管理有关的工作。在市场部的四大主要职能中，“产品市场分部”是最重要的核心部门，最能体现市场部的价值。因为企业需要不断推出自己的新产品，以提高在市场上的竞争力。产品市场部是所有产品的“管家”，从一个产品的诞生到退市，负责全程管理。产品市场做得好的企业，能从抄袭、复制、仿制逐步过渡到创新，使企业有把握市场的能力，能赚到创新的钱，而不再是跟着别人走，看到什么门类的产品畅销就做什么。只有这样，企业才能从简单的“制造工厂”向真正意义上的制造业企业转化，使自己具备定义新产品、甚至开发新产品的综合能力。希望越来越多的企业不仅仅满足于“世界工厂”的角色，只赚取那一点点加工费，而是能从价值链上找到更赚钱的角色。因此说，对于制造业的市场总监来说是任重道远，如果市场总监能建立起完整的产品市场职能，把产品线的管理纳入正轨，对企业的价值可想而知。

3.设计企业业务模式。我们先探讨一下什么是业务模式。我的理解就是企业靠什么赚钱，赚哪部分钱，赚钱的方式和途径如何，也即理清楚企业内部如何相互配合、相互支持，如何共同为客户服务。简单说来，就是回答在企业内部谁负责做什么事情，以避免扯皮与掉链子。可以说，业务模式越简单，企业管理难度越小，赢利的机会就越大；如果一个企业的组织结构非常复杂，需要做很多解释才能给别人说清楚，就很难想象这样的企业能过好日子，能持久地、健康地发展。没有清晰的业务模式的企业充其量只能赚“机会”的钱，而赚不到管理的钱，一旦市场“机会”没了，或者大家都来抢了，日子就不好过了。总之，业务模式是明确企业的经营机制，是靠管理出效益的前提条件，因此是一个企业经营管理水平高低的具体体现。市场总监如果能帮助老板把业务模式理清了，其价值自然不言而喻。

4.负责销售渠道的规划、销售工具的开发以及销售队伍的支持和培训。这里就涉及到市场部与销售部的分工问题，通常说来，销售部的职能非常清楚，那就是在规定的时间里（比如一年）、在规定的地盘上（比如某个省、某个大区）完成公司的业务指标；而市场部则从长远的发展来看销售渠道，从行业、地域、目标客户、产品等多个角度来划分市场，理解不同消费群体的需求。而每一年的销售指标往往来自企业的3～5年战略规划。这样就可以避免销售部门说做多少就做多少，避免老板说做多少就做多少，一切都是来自市场的数据说了算，从而形成一种双向制约机制。另外销售部看市场部是否有价值，还要看市场部是否提供了必要的销售工具（成功范例、应用指南、用户反馈等），是否给销售人员和渠道人员提供了恰当的培训（卖给谁、如何卖、价值诉求、疑难问题解答等），从而提升销售队伍的素质，使他们具备卖产品、卖服务甚至卖思想的知识和技能。

市场调研的不可靠性 第3篇

另一位采购李小姐也表示，为中原地区的经销商采购货品，一般很少出现采购不到的情况，因为基本都是根据经销商的要求拿货，是一些固定的合作模式和客户，采购的主要任务，转换为检查货品的工艺和质量层面。而再加上一些经销商在当地影响力的扩大，对产品的推广力度也让采购们的工作显得相对轻松。

唐山五洲金行的采购巩小姐则介绍，在唐山地区，近年来珠宝消费市场开始有了精品路线的潮流，时尚、前卫的款式开始流行起来，并有一定的打破传统模式的趋势，而从产品大类销售来看，黄金和钻石镶嵌的产品还是占着主导的市场地位，相对于新兴的彩宝等，销量会比较好一些。

同时，她也表示，作为采购，会跟市场销售人员沟通，了解当地市场的情况，根据情况拿货，产品工艺好、款式好，价格稍高的产品，市场都能够接受，只要不是特别夸张。时尚款式的流行趋势，在唐山的市场刚刚开始，需要供货商和各方面力量的助力。

李小姐解释，在中原市场，还是偏传统的款式销售比较好，例如，观音、佛、实心手镯、蛇肚戒、简单的耳环等油压的款式，稍微大件的款式也比较受青睐，这跟所处的地域和环境一致。

谈到市场发展趋势时，有多年资深经验的采购都表示，现代的黄金珠宝首饰市场有着很大的上升空间，但却是一个慢慢发展和提升的过程。上游的工厂在款式更新的基础上，挖掘产品的文化内涵加强可以助推产业的发展；下游的经销商则应该通过强有力的推广策略，更好地拉动整个产业的发展。从普货到精品货的转变，显然是不可逆转的市场趋势。

开拓内销市场不可急功近利 第4篇

国外消费市场萎缩, 很多长期以外销为主的鞋企为了寻找新的生机, 开始试水“向内看”, 各地政府也予以积极配合, 出台了多种措施帮助企业铺路架桥开拓内销市场。前有“中国女鞋之都”高调亮出“名品连锁项目计划”, 由成都起始进而向全国推广;后有“中国鞋都”温州“名品进名店”活动, 其目标是进军国内百个大中城市。如今, “中国女鞋之都名品连锁店”尚仅止步于成都本土, 向外扩张的步骤还在“计划”之中;温州的“名品进名店”活动刚刚从“论坛”上走下来, 下一步将如何实施, 只能拭目以待。

面对金融危机的蔓延, 在拉动内需这个新的经济增长点上做文章, 两个“鞋都”有关部门为鞋企进一步拓展内销市场所采取的措施本无可厚非, 问题是占领内销市场并非是一蹴而就的事, 与外贸相比, 内贸面临的情况更复杂, 怎样使素以外销见长的企业学会做内销才是问题的关键, 所有的越俎代庖和想当然都有可能使转型中的外销企业进入一个误区。专家指出, 在内销策略上“如果没有配套的支持企业转型的政策, 否则解决的就是形式而非实质”。因为内销不同于外销, 从大处看, 这其中的障碍除了制度, 还包括国内外市场的差异;往小里说, 国内采购与国外采购的模式和习惯大相径庭。就出口贸易而言遵循的是国际贸易的制度, 出口加工企业所赚取的利润可能很低, 但资金和利益是有保障和安全的。而内贸的风险和投入要远远大于外贸, 国内贸易交易制度的风险度往往体现在厂家或供货商方面, 加上国内市场信用和混乱等都要让转型中的企业做到胸中有数。

做外贸比较简单, 风险基本都在外商一边, 而转型做内贸, 首先要有自己的品牌, 要加大产品研发和设计, 要塑造品牌形象, 要有自己的营销渠道, 无论是建立直营店或是培养代理商来铺设渠道, 这都是一笔不菲的投入, 况且企业还必须熟悉市场潜规则, 并具备一定实力来承受市场风险, 凡此种种, 说明一个问题, 企业转型做内销不能急功近利, 而是要踏踏实实从培育市场基础做起, 扎扎实实地按市场规律行事, 稍一不慎, 就有可能使企业雪上加霜。

“中国鞋都”温州诸多鞋企有着丰富的做内销市场经验, 加上长期累积的品牌效应, 其“名品进名店”也算是水到渠成, 悬念应该不大。而“中国女鞋之都”多以外销企业为主, 如今转型做内销, 不能不说是一个新课题, 政府有关部门在给予企业“配套的转型政策”支持的同时, 还应告诫企业切不可走捷径。N

市场调研的不可靠性 第5篇

大连品牌视觉形象设计市场竞争中必不可少的利器

在这个高度市场化的今天，中小企业间的竞争日益白热化。企业在残酷竞争中没有两把刷子，怎么能站稳脚跟？作为市场竞争中必不可少的利器，大连品牌视觉形象设计受到越来越多企业的青睐。尤其是一些正处于转型期是企业，企业经营者对此往往是费尽心思，甚至寝食难安，这时候品牌视觉形象设计更是迫在眉睫。

认识一个品牌，先从好的品牌视觉形象开始。作为大连地区著名的品牌营销实战专家，大连东方策品牌策划认为，消费者和客户对某企业的认知，往往是从该企业的品牌视觉形象设计开始的。品牌视觉形象是企业的“外衣”，是消费者、客户对企业的第一印象。当然，品牌视觉形象设计也是一把双刃剑，好的品牌视觉形象，能很好地传递企业文化、产品信息，会给人高度的信任感，会赢得消费者的芳心，刺激消费者的购买欲望；失败的品牌视觉形象设计，为给企业带来消极的负面影响。

市场主流，锐不可当 第6篇

与夏普、LG大屏产品将发力点用在画质和3D上的战略有所不同，三星的主流大屏产品不仅注重画质的提高，更是在智能方面下足了功夫，实现大屏与智能的完美结合。各种智能应用在大屏上呈现出最佳的使用效果，例如：百视通在线视频为你的“私人影院”提供一个储量丰富且不断更新的“私人影库”，从播放内容到播放效果都能达到极致；最新推出的手势控制游戏“愤怒的小鸟”，体验一把超大屏拉弓打“綠皮猪”的畅快之感；提供奥运视频“奥运专区”App，即使没办法熬夜也能将错过的精彩补回来。而这一切，PC、平板和手机的小屏幕效果都无法与大屏相抗衡。

电视从发明到现在已经经历了将近一个世纪的时间，画质、功能、机身厚度都发生了翻天覆地的变化，然而无论怎么变，消费者首先考虑的总是尺寸的大小。经济快速发展，客厅越变越大，电视机的尺寸也将随之增大，对于厂商的技术要求也有所提高，而三星凭借其强大的技术储备和创新能力将为电视市场带来更多的大屏产品，随着更多厂商的参与和跟进，大屏市场的竞争将愈演愈烈。

市场调研的不可靠性 第7篇

印·希尔咨询高级研究员.......................杨林杰

易宝支付高级副总裁.................................余晨

运营商、银联和银行携手推动金融移动支付, 为移动支付业务打开了新的局面。作为一种新的业务与合作形态, 这一业务要想发展还存在哪些问题, 需要几年时间才能迎来规模爆发期的到来?

拓展支付功能

《通信世界》:与现有的移动支付业务相比, 将金融IC卡与移动支付融合后的业务在功能上有何创新和突破?这种业务形态是否会对推进移动支付业务的发展起到积极作用?

杨林杰:金融移动支付业务最大的创新在于通过改善用户体验, 将商家、用户和背后庞大的现金流联系起来, 将会极大激活消费市场。

移动支付一直受到几大因素制约:第一, 技术复杂, 安全性差, 消费者转换成本高, 普及难度大, 市场规模一直难以扩大;第二, 使用体验差, 支付上限、小额圈存等影响了消费者体验, 往往因为余额不足、支付限制等原因影响了支付体验;第三, 消费能力有限, 消费者预存为移动支付部分的金额较少, 并且需要到银行柜台去圈存, 预付卡需要定点充值, 影响了移动支付的可消费总量。总体来说, 愿意尝鲜且可忍受消费体验的消费者已然不多, 却还要随时遇到余额、商家、内容等方面的制约。而金融移动支付则有望解决以上问题。

从业务上看, 银行拥有庞大的日常生活支付业务, 如水、电、有线、煤气等项目, 而运营商在数据宽带、休闲生活、远程支付等方面有充分的接入业务, 二者业务共享后, 用户就可以通过金融移动支付解决大多数支付问题, 容易培养消费者习惯。

余晨:移动支付本质是智能化、终端化、网络化、虚拟化的银行卡, 是网络经济与电子商务、金融创新及信息技术融合发展的产物, 能够有效整合金融IC卡等新兴支付工具和渠道, 是金融IC卡的渠道拓展和应用创新, 是未来金融IC卡多应用发展的新方向。推广移动支付应用对加快我国银行卡芯片化迁移进程、拓展金融服务渠道和银行卡多应用领域、推进金融业务创新具有重要的意义。

尚处“烧钱”阶段

《通信世界》:如何看待金融移动支付业务的前景, 您认为该业务规模发展需要几年时间?

杨林杰:考虑到金融IC卡特别是闪付的普及速度及NFC手机的普及率, 金融移动支付的井喷还需要1~2年的时间来酝酿。

金融移动支付发展的有利因素包括以下几个方面:首先, 移动支付标准已经统一, 技术上不存在问题;其次, 银行和运营商均已认识到市场价值, 并且具备足够的市场推动实力, 而不再小打小闹;再次, 用户转换成本低, 使用体验较好。这个业务模式将会带动用户、产业链的多方共赢。

不过市场教育、改造受理环境和用户转换都需要时间, 且耗资巨大。不论是金融IC卡还是移动支付, 目前还处于“烧钱”的阶段。一方面, 国内现有约300万台联网POS机, 每台需安装市值280元的支持13.56MHz的非接触式读头, 成本总计超过8.4亿元;另一方面, 每张SIM卡成本在20元以上, 仅芯片转换成本就高达66亿元。

《通信世界》:金融移动支付要想快速发展需要解决哪些方面的问题?

杨林杰:政策监管方面, 因为涉及金融支付领域, 没有通过第三方平台的转换, 因此如何实现金融运行监管、回避政策风险, 是全产业链参与企业共同面临的风险。

市场主导力量博弈方面, 金融行业和运营商都希望能够在合作中起主导作用, 将对方打造成为自己的一项资源, 隔绝对方与客户的联系, 这是任一方都不愿意接受的。双方的利益点如何平衡、如何设计合理的商业模式是最大的问题。此外, 发卡银行则有十多家, 如何理顺金融系统, 从更高的角度和运营商达成合作, 需要央行通盘考虑。

产业链共赢方面, 谁都无法预测, 产业各方需要做出多大的投入才能换来市场回报。移动支付产业链较长, 涉及各种形态的产业和机构, 在需要市场教育的准备阶段, 如何实现产业链合作企业的共赢。如何带动各自联盟内的力量, 解决市场“烧钱”的成本支出, 并成功实现市场布局, 也是亟待解决的问题

余晨:目前移动支付业务想要飞速发展首先需要解决银行及相关机构的监管问题, 银行的优势在于资金流等云端, 运营商的优势则在于移动终端。移动支付方面, 技术已经不是瓶颈, 最重要的是让用户成为你的粉丝, 让用户依赖你、信任你, 要将技术和渠道融合于对用户体验最直接的分析和了解上。

有望成为主流支付业务

《通信世界》:金融移动支付业务形态的出现, 是否会对其他形式的移动支付形成替代?

杨林杰:各种移动支付业务将会在现阶段共存, 但金融移动支付在未来将会成为主流支付形式之一。从支付规律上看, 无论金融IC卡移动支付如何炒作, 它也仅仅是用户财富向商家转移的一种技术手段的补充。以银联自身业务举例, 目前远程支付有快捷支付, 现场支付有信用卡, 因此只有当金融移动支付的便利性超过现有模式, 才有可能触发该业务的井喷。但由于能够实现从钱袋子到客户终端的直接关联, 其相比现有任何移动支付形态具有天然优势, 因此金融移动支付有望成为主流支付形式。

市场调研的不可靠性 第8篇

关键词：备用市场,竞价模型,可靠性,多目标粒子群优化算法,熵权决策法

0 引言

备用服务市场主要用于化解由市场交易临时更改、负荷需求随机波动、发电机组强迫停运、输配电系统元件随机故障等扰动所引起的运行风险,对于维持系统的安全稳定运行具有重要作用。

在国际实际运营的电力市场中,备用服务一般可通过2种方式获取:一种是双边合同,英国电力市场就采用这种方法[1];另一种更常用的是以美国加州[2]、PJM[3]、新英格兰[4]等电力市场为代表的市场竞价方式。传统的备用竞价模型一般以购买成本最小为目标,这类以经济指标为主导的竞价模式存在2个问题:①没有计及备用服务供给的可靠性;②高能耗、高排放的小容量机组可能因报价低而比低能耗、低排放的环保机组具有更大的竞争优势,与节能减排的目标相背离。针对电力市场环境下的节能发电调度问题已有一些研究[5,6,7],而如何在备用竞价模型中考虑节能减排政策则鲜有研究报道。在此背景下,本文对电力市场和节能减排环境下的备用竞价模型和求解算法进行系统探讨。

在过去的近20年间,电力市场环境下的备用容量获取问题受到了比较广泛的关注[8,9,10,11,12]。文献[10]定义了投运风险度和响应风险度2个指标,并以此来确定机组投运台数和旋转备用的合理分布。文献[11]以增加旋转备用后的系统电力不足期望值减少量与单位停电损失的乘积来衡量旋转备用的效益,以最大化该效益为目标来优化系统开机台数和备用容量分配。文献[12]定义了旋转备用电力不足期望值,并以此来评估系统运行阶段的发电系统可靠性,通过最小化该指标可以在一定程度上实现可靠性与经济性的协调优化。在此背景下,本文着重研究了与备用相关的可靠性问题,即衡量备用容量能否在系统实际运行需要时可靠响应。此外,在备用竞价模型中如何考虑环保因素也是本文要考虑的一个重要问题。

本文发展了三要素协同优化的多目标备用竞价模型,并联合采用了改进的多目标粒子群优化(MOPSO)算法和熵权多目标决策法来求取最优备用购买方案,主要开展了以下4个方面的工作。

1)基于机组瞬时可用度[13],定义了计及单机故障下的系统备用不足期望值,以衡量在不同购买方案下系统备用不足的期望值。

2)在构造备用市场竞价模型时,以最小化备用容量购买成本、最小化备用不足期望值和最小化污染物排放量为目标函数。所构建的模型可容纳发电机组和可中断负荷2类竞价机构。

3)引入了非劣解密度距离概念,构造了精英归档策略,改进了MOPSO算法,并应用该改进算法求解竞价模型得到Pareto解集。

4)基于熵权决策理论,以粒子的适应度为评价指标,对Pareto解集进行评估,最终确定最优的备用购买方案。

1 备用竞价模型

在备用市场中,可中断负荷可通过与电力调度交易机构签订合同或参与市场竞价2种方式提供备用服务。采用前一种方式时,备用容量、电量价格、调用模式等内容均在合同中约定。本文所研究的可中断负荷特指第2种方式,即与发电机组同时参与备用市场竞价。

在预测系统所需的备用容量时,要考虑发电机组强迫停运、负荷随机波动及输配电系统元件故障等随机因素对系统可靠性的影响。备用市场竞价模型则是在系统所需备用容量已知的前提下,根据参与竞价的机构所提交的、能提供的备用容量和报价,确定最优备用容量购买方案。

1.1 备用市场竞价模型相关因素

1)备用供给的可靠性

如果在备用市场中标的机组在系统实际运行时,因事故强迫停运等原因无法提供预先确定的备用容量,将会给系统的安全运行造成威胁,严重时可能导致切负荷。因此,在购买备用容量时应衡量中标的备用容量能否及时、足量供给的问题。文献[12]以购买旋转备用后的系统电力不足期望值的降低为提高可靠性的标志;而本文则从评估备用供给可靠性的角度定义了备用不足期望值,其值越低则表明备用供给的可靠性越高。通常可以通过枚举故障集合并求取其概率分布来构造备用停运容量表,然而对于大规模电力系统,这种做法存在组合爆炸问题。考虑到实际系统运行时多台机组同时故障的概率很低,这里只考虑单机故障下的备用不足期望值。

由于强迫停运率(FOR)是一个统计时间跨度较大的指标,难以准确描述发电机组的实时可靠性。因此,这里采用计及机组投运时间的瞬时可靠度 (也称点可用度) 来代替FOR。假设发电机组在初始时刻(t=0)投入运行,则采用2状态模型时,机组在任意时刻t的瞬时可用度A(t)为[13]:

$A(t)=\frac{\mu }{\lambda +\mu }+\frac{\lambda }{\lambda +\mu }\text{e}{}^{-(\lambda +\mu )t}(1)$

$\lambda =\frac{1}{{\rm T}{}_{\text{Μ}\text{Τ}\text{B}\text{F}}}(2)$

$\mu =\frac{1}{{\rm T}{}_{\text{Μ}\text{Τ}\text{Τ}\text{R}}}(3)$

式中:μ为机组修复率;λ为机组故障率;TMTBF和TMTTR分别为机组的平均无故障工作时间和平均修复时间。

由上述定义可知,当t→∞时,瞬时可用度即等价于FOR。综上,可定义备用不足期望值E为:

$E={\displaystyle \sum _{i=1}^{{\rm N}}F}{}_{i}R{}_i(4)$

$F{}_i=(1-A{}_i){\displaystyle \prod _{j\in {\rm N},j\ne i}A}{}_j(5)$

式中:N为竞标机构的集合;Fi为只有第i个竞价机构的发电机组故障停运的概率;Ri为第i个竞标机构提供的备用容量;Ai为第i个竞标机构的瞬时可用度,对于发电机组,其按式(1)求取,对于可中断负荷,则将Ai设定为1。

需要指出,在传统单目标备用竞价建模中,可以把可中断负荷与发电机组等同处理。而实际上,可中断负荷提供备用的可靠性与发电机组并不相同,上述模型可以反映两者的差异。

2)机组污染排放量

在所发展的竞价模型中,将二氧化碳排放量作为目标函数之一。

1.2 多目标竞价模型

竞价模型的决策变量是从竞标机构所购买的备用容量,3个目标函数分别为最小化备用容量成本、最小化备用不足期望值及最小化二氧化碳排放量。需要满足的约束条件包括:系统备用容量约束、发电机组爬坡速率约束和竞标机构可提供的备用容量约束。这样,多目标备用竞价的数学模型可描述为:

$\min {\rm P}={\displaystyle \sum _{i=1}^{{\rm N}}f}{}_{i}R{}_i(6)$

$\min E={\displaystyle \sum _{i=1}^{{\rm N}}F}{}_{i}R{}_i(7)$

$\min E{}_{\text{m}}={\displaystyle \sum _{i\in G}(}\alpha {}_{i}R{}_i^2+\beta {}_{i}R{}_i+\gamma {}_i)(8)$

$\text{s}.\text{t}.{\displaystyle \sum _{i\in G}R}{}_i+{\displaystyle \sum _{j\in C}R}{}_j=R{}_{\text{s}\text{y}\text{s}}(9)$

0≤Ri≤Rimaxi∈N (10)

Ri≤Uii∈G (11)

式中:P为总的备用容量成本;fi为第i个竞标机构提交的备用容量价格;Em为二氧化碳排放总量;G为发电机组集合;αi,βi,γi为竞价机组i的二氧化碳排放函数的系数;C为可中断负荷集合;N=G∪C;Rsys为系统所需的备用容量;Rimax为第i个竞价机构所能提供的最大备用容量;Ui为竞价机组i增加负荷的速率。

2 模型求解思路

第1节所构造的备用竞价模型实质上是一个多目标、非线性规划问题。不难发现,各优化目标之间是相互冲突的,无法找到使3个目标函数同时达到最优的解,因此只能寻求Pareto解。假设x1和x2分别为多目标规划问题的2个解,对于所有目标而言,若x1均优于x2,则称x1支配x2;若x1解没有被其他解所支配,则称x1为Pareto解 (又称非支配解或非劣解)。由于无法判定Pareto解的优劣,因此多目标规划的解是一个Pareto解集,由一系列在多个目标之间权衡的折中解 (即Pareto解) 构成。在实际应用时,通常把多目标规划问题通过线性加权转化为单目标规划问题求解,然而如何适当确定相关目标的权重仍是一个值得研究的问题。一般的做法是通过试验多个不同的权重组合,并根据实际问题的特征,从中选取较满意的解[14]。采用传统的多目标优化方法获得的Pareto解是彼此不可比较的,但实际的备用竞价市场只允许单个出清结果。为此,这里引入熵权决策法来对Pareto解的相对优劣进行评价。这样,可将备用竞价模型的求解分为2个阶段:首先,可采用改进的MOPSO算法求解基于竞价模型的Pareto解集;然后采用熵权决策法[15]评价所获得的Pareto解,最终确定最优的备用购买方案。竞价模型的求解流程如图1所示。

图1中包括的精英归档和粒子全局最优解分配是对粒子群算法应用于多目标规划问题的改进,也是MOPSO算法的核心模块。

此外,考虑到MOPSO是随机优化算法,每次求解优化模型时得到的Pareto解未必一致。为了使备用市场的出清结果能够得到市场成员的认可,需对所求的Pareto解进行检验。由于多目标规划模型的解可看做是相应单目标问题的最优解折中处理后得到的,因此可定义Pareto解与单目标最优解的距离来衡量当前Pareto解的最优程度。假设Pareto解为M=[m1,m2,m3],其中m1为备用容量成本,m2为备用不足期望值,m3为二氧化碳排放量,则可将多目标Pareto解与单目标最优方案的距离定义为:

$D=\frac{1}{3}\left(\frac{|m{}_1-x|}{x}+\frac{|m{}_2-y|}{y}+\frac{|m{}_3-z|}{z}\right)(12)$

式中:x,y,z分别是以备用容量成本、备用不足期望值和二氧化碳排放量最小化为目标的单目标规划问题的最优解。

若所求得的距离D小于给定阈值,则可认为当前的Pareto解为备用最优购买方案,否则就重新求解Pareto解。该阈值反映了系统决策者对备用容量成本、备用不足期望值和二氧化碳排放量三者的折中程度的期望值。

3 基于MOPSO算法求取Pareto解集

粒子群优化算法是受鸟群觅食的简单社会行为启示而发展起来的一种进化计算方法[16]。在该算法中,每个粒子的位置表示优化问题的一个潜在解,赋给每个粒子一个速度,使其在整个可行解空间中飞行,粒子通过追踪个体最优位置和全局最优位置,迭代更新自身的速度和位置,从而实现群体进化。粒子i的飞行速度vi和位置xi分别为:

vi(t)=wvi(t-1)+c1γ1(pi-xi(t-1))+

c2γ2(pg-xi(t-1)) (13)

xi(t)=vi(t)+xi(t-1) (14)

$w=w{}_{\max }-\left(\frac{w{}_{\max }-w{}_{\min }}{k{}_{\max }}\right)k(15)$

$c{}_1=(c{}_{1\text{f}}-c{}_{1\text{i}})\frac{k}{k{}_{\max }}+c{}_{1\text{i}}(16)$

$c{}_2=(c{}_{2\text{f}}-c{}_{2\text{i}})\frac{k}{k{}_{\max }}+c{}_{2\text{i}}(17)$

式中:w为动态惯性权重,其随着迭代次数的增加线性递减;wmax和wmin分别为w的上、下限;k为当前迭代次数;kmax为最大允许的迭代次数;c1和c2为加速度系数,也称学习因子;c1f,c1i,c2f,c2i为常数;γ1和γ2为[0,1]范围内的随机数;pi为粒子i的个体最优位置;pg为粒子的全局最优位置。

研究表明,采用式(16)和式(17)求取的自适应学习因子能有效避免优化模型求解时陷入局部最优或发生前沿振荡等问题。迭代初期取较大的c1可增强局部搜索能力,而迭代后期取较大的c2则有利于增强全局搜索能力[17]。

对于备用竞价模型的求解,采用粒子群优化算法的原因在于其能够产生数量充足、分布区域广且均匀的Pareto解,以尽可能精确地逼近Pareto解集前沿。为了提高非劣解前沿的均匀性,这里采用密度距离描述Pareto解的分布,通过删除密度距离较小的非劣解来改善Pareto解集前沿的均匀性。改进后的MOPSO算法流程见附录A图A1。

3.1 基于密度距离的精英归档策略

在进化过程中,群体在每代中会产生多个彼此不受支配的Pareto解,因此构造一个精英集合 (又称精英档案) 对其进行保存。由于精英档案始终保持着整个进化过程的非劣性,每个个体相对于群体是非劣的,因而可以作为引导粒子的全局最优解。为衡量精英档案中Pareto解的分布情况,引入密度距离这一物理量。

密度距离定义如下[18]:设S为个体集合,将S中的个体i与该集合中的其他个体之间在目标空间上的欧几里得距离从小到大排序,用d1i和d2i表示其中最小的2个距离,则个体i在S中的密度距离CSi为:

$C{}_{Si}=\frac{d{}_{1i}+d{}_{2i}}{2}(18)$

在式(18)中,如果S中只有2个个体,则CSi就是2个个体之间的距离。CSi描述围绕在解i周围的其他解的密度,位于密集区的解具有较小的密度距离,而位于稀疏区的解则具有较大的密度距离。

精英归档主要包括2个方面的内容:①判断新产生的Pareto解是否需要纳入精英档案;②当档案规模达到允许的上限时,删除档案中密集距离最小的Pareto解。基于密度距离构造精英归档策略能够改善精英档案中解分布的均匀性,进而提高解的质量。精英档案的构造及基于密度距离的档案更新流程见附录A图A2。

3.2 全体最优非劣解分配

在单目标粒子群优化中,对于每次迭代所有粒子的全局最优值取同一个值,其为所有粒子中适应度值最好的解。然而,在多目标优化过程中,群体在每代中会产生多个彼此不受支配的全局最优值Qb。为了充分利用新产生的Qb以扩大寻优区域,按照下述步骤确定每个粒子的Qb。

1)计算档案中每个非劣解的密度距离,将其定义为对应非劣解的适应度值。

2)对档案中的非劣解按照适应度值从高到低排序,按顺序取出与群体规模个数相同的非劣解。

3)将取出的非劣解不重复地随机分配给每一个粒子,直到给群体中每一个粒子都分配了一个全局最优值。

适应度和密度距离是关联的。密度距离越大,处在稀疏区域的非劣解由于适应度值大而优先被选中,使其能够成为部分粒子的全局最优位置,这有利于算法逼近整个Pareto解集的最优前端。

4 熵权多目标决策

熵权决策法根据有限个评价对象与理想目标的接近程度进行排序,从而选取最优方案。这种方法可以在只有判断矩阵而没有专家权重的情况下应用,也可以与专家权重结合使用,是多目标决策中的一类实用方法[15]。基于所构建的备用竞价模型,熵权决策法的步骤如下。

1)选取粒子的适应度为评价指标,3个指标分别为备用容量成本、备用不足期望值和二氧化碳排放量。针对待评价的Pareto解,构造评价矩阵R′。

${\mathit{R}}^{\prime }=\left[\begin{array}{cccc}r{}_{11}´& r{}_{12}´& \cdots & r{}_{1n}´\\ r{}_{21}´& r{}_{22}´& \cdots & r{}_{2n}´\\ ⋮& ⋮& & ⋮\\ r{}_{m1}´& r{}_{m2}´& \cdots & r{}_{mn}´\end{array}\right](19)$

式中:rij′ 为第j个Pareto解的第i个指标值;n为Pareto解个数;m为评价指标个数。

2)对评价矩阵进行标准化处理,使不同量纲的评价指标之间具有可比性。在进行标准化处理时,将指标分为效益型和成本型2类。若指标值大者为优,则为收益型指标,反之则为成本型指标。标准化处理的公式为:

$r{}_{ij}=\{\begin{array}{l}\frac{r{}_{ij}´-\underset{j}{{\displaystyle \min }}r{}_{ij}´}{\underset{j}{{\displaystyle \max }}r{}_{ij}´-\underset{j}{{\displaystyle \min }}r{}_{ij}´}i\in {\rm I}{}_1\\ \frac{\underset{j}{{\displaystyle \max }}r{}_{ij}´-r{}_{ij}´}{\underset{j}{{\displaystyle \max }}r{}_{ij}´-\underset{j}{{\displaystyle \min }}r{}_{ij}´}i\in {\rm I}{}_2\end{array}(20)$

式中:I1和I2分别为效益型指标集合和成本型指标集合。

对R′进行标准化处理后可得到R,即R=(rij)m×n,其中rij∈[0,1],为经过标准化处理后得到的第j个Pareto解的第i个指标值。

3)根据熵权理论求取每个指标的熵Hi及熵权wi。

${\rm H}{}_i=-k{\displaystyle \sum _{j=1}^{n}f}{}_{ij}\ln f{}_{ij}i=1,2,\cdots ,m(21)$

$w{}_i=\frac{1-{\rm H}{}_i}{m-{\displaystyle \sum _{i=1}^m{\rm H}}{}_i}(22)$

式中:$f{}_{ij}=r{}_{ij}/{\displaystyle \sum _{j=1}^{n}r}{}_{ij}$,当fij=0时,fijln fij=0;k=1/(ln n)。

由式(22)可以看出,0≤wi≤1且${\displaystyle \sum _{i=1}^{m}w}{}_i=1$。

4)对标准化后的R矩阵赋予熵权。由此得到矩阵A为:

$\mathit{A}=(a{}_{ij}){}_{m\times n}=\left[\begin{array}{cccc}w{}_{1}r{}_{11}& w{}_{1}r{}_{12}& \cdots & w{}_{1}r{}_{1n}\\ w{}_{2}r{}_{21}& w{}_{2}r{}_{22}& \cdots & w{}_{2}r{}_{2n}\\ ⋮& ⋮& & ⋮\\ w{}_{m}r{}_{m1}& w{}_{m}r{}_{m2}& \cdots & w{}_{m}r{}_{mn}\end{array}\right](23)$

5)求取理想点P(由各个指标的最优值组成的向量)。

P=T (24)

式中:若指标i为效益型指标,则$p{}_i=\underset{j}{{\displaystyle \max }}\{a{}_{ij}|j=1,2,\cdots ,n$;i=1,2,…,m};若指标i为成本型指标,则$p{}_i=\underset{j}{{\displaystyle \min }}\{a{}_{ij}|j=1,2,\cdots ,n$;i=1,2,…,m}。

6)计算Pareto解与理想点P的距离dj。

$d{}_j=\sqrt{{\displaystyle \sum _{i=1}^m(}a{}_{ij}-p{}_i){}^2}j=1,2,\cdots ,n(25)$

7)求取Pareto解相对于理想点的偏离度Tj。

${\rm T}{}_j=1-\frac{{\displaystyle \sum _{i=1}^{m}a}{}_{ij}p{}_i}{{\displaystyle \sum _{i=1}^{m}p}{}_i^2}j=1,2,\cdots ,n(26)$

与理想点偏离度最小的Pareto解即为最优的备用购买方案。若偏离度相同,则选取方案中距离较小者为最优方案。

需要指出,能否获取较优的Pareto解评价集会直接影响备用的最终出清结果。为了使评价集中的Pareto解尽可能好,可以通过多次求解模型并选取其中较优的Pareto解进行评价。

5 算例分析

为了说明所构造的备用竞价模型的基本特征和求解算法的有效性,基于MATLAB平台编写了优化算法程序,对包括12个备用竞标机构的电力市场/系统进行计算分析。假设交易的时间单位为h,系统需要的备用容量为400 MW,则满足投标要求的竞标机构参数见附录B表B1。MOPSO算法中控制参数的设定见附录B表B2。取距离阈值为0.5。

分别构建以备用容量成本最小化、备用不足期望值最小化和二氧化碳排放量最小化为目标函数的3个单目标问题,求得最优解分别为11 540 美元、5.286 4 MW和458.568 kg。

采用MOPSO算法重复求解模型20次,得到20份精英档案,其中某一次所求得的三维Pareto解的分布情况如图2所示,图中Pareto解的目标函数值共280个。考虑到篇幅限制,这里首先将20份精英档案中所有的Pareto解按照与单目标最优解的距离由低到高形成排序表,再取出前9个Pareto解进行评价,具体数据如表1所示。

依据熵权决策法求得的备用容量成本、备用不足期望值和二氧化碳排放量3个评价指标的熵权分别为0.127 7,0.442 7和0.429 6,评价结果如表2所示。

根据Pareto解偏离度的大小可知,第1个Pareto解为最优备用购买方案,同时计算得到第1个备用购买方案与单目标最优方案的距离D为0.355,小于给定阈值,因此,认为备用购买方案1是出清方案。

分析第1个备用购买方案可知,与只按备用容量购买成本最小化的备用竞价模型相比,所构造的多目标竞价模型虽然会导致购买备用容量的成本上升,但可以提高备用供给可靠性和控制污染物排放。

分析表1和表2的测算数据可知:与发电机组相比,可中断负荷在提供备用服务时,具有响应快速、零排放和提供备用可靠性高等特点,因此可中断负荷提供的备用容量大部分中标;所构建的多目标竞价模型可以在一定程度上限制高污染机组提供的备用容量,从而增强环保机组的市场竞争优势。

6 结语

本文构建了综合考虑备用容量成本、备用不足期望值和二氧化碳排放量的多目标备用竞价模型,提出了求解该优化模型的2阶段方法,即依次采用MOPSO算法求取Pareto解集,利用熵权决策法评价Pareto解集中各个解的相对优劣进而选出最优的备用容量购买方案。此外,还采用精英归档策略来改善MOPSO算法的寻优效率。算例结果表明:所发展的多目标备用竞价模型能够兼顾备用购买成本、备用供给可靠性和环保效益这3个重要目标。

附录见本刊网络版(http://aeps.sgepri.sgcc.com.cn/aeps/ch/index.aspx)。

市场调研的不可靠性 第9篇

关键词：分布式发电,配置优化,协调优化,风险管理,微电网,电力市场

0 引言

目前,有关反映分布式发电DG(Distributed Generation)[1]接入对微电网运行可靠性(包括可靠性评估[2,3,4,5,6,7,8]、电能质量[9,10,11,12,13,14]、继电保护[15,16,17,18,19,20]、网损分摊[21,22]、潮流计算[23,24]、孤岛划分[25,26,27]等方面)与运营经济性(包括DG成本效益分析[28,29,30,31,32,33]、电网规划[34,35,36,37,38]等方面)影响的研究一直是众多学者关注的热点。DG可分为可再生分布式发电RDG(Renewable Distributed Generation)与不可再生分布式发电NRDG(Non-Renewable Distributed Generation)。迄今为止,有关基于市场、风险、量化、协调与优化观点,从NRDG参与微电网供电、备用以及分布式发电容量充裕性DGCA(Distributed Generation Capacity Adequacy)服务的角度,提出系统容量配置优化问题,并给出优化思路的研究并不多见。需要指出的是,完整意义上的NRDG优化配置应包括容量、位置以及类型的优化。限于篇幅,在此仅对其中的容量优化配置问题进行研究。

本文系统诠释了微电网供电、备用以及DGCA控制及其之间的技术与经济互补特性,基于风险管理观点与协调优化理论,提出目前微电网新能源发电规划领域迫切需要研究的NRDG容量配置优化问题,强调以量化的指标来反映NRDG的配置成本与实施风险,兼顾配置方案的可靠性与经济性。

1 微电网与大电网、RDG与NRDG之间的比较

微电网既可与大电网协同运行,也可与大电网断开孤立运行,因而具有并网与孤岛2种运行模式。对于并网运行模式下的微电网,其身份具有双重性:既可从大电网吸收功率,也可向大电网注入功率,前者身份为负荷(用电方),而后者身份则为电源(供电方)。对于并网运行模式下的微电网,可与大电网互为运行备用。表1从不同的层面对微电网与大电网进行了比较。表中,IL(Interruptible Load)代表可中断负荷,ILL(Interruptible Load with Low price)代表低电价可中断负荷,ILH(Interruptible Load with High compensation)代表高赔偿可中断负荷,GCA(Generation Capacity Adequacy)代表发电容量充裕性。

RDG包括风力与光伏发电,而NRDG则包括燃料电池、微型燃气轮机等。表2从不同的层面对RDG与NRDG进行了比较。RDG供电方式,虽然不存在燃料与环境保护成本,但输出功率受自然因素(包括风速、光强)的影响而呈现出不可控的特性;而NRDG供电方式,虽然存在燃料与环境保护成本,但其输出功率可即时控制。由此可见,RDG与NRDG这2类供电方式之间具有较强的技术与经济互补特性。

2 关于微电网供电、备用以及DGCA控制的诠释

2.1 微电网各类供电方式及其互补特性

为满足微电网负荷需求,配电公司既可通过联络线从大电网购电进行供电(简称网外供电),也可就近启动微电网内部RDG、NRDG(简称网内DG)来应对,因而供电方式可分为网外供电与网内DG 2类。表3从不同的层面对这2类供电方式进行了比较。

对于网外供电方式,微电网与配电公司的身份分别为用电需求方与购电方,该方式下的供电成本实质为配电公司的购电价格,如果配电公司通过参与需求侧用电市场竞价来购电,则其供电风险(可用购电价格的方差来量化评估)较高;而对于网内DG供电方式,由于燃料、环境保护等成本相对比较稳定,故其供电风险较低。由此可见,网外供电与网内DG的供电风险不同且具有较强的互补特性。

2.2 微电网各类备用容量及其互补特性

市场环境下,为应对微电网可能出现的各类容量事故,配电公司既可通过联络线由大电网来紧急输送功率,也可在微电网内部投入储能装置、调用NRDG备用、中断ILL以及ILH,上述各类备用的效果相同,且都可参与微电网备用配置。表4从控制与经济层面对上述各类备用进行了比较。

微电网各类备用都是在容量事故后才被调用,故属于事故后控制(包括紧急控制、校正控制),即相互之间不具有技术互补特性,但其调用代价之间具有较强的经济互补特性:调用来自大电网的备用、NRDG备用与储能装置,既需要预先支付确定性的容量成本,也需要在实际调用后付出风险性的调度风险;ILL在容量事故前通过低电价方式进行确定性补偿;而ILH则在实际切除后通过高赔偿方式进行风险性赔偿[39]。

2.3 微电网DGCA各类控制措施及其互补特性

为提高微电网DGCA,配电公司既可在容量事故前预先调节微电网可调节负荷,也可在容量事故后紧急调用微电网各类备用来应对。从控制性质角度,预先调节可调节负荷是在容量事故发生前就已被实施,应视为预防控制;而紧急调用微电网各类备用则是在容量事故发生后才被执行,应视为事故后控制。可见这2类DGCA控制之间具有较强的技术互补特性。为调节可调节负荷所付出的实施成本是与容量事故无关的确定性代价;为调用NRDG备用与投入储能装置,既需要预先支付确定性的容量成本,也需要在实际调用后付出风险性的发电风险;ILL在容量事故前就已经支付确定性补偿费用;而ILH则在实际切除后才支付风险性赔偿费用。可见这2类DGCA控制之间同时也存在着经济互补特性。表5从控制与经济层面对这2类DGCA控制措施进行了比较。

2.4 各类互补特性给优化NRDG容量配置留下了空间

与电力系统稳定性预防控制、紧急控制的互补性相类似[40],上述互补特性给综合协调上述各类措施、优化NRDG配置留下了空间。如果单纯将NRDG参与微电网供电、备用以及DGCA服务视为孤立防御,那么通过综合协调多种供电方式、备用容量与控制措施则可视为综合防御。无论是从技术还是经济层面,综合防御都要比孤立防御具有更好的性价比。与大电网各道防线的内部优化、不同防线的外部协调相类似[41],微电网供电、备用以及DGCA服务同样也存在内部优化与外部协调问题,即网内DG、微电网内部各类备用的内部优化,RDG与NRDG、网外供电与网内DG、来自大电网的备用与微电网内部各类备用、DGCA预防控制与事故后控制之间的外部协调。

3 NRDG容量优化配置问题研究

3.1 优化的必要性

随着电力市场改革的逐步推进,输配电环节逐渐分离,配电环节即将引入市场竞争机制。作为配电网的重要组成部分,微电网的供电、备用以及DGCA服务也必将引入市场竞价机制。在市场环境下,NRDG将不再是传统模式下完全受控制的物理终端,而应视为用户,其市场行为将完全由经济利益驱动,追求自身经济利益的最大化。为了适应电力市场改革发展的需要,充分体现市场“公开、公平、公正”原则,有效激励用户参与的积极性,微电网供电、备用以及DGCA服务迫切需要引入市场观点。

受自然因素与市场观点的影响,微电网RDG的输出功率、负荷需求、容量事故以及DGCA具有高度的不确定性,其后果轻则可以影响到微电网供电电能质量,重则可以危及到微电网的运行可靠性与重要用户的供电可靠性。为此,需要配置一定数量的NRDG容量来应对。作为微电网一种应急发电容量资源,NRDG参与微电网供电、备用与DGCA服务的意义非常重大。对于NRDG容量的配置,过多虽然可以提高可靠性,但会导致不经济;过少虽然可以通过减少NRDG容量配置成本来提高经济性,但却以增加用户停电风险为代价。故过多或过少都不合适,而应存在最优值。为此,从可靠性与经济性协调角度,对NRDG容量配置优化问题进行研究将具有非常重要的意义。

市场环境下,为兼顾微电网的运行可靠性与运营经济性,作为微电网NRDG容量的购买方,配电公司如何从协调优化与风险管理角度去优化NRDG容量配置已成为当前微电网新能源发电规划与运营中迫切需要解决的重要问题之一。该问题既是微电网安全高效运行、停电防御体系建设与优化需要研究的内容,同时也是为满足智能电网“自愈、安全、经济”技术特点应该关注的方面。

3.2 优化需要引入的观点

a.为了适应电力市场改革发展的需要,充分体现市场“公开、公平、公正”原则,有效激励用户参与的积极性,可以通过市场竞价的方式来组织微电网供电、备用以及DGCA服务。显然,在优化的过程中,需要引入市场观点。

b.既然除了NRDG之外,还有其他各类措施能够参与微电网供电、备用以及DGCA服务,且各类措施相互之间具有较强的技术与经济互补特性,那么在优化NRDG容量配置时,就不应将优化仅局限于各类NRDG之间,而应从全局优化角度,充分利用这些措施之间的互补特性,通过综合协调各类措施来实现NRDG的优化配置。显然,在优化的过程中,需要引入协调观点。

c.既然参与微电网供电、备用以及DGCA服务的各类措施的代价(供电成本、备用成本以及DGCA控制代价)并不相同,那么为协调这些措施并使其相互之间具有可比性,就需要对其代价进行量化。显然,在优化的过程中,需要引入量化观点。

d.为了使得NRDG容量配置的经济性为最优,不仅需要量化其配置成本,还需要量化其实施风险,并以两者之和最小为目标函数,而不是以配置成本或实施风险为最小。显然,在优化的过程中,需要引入优化观点。

3.3 优化现状

3.3.1 NRDG参与微电网供电服务优化的研究现状

目前,有关NRDG参与微电网供电服务优化的研究较多地集中在孤岛模式下微电网各类NRDG之间的内部优化,以及RDG与NRDG、NRDG与IL之间的外部协调。研究思路多为考虑NRDG的环境影响[42,43,44,45,46,47,48],综合考虑供电成本与环境保护成本,基于多目标优化方法对其容量配置进行优化,该问题实质为给定负荷需求下的经济调度问题[49,50,51,52,53,54],即发电成本最小化问题。文献[49]针对DG的特点,提出一种新的含多种复合能源的DG系统发电成本最低的机组组合模型;文献[50]从费用、可靠性分析、降损以及节能环保等方面,就目前国内外DG优化配置模型进行综述;文献[51]分别以购电费用、购电费用与网损之和最小为目标,通过与网外购电、ILH相协调来优化NRDG;文献[52]建立了配电公司获取ILH与NRDG的优化模型;文献[53]综合考虑有功网损、电压改善程度和环境改善程度,将NRDG容量优化配置问题归属为一个多目标非线性规划问题,并采用目标逼近和二次序列规划方法进行求解;文献[54]以供电与环境保护成本之和最小为目标,根据所提出的分区多目标权系数设置方案,对各区NRDG配置进行并行优化。

事实上,当微电网网内DG供电成本较高,或外部购电价格(分时电价、合同价格)较低时,为了使得在满足负荷需求的前提下所付出的供电成本为最小,配电公司完全可以采用网外供电与网内DG联合供电方式[55]。然而迄今为止,有关通过综合协调RDG、NRDG、ILL以及ILH来满足负荷需求,优化NRDG容量配置的研究一直长期被孤立与忽视。

3.3.2 NRDG参与微电网备用服务优化的研究现状

当前,对备用服务优化的研究主要集中在大电网[56,57,58,59,60,61]。文献[56]从购买发电侧备用容量RCGS(Reserve Capacity of Generation Side)的费用与此后仍面临的ILH停电损失之和最小的角度,对10 min和30 min这2类RCGS配置进行优化;文献[57]以系统安全可靠性要求为机会约束,将最优旋转备用容量配置问题归结为一个机会约束规划问题,并基于蒙特卡罗仿真的遗传算法进行求解;文献[58]依据微观经济学效用无差异理论和存储理论,建立优化RCGS配置的数学模型;文献[59]针对ILH和RCGS服务效用上的差异,对RCGS配置进行优化;文献[60]依据备用容量支付时间上的不同,将购买RCGS与ILH分别视为预防与紧急措施,并基于其经济互补性,通过两者的协调来优化RCGS配置;文献[61]基于ILL与ILH之间的经济互补特性,通过与ILH相协调对ILL配置进行优化。

长期以来,在研究大电网备用服务优化的过程中,往往将微电网视为单一受控的物理终端,忽视了对微电网NRDG备用配置优化问题的研究。虽然大电网与微电网在备用方式上存在不同,但是其在备用容量优化配置方面存在着较多的共同点,如都存在容量供需不平衡问题,各自内部的备用之间都存在响应特性差异问题以及备用代价之间都具有经济互补特性等,因而目前广泛应用于大电网的较为成熟的备用容量优化配置技术完全可以应用于微电网NRDG。

然而迄今为止,有关反映NRDG参与微电网备用配置优化的研究依然较少。文献[62]首次提出将NRDG视为大电网备用,建立了综合考虑经济性、可靠性与环保性的NRDG备用优化配置模型,但没有针对微电网,研究其内部NRDG备用容量的优化配置问题。

3.3.3 NRDG参与微电网DGCA服务优化的研究现状

目前,对容量充裕性的研究较多地集中在GCA的评估[63,64,65,66]、优化[67]、应用[68]以及敏感性分析[69,70]等方面。

a.评估:文献[63]基于实物期权理论,建立了电力市场环境下发电投资决策与GCA评估的数学模型;文献[64]利用由静态充裕度、动态充裕度以及经济代价所组成的三维空间来动态评估大电网GCA;文献[65]提出了一种评估含有风能和能量储存的小型孤立电力系统GCA评估方法;文献[66]将区域外购电和需求侧响应作为备用容量,对GCA评估进行了改进。

b.优化:文献[67]提出大电网GCA的预防控制与事故后控制,并基于其不同的技术与经济互补特性对这2类控制与GCA进行优化。

c.应用:文献[68]基于GCA估计,建立了发电公司最优检修策略机会约束规划模型。

d.敏感性分析:文献[69]研究了发电容量持留对GCA的影响;文献[70]研究了元件故障对GCA的影响,并对影响GCA的重要元件进行排序。

容量充裕性除了GCA,还包括输电容量充裕性。目前,对输电容量充裕性的研究成果较少[71,72,73,74]。文献[71]采用分层模型与合并相同状态技术来减少大规模发输电系统充裕度评估的计算量;文献[72]基于状态持续时间抽样的蒙特卡罗法对超大规模发输电系统充裕度进行评估;文献[73]对多输入直流系统的充裕度进行评估;文献[74]提出了基于必须运行出力指标的输电容量充裕性评估体系。

与大电网GCA受容量事故场景的影响而具有高度的不确定性相类似,微电网DGCA受RDG发电容量高度不确定性的影响,同样也将具有高度的不确定性。然而迄今为止,对DGCA的研究也只局限于评估[5],尚未进行深入研究,对DGCA控制优化的研究完全可以参照大电网GCA的研究思路开展研究。

3.4 优化问题

3.4.1 4种优化问题

a.优化问题1:孤岛模式下微电网NRDG容量配置的优化。当微电网处于孤岛运行模式时,为了满足其内部负荷需求,配电公司既可单纯采用NRDG供电方式,也可采用NRDG与RDG联合供电方式。为提高配电公司在孤岛运行模式下的供电经济性,需要利用NRDG与RDG之间的互补特性,针对微电网负荷需求、RDG发电容量特性曲线,分别量化NRDG与RDG的供电成本与投资成本,并以两者之和最小为目标函数来优化NRDG容量配置。

b.优化问题2:并网模式下微电网NRDG容量配置的优化。当微电网处于并网运行模式时,为了满足其内部负荷需求,配电公司既可单纯采用网外供电方式,也可单纯采用网内DG供电方式,当然也可采用网外供电与网内DG联合供电方式。为提高供电经济性,对于网外供电与网内DG价格给定情况,可以针对微电网负荷需求,分别量化网外供电与网内供电成本,并以两者之和最小为目标加以优化;而为减少供电风险,对于网外供电与网内DG价格服从一定的概率分布情况,则需要分别量化购电成本与购买风险,并以购买成本期望与购买风险之和最小为目标函数来优化NRDG容量配置。

c.优化问题3:微电网NRDG备用容量配置的优化。当微电网出现容量事故时,可以仅采用调用NRDG备用的调用方案,也可采用综合协调各类备用组合的调用方案。为提高NRDG备用配置的经济性,需要充分利用各类备用之间的经济互补特性,分别量化NRDG的配置成本与容量事故发生后各类备用的调度风险,并以两者之和最小为目标加以优化,定量评估单一备用配置方案及其组合的经济性,以及来自大电网的备用的参与效果。为研究NRDG备用容量的优化配置,需要分别针对微电网孤岛与并网2种运行模式,前者需要通过协调微电网内部各类备用,而后者则需要通过协调来自大电网的备用与微电网内部各类备用容量来优化NRDG备用容量配置。

d.优化问题4:NRDG参与微电网DGCA服务的优化。当微电网DGCA不满足要求时,配电公司既可预先实施DGCA预防控制,也可在容量事故发生后紧急实施DGCA事故后控制。为提高DGCA控制的经济性,这2类控制的技术与经济互补特性将显得尤为重要。为此,需要针对其技术与经济互补特性,在量化DGCA预防控制代价与事故后控制风险的基础上,以两者之和最小为目标加以优化,定量评估储能装置的参与效果。

3.4.2 各优化问题之间的关系

优化问题1、2、3、4分别是从微电网供电、备用以及DGCA控制的角度来优化NRDG容量配置的。

a.优化问题1、2需要根据给定的负荷需求,分别对NRDG参与微电网孤岛、并网模式下的供电服务进行优化,属于供电成本(RDG的投资成本与NRDG的燃料成本、环境保护成本之和)最小化、经济调度问题;

b.优化问题3需要针对容量事故的不确定性,分别对NRDG参与微电网孤岛、并网模式下的备用服务进行优化,属于备用代价(容量配置成本与调度风险之和)最小化、随机优化问题;

c.优化问题4针对GCA事故的不确定性,对NRDG参与微电网DGCA服务进行优化,属于GCA控制代价(GCA预防控制与事故后控制代价之和)最小化、随机优化问题。

3.5 优化实质

在满足微电网安全可靠性要求的前提下,图1以NRDG容量配置(Qg)与代价(C)的关系曲线来描述优化问题3在孤岛运行模式下的优化配置过程,从中不难得出以下3点结论:

a.Qg增加,C1随之增加,而C234随之减少;

b.当Qg>Qg,o时,如果预先所配置的Qg过高,则C234的减少量不足以弥补C1的增加量,此时可适当减少Qg来减少总代价C1234;

c.优化当Qg

显然,只要Qg≠Qg,o,都将导致C1234>Cmin,NRDG备用容量优化配置的实质就是搜索Qg,o的过程,其中,Qg,o为NRDG备用优化配置的最优决策值。图1中的C1、C2、C3、C4分别为NRDG的备用代价、储能装置的调度风险、ILL的电费损失以及ILH的停电赔偿风险,C234=C2+C3+C4,C1234=C1+C234。

3.6 优化思路

为满足市场环境下微电网供电、备用与DGCA服务的需求、协调可靠性与经济性,需要针对微电网的各类供电方式、备用容量以及DGCA控制之间的技术与经济互补特性,量化供电成本、备用代价以及DGCA风险,并以为此所付出的确定性与风险性2部分代价之和(总代价)最小为目标函数,而不是仅以确定性代价或风险性代价最小为目标函数进行优化。

a.对于优化问题1,需要以NRDG与RDG的供电成本与投资成本之和最小为目标函数来优化NRDG容量配置。

b.对于优化问题2,需要以网外供电与网内DG供电成本之和最小为目标函数来优化NRDG容量配置。

c.对于优化问题3,需要分别针对孤岛、并网2种运行模式,分别以NRDG备用成本与微电网内部其他各类备用的备用代价之和,以NRDG备用成本与来自大电网的备用、微电网内部其他各类备用的备用代价的调度风险之和最小为目标函数来优化NRDG容量配置。

d.对于优化问题4,需要以DGCA预防控制代价与事故后控制风险之和最小为目标函数来优化NRDG容量配置。

为说明优化思路,图2给出了孤岛运行模式下优化NRDG备用容量配置的流程框图。图中,下标m代表事故,e代表紧急,Qm代表事故m所产生的容量缺额,Qe,m代表事故m发生后实际调用的储能容量、ILL以及ILH中断容量之和。

3.7 优化算法

为加快寻优速度,可基于数值灵敏度技术,采用C对Qg的灵敏度指导搜索、迭代优化。根据等微增率准则,Qg,o应满足。通过,可有效引导对Qg,o的搜索。根据上面的搜索策略,算法的步骤如下:

a.对Qg初始配置量赋以零值(n=0,Qg,o=0),并设其增加的步长为ΔQg;

b.在每一ΔQg内,计算wQg;

c.判断wQg是否小于1,如是,则转e;

d.令Qg,n+1=Qg,n+ΔQg,按步长增加Qg,转b;

e.得出Qg,o最优决策方案。

虽然该算法不能得到最优解,但能通过较少的计算量得到满意解,因而比较适合工程应用。显然,基于代价的灵敏度技术将极大加快搜索速度。

4 结语

谈计算机软件技术的不可靠性 第10篇

系统存在危险

致使人员受伤、死亡或者财产、设备受损的现象称为系统危险。信息时代, 科学技术水平显著提高, 软件被广泛运用到各个行业, 并且在各行各业都发挥着巨大作用。软件系统避免风险的能力是软件可靠性的重要体现。

安全性风险

网络系统的安全可靠性在信息时代有着非常重要的意义。为客户提供信息资源、网络连接服务, 从而方便客户的工作、生活是计算机网络的主要任务。当然, 这一过程中网络侵入也时有发生。因而, 应该不断提高我国计算机网络的可靠性与安全性, 有效抵御一切入侵行为, 保证计算机软件技术的安全可靠性。判断测试用例运行是否成功是计算机软件技术不可靠性测试的难点所在。一般情况下, 详细说明和时钟时间是用来定义是否失效的重要途径。同时, 我们应该在测试中规范, 客观, 如实记录相关数据, 为获得客观不可靠性评价提供前提条件。

优化设计不可靠性

研究发现, 目前我国计算机软件技术主要面临以下问题。

1软件技术研发人才匮乏。虽然, 目前我国从事软件基础技术的人员众多, 但是从事高端的技术研发的人才却非常少。这种现象直接导致了我国软件行业研发力量薄弱, 难以取得更大的发展与突破;同时也导致了我国软件行业的落后和不稳定。软件维护缺乏有效措施。我国计算机硬件维护措施已趋于完善, 但是软件维护却非常薄弱。因此只有通过对软件重新设计才能解决计算机软件故障和问题。

2软件核心技术不过硬。软件开发人员的专业技术水平相对低下, 自主创新能力缺乏是导致软件核心技术不完善的重要原因。从而使我国软件行业相对滞后, 发展结构不合理, 很大程度上阻碍了计算机网络的发展。

下面就针对如何减少计算机软件技术的不可靠性提出几点意见和建议。首先, 努力加强软件开发人员的专业素养和技术水平。认真分析客户需求, 优质高效的完成开发过程, 避免不可靠性。其次, 软件开发人员必须严肃谨慎的对待每一个具体的工作细节, 防止出现一些低级错误。比如, 常见的变量错误和语法错误。然后, 必须高度重视工作人员管理工作, 既要保证材料因素和工程环节因素, 也要保证工作人员的团队协作能力。这就要求我们必须引进有效的评审团队来加强计算机软件的评审工作, 从而使计算机软件更加安全可靠。最后, 还必须加强软件技术人员的培训。提高技术水平, 专业素养以及积极主动的工作态度, 努力培养出一批高素养, 高专业性的新型开发人才, 促进计算机软件的良好发展和有效推广。在计算机硬件开发的基础上, 构建完整的配置体系, 提供高质量的团队管理, 能够有效降低软件开发错误率和软件技术的不可靠性。

结束语

手机支付市场不可拔苗助长 第11篇

三年前,我在北京东直门一家餐厅吃饭,临出门时意外地发现了一台用于手机支付的终端POS机。那个类似于现在地铁里触摸查询器的机器给我留下了深刻的印象,我问服务员:这玩意儿用的人多吗?服务员答:压根就没人用。

当时我很失望,对手机支付的期待一直持续了三年,直到最近我才感到了切实的惊喜。11月以来,工商银行推出牡丹移动支付信用卡;中国银联手机支付业务正式登陆宁波;支付宝正式推出手机支付服务,目前已经提供基于Windows Mobile系统、Symbian系统、iPhone系统等三大智能手机系统下的手机软件。这些消息的接连公布,呈现出手机支付即将井喷的前景。

确实,3G的商用和智能手机份额的上升,都为手机支付市场的繁荣奠定了基础。起源于美国、目前已经是欧洲和日韩等国电子商务主流支付方式的手机支付,未来将成为金融机构、运营商和第三方支付平台的新宠儿。

细分起来,手机支付现阶段存在着不同的方式。比如工行推出的移动支付信用卡,其实属于“手机钱包”范畴,即将手机关联客户的银行卡账户进行消费购物;银联登陆宁波的手机支付,是使用装有银行密钥的SIM,通过手机界面完成各种金融理财业务—运营商在这种方案中有很强的主导作用;支付宝的手机支付则是第三方构筑的转接平台,可以实施“一点接入,多点服务”的功能。所以现阶段,手机支付呈现出的是一个百花齐放的市场。

这是一种必须给予鼓励和支持的发展趋势。毕竟手机支付仍处于发展的初期,急需创新,只有在多方竞争的情况下,手机支付才能蓬勃发展,而垄断只能导致发展的停滞。过早的标准化和市场垄断,都不利于这个市场的发展。

分析各个参与者推出的手机支付方案的特点,不难发现,这些支付方式都是围绕着各自的优势所推出的:银行看重的是支付双方的账户和交易金额,银联看重的同样是交易的金额,运营商看重的则是通过手机支付的能力和捆绑力度。

而这几家又都需要相互关联的业务支持。运营商需要银行实施支付操作,才可能实现大额的资金流动;银行需要运营商提供手机支付的技术手段;第三方支付平台的作用也不可小觑,有了第三方的介入,银行与运营商间在技术、业务等方面将更容易协调。也就是说,运营商与运营商之间、运营商与金融机构之间、运营商与第三方支付平台之间都存在着竞合的关系。

谁将成为未来手机支付市场的主导者?从现实情况来看,目前各种方案没有明显的优缺点,因为各方对于移动支付战略定位不一。这时候,只需要让市场说话:哪种方式能给客户带来便利、哪种方式能给社会带来更多的消费,哪种方式就应该被鼓励。

因此,手机支付的各方参与者应该抱着“合作、开放”而非争夺主导地位的心态去看待这个新业务,以满足客户需求为中心;而相关管理部门应该承担起疏通运营商、金融机构和第三方平台的合作渠道以及教育用户的责任,又着力推动多种方案之间的市场竞争,进行多方尝试。

市场调研的不可靠性 第12篇

1 分析计算机软件技术的不可靠性

1.1 计算机软件的特点分析

计算机软件是计算机的灵魂, 指挥着整个计算机的运行, 计算机强大的功能离不开计算机软件。首先, 计算机软件技术性较强, 软件的开发需要专业的计算机人才和高科技辅助工具, 且开发周期较长, 需要投入大量的人力和物力。其次, 计算机软件有较强的功能性;计算机运行依赖于计算机的程序, 而计算机程序要到达一定的目的, 则需要通过一些代码和指令。计算机软件是软件开发人员智慧的产物和逻辑研究的产品, 在极大程度上计算机软件的不可靠性是设计过程中的人为因素造成的, 有极强的主观性和难以预测性。

1.2 计算机软件不可靠性表现

当前, 我国出台了很多政策来支持和指导计算机软件的发展, 计算机软件技术也取得了很大的成就。但在激烈的全球软件行业竞争中, 我国的计算机软件在发展中仍然存在一些问题:

(1) 软件失效:硬件失效通常是因为物理故障, 是器件物理化的必然结果, 会出现浴盆曲线;而软件失效与硬件失效有明显的区别, 软件失效是由于自身的缺陷和改编程序的干扰, 具体体现在两个方面:首先, 软件不会被磨损, 也没有浴盆曲线, 但是会出现陈旧落后的问题;其次, 软件的程序容易被篡改, 可以人为的改编软件, 也可以通过其他程序的入侵来篡改。

(2) 决定计算机软件可靠性的是人为因素;从软件开发的角度上来说, 软件的设计要满足客户的要求, 需要软件开发人员从顾客的角度出发, 分析、设计软件;这就决定了软件的设计是一种思考创作, 而创作中的每一个环节都是通过软件设计师的智慧和水平来实现的。但由于设计师水平的差异, 在设计软件的过程中难免会出现疏忽和不合理的问题, 使软件技术出现漏洞, 甚至软件失效或崩溃。

(3) 计算机软件的维护方面;计算机软件的维护是通过更换或修复被损坏的系统来实现的, 软件一旦被破坏, 就只能通过重新设计软件来恢复失效软件的功能。

(4) 目前计算机软件的可靠性验证还没有建立完整的理论体系, 相比硬件开发来说, 计算机软件的设计开发还处于发展阶段。

2 解决计算机软件不靠性的措施

2.1 加大计算机软件人才培养力度

计算机软件在开发过程中就存在潜在的人为错误, 首先, 计算机软件的开发需要加强软件开发人员专业素质的培养力度, 让软件开发人员在充分了解软件知识的基础上对客户的要求进行更加准确的理解;其次, 软件开发人员在开发软件前, 应做好软件设计前期的调研、规划、可行性分析等工作, 进而避免潜在的风险;最后, 要求软件开发人员在开发软件的过程中避免出现一些技术性的错误, 比如变量使化错误和语法错误等, 加强软件开发人员的软件开发水平。

2.2 对软件开发过程进行评审

为了确保软件的开发符合客户的要求, 有序的进行软件设计, 避免出现跨越阶段现象的发生。在软件的开发过程中, 需要组织评审组对软件进行及时的评审, 评审组的成员要包括总体人员、设计师、管理师和质量保证师等领域的专家。评审组对软件设计师所设计的软件标准和要求进行评审, 从而有效增强计算机软件的可靠性, 促进计算机软件的发展。

2.3 建立有效的软件质量监督机制

目前, 国家虽然对计算机软件技术制定了一些技术和开发方面的规范, 但还缺乏对一些测试软件质量、评价修改软件和软件技术改良的相关政策。因此, 国家相关部门还需要建立有效的软件质量监督机制, 促使软件开发人员进行自我测试、自我编制, 进而有效减少软件开发人员在软件开发过程中出现的错误, 提高计算机软件开发的整体水平和核心技术。

2.4 建立软件可靠性数据收集系统

软件开发人员在软件开发的初期, 需要参照其他相似软件的故障数据, 并综合考虑其中的重要度、复杂性、调用度等影响因素, 从而尽可能节省软件开发的精力, 提高工作效率。计算机软件开发是一项需要多方面技术的工作, 为有效避免计算机软件的不可靠性, 相关部门还要在软件可靠性测试和实践的基础上规范对软件文档的要求, 建立计算机软件可靠性数据收集系统, 从而为计算机软件错误的分析、纠正和评估提供详细、可靠的数据, 进一步提高计算机软件的可靠性。

3 结束语

计算机软件技术给人们的生活带来了很大的便利, 人们在享受着计算机软件带来的便利和快捷的同时, 也被计算机软件的不可靠性困扰着, 计算机软件的不可靠性不仅威胁着人们的账户安全, 而且还阻碍了计算机技术的发展和计算机的安全使用。为进一步提高计算机软件技术的综合应用性, 计算机软件开发人员在软件设计和开发的过程中要规范操作、明确计算机软件技术的核心内涵、应用特征, 并认真分析引发计算机软件不可靠性的具体原因, 以便能够采取有效的措施提高计算机软件的可靠性和安全性, 从而促进我国计算机软件行业的健康、持续发展。

参考文献

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