王珂1 王希2
（1.国网河北省电力公司鹿泉市供电分公司 河北省石家庄市 050200；
2.国网河北省电力公司深泽县供电分公司 河北省石家庄市 052500）
摘要：因素分析法的目的之一是从数据集中提取从条件到结果之间的因果规则，但由于用于训练学习的样本具有随机性、且事先人们并不完全了解事物的背景空间，于是得到的数据集往往只是原背景空间的一个局部样本，而非整个背景空间。故而，结合此类数据集得出的因果规则可能是不完备的，这会造成在实际应用中出现某些测试个体无法识别的现象。如何分析售电量增长，发现影响电力市场增长的因素和未来的增长点，从而制定出长远的市场开拓计划，电力平衡计划以及财务收入计划和其它经济指标，成为摆在我们面前的一项重要任务。本文分析了因素空间理论及因素分析法，探讨了量化分类售电影响的分析方法的确定及因素分析法在分析售电量增长中的应用。
关键词：因素分析法；售电量增长；应用
所谓因素分析是依据分析指标和影响因素的关系，从数量上确定各因素对指标的影响程度。因素分析法一般有定基替代法（分别用分析值替代标准值，测定各因素对财务指标的影响）与连环替代法（依次用分析值替代标准值，测定各因素对财务指标的影响），而连环替代法有不同的替代顺序，这就存在因素分解方法的选择问题。
一、因素空间理论及因素分析法
1.因素的提取是一个分析过程，因素是分析的角度，它把事物抽象到同一维度上进行划分，因素就是分析维度的维名。因素是一个映射，其定义域是论域 U，包含给定问题所讨论的全体对象。定量映射f：U→ X（f）把对象映射到数量值，定性映射 f：U→X（f）把对象映射到属性，因素 f 是这一串属性的串名。记 F 为所有Φ中因素及所有合成的因素集，若再数学地定义一个零因素 0 取值域为{ Φ}，则 F 共有2n个因素，它与Φ的幂集同构。在中的并运算对应于因素的合取，交运算则可取名为析取。合取运算使因素从简单到综合，析取运算使因素从综合到简单。类似定义余运算c，全体因素按 ∨，∧，c三种运算形成一个布尔代数 F=（∨，∧，c，1，0）。于是，从数学上就可定义一个系统，叫做因素空间。
2.因素划分法 1（足码换序法）：设因素 f1有 4个等级，就挂 4 块牌子。按原来的次序逐一查看 U中对象的等级，是1就让它到第一块牌子下去排队，是11就让它到第二块牌子下去排队，…排完以后，记下4 支队伍的长度，将四支队伍按一二三四的顺序连成一线。记下新的排序：（1），（2），…。假定（1）=3，（2）=1，…则现在排第一的是原来的第三，现在排第二的是原来的第一，如此等等。在新序下，同类的对象是排在一起的。因素划分法2（逐类足码换序法）：先按因素划分法1 用 f1对 U 作单因素划分。设因素 f1分得4个类，再用因素 f2分别对这四个类运用因素划分法1，逐类进行足码置换。最后，将各类的划分并在一起，所得结果就是双因素的合成划分。多因素的划分合成可以类推。对象的全体叫做论域，描述结果的因素叫做结果因素。对结果发生影响的因素叫做条件因素，记作 f1，…，fn。因素分析表实际上是由有限个对象在因果空间中所形成的一个背景样本。其格式如表 1所示。一个因素有几个决定类就确定了几个推理句。决定类是推理句的前件。一个因素对结果的决定域是所转化推理句一般前件的并集。一组好的推理句，前件应尽量分离，以减少信息的冗余。推理句一旦取代了决定类，决定域对因素分析的贡献就完成了，应当删去以缩小论域。对于缩小了的论域继续进行因素分析。如此重复，直到论域空了为止，这就是因素分析法的基本思想。
二、量化分类售电影响的分析方法的确定
显而易见，各分类售电的完成情况影响总的售电量增长，但各分类售电的增长率和其它因素，怎样影响总的售电量增长，需要进一步研究。首先各分类售电的结构比重是否是影响因素之一，而具体是本期的，还是基期的分类售电的结构比重，各分类售电对总的售电量增长率的影响因素除各分类售电的增长率以外，还包括其基期各分类售电的结构比重，并且通过二者的乘积反映对总的售电量增长的影响。因此，就可以定义各分类售电量的售电增长贡献率，即各分类售电增长率与其基期所占的结构比重的乘积，来量化各分类售电对总的售电量增长率的影响程度。这实际上是一种因素分析的方法在分析售电量增长中的具体应用，它较为客观地反映了某一时期分类售电增长和分类售电结构对总的售电量增长的影响。
三、实例分析
1.鹿泉市供电公司2014年以来电力销售与往年相比呈现低速增长趋势，尤其9月份售电量增长率较低，具体原因是什么?通过观察分析，只能定性地指出哪些分类售电制约了售电量增长，哪些分类售电维持了电力销售的缓慢增长，而哪些是电力市场的新的增长点。利用因素分析法就可以具体的分析出各分类用电对总的售电量增长的影响程度，具有较强的说服力。
2.利用因素分析法可以看出本月售电量增长受到大工业用电极大的制约，影响售电量增长下降1.45个百分点，其中优待用电就影响售电量增长下降0.83个百分点；居民生活、非居民照明和商业用电保持了高速增长，虽然它们合起来结构比重仅为16.2%，却支撑着售电整体的缓慢增长，共计影响总的售电量增长2.44个百分点，即带动了73.72%的售电增长；而以往电力市场的主力，占据用电量82.51%以上的工农业生产和趸售用电却处于低迷状态，仅合计影响售电量增长0.1个百分点；其它用电（在当地为光伏发电）增长也非常迅速，以1.29%的微弱比重，而影响售电量增长0.78个百分点。
3.在对累计情况的分析中，也可以得出同样结论。因此，可以看出工业企业能否走出持续徘徊的经营形势是关系到电力市场能否摆脱售电量缓慢增长的关键所在。而居民生活、非居民照明和商业用电是今后电力市场的增长点，应尽量简化各种用电手续，加强优质服务，以积极培育这些新的用电市场增长点。同时必须加强城网改造，保证电力/送得出、落得下、用得上。
通过上述论述和应用实例可以看出，利用因素分析法是一种比较好的，能方便、客观地反映出各分类售电影响总售电量增长的程度和方向，可以较科学地辅助制定电力市场营销决策的方法。
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论文作者:王珂1,王希2
论文发表刊物:《电力设备》2015年3期供稿
论文发表时间:2015/11/2
标签：因素论文; 售电量论文; 各分论文; 分析法论文; 电力论文; 增长率论文; 比重论文; 《电力设备》2015年3期供稿论文;