国网能源院：疫情之下 对中国能源危机场景的思考

2020年伊始，全球进入“紧急状态”，中国疫情、澳大利亚火灾、非洲蝗灾、日本地震、英国超大风暴，各种重大灾害令人类措手不及。

突如其来的重大灾害，警醒并激发着我们去思考能源电力领域应如何提升复杂因素下重大灾变的应对能力，以便事前做好应对措施，保障能源电力安全可靠运行，防止对国家安全及社会稳定造成损害。

本文基于能源电力的场景思维，梳理能源安全可能面临的极端场景，通过具体案例提炼极端场景的推演和应对方法，并提出相应启示。

1 极端场景

在能源电力规划和运行模拟中，通常用“有限场景”代替“全场景”去刻画模拟能源电力实际运行情况，该方法在大部分情景下被证明是行之有效的。然而，当今世界处于"百年未有之大变局"，能源电力时刻面临着重大自然灾害、网络攻击、地缘政治风险甚至局部战争等重大不可抗力因素的挑战，一旦发生其中任何一种极端场景，其将给社会经济带来严重损失。

因此，在原先基于可预知预测的“典型场景”的描述外，还应高度重视“极端场景”对能源电力的影响。极端场景主要受内部因素（如软硬件的破坏）、外部因素（气象地质灾害、战争等）和其他关联因素（主要指其他行业带来的连锁反应）的影响。

极端场景通常具有以下三大特点：

?小概率、大影响。极端场景相较典型场景，其为“小概率事件”，通常被认为“不可能发生”，但现实中多个极端场景叠加共振一旦发生，所造成的损失通常是难以估的。

? 不可预知性。极端场景发生一般难以预测，部分场景难以事先假想或通过模拟得到。如2020年全球面临的重大灾害。

? 突变性和连锁反应。极端场景通常表现为跳跃式的突变，而非渐进式的变化，难以及时响应和应对；此外，极端场景通常会引起一系列其他的连锁反应，而非孤立事件，且产生的连锁反应也难以预知。

2 研究极端场景的现实意义

? 极端场景的研究可以拓展场景域空间。场景刻画的本质是一种分类，同时也是一种聚类，将相似类别的场景聚为一类，差异较大的场景尽可能用不同场景刻画。因此，场景刻画需要具备典型性和代表性，同时还应具备一定的完备性。只有同时结合“典型场景”和“极端场景”，不断扩展场景域空间的边界，才能使模拟的场景更为丰富，场景集才能不断完备。得出“极小场景”和“极大场景”后才能叩其两端取其中，并依此选取合适的应对策略。

? 极端场景的仿真模拟是能源电力系统不可缺少的压力测试。基于极端场景的能源系统压力测试不但可以帮助决策人员考虑一些以前被忽略的压力源，还可以评估其影响的潜在幅度以及能源系统面临这些风险的承受能力，同时还能给出有效的应对策略。

3 实际案例

案例1：公用事业公司安全性

麦肯锡于2017年（Mckinsey & Company，From scenario planning to stress testing: The next step for energy companies，2017.）针对公用事业公司和石油天然气公司进行了五种极端场景的模拟分析，涵盖风险包括从合规性和法律风险、业务模式中断到全面危机。该案例虽然是从企业角度进行极端场景的刻画，但其分析思路和方法也适用于能源电力行业。五种极端情况分别是：

场景1：免费能源场景

模拟了像亚马逊这样的数据驱动型公司可能会通过提供“免费能源”来交换用户的用能、行为模式等个人数据，从而挑战现有的公用事业地位。在这种情况下，公用事业失去了客户关系，而沦为商品化电力供应商。鉴于数字巨头的谈判能力，敏捷性和以客户为中心的优势，公用事业公司利润将大大下降。

场景2：完全分布式场景

假设未来的能源利用模式为完全的“分布式+储能”场景，此时，公用事业公司将沦为商品电力的供应商、基础设施运营商和备用提供商，批发和零售业务的交易量和利润率迅速下降。

场景3：排放欺诈

在碳排放约束环境下，由于个别公司的排放欺诈等违法行为，导致整个能源行业都遭受了公众和政治信任的损失，从而导致监管成本增加，并处以大量罚款甚至监禁。

场景4：网络攻击

随着能源电力各环节的联系越来越紧密，使关键基础设施脱机的网络攻击比以往任何时候带来的危害都更大。网络攻击分子会侵入配电网络并关闭国家电力系统，甚至使关键资产发生故障或自毁。

场景5：激进的价格透明度

价格透明度大幅提升促使零售客户更频繁地更换供应商。如德国的价格比较网站Verivox通过充当能源代理商自动在合同结束时选择切换最便宜报价的供应商。客户的频繁更换将影响供能企业面临客户黏性降低、需求预测难度变大等挑战。