电力市场环境下发电公司风险管理框架

在电力市场环境下,一方面,市场价格波动剧烈,发电公司在追求利润最大化的同时必须考虑相应的交易风险;另一方面,市场为发电公司提供了多种交易途径,以便其进行风险管理.因此,充分利用多种交易途径,为发电公司建立一个合适的风险管理框架是必需的,也是可能的.借鉴金融界广泛采用的风险管理方法,针对现有电力市场中各种交易途径及相应的风险,提出了一个用于发电公司电力交易的分层的风险管理框架.该框架包括目标及条件确认、风险控制和风险评估3个方面.其中,风险控制应用了风险规避及现代投资组合理论,风险评估采用VaR(value at risk)方法.该风险管理框架有助于发电公司明确交易目标,并制定计及风险因素的电能交易计划,从而在最大限度上降低整体交易风险,或者在发电公司可以承受的风险范围内使其利润最大化,即达到风险管理的目的--利润最大化和风险最小化.     

电力市场中的远期合同交易

世界范围的电力工业市场化运营为市场参与者带来了前所未有的市场风险。作为一种有效的风险管理工具和交易手段,电力远期合同,包括结合期权交易思想的可选择远期合同,在竞争的电力市场中得到了广泛的应用,并正朝类似于期货交易的方向发展。文中简要介绍了电力市场中的几种远期合同交易,对远期合同交易的风险建模理论,以及远期合同市场对现货市场的影响机制的研究现状进行了综述。     

电力市场价格风险价值与波动预测研究综述

电力工业的市场化改革后,电价由供需双方共同决定,电价波动更加剧烈,给电力市场参与者带来了巨大风险,电力市场风险度量的重要性不言而喻。在风险管理技术中VaR作为风险的度量指标得到了广泛认同,对计算电力市场VaR的非参数法、参数法和半参数法分别进行了总结评述,其中重点分析了基于GARCH模型和基于"实现波动"参数法和基于极值理论的半参数法。半参数法结合了非参数法和参数法的优点提高了VaR的计算精度,阀值的确定仍需进一步研究。     

建立适合我国国情的电力期货期权市场

随着我国电力工业改革的逐步深入 ,建立电力期货期权交易市场已是大势所趋。电力期货可以通过套期保值、风险转移来规避电价波动给市场参与者带来的风险。本文对电力期货和期权的功能进行了总结 ,并设计了交易平台和交易规模。同时针对我国电力市场的现状 ,在吸取西方发达国家已有经验的同时 ,讨论了适合我国国情的期货期权交易合约。     

电力市场化交易电费风险防控体系建设与应用

针对电力体制改革快速推进而带来的电费风险防控问题,提出了一种电力市场化交易电费风险防控体系, 涵盖电力市场交易机构、电网企业、发电企业、售电公司和电力用户等市场成员.首先成立市场化交易电费风险防控 机构,对各市场成员责任进行划分,建立相互协作和监督机制;然后构建市场化交易电费风险防控指标体系,细化电 费风险评估内容和处置措施,提高风险防控手段;最后设计了电力市场化交易电费风险防控平台,通过集中开展指标 监控、业务流程监控、电费风险评估等工作,实现市场化交易结算风险全过程、实时化、集中式在线管控,以确保电 力市场化交易结算准确、兑现及时、电费风险防控到位,切实维护各方权益.     

计及分布参数时变性的电力市场风险测度研究

准确刻画电价的波动特征是有效度量电力市场价格风险的基础.以负荷作为外生解释变量,建立了考虑电价多季节、异方差、波动集聚、尖峰厚尾等特征的GARCH-VaR计算模型,以正态分布、t分布、有偏t分布为例研究了残差的分布形式设定和参数的时变性对VaR估计精度的影响.对PJM历史数据的实证表明:计及参数时变性的有偏t分布模型的VaR估计结果准确有效,正态分布模型在置信水平大于95％时低估了电力市场的VaR,t分布模型在置信水平小于97.5％时高估了电力市场VaR.该结果对于电力市场参与者准确地评估价格风险、制定有效的风险规避策略具有重要的指导意义.     

电力市场中的定量决策方法

电力工业的市场化改革，使市场中各方成员都将面临不同程度的风险，也就意味着面临如何测量风险并进行决策的问题。本文对电力市场中的经济定量决策方法进行初步探讨，介绍3种定量决策方法：决策表方法、风险价值(VaR)方法及效用函数法，并分析比较这3种方法的优缺点。     

基于蒙特卡洛模拟的电力市场风险评估研究

电力市场中,市场参与者以自身利益最大化为行动导向.由于市场的不完善,市场参与者的逐利行为有可能会导致市场风险.为了规避市场风险,对其进行评估是十分必要的.基于风险经济学中的风险评估理论,以电价为切入点,将市场参与者的报价看成随机变量,利用蒙特卡洛法建立了一套市场风险评估模型.该模型不需要借助市场运行的历史数据,就可以快速、有效地评估出市场风险,为市场机制设计人员提供有益的参考.     

区域电力市场多种交易关联问题

区域电力市场中年、月、日等多种交易并存,研究多种交易市场中的竞标行为以及多种交易的关联和效率问题十分必要.文中从市场运营者和市场监管者的角度出发,旨在提供一种评价多交易电力市场的思路,通过分析报价、成交等实际交易数据,来监视市场、理解市场、发现问题.归纳了电力市场交易中主观因素、客观因素与成交结果间相互作用的基本规律,据此提出了多种交易关联的研究思路和步骤;具体推导了多种交易的市场有效性判别的充分、必要条件,介绍了分析评价市场参与者多种交易的整体竞标策略的方法;结合实例介绍了评价市场条件合理性的方法.     

考虑高阶矩时变性的电力市场风险价值计算

有效地评估电力市场价格波动风险是电力市场风险管理的基础。在对电价的基本特征及其影响因素综合分析的基础上,建立了考虑电价多季节性、异方差性、波动集聚性、尖峰厚尾特征及其与负荷相关性的GARCH-VaR计算模型,分析了残差的分布形式设定及分布参数的时变性对VaR估计精度的影响。对PJM电力市场历史数据的分析表明：计及偏度和峰度时变特征的基于正态分布密度函数的Gram-Charlier展开的GARCH模型的VaR估计结果准确有效,而正态分布GARCH模型在高置信水平下低估了电力市场风险,t分布GARCH模型在低置信水平下高估了电力市场风险。该结果对于电力市场参与者准确地测度价格波动风险和制定有效的风险规避策略具有重要的指导意义。     

考虑电力衍生产品的风险管理和资产组合优化模型

在竞争的电力市场中,不确定的电价和电量使市场参与者面临电力市场风险.文中根据国外成熟竞争性电力市场实际情况,对电力市场风险的来源、测度指标和管理工具进行了分析,建议采用条件在险现金流作为测度电力市场风险的指标.提出了竞争性电力市场下的电力市场风险计算模型,通过典型电力企业实例分析了电力市场风险的特点、电力衍生产品交易对电力市场风险管理的作用以及电力实物资产和衍生产品投资组合优化等问题,计算了不同市场条件下样本企业的电力资产组合有效前沿,并对竞争性电力市场中的电力市场风险管理和资产组合优化策略进行了总结.     

Next-Day Peak Electricity Price Forecasting Using NN Based on Rough Sets Theory

Electricity price forecasting is an essential task for market participants in deregulated electricity market. This paper proposes an approach for next-day peak electricity price forecasting, since it is important for risk management and bidding strategy. In the proposed method, neural network (NN) is employed as the forecasting method, and its learning data is selected by using rough sets. Moreover, the creating method of learning data based on temperature fluctuation is also proposed for generation of new learning data in order to efficiently learn. This method is examined by using the data of Pennsylvania-New Jersey-Maryland (PJM) electricity market and The independent electricity system operator (IESO) market. From the simulation results, it is observed that the proposed method is useful for next-day peak electricity price forecasting. Copyright © 2009 Institute of Electrical Engineers of Japan. Published by John Wiley & Sons, Inc.     

引入保险机制降低电力市场金融风险的研究

电力市场的运行给保险公司开拓新业务带来了新的机遇。电价的高度波动性是电力市场区别于其它市场的主要特点,它使得市场成员面临着巨大的收益损失风险,因此为了稳定收入,在电力市场中必须建立有效的风险规避机制。针对发电商收入损失风险的特点,作论述了引入收入保险规避风险的必要性和可行性。通过原理阐述并结合某省电力市场的具体算例,论证了发电企业购买收入保险降低经营风险的可实现性和良好前景。     

利用系统剩余容量评估电力市场中长期金融风险

电力市场中的中长期金融风险由于时间跨度较长,可能给市场参与者带来更为严重的损失,因此对其准确评估具有重要的现实意义.但是电价和供求这两个风险因子之间的强相关性使得蒙特卡罗方法无法直接应用于电力市场风险计算.系统剩余容量百分比反映了系统的电力供求状况,能够较好地解决相关性问题.本文引入剩余容量百分比与电价的关系曲线,以周数据为基础,应用蒙特卡罗方法,建立了月份、季度等中长期金融风险的评估模型,并结合浙江电力市场运行数据进行评估.计算结果表明该模型是有效的,预测结果和实际情况比较吻合.本文建立的模型具有较好的实用性,对防范和控制电力市场中长期金融风险具有参考价值.     

封面+目录

随着我国电力体制市场化改革的深入,市场化的运营为电力市场参与者带来了风险。而在碳达峰、碳中和战略背景下,电力市场参与者在面对传统风险外,还需要面对低碳政策与碳市场带来的碳风险。作为重要的风险管理工具,电力期货在各大成熟的电力市场中有着广泛的应用,同时也引起了我国电力市场参与者的广泛关注。为定量研究引入电力期货对现货市场带来的可能影响,文章提出了一个双层电力市场仿真模型。该模型第一层对电力期货的市场交易行为进行了建模,第二层对电力期货背景下的发电企业最优报价策略进行了建模。基于所提模型,文章在一个六机组的电力市场环境下,针对两种合约签订方法进行了数值仿真实验。仿真结果显示,在两种合约签订方法下,电力期货的引入都有助于现货市场平衡每年高峰用电月份过高的现货电价与每年低峰用电月份过低的现货电价,从而帮助电力市场参与者进行风险管控。     

基于蒙特卡洛模拟的电力市场风险评估研究

电力市场中,市场参与者以自身利益最大化为行动导向。由于市场的不完善,市场参与者的逐利行为有可能会导致市场风险。为了规避市场风险,对其进行评估是十分必要的。基于风险经济学中的风险评估理论,以电价为切入点,将市场参与者的报价看成随机变量,利用蒙特卡洛法建立了一套市场风险评估模型。该模型不需要借助市场运行的历史数据,就可以快速、有效地评估出市场风险,为市场机制设计人员提供有益的参考。     

电力市场制度研究(三)电力市场风险及其对策

风险会影响电力市场成员对收益的判断,从而难以进行有效的经济决策。电力是资金密集型行业,并且价格波动十分剧烈,在市场设计时更要重视各种不确定性可能导致的影响。电力市场风险的产生主要源于人的有限理性、机会主义行为与未来的不确定性等,有限理性是因为人的认识能力与掌握的信息有限,机会主义行为则是因为人的自利本性,而世界是变化的则导致了未来的不确定性。控制电力市场风险需要从提高信息的掌握程度、减少机会主义行为的空间、对风险进行有效分配等方面进行努力。最终增加电力市场成员对不确定性的预见能力与控制能力,使风险能得到有效的管理,促进经济效率的提高。     

基于条件风险价值的动态多阶段电力资产配置模型

在开放的电力市场环境下,电力金融市场具有随机性特征,风险控制和资产管理策略是影响电力市场资产配置效果的两大关键因素。根据投资组合的风险分散化原理,文中建立了基于条件风险价值的动态多阶段电力资产配置模型,分析了不同资产调整策略对电力资产配置效果的影响。应用该模型模拟了某电力市场参与者采用不同资产调整策略时投资组合的有效前沿和组合收益率分布情况。实证研究表明,通过电力实物资产、电力衍生产品和相关能源衍生产品的投资组合,并采取合理的动态多阶段资产调整策略,可以有效规避电力市场风险。     

Electricity Price Forecasting Based on AOSVR and Outlier Detection

Electricity price is of the first consideration for all the participants in electric power market and its characteristics are related to both market mechanism and variation in the behaviors of market participants. It is necessary to build a real-time price forecasting model with adaptive capability; and because there are outliers in the price data, they should be detected and filtrated in training the forecasting model by regression method. In view of these points, this paper presents an electricity price forecasting method based on accurate on-line support vector regression (AOSVR) and outlier detection. Numerical testing results show that the method is effective in forecasting the electricity prices in electric power market.     

利用系统剩余容量评估电力市场短期金融风险

电价的异常波动带来了巨大的金融风险,对金融风险进行评估具有重要的现实意义。在电力市场中,由于电价和供求等风险因子的相互影响,导致金融风险和技术风险密切相关,从而使得Monte-Carlo方法无法直接应用于金融风险的评估,其中技术风险主要是指反映电力供求状况的系统备用容量。系统剩余容量与电价的关系曲线可以解决风险因子之间的相关性问题,进而将系统中的技术风险和金融风险有机地结合在一起。引入系统剩余容量与电价的关系曲线,并基于Monte-Carlo方法进行建模,同时利用浙江电力市场实际运行数据进行试算,结果表明该模型是可行的,它在预测电价上下限方面比历史模拟法准确性更高,对电力市场中金融风险的预测和控制具有较好的参考价值。