基于实物期权和博弈理论的电源投资动态模型

首先建立了市场环境下的电价计算模型及投资商的收益计算模型,并在此基础上构建了基于实物期权理论的电源投资动态模型,该模型考虑了投资项目未来收益的不确定性以及投资决定的不可逆性对最佳投资时机的影响;然后将博弈理论引入模型中以考虑投资商之间的相互竞争对投资决策的影响;最后以我国南方区域电力市场为背景,构建了发电容量投资算例,实证研究了投资者面对市场不确定性和竞争时的动态决策过程.仿真结果说明该模型起到了规避投资风险,获得投资机会的作用.     

基于实物期权理论的发电投资决策和容量充裕性评估

电力工业的市场化改革一方面为发电投资决策带来了更多的不确定性因素以及由此而引起的风险,另一方面也给政府主管部门或监管机构带来新的挑战,即应如何设计有效的市场机制以保证系统的发电容量充裕性进而供电可靠性。假定在投资者制定发电投资决策时所面对的不确定性因素主要来自于负荷增长的前提下,基于实物期权理论,构造了适用于电力市场环境下发电投资决策的新的方法框架,建立了相应的数学模型,提出了求解方法。该方法框架可以处理多个投资者参与发电投资的情形。在此基础上,研究了单一能量市场模式、容量费用模式和装机容量市场模式对发电投资决策进而整个系统发电容量充裕性的影响。最后,用仿真算例说明了该方法的基本特征。     

基于实物期权理论的发电投资决策和容量充裕性评估

电力工业的市场化改革一方面为发电投资决策带来了更多的不确定性因素以及由此而引起的风险,另一方面也给政府主管部门或监管机构带来新的挑战,即应如何设计有效的市场机制以保证系统的发电容量充裕性进而供电可靠性。假定在投资者制定发电投资决策时所面对的不确定性因素主要来自于负荷增长的前提下,基于实物期权理论,构造了适用于电力市场环境下发电投资决策的新的方法框架,建立了相应的数学模型,提出了求解方法。该方法框架可以处理多个投资者参与发电投资的情形。在此基础上,研究了单一能量市场模式、容量费用模式和装机容量市场模式对发电投资决策进而整个系统发电容量充裕性的影响。最后,用仿真算例说明了该方法的基本特征。     

电力市场下基于实物期权理论的电源投资动态决策模型研究

传统的电源投资模型基于净现值(NPV)分析工具,它没有考虑市场的不确定性,而电力市场环境下需要建立动态投资模型,以研究投资者如何利用投资选择权规避不确定性带来的风险。为此,该文基于实物期权理论研究提出电源投资动态决策模型。首先依据电源投资特点并结合等待投资期权理论,研究给出模型的数值求解过程,然后结合我国南方区域电力市场电源结构特点,通过对发电容量投资案例的仿真计算,研究了投资者面对市场不确定性获取等待型期权的动态决策,分析了价格上限和投资许可证有效期对投资决策的影响。该文的研究不仅能为电源投资者提供新的决策方法,而且也能为政策制定者制定有序吸引电源投资的产业政策提供理论参考。     

发电投资的期权博弈决策方法

电力市场中,发电商进行发电投资决策时面临着其他发电商的竞争和项目投资价值的不确定性等因素,这些因素在传统发电规划方法中基本被忽略。为兼顾这些因素,文中运用Black—Scholes（B—S）期权定价模型,并采用非合作博弈理论对多发电商的发电项目延迟投资决策进行评估,从而便于发电商做出更合理的投资决策。实际系统算例说明了该模型和决策方法的合理性和有效性。     

计及温室气体排放限制政策不确定性的发电投资决策

温室气体,尤其是CO_2的排放对气候变化的影响,乃至全球气温变暖已成为很多国家,尤其是发达国家所关注的重要问题.在国际上,限制CO_2等温室气体排放的具体措施仍处于发展之中,这会导致未来CO_2排放成本具有不确定性.在此背景下,研究了电力市场环境下计及温室气体排放限制政策不确定性的发电投资决策问题.根据发电公司在投资过程中面临的各种不确定性因素的变化特征,分别建立了燃料价格、市场电价和CO_2排放价格的随机变化模型.基于实物期权理论,发展了能够处理多种不确定性因素的发电投资决策的方法框架和求解方法.用仿真算例对所提出的模型和方法进行了说明,并分析比较了不同场景下的投资决策结果.     

发电与输电投资的期权博弈决策方法

传统的电力规划方法割裂了发电规划与输电规划的内在联系,忽略了电力投资多主体决策之间的相互影响,并且难以处理项目投资价值的不确定性问题,因而无法适应电力市场环境。文中运用Black-Scholes（B-S）期权定价模型,采用非合作博弈理论对多投资主体的发电和输电项目延迟投资决策进行评估,从而使电力企业（发电公司或电网公司）做出更合理的投资决策,也便于电力监管机构了解市场信息,制定合理政策协调厂网规划。实际系统算例表明,当某种类型电力企业数量较少时,其投资决策对于市场各方影响较大。     

计及排污权交易和多种不确定性的发电投资决策

排污权交易实行后,增加了发电投资的不确定性,传统的净现值分析法已经无法满足投资决策的需要。文中采用广义自回归条件异方差模型描述电价、燃煤价格、天然气价格、CO2排污权价格和碳捕集与封存(CCS)处理价格,根据实物期权理论,将多种不确定性因素综合,建立了实物期权模型,分析了发电投资者在面临电价、燃料价格、排污权价格、政策变动、CCS技术发展等不确定性时,如何选择投资于传统的燃煤发电、联合循环燃气轮机(CCGT)机组还是风电、核电等新能源机组。最后,采用蒙特卡洛模拟法确定各种选择的项目价值和投资时间,验证了模型的有效性。     

现货市场中考虑系统运行约束的发电投资风险估计

提出一种在现货市场下对发电资产做实物期权估计和风险评估的改进模型。利用修正后的中值回复模型来描述电价随机过程,该模型考虑了波动性、不确定性和多重周期性等电价特性。在发电商有功优化输出模型中加入系统运行约束。基于上述电价过程和优化输出模型,可对发电资产做实物期权估计。为方便发电投资的风险管理,采用风险价值(value at risk,VaR)和条件风险价值(conditional value at risk,CVaR)等风险计量指标对发电投资作风险估计,帮助发电投资者做出正确的投资决策。基于IEEE 30节点系统的数值仿真实验验证所提出方法的正确性和有效性。     

发电投资的实物期权决策方法

电力工业的市场化改革为发电投资决策引入了更多的不确定性因素,从而对决策的灵活性提出了更高的要求.针对传统发电规划方法难以处理对决策有灵活性要求的问题,文中提出将发电投资项目的灵活性表示为一种有价值的实物期权,运用Black-Scholes(B-S)期权定价模型对发电项目的延迟投资决策进行估价,在相当程度上避免了传统的发电投资决策方法依赖项目的净现值而对诸多实物期权价值只能凭主观判断的缺点,能够计及灵活性要求,做出更合理的投资决策.     

基于区间数的分布式电源投资效益分析

针对分布式能源投资,提出3种分布式电源投资模式,包括合同能源管理模式、能源企业(电网企业、发电商或新能源企业)投资模式、用户单方投资模式。结合区间数理论从净现值、动态投资回收期、内部收益率3个方面对分布式电源的投资效益进行评价,分析了分布式电源投资所面临的不确定因素,重点研究了分布式能源投资中的节能服务公司、用户、电网企业等利益主体的经济效益。最后,通过一个冷热电三联供分布式电源投资算例,以区间数的形式分析了该分布式电源的投资效益,并对比了不同投资模式间的经济效益,验证了所提方法的合理性,同时证明了分布式电源能够实现各利益主体共赢。     

计及风险的发电公司最优报价策略

在不完全竞争的电力市场中，发电公司可采用策略性报价来最大化利润。然而，在不完全的信息条件下，基于对竞争对手成本或报价的估计而发展的报价策略一般都存在一定风险，如由于报价太高而没有被调度或被调度的发电容量明显小于期望值等。一般而言，期望利润大的报价策略相应的风险也大。因此，对发电公司来讲，需要对报价策略相应的风险进行分析和评估，或构造兼顾期望利润最大和风险程度最小两个矛盾目标的折衷报价策略。文中针对这一问题进行了研究，构造了在联营体运行模式的电力市场环境下发电公司计及风险的最优报价策略模型框架，并提出了两种求解方法。最后，以有6个发电公司参与的电力市场为例说明了所提出方法的基本特征。     

电力市场环境下发电机组的最优检修策略初探

在电力市场环境下,由于市场电价具有高度的波动性,在不同的时段安排发电机组的检修对相关发电公司的收益自然有不同的影响,发电公司就需要优化检修策略以使检修期间的收益损失最小化.由于发电机组的检修计划是预先做出的,这使得发电公司在进行检修决策时所依据的信息,特别是电价信息,是不完整的或不确定的,在此基础上作出的决策就不可避免地带有一定的风险.在计及风险的条件下,作者对制定发电公司的最优检修策略问题进行了初步的探索性研究,针对所研究的发电公司作为价格接受者(price taker)和非价格接受者这两种情况,以预测的市场电价为基础,给出了求解该问题的方法框架,构造了数学模型,提出了求解方法,最后用算例说明了该方法的基本特征.     

消纳保障机制下增量配售电公司的投资组合决策

在可再生能源电力消纳保障机制中明确将增量配售电公司纳入消纳责任考核主体。这样,研究消纳责任下增量配售电公司的最优投资决策对其经营发展、消纳保障机制的设计与完善均具有重要意义。在此背景下,文章提出了一种基于投资组合理论和展望理论的增量配售电公司最优组合投资决策方法。首先,对增量配售电公司应对消纳责任的投资决策行为进行成本效益分析,得出各投资行为的收益率和风险。接着,基于投资组合理论构建各投资行为的组合,提出增量配售电公司的组合投资模型。然后,为进一步反映增量配售电公司的真实投资行为,基于展望理论对所提模型进行改进,提出改进组合投资决策模型。最后,以某增量配售电公司为例进行验证分析,算例结果表明所提模型可使其获得最大投资决策效用。     

考虑风险约束的发电公司报价策略研究

针对采用分段报价策略和按发电公司报价结算的电力市场，提出了构造计及风险约束的发电公司最优报价策略的模型框架。在假设所研究的发电公司对其竞争对手的报价策略概率分布已知的前提下，首先提出了计算采用某种报价策略时的期望利润和相应风险的方法，然后根据发电公司自身的风险偏好，定义了在最大化利润和最小化风险这两个目标间折衷的效用函数，发展了使报价策略所产生的效用最大化的最优报价策略模型和以遗传算法为基础的求解方法。最后用一个有5个发电公司参与的电力市场为例来说明所提出的方法的基本特征。     

基于集对分析理论的发电投资决策模型

在市场环境下,发电投资面临的诸多不确定因素将导致发电投资收益的不确定性,这需要发电投资决策评价方法来辅助发电商进行投资决策。为此首先分析了集对分析(set pair analysis,SPA)理论和发电投资的成本–效益问题;然后采用蒙特卡罗法对上网电价、煤炭价格和上网电量等不确定性因素进行模拟,得出发电投资的不确定性损失序列,并利用SPA对损失序列进行同、异、反特性描述,给出求解联系度系数的方法;在此基础上构建了基于SPA的发电投资决策模型,探讨了不确定数i的确定方法;最后通过算例证明了所构建模型的可行性,为发电商提供投资决策依据。     

燃气电厂天然气短期订购优化决策

由于天然气日前市场早于电力日前市场关闭,大部分发电商需要为所属燃气电厂在未知实际发电量的情况下制定次日的燃料订购决策。这是一个市场机制下的新问题。文中提出一种用于日前市场天然气订购的分步模拟优化方法。首先通过蒙特卡罗模拟方法得到机组最优发电量和所有可行的天然气订购决策下的利润分布情况;由此构建机组利润的有效前沿,然后利用效用最大化理论得到最优的天然气订购决策。在决策过程中综合考虑了燃料市场和电力市场的双重不确定因素。最后用算例说明了该模拟优化方法的有效性。     

考虑输电容量约束的发电公司竞价策略的不确定规划方法

在基于估计竞争对手的报价系数来构造发电公司最优竞价策略的问题中,综合使用历史数据和专家经验能为决策者提供更为科学的决策依据。本文在不确定理论框架内,提出了能够同时支持使用历史数据和专家经验的考虑输电容量约束的发电公司竞价策略方法,给出了由市场清除问题和最优报价策略问题组成的两层不确定约束规划模型,设计了一种由神经网络和改进遗传算法组成的混合求解算法。用3节点系统和IEEE 30节点系统对所提出的模型和算法进行了计算分析,结果表明本文的方法是可行和有效的。     

A decision support system for generation expansion planning in competitive electricity markets

This paper describes an approach to address the generation expansion-planning problem in order to help generation companies to decide whether to invest on new assets. This approach was developed in the scope of the implementation of electricity markets that eliminated the traditional centralized planning and lead to the creation of several generation companies competing for the delivery of power. As a result, this activity is more risky than in the past and so it is important to develop decision support tools to help generation companies to adequately analyse the available investment options in view of the possible behavior of other competitors. The developed model aims at maximizing the expected revenues of a generation company while ensuring the safe operation of the power system and incorporating uncertainties related with price volatility, with the reliability of generation units, with the demand evolution and with investment and operation costs. These uncertainties are modeled by pdf functions and the solution approach is based on Genetic Algorithms. Finally, the paper includes a Case Study to illustrate the application and interest of the developed approach.