一种电力系统碳排放风险控制优化方法技术方案

本发明专利技术提供了一种电力系统碳排放风险控制优化方法，本发明专利技术采用条件风险价值CVaR的风险计量指标，分别构建一定的组合收益期望水平约束下基于风险最小化的风险控制优化模型，以及在一定的CVaR风险水平约束下基于收益最大化建立的风险控制优化模型，并设置相应的置信度参数和风险水平参数，获得两种模型下的风险计量值，并根据风险计量值选取最优的碳排放风险防控措施，从而实现电力系统碳排放的风险最小化，降低电力公司的碳排放风险，提高收益率。

【技术实现步骤摘要】
一种电力系统碳排放风险控制优化方法
本专利技术涉及电力风险控制
，特别是一种电力系统碳排放风险控制优化方法。
技术介绍
随着电力市场改革的不断深入，和外部环境的变化，政策的调整等，电力系统排放风险系统中内外部因素必然面临调整和变化，各种风险之间的关系也具有动态性，这就意味着国网公司风险系统模型本身也是动态的，应随着环境的变化而不断调整。对于输电投资风险的计量与控制模型研究也应该考虑时间性和动态性，即在各种市场化和非市场化的因素变动条件下考虑风险的计量与控制问题，这需要进一步对模型进行扩展和深入分析。风险控制方法通常分为定性和定量两类，其中风险控制的定量化方法的前提是对风险进行有效的计量。而VaR方法就是风险计量方法中应用最为广泛的，但VaR方法在实际应用中仍然存在缺陷，例如缺乏次可加性以及不满足一致性公理，和当且仅当投资组合的收益服从正太分布时，才能将其用于投资组合优化问题。为了克服VaR方法所存在的缺陷，Roekafeller和uryasev基于条件风险价值CVaR提出了新的风险计量方法，而CVaR比之于VaR则更能体现出投资组合的风险。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种电力系统碳排放风险控制优化方法，旨在解决现有技术中采用VaR方法在电力系统实际应用中缺乏可次加性以及不满足一致性的问题，实现降低电力公司的碳排放风险，提高收益率。为达到上述技术目的，本专利技术提供了一种电力系统碳排放风险控制优化方法，所述方法包括以下操作：以CVaR作为风险计量指标，构建在一定的组合收益期望水平约束下基于风险最小化的风险控制优化模型；以CVaR作为风险计量指标，构建在一定的CVaR风险水平约束下基于收益最大化建立的风险控制优化模型；通过所需置信度以及风险水平参数的设置，分别对两种模型进行计算，根据风险计量值CVaR值选取最优的碳排放风险防控措施。优选地，所述基于风险最小化的风险控制优化模型具体为：其中，zk(k＝1,2,...J)为虚拟变量，β为置信度，a1,a2,…,aJ为a的J组样本值；b1,b2,…,bJ为b的J组样本值；H1,H2,…,HJ为H的J组样本值；α为一定置信水平和风险水平下的VaR值。优选地，所述基于收益最大化建立的风险控制优化模型具体为：其中，zk(k＝1,2,...J)为虚拟变量，ω为风险水平，β为置信度，a1,a2,…,aJ为a的J组样本值；b1,b2,…,bJ为b的J组样本值；H1,H2,…,HJ为H的J组样本值；α为一定置信水平和风险水平下的VaR值。
技术实现思路
中提供的效果仅仅是实施例的效果，而不是专利技术所有的全部效果，上述技术方案中的一个技术方案具有如下优点或有益效果：与现有技术相比，本专利技术采用条件风险价值CVaR的风险计量指标，分别构建一定的组合收益期望水平约束下基于风险最小化的风险控制优化模型，以及在一定的CVaR风险水平约束下基于收益最大化建立的风险控制优化模型，并设置相应的置信度参数和风险水平参数，获得两种模型下的风险计量值，并根据风险计量值选取最优的碳排放风险防控措施，从而实现电力系统碳排放的风险最小化，降低电力公司的碳排放风险，提高收益率。附图说明图1为本专利技术实施例中所提供的一种电力系统碳排放风险控制优化方法流程图。具体实施方式为了能清楚说明本方案的技术特点，下面通过具体实施方式，并结合其附图，对本专利技术进行详细阐述。下文的公开提供了许多不同的实施例或例子用来实现本专利技术的不同结构。为了简化本专利技术的公开，下文中对特定例子的部件和设置进行描述。此外，本专利技术可以在不同例子中重复参考数字和/或字母。这种重复是为了简化和清楚的目的，其本身不指示所讨论各种实施例和/或设置之间的关系。应当注意，在附图中所图示的部件不一定按比例绘制。本专利技术省略了对公知组件和处理技术及工艺的描述以避免不必要地限制本专利技术。下面结合附图对本专利技术实施例所提供的一种电力系统碳排放风险控制优化方法进行详细说明。如图1所示，本专利技术公开了一种电力系统碳排放风险控制优化方法，所述方法包括以下操作：以CVaR作为风险计量指标，构建在一定的组合收益期望水平约束下基于风险最小化的风险控制优化模型；以CVaR作为风险计量指标，构建在一定的CVaR风险水平约束下基于收益最大化建立的风险控制优化模型；通过所需置信度以及风险水平参数的设置，分别对两种模型进行计算，根据风险计量值选取最优的碳排放风险防控措施。设电力系统碳排放面临M类风险因素，每类风险又由N个子风险因素，各子风险的分配比例可描述为：单位投资组合成本函数可表示为：单位投资组合收益函数可表示为：单位投资组合损失函数可表示为：以CVaR作为风险计量指标，其所面临的风险大小可以通过计算电网企业不同投资组合的VaR和CvaR值来度量和刻画。利用CVaR的等价函数Fβ(x,α)表示的风险值CVaR的计算公式为：式中，a1,a2,…,aJ为a的J组样本值；b1,b2,…,bJ为b的J组样本值；H1,H2,…,HJ为H的J组样本值；α为一定置信水平和风险水平下的VaR值。在以技术风险、经济风险、环境风险以及信用风险作为风险因素条件下，对其所带来的综合风险进行计算，并且分别以风险最小化以及收益最大化作为决策准则，建立电力系统碳排放风险控制优化模型。基于风险最小化建立的电力系统碳排放风险控制优化模型如下：通过使用虚拟变量zk(k＝1,2,...J)，将风险值CVaR的计算公式转为以下形式：在此基础上，对发电企业在一定的组合收益期望水平约束下，基于风险最小化的发电企业风险控制优化模型进行计算，结果如下：式中，发电项目单位投资组合的收益函数，是投资者期望的投资组合的收益水平。基于收益最大化建立的电力系统碳排放风险控制优化模型如下：根据单位投资组合收益函数可得到企业单位投资组合收益期望函数为：根据该函数可计算在一定的CVaR风险水平约束下，基于收益最大化建立的发电企业风险控制优化模型为：式中，ω表示允许的风险水平。根据电力系统碳排放风险控制优化模型进行优化计算，给出置信度β，允许的风险水平ω，可供选择的资产数M以及样本情景数J。针对目前我国碳交易市场发展水平，不同的碳减排方式以及碳交易产品往往具有不同的收益率随机变化特性。基于当前的政策环境和市场状况，假设持有期、交易期、交易价格为确定数，假设碳减排成本、交易成本为随机数，在估算各个参数的方差和均值的基础上，通过excel表格按照正太分布随机产生100个样本值，作为模型输入。假设电网预计未来一年碳排放量为50000吨，履约碳减排量为5000吨，为实现履约，可通过投资碳减排项目和市场交易购买碳排放权两种途本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种电力系统碳排放风险控制优化方法，其特征在于，所述方法包括以下操作：/n以CVaR作为风险计量指标，构建在一定的组合收益期望水平约束下基于风险最小化的风险控制优化模型；/n以CVaR作为风险计量指标，构建在一定的CVaR风险水平约束下基于收益最大化建立的风险控制优化模型；/n通过所需置信度以及风险水平参数的设置，分别对两种模型进行计算，根据风险计量值CVaR值选取最优的碳排放风险防控措施。/n

【技术特征摘要】
1.一种电力系统碳排放风险控制优化方法，其特征在于，所述方法包括以下操作：
以CVaR作为风险计量指标，构建在一定的组合收益期望水平约束下基于风险最小化的风险控制优化模型；
以CVaR作为风险计量指标，构建在一定的CVaR风险水平约束下基于收益最大化建立的风险控制优化模型；
通过所需置信度以及风险水平参数的设置，分别对两种模型进行计算，根据风险计量值CVaR值选取最优的碳排放风险防控措施。


2.根据权利要求1所述的一种电力系统碳排放风险控制优化方法，其特征在于，所述基于风险最小化的风险控制优化模型具体为：






其中，zk(k＝...

【专利技术属性】
技术研发人员：田鑫，张玉跃，李雪亮，赵龙，郑志杰，刘冬，牟颖，张家宁，孙东磊，刘晓明，
申请(专利权)人：国网山东省电力公司经济技术研究院，山东智源电力设计咨询有限公司，国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：山东;37