考虑合约市场和日前市场共同风险的发电商报价策略分析.pdf

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1、第24卷第1期电力科学与技术学报Vo1．24No．12009年3月JOImNAI．OFELECTRICPOWERSCIENCEANDTECHNOLOGYMar．2O09考虑合约市场和日前市场共同风险的发电商报价策略分析刘利，张新华2，童小娇(1．长沙理工大学数学与计算科学学院，湖南长沙410004；2．长沙理工大学管理学院，湖南长沙410004)摘要：通过对电价历史数据的处理，将电力日前市场与合约市场中的不确定性模拟为对数正态分布，进而得到发电商在日前市场和合约市场的收益函数，并建立考虑合约市场的电力报价模型．由于2

2、个市场收益的相关性，选取GumbelCopula函数度量电力市场的风险，运用MonteCarlo模拟方法计算CVaR，得出发电商的最优报价策略：偏好风险的发电商，会将很小一部分电量投入到合约市场，而选择一种高的报价策略；而规避风险的发电商会增加其在合约市场的电量，选择一种低报价策略．关键词：日前市场；合约市场；CVaR；Copula函数；对数正态分布中图分类号：TM73；F224．0文献标识码：A文章编号：1673-9140(2009)01-0061-07Analysisofgenerationcompanies’o

3、ptimalbiddingstrategyconsideringrisksofcontractmarketandday-aheadmarketLIULi，ZHANGXin—hua2，TONGXiao-jiao(1．SchoolofMathematicsandComputingScience，ChangshaUniversityofScienceandTechnology，Changsha410004，China；2．SchoolofManagement。ChangshaUniversityofScienceandTe

4、chnology，Changsha410004，China)Abstract：Throughthehistoricalpricedataprocessing，theuncertaintyfactorinthedayaheadmarketandthecontractmarkettothelognormaldistributionissimulatedinthispaper．Therevenuefunctionsofthepowergenerationcompaniesareobtained．Andthebiddingm

5、odelconsideringcontractisestablished．DuetotherelevanceofthetwomarketI~venue，GumbelCopulafunctionischosenandappliedtotheriskmeasureofpowermarket．TheCVaRiscalculatedwiththeMonteCarloSimulationmethod．Theobtainedoptimalbiddingstrategyofpowergenerationcompaniesis：th

6、epowergenerationcompanieswithbetterrisktendencywillputverysmallpartofelectricityintothecontractmarket，theypreferahighbiddingstrategy；whilepowergenerationcompanieswithriskavoidingwillincreasethequantitiesoftheelectricity收稿日期：2008·11-26基金项目：国家自然科学基金(10826099)作者简介

7、：刘利(1983一)，男，硕士研究生，主要从事最优化理论与方法，电力系统分析研究通讯作者：张新华，男，博士，教授；E·mail：xyu7302@163．eom62电力科学与技术学报2009年3月inthecontractmarket，andtheypreferalowbiddingstrategy．Keywords：day—aheadmarket；contractmarket；CVaR；copulafunction；lognormaldistribution在不完全竞争的电力市场中，发电商如何竞价，)Jf(x,y)p

8、(y)dy·()来最大化自己的收益，同时降低风险成为一个重要式中，)为损失函数，Y)不超过的累积的研究课题⋯．近年来，金融领域提出了很多新的分布函数．因此，对于给定的置信区间∈(O，I)，风险度量的方法，如风险价值(VaR)和条件风险价VaR，CVaR函数分别由下式得到：值(CVaR)．这些方法在金融市场风险预测和控制Va()=min{∈R：，