考虑条件风险价值和阶梯碳交易的综合能源系统优化调度

为进一步提升综合能源系统环境效益,减少新能源出力不确定性所带来的潜在风险,提出了计及条件风险价值(conditional value at risk,CVaR)以及阶梯碳交易的综合能源系统优化调度模型。考虑到系统风电和光伏出力不确定性可能带来的影响,采用条件风险价值量度不确定性带来的潜在风险,并将碳捕获技术、电转气设备以及阶梯式碳交易机制引入系统调度模型,构建了综合考虑系统运行成本和碳交易成本的优化调度目标函数,由于所建立模型为混合整数规划问题,采用CPLEX求解器进行求解,设置4种场景进行验证分析,算例表明所提模型可有效减少二氧化碳排放,在兼顾经济性和环境性的同时引入CVaR,可避免由于忽略风光不确定性所带来的较为乐观的调度结果,使系统最终调度结果更为合理。

考虑条件风险价值的公路交通能源系统多能流管控策略

为了实现公路交通背景下多能源系统和电动汽车换电站的经济运行与利益共赢,该文提出考虑条件风险价值(CVaR)的公路交通能源系统(HTES)多能流管控策略。首先,建立了主从博弈双层优化模型,其中上层模型以最小化HTES的综合成本为目标,对其进行多能流的合理管控与优化定价;在下层模型中,换电站根据HTES制定的价格灵活地调整各电池的充放电功率,在满足电能需求的前提下最小化与HTES进行能量交互的成本。然后基于多场景法,引入CVaR衡量可再生能源出力的不确定性所带来的风险成本,利用Karush-Kuhn-Tucker(KKT)条件和强对偶定理将原主从博弈双层模型转换为单层混合整数线性规划问题以计算其纳什均衡解,进而获取最优的运行和定价方案。最后,进行算例仿真。结果表明,所提策略可以兼顾HTES和换电站不同主体间的经济利益,实现运行成本和风险成本的平衡。

现货市场环境下考虑条件风险价值的风电场最优售电模型

随着我国电力市场的逐步开放,风电产业进入市场成为必然的发展趋势,风电场的售电决策和风险评估是其适应市场的关键。为根据风电场在现货市场环境中对风险和收益的不同偏好,提出相应的售电决策,使得收益最大化和风险最小化。提出了一种考虑条件风险价值的风电场最优售电双层优化模型。将风电场在现货市场中的报量和报价分别作为模型上下层的优化目标进行求解,考虑了预测偏差对售电计划的影响,并以偏差惩罚的形式并入目标函数,同时运用条件风险价值法来控制风电场出力的不确定性,得到风电场不同风险偏好下的报量报价曲线以及综合效用。最后,以某地区工程实际数据为例,利用所提模型就不同的风险系数和偏差价格系数对风电场在日前市场中的报量和报价进行了仿真,验证了所提模型的有效性与合理性。

考虑条件风险价值的交直流系统两阶段分布鲁棒低碳经济优化调度

考虑到海上风电出力的随机性以及日益突出的生态环境问题,以含柔性直流输电技术(voltagesource converter high voltage direct current,VSC-HVDC)的交直流系统为研究对象,提出了考虑条件风险价值(conditional valueatrisk,CVaR)的两阶段分布鲁棒低碳经济优化模型,构建了基于Kullback-Leibler(KL)散度的概率分布模糊集,同时利用条件风险价值量化了极端场景下的尾部风险,使得模型能够同时考虑概率分布不确定性以及处于最坏概率分布中极端场景下的尾部损失;此外,将阶梯型碳交易机制并入所提分布鲁棒模型中,通过合理利用柔性资源和储能装置,增强系统运行的灵活性,在兼顾运行风险的前提下,降低碳排放量的目标。再者,为了提高计算效率,在列和约束生成算法(column-and-constraint generation method,C&CG)和Multi-cut Benders分解算法的基础上提出了双循环分解算法。最后,在基于改进的IEEE RTS 79测试系统中验证了所提模型及算法的有效性。

基于多层级条件风险价值的高渗透可再生能源电力系统低碳运行联合优化

在双碳目标下,风电渗透率增加给新型电力系统的安稳运行带来挑战,而条件风险价值法(Conditional Value-at-Risk,CVaR)可对风电的随机风险进行分类量化评估,以用于系统调度运行。根据CVaR提出了改进的多层级条件风险价值法(Multi-layer Conditional Value-at-Risk,MCVaR),并建立了基于MCVaR的高渗透可再生能源电力系统低碳运行联合优化模型。仿真算例结果表明,MCVaR相较于CVaR能够显著降低系统的弃风与切负荷量,同时系统的极端损失下降了49.45%。所提方法能够在满足系统可控风险约束的前提下,实现运行经济效益与低碳环保收益的综合最优化。

基于条件风险价值的风储系统储能容量优化配置研究

随着风能资源的广泛利用,风电场效率和安全性越来越得到人们的重视。运用统计学方法对风速的特性进行分析,可以掌握风能的变化规律,从而对电量进行合理的分配与调度,最大化降低损失和风险。目前,已有大量利用储能系统平抑风电场输出的相关文献,而将条件风险价值作为评价指标引入风能资源评估的研究较少。针对风速不稳定性及其所带来的风电场弃风限电量严重的问题,提出了在风电场并网处配置一定容量的储能装置,将系统的条件风险价值作为优化目标,利用储能装置对风电场进行充放电控制,从而实现平抑风功率大幅度波动、减少弃风限电的目的。通过实际算例分析了储能系统对风功率波动的平抑作用,量化结果和可视化结果表明该方法在风功率削峰填谷中具有重要作用。

考虑源荷相关性及条件风险价值的综合能源系统参与电能量-备用市场优化

为充分挖掘多种备用资源的调节潜力,针对综合能源系统同时参与电能量与备用市场时的优化调度问题进行了研究。考虑同一区域内能源和负荷的相关特性以及系统的运行风险,建立综合能源系统的日前调度随机优化模型。首先,采用基于Cholesky分解的拉丁超立方采样技术生成符合综合能源系统中源荷相关性的风-光-荷样本矩阵。其次,采用近邻传播(affinity propagation, AP)聚类算法生成典型场景。然后,以日前调度成本、备用资源调整期望成本及条件风险价值构成的调度总成本最低为目标,构建综合能源系统随机优化调度模型。最后,建立综合能源系统仿真模型,验证所提方法能够刻画综合系统内部的源荷相关性,并实现系统运行经济性和安全性的平衡。

平稳序列的POT模型及其在汇率风险价值中的应用

经典的极值模型要求数据是独立同分布的,本文考虑平稳序列,引入极值指标,并利用分串方法,建立POT模型,对VaR和CVaR进行估计,最后对日元/美元的汇率进行实证研究。通过比较发现,引入极值指标后,提高了VaR估计的精度。

基于一致性风险价值的投资组合优化模型研究

证券市场上收益率分布存在严重的偏峰厚尾现象;同时风险价值方法本身不符合次可加性,这使得进行组合优化时它的局部最优解并非全局最优.针对这些问题,我们从一致性风险度量理论出发,提出了一种新的风险度量技术———一致性风险价值———来度量投资组合的信用风险,在此基础上建立了一致性风险价值的投资组合优化模型,并运用线性规划技术进行组合优化.最后我们通过实证研究,发现运用基于一致性风险价值的优化模型进行投资组合的结果,优于运用基于风险价值的优化模型.

基于实际收益率分布的均值-方差-条件风险价值多目标投资优化模型

为改善均值-方差模型不能充分反映金融资产实际收益率分布的不足,在不对金融资产收益率分布做任何假设的基础上,引入条件风险价值度量金融资产重大损失风险,建立均值-方差-条件风险价值多目标投资优化模型,提出计算模型有效前沿的理论基础和算法步骤。基于上证50指数成分股的实际数据计算了该模型的有效前沿。计算结果表明:所提出的算法具有满足投资实践所要求的可操作性;投资组合实际收益率不服从正态分布,均值-条件风险价值模型有效集并不是均值-方差模型有效集的子集;相对均值-方差模型和均值-条件风险价值模型,均值-方差-条件风险价值模型能够更好地反映金融资产的实际收益率分布,提高投资者管理投资风险的能力。

风险价值系统计算方法及其有效性分析

在金融资产收益率服从不同分布的假设下 ,给出了金融资产风险的VAR计算方法 ,并对VAR方法的有效性进行了讨论 .结果表明 。

极值理论在高频数据中的VaR和CVaR风险价值研究

高频数据具有与低频数据明显不同的特征。本文引入广义帕雷托分布代替传统的正态分布等,精确描述金融高频数据收益的厚尾特征;并且计算高频数据下的VaR和CVaR,然后利用深成A指数据进行返回检验。两种返回检验方法的结果表明,极值理论方法可以比较精确地度量VaR和CVaR。

基于条件风险价值理论的可再生电源高渗透率区域配电网的电压控制策略

在高渗透率可再生能源区域电网中,分布式接入电源和负荷导致电力波动,影响电压稳定,限制了电力供应。研究表明,无功充盈系统对稳态电压控制至关重要。通过建立数学模型、灵敏度分析和控制点选择,确定了调节主变压器电压比为主的电压控制策略。以35 kV输变电系统为例验证了该策略的有效性。

条件风险价值度量方法在银行投资组合优化中的应用

将一种新的风险度量方法———CVaR方法引入银行投资组合优化问题中,由此建立了期望收益最大化的优化模型.并利用我国债券市场价格数据进行了实证分析.

均值—条件风险价值模型有效前沿分析——以含无风险资产和持有期为研究视角

从有效投资组合的角度构建持有期下含有无风险资产的均值—条件风险价值模型,用Lagrange乘子法对该模型求解,可得到:一定条件下,新模型的有效前沿与均值—方差模型有效前沿是一致的;且当借贷利率不同时,新模型的有效前沿可以根据组合预期收益率与借贷利率的不同关系,由线段、双曲线以及射线三个部分组合而成。

金融工具风险价值的测定

测定金融风险是金融风险管理的关键环节。风险价值法是目前巴塞尔委员会、国际互换与衍生工具协会(ISDA)等国际金融组织和美国证券交易委员会 (SEC)等国家金融监管机构重点推荐使用的金融风险测定的新技术 ,具有坚实的科学基础。本文重点研究了金融工具风险价值测定的有关问题 ,包括风险价值的含义、金融工具风险价值测定的数理基础、几种价值分布下的金融工具风险价值的计算等 。

累积投资和利率为相关随机过程时的风险价值分析

讨论了累积投资和利率为相关随机过程的风险价值,并提出相对风险价值的概念和计算,借助于Monte Carlo模拟分析了累积投资分布参数以及利率参数变化时对于相对风险价值的影响。

相对风险价值——一种新的一致风险度量

提出了一种新的风险度量指标———相对风险价值(RVaR)。它在风险控制、保险、最佳估计等方面都有明确的直观意义,并且满足一致性、风险回避性以及与多种常见序相容的合理性要求,较好地弥补了风险价值的理论缺陷。本文提出的确定RVaR的准则,保证在正态条件下所确定的RVaR与VaR相同。此外还给出并证明了RVaR的表示性公式,讨论了RVaR在风险交换和资本分配等问题上的应用。

基于ARMA-GARCH模型的风险价值与条件风险价值计算

基于ARMA-GARCH模型,给出风险价值VaR、条件风险价值CVaR的计算公式,分别在标准正态分布、student'T分布、Skewed-T分布、广义误差分布条件下对模型进行数值模拟,并用上证A股、大同煤业股票相关数据拟合模型来进行实证分析.结果表明,利用ARMA-GARCH模型给出的计算公式能够准确地估计VaR值与CVaR值,并且随着给定概率水平p的减少,VaR与CVaR的值增大,对于给定同一概率水平的CVaR值比VaR值大,CVaR比VaR更能体现风险度量的大小.