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基于多重分形理论的电力市场风险价值评估(2)

时间:2015-12-11 11:15 点击:
2.1回归间隔 以时间序列{y(t)}(t=1,2,,N)为例,回归间隔是指在给定阈值V的前提下,相邻2次序列值超过阈值V的时间间隔,即y(t1)>V,y(t2)>V,t1<t2,且?ts[t1,t2

  2.1回归间隔

  以时间序列{y(t)}(t=1,2,…,N)为例,回归间隔是指在给定阈值V的前提下,相邻2次序列值超过阈值V的时间间隔,即y(t1)>V,y(t2)>V,t1<t2,且?ts∈[t1,t2],y(ts)≤V,则定义回归间隔r=t2-t1。序列y(t)在阈值V下的回归间隔序列。

  2.2多重分形数据的RIA分析

  采用方法首先产生具有多重分形特性的数据,并利用RIA对多重分形数据回归间隔的概率密度函数进行分析,通过采用双对数曲线进行拟合,可以导出回归间隔r的概率密度服从如下线性关系:lg(RVPV(r))=a1lgrR()V+a2;式中:PV(r)为回归间隔序列在阈值V作用下的概率密度函数;a1和a2为线性拟合系数。可得,回归间隔的概率密度函数PV(r)以负指数形式递减,即PV(r)~rR()V-η(V);式中:η(V)>1,且η(V)为V的减函数。表示PV(r)满足(r/RV)-η(V)的规律。

  2.3基于RIA计算VaR的方法

  由于短期电价波动比较剧烈,因此,用多重分形可以更好地分析电价波动特征。然而,多重分形结构不具有显式表达式和概率密度函数,因此,无法直接计算多重分形数据的VaR。这里采用RIA计算VaR,其关键在于针对每个评估时段,求取超出阈值V的事件出现的概率。设{y(t)}具有多重分形特性,当前分析的时间点为tE,上一个超过阈值V的事件发生在tL时刻之前,则定义从tE开始下一个Δt时段内序列值超过V的概率为WV(tL,Δt),可计算得到。

  利用RIA对多重分形数据进行VaR计算的步骤如下。

  步骤1:根据给定的VaR置信水平c,得到RV=1/(1-c);针对给定的序列{y(t)}进行RIA分析,并根据RV与V的对应关系得到初始阈值V。

  步骤2:设当前分析时刻为tE,根据初始阈值V,可以得到上一个超过V的事件发生的时刻tA,则tL=tE-tA;可以计算在当前阈值下,从tE开始的Δt时段内出现超过V的事件的概率WV(tL,Δt)。

  步骤3:给定VaR置信水平的允许误差为ξ,若|WV(tL,Δt)-(1-c)|≤ξ,则可认为此时的阈值V即为在该置信水平下的VaR;若|WV(tL,Δt)-(1-c)|>ξ,则需要根据概率WV(tL,Δt)的大小修改阈值V,修改量为ΔV,并返回步骤2,直至|WV(tL,Δt)-(1-c)|≤ξ或WV(tL,Δt)与1-c的大小关系发生变化为止。

  3、基于多重分形的短期购电组合风险分析

  3.1购电组合利润模型

  在采用单一购买者模式的电力市场中,输电公司/电网公司从发电公司购电,并向配电(零售)公司/负荷出售电能。假设输电公司可以从长期合约市场、日前市场、实时市场和跨省跨区交易市场购电,并统一向配电(零售)公司/用户售电。这里以输电公司制定次日的购电组合计划为例,分析相关的利润和风险。

  设输电公司次日在长期合约市场、日前市场、实时市场和跨省跨区交易市场的购电比例/平均电价分别为Klt/Elt,Kda/Eda,Krt/Ert,Kop/Eop,且Klt+Kda+Krt+Kop=1。输电公司对配电(零售)公司/负荷的平均售电价格为Es,则可得到其在次日的单位购售电量所获得的利润M为:M=Es-(KltElt+KdaEda+KrtErt+KopEop);在长期合约市场中,输电公司与发电公司协商确定长期购电合同,购电价格或其确定方法一般在合同中给定,即可认为Elt为已知量;日前市场电价主要取决于次日的负荷预测和发电公司报价结果,日前市场一经清算,从每个发电公司购买的电量和相应的电价也就确定了,这样在次日系统运行时Eda也为已知量;实时市场的清算电价受实时负荷波动和发电公司报价等因素影响,波动性一般较强,可以采用多重分形分布来模拟Ert的波动情况;跨省跨区交易市场的电价一般由相关的各方预先商定,在短时期内Eop为已知量。输电公司作为垄断环节,其售电价格受到政府相关机构监管,这样Es为已知量。

  3.2购电组合风险VaR


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