【精彩论文】基于期望效用-熵的风电交易风险控制方法

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张伟, 秦艳辉

国网新疆电力有限公司

引文信息

张伟, 秦艳辉, 凌静, 等. 基于期望效用-熵的风电交易风险控制方法[J]. 中国电力, 2020, 53(2): 29-35, 82.

ZHANG Wei, QIN Yanhui, LING Jing, et al. Risk management for wind power trading based on expected utility-entropy[J]. Electric Power, 2020, 53(2): 29-35, 82.

研究背景

电力体制改革逐步打破了电力发、输、配、售垂直一体化的格局，给发电商、电力公司乃至电力用户带来了全新的机遇与挑战。在逐步开放的电力市场环境下，发电商可通过在合约市场以及现货市场等不同类型的市场中合理分配交易电量来规避交易风险，交易电量分配的优化成为发电商关注的重点。风电出力具有随机性和波动性，在制定其参与多个电力市场的发电量分配策略时，需要在考虑风电出力和现货电价不确定性的基础上，同时考虑发电商的风险喜好程度来建立决策模型。

论文所解决的问题及意义

考虑风电商参与月度合约市场、年度合约市场以及现货市场电力交易，发电商在预测现货市场实时电价及自身出力曲线的基础上，建立了基于期望效用-熵模型的风电商的电量分配决策模型来合理分配各市场交易电量，使其在相应的风险喜好程度下承担的收益风险最小。

论文重点内容

假设风电商在年度合约市场、月度合约市场及现货市场进行电力交易。合约市场中交易电价较低且波动小，现货市场中交易电价较高但波动大。风电商为了在获得收益预期水平的前提下承担最小的交易风险，需要将其总发电量Q合理地分配到年度合约市场、月度合约市场以及现货市场中去。当合约市场电价与现货电价不产生联动时的风电商收益函数为

当合约市场电价与现货电价联动时风电商收益函数为

式中a_y<0、b_y>0表示年度合约市场交易电价的系数，a_m<0、b_m>0表示年度合约市场交易电价的系数，q_y为风电商在年度合约市场中的交易电量，q_m为风电商在年度合约市场中的交易电量，P_p为现货市场的交易电价，q_p为风电场在现货市场中的交易电量，Q表示风电场的发电量，风电二次项成本系数a＜0，一次项系数b＞0，固定成本c＞0，P_S为政府对风电场单位电量的补贴电价。

期望效用-熵模型将信息熵引入了传统的期望效用理论，用期望效用表示决策者的期望收益水平，用信息熵表示决策行为风险，并通过风险均衡因数将两者线性组合。该模型将决策者的决策行动带来的不确定性（风险）与其对决策行动的期望效用（收益）结合起来，并且反映了决策者对待风险的喜好态度。从而可以将风电商的发电量分配策略问题转化为基于期望效用-熵的风险决策模型，即

式中行动方案a代表了风电商的电量组合策略，行动空间A代表了风电商所有可能的电量分配策略的集合；λ为给定常数， λ越小说明风电商越喜欢冒险；G为风电商的收益函数；H_a（G）和E（G）分别为风电商电量分配策略 所对应的熵值和效用函数的期望值。

由图1仿真算例可以看出随着风险厌恶系数λ的增大，即风电商对风险愈加厌恶时，风电商会改变在电力市场中的电量分配策略，具体体现为减少现货市场的投标电量而增大合约市场的投标电量。当风险厌恶系数λ＜0.5时，风电商属于风险喜好型，风电商会更愿意冒险选择在现货市场出售电量来博得更高收益；当风险厌恶系数λ＞0.5时，发电商属于风险厌恶型，为了规避现货市场中的电价波动风险，会减少在现货市场中出售电量。当合约市场的电价与现货市场电价相关时候，如图2所示，随着风险厌恶系数λ的增大，风电商同样会减少现货市场的投标电量而增大合约市场的投标电量，但由于风电商在合约市场交易时仍要承担部分现货电价波动风险，所以相较于合约电价与现货电价不联动时情形，风电商在各个市场的电量分配情况变动较小。

图1 合约电价与现货电价不联动时电量分配策略

图2 合约电价与现货电价联动时电量分配策略

研究结论

论文针对可再生能源发电出力以及现货市场电价的不确定性情况下风电商面临的最优电量分配策略问题，提出的基于期望效用-熵的决策模型综合考虑了现货电价的波动、风电电量的波动以及风电商对风险的好恶程度，风电商可以根据自身对期望收益和风险的偏好程度使用该决策模型做出电量分配的最优选择。

主要作者介绍

第一作者：张伟，男，高级工程师，从事电力系统自动化和新能源发电方面的研究，

E-mail: [e-mail]。

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编辑：杨彪

审核：许晓艳

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