可再生能源参与电力现货市场政策制定前,需度量可再生能源的市场风险。在可再生能源未深度参与电力现货背景下,直接采用传统方法对历史数据进行风险度量不可行。文章结合可再生能源有效出力和在险模型(Value at Risk,VaR)设计了可再生...可再生能源参与电力现货市场政策制定前,需度量可再生能源的市场风险。在可再生能源未深度参与电力现货背景下,直接采用传统方法对历史数据进行风险度量不可行。文章结合可再生能源有效出力和在险模型(Value at Risk,VaR)设计了可再生能源风险度量指标,通过风险场景匹配市场和机组出力数据。针对目前国内电力现货市场数据量少的问题,结合市场主体在电力现货市场中所能获得的数据进行市场因子筛选,通过Vine-Copula函数考虑多个市场因子间的相关性;改进了传统蒙特卡罗法收敛慢的缺陷,采用拟蒙特卡罗模拟法生成市场因子数据,根据拟合的映射关系生成电价水平数据。最后,文章基于南方(以广东起步)电力现货市场结算试运行的数据和海上风电与光伏的仿真出力,对所提出的模型进行算例分析,结果显示拟蒙特卡罗法收敛性更高,能满足模型中所有风险场景高频计算风险的需求。展开更多
文摘可再生能源参与电力现货市场政策制定前,需度量可再生能源的市场风险。在可再生能源未深度参与电力现货背景下,直接采用传统方法对历史数据进行风险度量不可行。文章结合可再生能源有效出力和在险模型(Value at Risk,VaR)设计了可再生能源风险度量指标,通过风险场景匹配市场和机组出力数据。针对目前国内电力现货市场数据量少的问题,结合市场主体在电力现货市场中所能获得的数据进行市场因子筛选,通过Vine-Copula函数考虑多个市场因子间的相关性;改进了传统蒙特卡罗法收敛慢的缺陷,采用拟蒙特卡罗模拟法生成市场因子数据,根据拟合的映射关系生成电价水平数据。最后,文章基于南方(以广东起步)电力现货市场结算试运行的数据和海上风电与光伏的仿真出力,对所提出的模型进行算例分析,结果显示拟蒙特卡罗法收敛性更高,能满足模型中所有风险场景高频计算风险的需求。
