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[發明專利]一種電力金融合約交易曲線分解方法和系統在審

專利信息
申請號: 201811273189.6 申請日: 2018-10-30
公開(公告)號: CN109636436A 公開(公告)日: 2019-04-16
發明(設計)人: 高志遠;曹陽;馮樹海;石飛;嚴春華;鄢蜜昉;米富麗;薛必克;郭艷敏;朱炳銓;項中明;徐立中;張思;楊瀅 申請(專利權)人: 中國電力科學研究院有限公司;國網浙江省電力有限公司;國家電網有限公司
主分類號: G06Q30/02 分類號: G06Q30/02;G06Q30/06;G06Q40/04;G06Q50/06
代理公司: 北京安博達知識產權代理有限公司 11271 代理人: 徐國文
地址: 210003 *** 國省代碼: 江蘇;32
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摘要:
搜索關鍵詞: 合約交易 曲線分解 金融 基本模型 分解 典型曲線 交易數據 數學模型 統計數據 預先建立 滿意度 總效益 精細 采集 量化 分配 交易
【說明書】:

發明提供了一種電力金融合約交易曲線分解方法和系統,包括:采集電力金融合約交易數據;將交易數據輸入預先建立的電力中長期金融合約交易曲線分解基本模型,得到電力金融合約交易曲線在交易期內各時段的分配值;其中,電力中長期金融合約交易曲線分解基本模型根據市場總滿意度和社會總效益建立。該方法和系統本發明針對中長期電力金融合約曲線分解,建立了精確的數學模型,可以實現中長期電力金融合約曲線分解的精細的量化設計,避免了憑經驗分解或者按照統計數據獲得的典型曲線進行分解的不精確性。

技術領域

本發明屬于電力市場技術領域,具體涉及一種電力金融合約交易曲線分解方法和系統。

背景技術

中長期電力金融合約,是一種電力現貨市場中發電和用電市場主體之間簽訂的電力交易合約,這種合約不需要電力調度部門實際執行,而只作為發、用電雙方對沖現貨市場價格風險的工具。它可以包含數年、年、月、周、多日等不同時間尺度。例如,發用電雙方事先無法確定現貨市場中的電能價格,為防范風險,發用電雙方可以事先達成協議,以一定價格成交一定電量;事后,不論現貨市場電價如何,合約發、用電雙方在交易期內的合約電量,按照事先約定的合約價格結算。

中長期電力金融合約是現貨市場的一種重要工具。特別是在集中式電力現貨市場中,現貨交易采用全電量集中競價(日前和日內實時),中長期電力合約主要作為金融合約,此時中長期電力金融合約價格對發、用電市場主體經濟利益影響很大。例如某一時段合約價格為400元/兆瓦時,而實際的現貨市場價格是410元/兆瓦時,則發電方通過最終市場結算,將必須實際以比現貨市場低10元/兆瓦時的價格提供電能服務。

現貨市場的價格在日前和日內不同時段是滾動變化的(例如每小時都不同),通常也要求中長期電力金融合約的約定電量按照一定的時間顆粒度分解,并約定好每個時段的價格,此即中長期電力金融合約的曲線分解。例如,合約電量是3000兆瓦時,合約時間跨度是30天,要求把合約電量分解到小時,則需要把3000兆瓦時的總電量分解到30*24小時中,同時約定每個小時的電能價格,從而形成中長期電力金融合約電量分解曲線。根據不同的市場規則,曲線分解的時間單位是可以不同的(例如可以是15分鐘),合約價格可以允許不同時段不同價格,也可以采用單一絕對價格(對所有時段都一樣,例如統一為400元/兆瓦時)等。顯然,曲線分解方式對發用電雙方的經濟利益影響較大,如果通過曲線分解,把主要電量分解到用電高峰期(合約價格仍然較低),此時預期現貨市場價格會很高,則用電方將獲得比現貨市場低的電價,發電方則損失較大經濟利益,反之亦反。

目前對于中長期電力金融合約的曲線分解,通常采用如下方式:

(1)發電和用電市場主體雙方自行約定。

(2)交由市場運營機構按照典型情況分解。例如市場運營機構根據歷史用電負荷和需求情況,把合約總電量分解到年、月和日,日內曲線分解則提供若干典型曲線供用戶選擇。常見的日內典型曲線包括:平均曲線(平均分配到各個時段),峰谷平曲線(把總電量依據負荷高峰、低谷、平時按比例分配到一天中的各個時段)等。

分析以上中長期電力金融合約曲線分解現狀,還存在以下不足和需求:

(1)缺乏中長期電力金融合約曲線分解的量化設計工具。目前不論是參與中長期電力金融合約交易的市場主體,還是市場運營機構,都缺乏中長期電力金融合約曲線分解量化設計工具的支持。考察電力金融合約曲線,需要考慮的因素很多,同時存在很大的優化空間,目前尚未見精確的電力金融合約曲線分解手段。

(2)前述交由市場運營機構按照典型情況分解的方式,不能精確地服務于特定主體。不同的電力用戶,在不同時段對電力的需求是不同的,同時有可能會根據預期的電力價格調整自己的用電需求。不同的發電商,在不同時段的供電能力是不同的,同時會受到煤、氣原料等復雜因素的影響,并根據現貨市場電力價格調整自己的生產。目前常見的典型情況曲線分解,難以充分考慮用戶的眾多個性化需求。

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