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第一篇 电力市场与风险管理概述3

第1章 电力工业市场化改革及其风险3

1.1　世界电力工业市场化改革的现状与发展3

1.1.1　20世纪80年代：电力市场化改革的酝酿启动阶段3

1.1.2　20世纪90年代：电力市场的建立和探索阶段3

1.1.3　21世纪初期：电力市场的总结、普及阶段4

1.2 中国电力工业市场化改革的现状与发展5

1.2.1　我国电力工业现状6

1.2.2　我国电力市场化改革的简要回顾6

1.2.3　区域电力市场建设7

1.2.4 区域电力市场建设的进展和重点工作8

1.3 电力工业市场化改革的必要性及其风险9

1.4　美国加州电力危机的启示12

1.4.1　改革中潜在的风险12

1.4.2　风险的发生和后果13

1.4.3　加州危机的风险分析14

1.5　美加大停电对电力市场安全风险评估和防范的启示15

第2章 电力市场中的电价金融风险18

2.1 引言18

2.2 电力市场的交易模式和竞价机制18

2.2.1　交易模式18

2.2.2　竞价机制19

2.3 电力市场中报价与电价金融风险的关系20

2.4　电力市场金融风险的特点20

2.5　电力市场电价金融风险的研究现状21

第3章　风险管理与机会约束规划方法26

3.1　风险管理26

3.2　机会约束规划27

3.3　遗传算法29

3.3.1　遗传算法原理30

3.3.2　遗传算法的实现31

3.4　蒙特卡罗方法33

3.4.1　机会约束的检验33

3.4.2　计算目标值34

3.4.3　基于蒙特卡罗仿真的遗传算法34

第二篇　电价预测39

第4章 概述39

4.1 电力市场中的电价39

4.1.1　电价的形成39

4.1.2　电价的影响因素39

4.1.3　电价的特点40

4.1.4 电价在电力市场中的核心作用40

4.2　电价预测的基本概念及其意义41

4.2.1　电价预测的基本概念41

4.2.2　电价预测的意义41

4.3　电价预测的分类42

4.4 电价预测与负荷预测异同点及其相互影响42

4.5　电价预测的主要难点44

4.6　电价预测误差分析46

4.6.1　产生误差的原因46

4.6.2　预测误差评价指标46

4.7　本章小结47

第5章　基于神经网络的电价预测模型50

5.1　人工神经网络简介50

5.1.1　人工神经网络的特点和基本原理50

5.1.2　人工神经网络应用于电价预测的基本原理51

5.2 BP神经网络（Back Propagation Neural Network）52

5.2.1　BP网络结构及其算法52

5.2.2 BP网络的优缺点53

5.2.3　基于BP神经网络的电价预测模型的构建53

5.2.4　仿真实例与分析56

5.3　RBF神经网络61

5.3.1 RBF网络的结构61

5.3.2　RBF网络的学习训练过程62

5.3.3　RBF网络与BP网络的区别63

5.3.4　仿真实例与分析63

5.4 CMAC神经网络（Cerebellar Model Articulation Controller Neural Network）65

5.4.1 CMAC网络结构65

5.4.2 CMAC网络的学习训练过程66

5.4.3　CMAC网络与BP网络的区别66

5.4.4　仿真实例与分析67

5.5　其他神经网络预测方法综述69

5.6　本章小结70

第6章　基于小波变换的电价预测模型72

6.1　小波变换简介72

6.1.1　小波变换理论的发展概况72

6.1.2　小波变换的基本理论74

6.1.3　小波变换理论应用于电价预测的基本思想78

6.2　基于小波变换的BP神经网络预测模型78

6.2.1　预测模型的基本思路78

6.2.2　预测模型A的构建79

6.2.3　预测模型B的构建80

6.2.4　仿真实例与分析80

6.3　其他基于小波变换的电价预测模型简介85

6.4　本章小结86

第7章　其他电价预测方法87

7.1　时间序列预测方法87

7.1.1　时间序列的概念87

7.1.2　时间序列法的基本模型87

7.1.3　基于ARIMA的电价预测基本模型88

7.2　模糊回归分析法89

7.3　组合预测方法90

7.4　本章小结92

第8章 电力市场中的电价分布94

8.1 引言94

8.2　浙江电力市场电价分布的异常情况95

8.3　总供给曲线96

8.4　理论证明98

8.5　实证研究98

8.5.1　加州电力市场的电价分布98

8.5.2　PJM市场的电价分布101

8.5.3　浙江电力市场的电价分布101

8.6　结语102

第三篇 电价金融风险分析与评估107

第9章　VaR计算电力市场金融风险初探107

9.1　VaR计算的基本原理107

9.2　利用历史模拟方法计算电力市场金融风险107

9.3　VAR计算的分析方法：DELTA-类模型111

9.3.1　分析模型111

9.3.2　DELTA-类模拟方法计算电力市场金融风险112

9.4 VaR计算的MONTE CARLO模拟方法116

9.4.1　Monte-Carlo方法的基本原理116

9.4.2 MOTE CARLO模拟方法计算电力市场金融风险117

9.5　历史模拟法、分析法和Monte Carlo方法在电力市场金融风险分析中的适用性讨论118

第10章　短期金融风险评估120

10.1 引言120

10.2　系统剩余容量百分比与电价的统计关系121

10.3　Monte-Carlo方法在电力市场短期金融风险评估中的应用122

10.3.1 Monte-Carlo方法计算VaR的基本思路122

10.3.2 电价上限、电价下限和中值电价的定义122

10.3.3 购电费用122

10.3.4　建立SCP金融风险评估模型123

10.4　算例分析125

10.4.1　计算结果125

10.4.2　SCP金融风险评估模型与历史模拟法的比较127

10.5　结论128

第11章 中长期电价金融风险评估130

11.1 引言130

11.2　利用系统剩余容量百分比与电价的关系改进Monte-Carlo方法130

11.2.1 系统剩余容量百分比与电价的统计关系130

11.2.2 Monte-Carlo方法计算VaR的基本原理131

11.3　Monte-Carlo方法在电力市场中长期金融风险评估中的应用132

11.3.1 购电费用上限、下限和中值购电费用的定义132

11.3.2　购电费用132

11.3.3　购电费用随机模拟模型132

11.4　算例分析134

11.4.1　月份134

11.4.2　季度136

11.4.3 半年、年136

11.5　结论137

第四篇 电力市场报价行为分析141

第12章　量价指数分析141

12.1　量价指数142

12.1.1　机组报价数据形式142

12.1.2　量价指数定义142

12.1.3　量价指数算例143

12.2　应用量价指数对电力市场发电商进行报价分析145

12.2.1　发电商报价时段分析145

12.2.2　发电商报价日分析及月分析146

12.2.3　发电商报价综合分析146

12.2.4　量价指数初步判据148

12.2.5　CP1指数频度分布分析148

12.3　结论149

第13章　采用报价差异度分析发电商的报价行为151

13.1 引言151

13.2　报价差异度152

13.2.1　报价差异度的定义152

13.2.2　差异度的取值范围152

13.3　报价差异度的判据153

13.3.1　最低出力下的报价153

13.3.2　80％额定容量减去最低出力下的报价153

13.3.3　20％的额定容量下的报价154

13.4　报价差异度的应用155

13.4.1　单机组连续段的应用155

13.4.2　双机组对应段的应用157

13.4.3　多机组对应段的应用159

13.5　结论160

第14章　发电商报价聚类分析162

14.1　聚类分析原理简介162

14.1.1　距离定义163

14.1.2　相似系数定义163

14.1.3　聚类方法简介164

14.2　平均电价差值积分模型165

14.2.1　报价曲线的分段量化165

14.2.2　进行平均电价差值积分得到机组报价曲线的表征向量165

14.3　确定报价聚类分析方法166

14.3.1　确定聚类分析方法166

14.3.2　确定报价分段数目169

14.4　聚类计算结果及其分析170

14.4.1　量价指数分析171

14.4.2　HHI指数分析172

14.5　小结172

14.6　附录——机组信息及其数字标识173

第15章 电力市场中经济持留的研究175

15.1 引言175

15.2　经济持留分析的理论基础175

15.3　两种衡量经济持留的指标179

15.3.1　绝对指标179

15.3.2　相对指标180

15.4　采用持留指标分析实际电力市场的报价情况181

15.5　利用持留指标抑制发电商的持留行为182

15.6　结论183

第16章　发电商的物理持留185

16.1 引言185

16.2　单个发电商的最优持留模型186

16.3　规模不等的多个发电商的持留均衡189

16.4　算例190

16.4.1　λ＝1时的情况190

16.4.2　λ＝2的情况191

16.5　资产拆分对发电商最优持留量的影响192

16.6　结论193

第五篇　风险防范措施197

第17章 电力市场短期金融风险防范197

17.1　采用SCP来监管和调控电价197

17.1.1　SCP与电价的统计关系198

17.1.2　采用SCP实现短期电价调控的计算实例199

17.1.3 电价与SCP关系曲线在短期电价调控中的应用201

17.2　利用持留指标抑制发电商的持留行为202

第18章　采用金融工具控制电力市场中长期金融风险204

18.1　差价合约在电力市场中的应用204

18.1.1　差价合约模型分析204

18.1.2　差价合约的作用206

18.1.3　差价合约模式在不同供求关系市场中的适应性分析206

18.1.4　考虑差价合约的电力市场金融风险分析（采用历史模拟法）208

18.2 电力期货在电力市场中的应用213

18.2.1 电力期货交易的概念213

18.2.2 电力期货交易在各国电力市场中的实践213

18.2.3　建立电力期货市场的可行性214

18.2.4　在我国推出电力期货交易的必要性215

18.2.5 电力期货的套期保值策略216

18.3　期权交易的基本知识218

18.4 电力收入保险——发电商理想的风险管理工具221

第19章　不考虑输电系统容量约束的市场势力分析223

19.1 引言223

19.2 电力市场中的市场势力问题223

19.2.1市场势力的分类223

19.2.2 电力市场中发电公司的市场势力的来源224

19.2.3　市场势力的表现224

19.3　市场势力分析方法224

19.3.1　基于指数的市场势力分析方法225

19.3.2　基于仿真模拟的市场势力分析方法226

19.4　发电公司行使市场势力的方法227

19.5　抑制发电公司滥用市场势力的措施227

19.6　加州电力市场失败后的监管228

19.7　结束语228

第20章　计及输电系统容量约束的市场势力分析230

20.1　输电阻塞管理概述230

20.2　输电阻塞引起的风险及其规避230

20.2.1　输电阻塞对市场主体带来的风险231

20.2.2　风险的规避措施231

20.3　输电阻塞引起的市场势力问题233

20.3.1　本地市场势力的来源233

20.3.2　本地市场势力的识别233

20.3.3　本地市场势力的抑制234

20.4　阻塞管理的实用方法和风险防范的经验教训234

20.4.1　PJM电力市场的经验234

20.4.2　加州电力市场的经验234

20.4.3　北欧电力市场的经验235

20.5　小结235

第21章　保证发电容量充裕性的措施236

21.1　引言236

21.2　仅靠能量市场是否可以引导出充足的发电容量237

21.3　是否应该设置电价上限238

21.4 为什么需要向发电公司支付容量费用或建立容量市场239

21.5　应该怎样确定容量费用240

21.6　现有的确定容量费用的方法241

21.6.1　容量责任模式241

21.6.2　行政方法241

21.6.3　显式的额外容量费用模式242

21.7　容量市场和辅助服务市场的关系242

21.8　政府或监管机构应该扮演的角色243

21.9　结语244

第22章 电力市场中电价上限设定模型的探讨245

22.1 SCP与平均上网电价的关系246

22.1.1　浙江电力市场简介246

22.1.2 SCP介绍246

22.1.3　SCP与平均上网电价的统计学关系247

22.2　不同电价上限下SCP与平均上网电价的关系模型247

22.2.1 不同电价上限下SCP与平均上网电价的关系模型247

22.2.2　总平均上网电价的计算249

22.3 电价上限与总平均上网电价间的关系研究249

22.3.1 可用容量与竞价负荷均保持不变250

22.3.2　可用容量不变，竞价负荷变化250

22.3.3　竞价负荷不变，可用容量变化251

22.3.4　竞价负荷和可用容量均变化252

22.3.5　对电价上限与总平均上网电价的关系的小结252

22.4　根据总平均上网电价设定合理的电价上限253

22.4.1 根据总平均上网电价设定电价上限的模型253

22.4.2　算例分析253

22.5　结论254

第23章　其他防范措施256

23.1　严格控制电力市场中的市场力256

23.1.1 单边开放电力市场中发电厂商的市场力分析256

23.1.2　市场集中度分析257

23.1.3　市场力的防范对策257

23.2　禁止串通报价258

23.3　慎重选择电力市场运行模式260

23.4　采用定量分析手段监管和控制发电商的异常报价261

23.5　信息安全对电力市场的重要性263

第六篇 新的风险管理方法在电力市场中的应用269

第24章　基于机会约束规划方法的发电公司最优报价策略269

24.1 引言269

24.2 电力市场环境下的发电投标问题概述270

24.2.1　拍卖与投标规约271

24.2.2　多部分投标272

24.2.3　单部分投标272

24.2.4　需求侧投标272

24.3　计及风险的发电报价决策的数学模型273

24.4　求解方法274

24.4.1　x-i的模拟275

24.4.2　-π的确定275

24.4.3　实数编码遗传算法275

24.5　数值例276

24.6　结语277

第25章　基于机会约束规划的输电系统规划方法279

25.1 引言279

25.2　传统电力工业中的输电规划280

25.3　在电力市场环境下输电规划所面对的挑战281

25.3.1　输电规划与发电规划的关系及相互间的协调282

25.3.2　不确定因素更多、风险更大282

25.3.3　对网络灵活性和强壮性的要求更高282

25.3.4　投资者和公众利益的协调283

25.3.5　潮流模式的变化283

25.3.6　新的输电规划准则283

25.3.7　可靠性准则284

25.3.8　RTO或ISO在输电系统规划和投资中的作用284

25.4 电力市场改革后的输电系统规划框架284

25.5　输电系统规划的数学模型285

25.5.1　不确定性因素的模拟285

25.5.2　基于机会约束规划的输电系统规划数学模型286

25.6　求解方法及步骤286

25.6.1　输电系统规划中机会约束的检验286

25.6.2　基于蒙特卡罗仿真的遗传算法求解输电系统机会约束规划模型287

25.7　算例分析288

25.8　结语291

第26章　基于机会约束规划的发电公司最优检修策略研究293

26.1 引言293

26.2　基本假设294

26.3　发电公司为价格接受者295

26.4　发电公司不是价格接受者296

26.5　算例297

26.5.1　发电公司是价格接受者298

26.5.2　发电公司不是价格接受者299

26.6　结语299

第27章 基于机会约束规划的供电公司在合同市场和现货市场的最优购电策略301

27.1 引言301

27.2　电价的模拟302

27.2.1　现货交易302

27.2.2　合同交易302

27.3　供电公司运营状况分析303

27.4　基于机会约束规划的最优购电策略304

27.5　算例分析304

27.6　小结308

第七篇　应用案例311

第28章 电力市场金融风险评估和辅助决策系统设计与实现311

28.1　引言311

28.2　系统理论体系和模型312

28.3　软件设计与实现312

28.3.1　系统设计思想与原则312

28.3.2　软件系统开发与部署313

28.3.3　系统软件特点313

28.4　本系统及其主要功能模块313

28.4.1　总体功能模块图313

28.4.2　系统维护314

28.4.3　金融风险评估314

28.4.4　发电商报价行为分析316

28.4.5 电价预测319

28.4.6　剩余容量百分数319

28.4.7　综合查询319

28.5　结语320