电力期货市场条件下发电商售电行为研究

电力期货市场条件下发电商售电行为研究巢剑雄1刘登高2(湖南大学工商管理学院，长沙410012)【摘要】该文通过建立基于CVAR方法的发电商的效用模型，研究了引入电力期货前后发电商效用的变化以及发电同在双边合同市场以及现货市场的售电决策。研究的结果表明，电力期货市场的套期保值功能并不一定影响发电商的总效用；在发电商规模较小时，电力期货会加大其日效用的不确定性；但是随着其规模的增大，电力期货市场的“GARCH效应”平抑日效用风险的作用渐趋显著。在同样的风险厌恶程度下，电力期货市场的引入降低了发电商参与双边合同市场交易的意愿，从而更趋向于选择在现货市场进行交易。关键词电力期货；发电商；售电行为；CVAR；效用中图分类号F062.4文献标识码ATheresearchonelectricitygeneratorsbehaviorundertheconditionsofelectricityfuturesmarketJianxiongChaoDenggaoLiu(HunanUniversityManagementSchool,ChangSha410012)Abstract:Bydesigninggenerators’utilitymodelbasedonCVARmethod,thispaperstudiedhowtheelectricityfuturesinfluencetheutilityofgeneratorsandsalesstrategybetweenelectricitycontractsmarketandspotmarketaftertheintroductionofelectricityfutures.Theresearchshowsthattheelectricityfuturesmarketforhedgingfunctiondoesnotcreateanyimpactongeneratorsutility,insteaditincreasesuncertaintytosmall-scalegenerators,Withtheincreaseofthescale,electricityfuturesmarket’GARCHeffectontheeffectivenessofriskstabilizebecomingsignificant.Atthesamelevelofriskaversion,theelectricityfuturesmarketcanreducedgenerators’aspirationtotradeinthecontractsmarket,andtheyaremorewillingtodealinspotmarket.Keywords:electricitymarket；generators；salesstrategy；CVAR；utility导言随着电力市场化改革的深入，厂网分开、竞价上网已成为当今电力改革的主题，1巢剑雄（1956-）男，湖南大学工商管理学院教授，中国数量经济学会理事。研究方向：数量经济与技术经济；金融投资与风险评估2刘登高（1984-）男，湖南大学工商管理学院硕士研究生，研究方向：技术经济及管理感谢湖南电力公司项目（897216011）对本研究的资助第1组数量经济学理论与方法（一）（计量经济学），文章字数5519。新的市场机制为发电公司提供了多种多样的市场形式。中国电监会的《电力市场运营基本规则》提出：我国“电能交易以合约交易为主、现货交易为辅，适时进行期货交易”。这一规则预示着将来电能有望成为我国的期货交易品种，从而给期货市场带来了新的想象空间。各种电力市场有不同的特点，发电公司应在多个市场中进行有选择的交易以追求自身效用最大化和风险最小化。目前发电公司在各个市场的竞价策略已成为电力市场研究领域中的热点问题[1-3]，但是对于引入电力期货合约后对于发电商的售电决策的影响的研究文献很少。国外研究方面已有的文献主要集中于在日前市场与长期合约市场或单独某个市场的资产配置[4-8]。国内方面，已有文献主要从投资组合或罚函数等角度进行建模考察发电商的决策行为，主要研究发电商在远期合约市场与现货市场的发电策略与行为[9-13]。在电力期货市场市场引入后对发电商的决策影响方面，胥德武，刘东（2006）年在电力期货交易背景下，结合流域水电公司的特点，分析了发电商的价格风险，结合其收益模型探讨了流域水电公司在电力期货交易下的竞争策略，因为将发电商主体局限于流域水电公司，并且在研究方法上只是简单定性分析[14]。王访，周晓阳，周晨（2008）的研究将电力期货合约从投资组合的角度进行研究，考察在利润最大化的目标下，发电商如何在日前市场、无风险市场与期货市场进行最优投资组合，而不是从电力期货套期保值的角度进行考察[15]。我们可以看到，国内外对于电力市场环境下发电商的行为研究重在竞价策略以及在双边合同市场和现货市场的电量分配以及决策问题，而将电力期货交易引入发电商调度研究的论文非常罕有，仅有的文献也是仅从定性方面进行了分析，或者将其作为一种投资组合工具，而从套期保值的角度去建模研究发电商的决策行为的文献几乎为空白。本文将通过模型和仿真以定性分析加定量分析相结合的方法探讨电力期货合约的套期保值效应下，发电商在无风险市场（合同市场）和日前市场的决策行为，以期对目前国内进行的电力市场化改革略尽绵薄之力。一电力期货市场条件下建模随着电力改革的进行，在电力市场的环境下，电能已作为一种商品进行交易。但电能由于不能储存且其传输受到输电线路输送极限及电网稳定条件的限制，因此其价格波动较其他商品明显大得多,以至于发电商面临巨大的价格波动风险，这使得各国的发电商纷纷进入电力合同市场来规避风险，也使得在合同市场中的电力资金的比例大幅度提高[9]，在众多电力合同中，差价合同有着其良好的特性倍受各国青睐，双向差价合同因为合同的执行不受将来电价风险的影响，因此它属于无风险的合同。与此同时，日前市场仍然作为电价确定和电力市场平衡运行的基石，相当一部分电量交易在其中完成。随着电力市场的充分改革，电力市场将成为最大的商品市场之一，电力金融衍生交易将在电力交易中扮演重要角色。各国使用电力期货交易或套期保值的比例越来越大，电力期货交易的风险主要来自期货的基差风险，因此期货合同属于有风险的合同。大量的研究表明，电力期货市场与现货市场之间存在着强烈的共振和GARCH效应[8]，两者之间这种关系是实现电力期货风险归避的功能的一个重要原因。本文探讨存在电力期货市场的套期保值效应下，为寻求利润最大化，发电商在日前市场和无风险长期合同市场的决策行为，主要考察的问题包括：（1）引入电力期货合约对于发电商收益的影响；（2）引入电力期货合约发电商在日前市场与长期合同市场电量分配的倾向（意愿）；（3）不同风险偏好的发电商在电力期货市场合约下的交易策略。1.1发电商的期望收益模型我们可以将发电商在日前市场和无风险长期合同市场的电量分配视作一种投资组合，用效用最大化模型来确定在电力期货市场条件下发电商在两个市场的决策行为，所以我们将发电商在日前市场与无风险长期合同市场的效用函数表示为:)()()()()(SSCiiKDCKEKEKDKBU（1）其中，)(CKE和)(SKE分别表示发电商在合同市场和日前市场的投资组合的期望收益，（0≤≤1）为风险归避系数，表示发电商对风险的厌恶程度，越大，表示发电商越害怕风险。C为成本函数，)(SD为日前市场的风险计量因子。引入电力期货市场后，对发电商的效用函数修正为：)]([)()()(fSSCKDPROQhKDCKEKEU;1)(SCST（2）上式中，h为套期保值率，Q为长期合同期限内发电商规划总电量，PRO为期货市场的预期收益，)(fKD为电力期货的风险计量因子。其中：),(),()(),()(212124112411itQitPKEQPitQPKEnsTTtiNnsSCCncTTtiNnCC（3）其中，N表示发电商所有的机组数量，1T和2T分别为发电商长期双边合同的起止时间；CP表示双边合同电价，CQ为合同交易电量，Ps),(it与),(itQns分别表示合同期内某天某个时段的电价、第n台机组在第t天第i时段的实时交易电量。1.2计量因子)(iD的选取及算法风险大小可以用多种指标来计量，例如方差2和风险价值(valueatrisk，VaR)图一电力现货价格的季节性特征(EUR/MWh)05101520253035404550年度第一季度第二季度第三季度第四季度标准差平均值及条件风险价值(conditionvalueatrisk，CVaR)，对于电力行业而言，方差和风险价值都具有一定的缺陷[15]，所以我们拟采用条件风险价值CVaR来衡量风险。CVaR是对VaR方法的一种修正，指损失额超过VaR部分的平均值。在本文中，为了求现货价格的CVaR，我们设定一个小概率(取5%)，则VaR可以表示为:)(VaRPS，其中S表示发电商在现货市场的收益量，则CVaR可表示为:ssVaRsdPVaRsFVaRCVaR)(])),((,0max[1（4）其中，),(ssF为发电商在现场市场的收益函数，)(sP为收益率的概率函数。在为发电商作为电力提供者，文章假设其全为空头套期保值者，发电商在电力期货市场的CVaR需要对上式进行修正。对于这种一对一套期保值，设套期保值在1Tt时开始，此时期货和现货市场的价格分别是1f，1s，到时刻2T时，期货的价格为2f，现货市场的价格仍为2s，设h为套期保值比，为套期保值时一个单位期货所需要的费用。经过空头套期保值后，套期者在时刻2T卖出资产的价格损失额为:)(12*ffhssf(5)对给定一个小概率，可以得到)(VaRps，经过积分运算就得到空头套期保值的CVaR为：)()(1fhdyyypahCVaRxf（6）其中1faVaRx，)(ypf是2f的概率密度函数。二求解方法该优化问题为一个带线性约束的二次规划问题，运算题较大。模型中所用数据为北欧电力交易所（）的真实交易数据。为了考察我们需要研究的问题，按如下步骤求解：1、用历史数据求得现货市场（主要指日前市场）和期货市场的CVaR。2、期货交易的费用设为0，套期保值率h可用风险方差最小方法求得[16]，为fS，其中为期货与现货的相关系数，我们对历史数据进行相关系数分析可以得到，通过数据分析（如图一）我们可以看到电力价格的季节性特征非常显著，因此，我们将长期合同的期限为季度为单位，考察某发电商一年的售电行为，与此相对应，求出季度的套期保值比h。3．发电商成本只考虑发电商的燃料成本和机组启停成本，并假设其为平均成本下的一次线性方程。另外，假设发电商的各台机组满足的约束相同：运行功率约束满足机组运行在最大、最小技术出力约束，机组最小开/停机时间约束和机组爬坡率约束。为求得公式（3）。4、初始化发电商年度规划期总电量G、风险规避系数、长期合同价格CP、长期合同电量CQ，观察公式（1）和（2）下发电商效用差异；基于公式（1）、（2）分别进行随机目标优化，观测长期合同电量CQ变化；观察风险规避系数变化对于售电决策的影响。三算例及分析采用北欧电力市场2006、2007年真实数据，计算日前市场与期货市场的收益波动率及CVaR,如表一。表一日前市场与期货市场收益率及CVaR数据日前市场期货市场风险标准差2.932.52CVaR[￠/（MW·h）]6.396.89同时假设发电商年度规划期总电量G为1022hGW，平均成本为18￠/（MW·h）,季度合同电量CQ（基于历史数据按规划电量的60%的比例测算）与对应季度因素的电价CP分别如表一所示。表二季度合同电量及电价表第一季度第二季度第三季度第三季度季度合同电量（M