CN112884359A - 一种电力现货市场风险评估方法 - Google Patents

一种电力现货市场风险评估方法 Download PDF

Info

Publication number
CN112884359A
CN112884359A CN202110288450.5A CN202110288450A CN112884359A CN 112884359 A CN112884359 A CN 112884359A CN 202110288450 A CN202110288450 A CN 202110288450A CN 112884359 A CN112884359 A CN 112884359A
Authority
CN
China
Prior art keywords
index
electric power
market
power spot
spot market
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202110288450.5A
Other languages
English (en)
Inventor
赵越
刘思捷
白杨
林少华
蔡秋娜
高海翔
龚超
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Electric Power Dispatch Control Center of Guangdong Power Grid Co Ltd
Original Assignee
Electric Power Dispatch Control Center of Guangdong Power Grid Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Electric Power Dispatch Control Center of Guangdong Power Grid Co Ltd filed Critical Electric Power Dispatch Control Center of Guangdong Power Grid Co Ltd
Priority to CN202110288450.5A priority Critical patent/CN112884359A/zh
Publication of CN112884359A publication Critical patent/CN112884359A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/06Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0635Risk analysis of enterprise or organisation activities
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/06Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0639Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
    • G06Q10/06393Score-carding, benchmarking or key performance indicator [KPI] analysis
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00Commerce
    • G06Q30/02Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0201Market modelling; Market analysis; Collecting market data
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06Electricity, gas or water supply

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Water Supply & Treatment (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明涉及一种电力现货市场风险评估方法,包括步骤:1、构建电力现货市场风险评估指标体系;2、根据构建的电力现货市场风险评估指标体系获取电力现货市场初始评判指标矩阵,对矩阵进行预处理,获取电力现货市场标准化评判指标矩阵;3、确定电力现货市场风险评估指标体系中各指标的主观权重向量和客观权重向量;4、根据各评判指标的主观权重向量和客观权重向量,采用博弈赋权模型确定各评判指标的综合权重向量;5、基于综合权重向量和电力现货市场标准化评判矩阵,获取电力现货市场的风险评估值。与现有技术相比,本发明具有有效监测不同市场主体潜在的市场违规行为,提高电力现货市场风险评估的精度与速度等优点。

Description

一种电力现货市场风险评估方法
技术领域
本发明涉及电力市场运营监测技术领域,尤其是涉及一种电力现货市场风险评估方法。
背景技术
随着电力市场的体系不断完善,内容与结构不断丰富,新的交易规则和交易品种接踵而至。与此同时,电力市场交易数据与市场风险也随之增加。但是现阶段国内外对电力市场的研究主要集中于规则、市场机制及综合评价方面,关于市场风险方面的研究仍较为缺乏。
目前,电力市场监测缺乏必要的指标和标准,对市场违规行为缺乏必要的处置依据和技术手段,导致电力市场违规行为时有发生,大大增加了电力市场运营风险。特别是对电力现货市场,市场违规行为更加难以防范,无法实现定量、准确、快速的风险评估。另一方面,对于综合评价问题,指标权重值大小对综合评价结果的影响较大。主观赋权法求解指标权值容易受到专家经验的影响,而客观赋权法求解指标权值时,综合评价结果准确性与原始数据规模有关,当评价指标原始数据较少时,会降低评价方法的准确性,且评价结果容易造成误判。另一方面,现有技术采用层次分析法、敏感性分析法、专家打分法等评估方法的过程繁琐,且评估的精度与速度不够高,影响其实际应用。此外,各方法的评价方式固定,无法根据实际情况对相应的评价指标进行修改,适用性较差,具有无法更新的局限性。
发明内容
本发明的目的就是提供一种电力现货市场风险评估方法,以至少部分解决上述现有技术存在的缺陷。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现:
一种电力现货市场风险评估方法,该方法包括如下步骤:
步骤一、基于电力现货市场的市场主体风险信息、价格风险信息、交易风险信息及发展风险信息,构建电力现货市场风险评估指标体系,所述电力现货市场风险评估指标体系包括电力现货市场各评判指标原始数据。
具体地,所述电力现货市场风险评估指标体系包括用以对电力现货市场进行综合评估的目标层、与目标层对应的准则层以及与准则层对应的指标层,各指标层包括对应的电力现货市场各评判指标原始数据。所述目标层对应的准则层包括市场主体风险、市场价格风险、市场交易风险及市场发展风险;所述市场主体风险的准则层对应的指标层包括赫芬达尔-赫希曼指数、TOP-3指数、申报高报价比率、购电合同履约率、电费及时结算率;所述市场价格风险的准则层对应的指标层包括出清电价达限率、价格边际成本指数、价格提升率指数、电煤价格联动水平;所述市场交易风险的准则层对应的指标层包括电力交易品种多样性、信息披露机制完善度、市场交易电量增长率、市场交易主体增长率;所述市场发展风险的准则层对应的指标层包括市场供应需求比、需求侧响应参与度、电网设备平均利用率、保底服务机制完善度。
步骤二、根据构建的电力现货市场风险评估指标体系获取电力现货市场初始评判指标矩阵,对电力现货市场初始评判指标矩阵进行预处理,获取电力现货市场标准化评判指标矩阵;对电力现货市场初始评判指标矩阵进行的预处理包括同向化处理和无量纲化处理。具体地:
21)根据电力现货市场各评判指标原始数据构建初始评判指标矩阵;
22)根据电力现货市场风险评判指标的性质对各评判指标进行分类,获取正向评判指标集和负向评判指标集;所述正向评判指标集包括指标效益与指标数值呈正向关系的多个评判指标,所述反向指标集包括指标效益与指标数值呈反向关系的多个评判指标;
23)将各评判指标进行同向化及去量纲化处理。
步骤三、确定电力现货市场风险评估指标体系中各指标的主观权重向量和客观权重向量;
进一步地,采用序关系分析法确定评判指标的主观权重向量,采用熵权法确定评判指标的客观权重向量。具体地:
31)确定对于每个评判指标对应的指标序关系,并确定相邻评判指标之间的相对重要程度,根据相邻评判指标之间的相对重要程度计算各评判指标的主观权重向量;
32)计算每个评判指标在每个电力现货市场中的比重,并计算每个评判指标的信息熵值,根据各评判指标的信息熵值计算各评判指标的客观权重向量。
步骤四、根据各评判指标的主观权重向量和客观权重向量,采用博弈赋权模型确定各评判指标的综合权重向量;具体步骤包括:
41)根据各评判指标的主观权重向量和客观权重向量,构建博弈赋权模型优化系数方程;
42)通过最优化的一阶导数条件获取优化系数方程的线性方程组;
43)求解线性方程组并进行归一化处理,得到评判指标的综合权重向量。
步骤五、基于步骤四的综合权重向量和步骤二的电力现货市场标准化评判矩阵,获取电力现货市场的风险评估值。具体内容为:
51)对发电商的各评判指标原始数据进行标准化处理,构建电力现货市场标准化评判矩阵;
52)基于综合权重向量和标准化评判矩阵,获取电力现货市场的风险评估值。
本发明提供的电力现货市场风险评估方法,相较于现有技术至少包括如下有益效果:
1)充分考虑主体风险、价格风险、交易风险及发展风险等电力现货市场过程中可能存在的各类风险,同时建立了基于序关系分析法、熵权法及博弈赋权模型的电力现货市场风险综合评估方法,可以有效、定量、准确、快速的得出电力现货市场的风险水平,进而对风险来源进行分析与防范,可为电力市场运行管理人员提供有效指导,提高了电力现货市场运营的稳定性与公平性。
2)本发明选择序关系分析法、熵权法计算指标权重,并采用博弈赋权模型对两种方法所得权重值进行最优组合赋权,即克服了主观赋权法求解指标权值容易受到专家经验的影响以及客观赋权法求解指标权值容易受到原始数据规模的影响的缺点,并引入博弈赋权模型对两种不同方法得到的权重值进行组合优化,综合各种赋权方法的长处,使得指标权重值更具有科学性与客观性,可进一步提高评价方法的准确性,降低评价结果的误判概率。
3)本发明根据电力现货市场风险评判指标的性质对各指标进行了分类处理,并将评判指标进行同向化及去量纲化处理,形成标准评判指标矩阵,有效地实现指标的精简,能够有效地监测出潜在的市场风险,有效地提高了电力现货市场风险评估的精度与速度,具有较高的推广应用价值。
4)本发明所提出的电力现货市场风险指标体系随着交易规则、电力政策及市场环境的变化进行地动态更新,例如在准则层中增加政策风险、运营风险及安全风险等新的准则,也可以根据现货风险评估的实际情况对指标层中的指标进行修改,有效地提高了方法的适用性,克服了现有技术无法更新的局限性。
附图说明
图1为实施例中电力现货市场风险评估方法的流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。显然,所描述的实施例是本发明的一部分实施例,而不是全部实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例,都应属于本发明保护的范围。
实施例
如图1所示,本发明涉及一种电力现货市场风险评估方法,该方法基于序关系分析法、熵权法及博弈赋权模型实现,该方法的具体步骤如下:
S1,风险评估指标体系构建步骤:
从电力现货市场的市场主体风险、价格风险、交易风险及发展风险等方面出发,构建电力现货市场风险评估指标体系;如表1所示,电力现货市场风险评估指标体系包含目标层、与目标层对应的准则层以及与准则层对应的指标层,其中:
1)目标层为电力现货市场风险综合评估;
2)目标层对应的准则层包括市场主体风险B1、市场价格风险B2、市场交易风险B3及市场发展风险B4
3)市场主体风险B1的准则层对应的指标层包括赫芬达尔-赫希曼指数C11、TOP-3指数C12、申报高报价比率C13、购电合同履约率C14和电费及时结算率C15
市场价格风险B2的准则层对应的指标层包括出清电价达限率C21、价格边际成本指数C22、价格提升率指数C23和电煤价格联动水平C24
市场交易风险B3的准则层对应的指标层包括电力交易品种多样性C31、信息披露机制完善度C32、市场交易电量增长率C33和市场交易主体增长率C34
市场发展风险B4的准则层对应的指标层包括市场供应需求比C41、需求侧响应参与度C42、电网设备平均利用率C43和保底服务机制完善度C44
表1电力现货市场风险评估指标体系
Figure BDA0002981410710000051
S2,指标预处理步骤:
基于步骤S1,形成电力现货市场初始评判指标矩阵,然后对初始评判矩阵进行预处理,包括同向化处理和无量纲化处理,进而形成标准评判指标矩阵,具体包括以下流程:
S21,根据电力现货市场各评判指标原始数据构成初始评判指标矩阵,初始评判指标矩阵Y为:
Figure BDA0002981410710000061
式中:ypq为第p个电力现货市场的第q个评判指标,p=1,2,···,m,m为待评估的电力现货市场个数,q=1,2,···,n,n为评判指标数;则第p个电力现货市场的评判指标向量Yp为:
Yp=[yp1 yp2 … ypn](p=1,2,…,m)
S22,分析电力现货市场风险评判指标的性质。通常,评判指标有“效益型”和“成本型”指标之分,效益型指标是指标值越大越好的评估指标,也称为正向指标;成本型指标是指标值越小越好的指标,也称为负向指标。(其中,购电合同履约率C14、电费及时结算率C15、电力交易品种多样性C31、信息披露机制完善度C32、市场供应需求比C41、电网设备平均利用率C43、保底服务机制完善度C44为效益型指标,而赫芬达尔-赫希曼指数C11、TOP-3指数C12、申报高报价比率C13、出清电价达限率C21、价格边际成本指数C22、价格提升率指数C23、电煤价格联动水平C24、市场交易电量增长率C33、市场交易主体增长率C34、需求侧响应参与度C42为成本型指标)。
S23,本发明提出的电力现货市场风险评估指标体系中各评判指标量纲不一致,且效益型指标和成本型指标并存,因此为便于计算,将评判指标进行同向化及去量纲化处理,形成标准评判指标矩阵,标准评判指标矩阵元素的计算方法为:
Figure BDA0002981410710000062
式中:y`pq为标准评判指标矩阵Y`的元素;p=1,2,···,m;q=1,2,···,n;yq max,yq min分别为第q个评判指标的最大值与最小值。
S3,确定指标主客观权重步骤:
基于序关系分析法确定指标的主观权重向量,基于熵权法确定指标的客观权重向量,具体包括以下流程:
S31,基于序关系分析法确定指标的主观权重向量W1={ωh},具体过程如下:
S311,确定对于某评价准则具有的指标序关系为:
D1>D2>···>Dn
Dh为专家对各评价指标确定的指标序。
S312,确定相邻指标之间的相对重要程度。
假设专家评价Dh-1与Dh这两个指标之间的重要度之比Rk的理性判断为:
Rh=Dh-1/Dh
S313,确定主观权重系数ωk
Figure BDA0002981410710000071
ωh-1=Rhωh
式中:h=n,n-1,···,3,2。
S32,基于熵权法确定指标的客观权重向量W2={ωj},具体过程如下:
S321,计算每个指标在每个电力现货市场中的比重pij
Figure BDA0002981410710000072
S322,计算每个指标的信息熵值ej
Figure BDA0002981410710000073
S323,计算每个指标的客观权重向量ωj
Figure BDA0002981410710000074
S4,确定指标综合权重步骤:
在确定主观权重W1和客观权重W2后,基于博弈赋权模型确定各项指标的综合权重向量:
Figure BDA0002981410710000075
式中:λk为第k个基本权值向量的系数,其具体包括以下流程:
S41,为了计算极小化指标综合权重与各基本权值向量的偏差,利用下式构建博弈赋权模型优化系数λ1、λ2
Figure BDA0002981410710000076
S42,通过最优化的一阶导数条件得到优化系数方程的线性方程组:
Figure BDA0002981410710000081
Figure BDA0002981410710000082
S43,求解线性方程组,得到综合权重系数λ1、λ2,同时进行归一化处理,得到指标的标准化后的综合权重系数与综合权重向量:
标准化后的综合权重系数为:
Figure BDA0002981410710000083
最终的综合权重向量为:
Figure BDA0002981410710000084
S5,现货市场风险评估步骤:
基于综合权重向量和电力现货市场标准化评判矩阵,得出电力现货市场的风险评估值,具体包括以下流程:
S51,基于步骤S2对各电力现货市场评判指标原始数据进行标准化处理,形成标准化评判矩阵Y`。
S52,基于步骤S3和步骤S4,利用序关系分析法、熵权法及博弈赋权模型确定各综合权重向量W0,得出每个电力现货市场的风险评估值R。第i个电力现货市场的风险评估值Ri的计算公式为:
Ri=Yi`W0
式中,Yi`是利用步骤S51得到的第i个电力现货市场评判指标原始数据经标准化处理后形成的标准化评判矩阵。
综上所述,本发明的电力现货市场风险评估方法,通过建立了电力现货市场风险评估指标体系,对电力现货市场的主体风险、价格风险、交易风险及发展风险等方面展开综合评估;通过序关系分析法、熵权法确定各项指标的主客观权重;通过博弈赋权模型确定各项指标的综合权重,进而得出电力现货市场的风险水平,实现了电力现货市场的风险的综合评估,其结果可为市场运行管理人员提供有效的参考与指导,提高了电力现货市场运营的稳定性与公平性。
电力现货市场主体风险考虑赫芬达尔-赫希曼指数、TOP-3指数、申报高报价比率、购电合同履约率和电费及时结算率,TOP-3指数和赫芬达尔-赫希曼指数主要反映在不充分竞争的条件下发电侧市场主体的市场力水平;申报高报价比率主要反映市场主体行使市场力的程度;购电合同履约率主要反映发电及售电主体信用履约情况;电费及时结算率主要反映电力用户的信用履约情况。这个五个角度可以比较全面地对电力现货市场主体风险进行识别。
电力现货市场价格风险考虑出清电价达限率、价格边际成本指数、价格提升率指数和电煤价格联动水平,出清电价达限率直观地反映市场价格水平;价格边际成本指数主要反映市场中是否存在机组报价不合理、供需严重失衡或寡头垄断等情况;价格提升率指数主要反映市场价格的合理性水平;电煤价格联动水平主要反映一次能源对电价的影响程度。这个四个角度可以比较全面地对电力现货市场价格风险进行识别。
电力现货市场交易风险考虑电力交易品种多样性、信息披露机制完善度、市场交易电量增长率和市场交易主体增长率,电力交易品种多样性主要反映因电力交易品种缺乏或过多而引起的交易风险,信息披露机制完善度主要反映市场交易的透明度与公平性;市场交易电量增长率主要反映因电力市场放开规模扩大所带来的交易风险;市场交易主体增长率主要反映因大量市场主体涌入电力市场所带来的交易风险。这个四个角度可以比较全面地对电力现货市场交易风险进行识别。
电力现货市场发展风险考虑市场供应需求比、需求侧响应参与度、电网设备平均利用率和保底服务机制完善度,市场供应需求比主要反映市场供给是否充足;需求侧响应参与度主要反映因需求侧响应所引起的用电购电需求不确定性风险;电网设备平均利用率主要反映电力现货市场是否推动电网健康发展;保底服务机制完善度主要反映电网公司是否建立完善的保底服务价格补偿与激励机制。这个四个角度可以比较全面地对电力现货市场发展风险进行识别。
对于综合评价问题,指标权重值大小对综合评价结果的影响较大。主观赋权法求解指标权值容易受到专家经验的影响,而客观赋权法求解指标权值时,综合评价结果准确性与原始数据规模有关,当评价指标原始数据较少时,会降低评价方法的准确性,且评价结果容易造成误判。为解决这一问题,本发明选择序关系分析法、熵权法计算指标权重,并采用博弈赋权模型对两种方法所得权重值进行最优组合赋权。博弈赋权模型利用博弈论的基本思想将不同赋权法得到的指标权重值进行组合优化,进而综合多种赋权法的长处,使得指标权重值更具有科学性与客观性。
另外,本发明方法在保证准确度的基础上,使用较小的计算量对电力现货市场风险进行评估,可以确定电力现货市场的风险等级,同时还可以帮助市场管理人员对风险来源信息进行分析,协助其采取相应的风险防范措施对风险进行管控。
以上所述,仅为本发明的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的工作人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到各种等效的修改或替换,这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种电力现货市场风险评估方法,其特征在于,包括下列步骤:
1)基于电力现货市场的市场主体风险信息、价格风险信息、交易风险信息及发展风险信息,构建电力现货市场风险评估指标体系,所述电力现货市场风险评估指标体系包括电力现货市场各评判指标原始数据;
2)根据构建的电力现货市场风险评估指标体系获取电力现货市场初始评判指标矩阵,对电力现货市场初始评判指标矩阵进行预处理,获取电力现货市场标准化评判指标矩阵;
3)确定电力现货市场风险评估指标体系中各指标的主观权重向量和客观权重向量;
4)根据各评判指标的主观权重向量和客观权重向量,采用博弈赋权模型确定各评判指标的综合权重向量;
5)基于步骤4)的综合权重向量和步骤2)的电力现货市场标准化评判矩阵,获取电力现货市场的风险评估值。
2.根据权利要求1所述的电力现货市场风险评估方法,其特征在于,步骤2)中,对电力现货市场初始评判指标矩阵进行的预处理包括同向化处理和无量纲化处理。
3.根据权利要求2所述的电力现货市场风险评估方法,其特征在于,步骤2)的具体内容为:
21)根据电力现货市场各评判指标原始数据构建初始评判指标矩阵;
22)根据电力现货市场风险评判指标的性质对各评判指标进行分类,获取正向评判指标集和负向评判指标集;
23)将各评判指标进行同向化及去量纲化处理。
4.根据权利要求3所述的电力现货市场风险评估方法,其特征在于,所述正向评判指标集包括指标效益与指标数值呈正向关系的多个评判指标,所述反向指标集包括指标效益与指标数值呈反向关系的多个评判指标。
5.根据权利要求1所述的电力现货市场风险评估方法,其特征在于,步骤3)中,采用序关系分析法确定评判指标的主观权重向量,采用熵权法确定评判指标的客观权重向量。
6.根据权利要求5所述的电力现货市场风险评估方法,其特征在于,步骤3)的具体内容为:
31)确定对于每个评判指标对应的指标序关系,并确定相邻评判指标之间的相对重要程度,根据相邻评判指标之间的相对重要程度计算各评判指标的主观权重向量;
32)计算每个评判指标在每个电力现货市场中的比重,并计算每个评判指标的信息熵值,根据各评判指标的信息熵值计算各评判指标的客观权重向量。
7.根据权利要求1所述的电力现货市场风险评估方法,其特征在于,步骤4)的具体内容为:
41)根据各评判指标的主观权重向量和客观权重向量,构建博弈赋权模型优化系数方程;
42)通过最优化的一阶导数条件获取优化系数方程的线性方程组;
43)求解线性方程组并进行归一化处理,得到评判指标的综合权重向量。
8.根据权利要求1所述的电力现货市场风险评估方法,其特征在于,步骤5)的具体内容为:
51)对发电商的各评判指标原始数据进行标准化处理,构建电力现货市场标准化评判矩阵;
52)基于综合权重向量和标准化评判矩阵,获取电力现货市场的风险评估值。
9.根据权利要求1所述的电力现货市场风险评估方法,其特征在于,所述电力现货市场风险评估指标体系包括用以对电力现货市场进行综合评估的目标层、与目标层对应的准则层以及与准则层对应的指标层,各指标层包括对应的电力现货市场各评判指标原始数据。
10.根据权利要求9所述的电力现货市场风险评估方法,其特征在于,所述目标层对应的准则层包括市场主体风险、市场价格风险、市场交易风险及市场发展风险;所述市场主体风险的准则层对应的指标层包括赫芬达尔-赫希曼指数、TOP-3指数、申报高报价比率、购电合同履约率、电费及时结算率;所述市场价格风险的准则层对应的指标层包括出清电价达限率、价格边际成本指数、价格提升率指数、电煤价格联动水平;所述市场交易风险的准则层对应的指标层包括电力交易品种多样性、信息披露机制完善度、市场交易电量增长率、市场交易主体增长率;所述市场发展风险的准则层对应的指标层包括市场供应需求比、需求侧响应参与度、电网设备平均利用率、保底服务机制完善度。
CN202110288450.5A 2021-03-18 2021-03-18 一种电力现货市场风险评估方法 Pending CN112884359A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110288450.5A CN112884359A (zh) 2021-03-18 2021-03-18 一种电力现货市场风险评估方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110288450.5A CN112884359A (zh) 2021-03-18 2021-03-18 一种电力现货市场风险评估方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN112884359A true CN112884359A (zh) 2021-06-01

Family

ID=76040970

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110288450.5A Pending CN112884359A (zh) 2021-03-18 2021-03-18 一种电力现货市场风险评估方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112884359A (zh)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113362182A (zh) * 2021-07-21 2021-09-07 池洋 一种基于区块链的电力现货交易监管方法
CN113657639A (zh) * 2021-06-30 2021-11-16 国电南瑞南京控制系统有限公司 一种省级电力现货市场监控方法、系统、装置及存储介质
CN114154848A (zh) * 2021-11-30 2022-03-08 国网北京市电力公司 一种终端设备供电动态风险评估方法、系统、设备及介质
CN115239167A (zh) * 2022-07-29 2022-10-25 广东电力交易中心有限责任公司 一种电力交易用的市场风险管控方法

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113657639A (zh) * 2021-06-30 2021-11-16 国电南瑞南京控制系统有限公司 一种省级电力现货市场监控方法、系统、装置及存储介质
CN113362182A (zh) * 2021-07-21 2021-09-07 池洋 一种基于区块链的电力现货交易监管方法
CN114154848A (zh) * 2021-11-30 2022-03-08 国网北京市电力公司 一种终端设备供电动态风险评估方法、系统、设备及介质
CN114154848B (zh) * 2021-11-30 2023-10-03 国网北京市电力公司 一种终端设备供电动态风险评估方法、系统、设备及介质
CN115239167A (zh) * 2022-07-29 2022-10-25 广东电力交易中心有限责任公司 一种电力交易用的市场风险管控方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN112884359A (zh) 一种电力现货市场风险评估方法
TW530234B (en) Methods and systems for efficiently sampling portfolios for optimal underwriting
Chen et al. Credit risk measurement and early warning of SMEs: An empirical study of listed SMEs in China
Brauers et al. MULTIMOORA for the EU Member States updated with fuzzy number theory
TW530235B (en) Valuation prediction models in situations with missing inputs
TWI242724B (en) Methods and systems for optimizing return and present value
TW530236B (en) Cross correlation tool for automated portfolio descriptive statistics
CN106940833A (zh) 一种基于模糊三角数和改进层次分析法的电网企业售电侧风险评估方法
KR100776187B1 (ko) 기술평가방법
CA2362444A1 (en) Methods and systems for finding value and reducing risk
JP2003535387A (ja) 金融商品等の資産ポートフォリオの高速評価
JP2004500646A (ja) 競争入札の収益のシミュレーション方法とシステム
JP2004500642A (ja) キャッシュフローのリカバリとリスクを評価する方法とシステム
WO2023082969A1 (zh) 基于夏普利值的数据特征组合定价方法、系统及电子设备
CN111401600A (zh) 基于关联关系的企业信用风险评价方法和系统
CN111506876A (zh) 一种数据预测分析方法、系统、设备及可读存储介质
CN114881485A (zh) 一种基于层次分析法和云模型的企业资金风险评估方法
CN114493208A (zh) 工程项目全寿命周期的评价方法、装置、电子设备及介质
Erkek et al. Predicting house prices in Turkey by using machine learning algorithms
Zeng Research on risk measurement and early warning of electronic banking business based on gmdh algorithm
KR20130083053A (ko) 악성 해외건설 프로젝트 판별 시스템
Malara et al. Modelling the determinants of winning in public tendering procedures based on the activity of a selected company
Yongyan et al. Application research of a technology evaluation method based on entropy weight and cloud theory
Zhao Mining and Analysis of Power Data Models Based on Neural Network Prediction
Tajik et al. Presenting the smart pattern of credit risk of the real banks’ customers using machine learning algorithm.

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20210601

RJ01 Rejection of invention patent application after publication