考虑碳排放权交易风险的能源运营商-区域综合能源系统联盟混合博弈优化调度

1

作者 刘英培 信明垚 +1 位作者 秦浩然 单泓元 《电力自动化设备》 北大核心 2025年第6期15-22,49,共9页

随着碳排放权交易市场的不断完善,区域综合能源系统(RIES)在参与碳排放权交易时应充分考虑碳价波动的影响。为此,构建以能源运营商为主体、RIES联盟为从体的混合博弈架构。主体以最大化自身效益为目标制定购售电价策略,从体以供能成本... 随着碳排放权交易市场的不断完善,区域综合能源系统(RIES)在参与碳排放权交易时应充分考虑碳价波动的影响。为此,构建以能源运营商为主体、RIES联盟为从体的混合博弈架构。主体以最大化自身效益为目标制定购售电价策略,从体以供能成本和碳交易成本之和最小为目标进行热能交互,建立RIES联盟合作博弈模型。碳交易成本计及碳排放权价格的不确定性,利用自回归差分移动平均模型及广义自回归条件异方差模型预测调度日的碳价,结合条件风险价值,通过设定不同的风险偏好系数及置信度对碳交易价格波动风险进行量化。基于纳什谈判模型将合作博弈问题拆分成2个子问题,在降低联盟总成本的同时,合理分配RIES联盟的合作收益。通过仿真算例结合遗传算法验证所提策略的有效性,结果表明所提模型可以有效平衡系统的经济性和低碳性,降低碳排放权价格波动风险对调度决策的影响。 展开更多

关键词 区域综合能源系统 碳排放权交易风险 混合博弈 纳什谈判 条件风险价值 自回归差分移动平均模型 广义自回归条件异方差模型 优化调度

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基于在线LASSO VAR和EGARCH模型的风场功率集成概率预测 被引量：4

2

作者 王鹏 李艳婷 张宇 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第7期845-858,共14页

由于风速波动性大,风力发电往往呈现一定的不确定性.传统风能预测模型以均值为0、方差固定的正态分布度量不确定性,但方差可能随时间变化,即具有异方差性.为提升预测精度,基于在线最小绝对收缩和选择算子的向量自回归(LASSO VAR)和指数... 由于风速波动性大,风力发电往往呈现一定的不确定性.传统风能预测模型以均值为0、方差固定的正态分布度量不确定性,但方差可能随时间变化,即具有异方差性.为提升预测精度,基于在线最小绝对收缩和选择算子的向量自回归(LASSO VAR)和指数自回归条件异方差(EGARCH)模型,提出一种考虑异方差性的风场级功率集成概率预测模型.首先使用在线LASSO VAR模型预测风力机的有功功率,再利用自回归条件异方差检验验证残差的异方差性,并利用信息冲击曲线和动态显著线评估正负残差对未来条件方差的不对称影响.然后针对异方差性和不对称性,使用EGARCH模型对单风力机有功功率的残差进行预测,得到有功功率的条件方差.最后,考虑各风力机有功功率的相关性,将风场中各风力机的有功功率求和,得到整个风场总有功功率的概率预测结果.将该方法应用于中国华东某地风场,验证了该模型能有效提高预测精度. 展开更多

关键词 在线LASSO VAR 异方差 指数条件异方差模型 概率预测

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基于VAR和EGARCH的投资者情绪对股市收益率的影响研究 被引量：4

3

作者 高振斌 梁兴碧 《浙江大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期434-441,454,共9页

借鉴国内外已有成果,用主成分分析法将2个主观指标与4个客观指标相结合,形成一个能有效衡量投资者情绪的综合指标,其能反映6个原始指标的大部分信息,且与股市收益率显著相关。在研究投资者情绪波动和股市收益率波动时,用向量自回归(vect... 借鉴国内外已有成果,用主成分分析法将2个主观指标与4个客观指标相结合,形成一个能有效衡量投资者情绪的综合指标,其能反映6个原始指标的大部分信息,且与股市收益率显著相关。在研究投资者情绪波动和股市收益率波动时,用向量自回归(vector autoregression,VAR)模型探索了二者间的关系;考虑证券市场信息的不对称性,运用了指数广义自回归条件异方差(exponential generalized autoregressive conditional heteroskedasticity,EGARCH)模型。研究表明,投资者消极悲观情绪对股市收益率的冲击作用大于积极乐观情绪;投资者情绪受收益率下降的冲击影响远大于收益率上涨的影响。 展开更多

关键词 投资者情绪 向量自回归模型(VAR) 指数广义自回归条件异方差(egarch)模型

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考虑碳市场风险的热电联产虚拟电厂低碳调度 被引量：9

4

作者 王秋杰 亓浩 +4 位作者 谭洪 王昊 朱益 汪平 李振兴 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2024年第10期8-15,共8页

燃煤热电机组“以热定电”的运行模式会导致新能源消纳能力不足,且运行过程中会产生过高碳排放。为此,建立了考虑地源热泵、电转气(P2G)和碳捕集与封存(CCS)的热电联产虚拟电厂模型,并提出了基于碳市场风险的虚拟电厂低碳调度策略。利... 燃煤热电机组“以热定电”的运行模式会导致新能源消纳能力不足,且运行过程中会产生过高碳排放。为此,建立了考虑地源热泵、电转气(P2G)和碳捕集与封存(CCS)的热电联产虚拟电厂模型,并提出了基于碳市场风险的虚拟电厂低碳调度策略。利用自回归滑动平均模型及广义自回归条件异方差模型预测碳市场的次日碳价,并用条件风险价值模型衡量其波动风险;引入电制热设备地源热泵,协同P2G-CCS解耦热电联产“以热定电”运行约束;提出以各设备的运行成本、弃风弃光惩罚成本、碳交易及碳市场风险成本之和最小为目标函数的优化调度策略。算例结果表明:所提调度策略不仅能促进新能源消纳,提高经济效益,还可以降低系统碳排放。 展开更多

关键词 热电联产 虚拟电厂 地源热泵 P2G CCS 自回归滑动平均模型 广义自回归条件异方差模型 条件风险价值

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基于WPD-ARIMA-GARCH组合模型的酱卤肉制品安全风险区间预测 被引量：3

5

作者 尹佳 黄茜 +7 位作者 陈翔 陈晨 陈锂 张涛 徐成 黄亚平 郭鹏程 文红 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期176-184,共9页

针对传统确定性预测不能提供不确定性信息的难题,本研究提出了一种点估计和区间估计组合预测模型,并将其创新性地应用在食品安全风险预警领域。在点估计部分,使用小波包分解(wavelet packet decomposition,WPD)对周风险等级序列分解后,... 针对传统确定性预测不能提供不确定性信息的难题,本研究提出了一种点估计和区间估计组合预测模型,并将其创新性地应用在食品安全风险预警领域。在点估计部分,使用小波包分解(wavelet packet decomposition,WPD)对周风险等级序列分解后,应用差分自回归移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型进行预测;在区间估计部分,使用广义自回归条件异方差(generalized autoregressive conditional heteroskedast,GARCH)模型对残差进行预测。本实验将建立的WPD-ARIMA-GARCH组合模型运用于某地区酱卤肉制品的风险预测,结果表明2019年的3月底和7月底该地区的酱卤肉制品安全风险较高,与实际情况相符;同时,该模型在10个不同地区的酱卤肉制品风险预测中,均方误差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差分别为1.626、0.806和20.824;其90%置信区间的预测区间平均宽度和覆盖宽度标准值均为0.024,可以覆盖所有真实值。该模型具有较高的预测精度和较低的误差,能对酱卤肉制品质量安全起到风险防控作用,可为日常食品安全监管提供相应的技术支持。 展开更多

关键词 酱卤肉制品 小波包分解 差分自回归移动平均模型 广义自回归条件异方差模型 区间估计

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基于GARCH-EWMA的期货价格预测模型 被引量：24

6

作者 刘轶芳 迟国泰 +2 位作者 余方平 孙韶红 王玉刚 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第9期1572-1575,共4页

在EWMA和GARCH模型思想的基础上,提出基于GARCH-EWMA的期货价格预测模型,为期货市场合约价格的预测提供新的预测方法.本模型的特点一是GARCH模型对EWMA模型中的关键参数———衰减因子进行测定,解决以往使用EWMA模型时没有一个科学的确... 在EWMA和GARCH模型思想的基础上,提出基于GARCH-EWMA的期货价格预测模型,为期货市场合约价格的预测提供新的预测方法.本模型的特点一是GARCH模型对EWMA模型中的关键参数———衰减因子进行测定,解决以往使用EWMA模型时没有一个科学的确定衰减因子的方法.二是通过分别对大豆和豆粕期货合约的衰减因子进行确定,发现不同品种不同时间的衰减因子显著不同,因此,对于不同商品有区别地采用相应的衰减因子;解决以往预测模型对不同期货商品的预测均采用同一模型的问题. 展开更多

关键词 期货交易 GARCH—EWMA模型 期货价格 预测模型

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单个期货合约市场风险VaR-GARCH评估模型及其应用研究 被引量：17

7

作者 迟国泰 余方平 +2 位作者 李洪江 刘轶芳 王玉刚 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第1期127-134,共8页

以单个期货合约每一交易日的涨跌率反映期货合约市场风险,借助V aR风险价值法,运用广义自回归条件异方差(GARCH)模型,建立了V aR-GARCH单个期货合约市场风险评估模型,解决了单个期货合约每一交易日最大损失的确定问题.该模型的特点为借... 以单个期货合约每一交易日的涨跌率反映期货合约市场风险,借助V aR风险价值法,运用广义自回归条件异方差(GARCH)模型,建立了V aR-GARCH单个期货合约市场风险评估模型,解决了单个期货合约每一交易日最大损失的确定问题.该模型的特点为借助GARCH方法预测条件异方差,充分体现了期货合约价格的聚集效应、厚尾效应和时变方差效应,使V aR估计更加精准;对V aR的置信区间进行2χ检验,从实证的角度得到合理精准的V aR值;可以依据本模型确定期货保证金的数量,为交易所制定更合理的单个期货合约保证金收取水平提供依据. 展开更多

关键词 期货合约 风险评估 期货保证金 风险价值(VaR) 广义自回归条件异方差(GARCH)模型

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基于小波分析与广义自回归条件异方差模型的短期电价预测 被引量：16

8

作者 谢品杰 谭忠富 +2 位作者 尚金成 侯建朝 王绵斌 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2008年第16期96-100,共5页

由于电价波动具有非线性及波动集群现象,因此提出了一种基于小波分析和广义自回归条件异方差模型相结合的短期电价预测新方法。首先应用小波分解原理将电价序列分解成低频部分和高频部分,在此基础上对各子序列分别建立广义自回归条件异... 由于电价波动具有非线性及波动集群现象,因此提出了一种基于小波分析和广义自回归条件异方差模型相结合的短期电价预测新方法。首先应用小波分解原理将电价序列分解成低频部分和高频部分,在此基础上对各子序列分别建立广义自回归条件异方差模型并进行预测;然后利用小波理论对各子序列的预测结果进行重构,实现对原始电价序列的预测;最后以美国加州电力市场历史数据为例进行了验证,结果表明本文方法是可行和有效的。 展开更多

关键词 短期电价预测 小波分析 广义自回归条件异方差(GARCH)模型

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远期运费协议与粮食期货市场的波动溢出关系 被引量：1

9

作者 温馨 丁一 林国龙 《上海大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2015年第6期774-783,共10页

从金融视角出发,探究远期运费协议和粮食期货市场之间的波动溢出关系.粮食作为世界三大干散货类型之一,具备相当成熟的期货交易市场,故选取远期运费协议(forward freight agreement,FFA)和巴拿马(Panamax)型船主要运载的粮食期货类型进... 从金融视角出发,探究远期运费协议和粮食期货市场之间的波动溢出关系.粮食作为世界三大干散货类型之一,具备相当成熟的期货交易市场,故选取远期运费协议(forward freight agreement,FFA)和巴拿马(Panamax)型船主要运载的粮食期货类型进行研究.首先,采取统计特征分析及协整检验对日收益序列进行分析;然后,通过建立广义自回归条件异方差(generalized autoregressive conditional heteroskedasticity,GARCH)模型,分析两个市场间的相关性并对比其波动性.结果表明,粮食期货市场在收益和波动性上均引导FFA市场的变化,论证了GARCH族模型检验波动溢出特征的有效性,并为干散货航运市场参与者和投资者提供理论参考. 展开更多

关键词 远期运费协议 粮食期货 波动溢出性 自回归条件异方差模型

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基于市道轮换模型的SHIBOR市场利率 被引量：2

10

作者 柳向东 郭慧 《深圳大学学报（理工版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第3期317-323,共7页

基于固定波动率模型和广义自回归条件异方差(generalized autoregressive conditional heteroskedasticity,GARCH)模型,研究引入马氏市道轮换模型.该模型可以将线性利率期限结构推广到非线性形式,运用到资产定价的变化中,特别是债券收... 基于固定波动率模型和广义自回归条件异方差(generalized autoregressive conditional heteroskedasticity,GARCH)模型,研究引入马氏市道轮换模型.该模型可以将线性利率期限结构推广到非线性形式,运用到资产定价的变化中,特别是债券收益率的确定中.不同于唯一依赖利率水平的传统模型,马氏市道轮换模型能够模拟货币政策对利率的影响.利用2006-10-08至2013-03-29每周三上海银行间同业拆放利率(Shanghai interbank offered rate,SHIBOR)月度数据,用R语言实现并比较了固定波动率模型、GARCH模型以及混合GARCH马氏市道轮换模型对各参数的估计效果.结果表明,混合GARCH马氏市道轮换模型的拟合效果在各种情形下均占优. 展开更多

关键词 应用统计数学 马氏市道轮换 广义自回归条件异方差 上海银行间同业拆放利率 利率期限结构 固定波动率 单机制模型

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基于动态极值VaR股指分析的中国行业风险研究 被引量：1

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作者 刘庆斌 姜薇 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第6期1246-1251,共6页

应用动态极值VaR模型分析中国行业股票价格指数,对不同市场条件下中国行业风险进行实证研究.在McNeil等提出的GARCH模型与极值理论基础上,运用Huisman等提出的VaR法修正上述风险值估计方法,构建了动态极值VaR模型.在该模型的构建中考虑... 应用动态极值VaR模型分析中国行业股票价格指数,对不同市场条件下中国行业风险进行实证研究.在McNeil等提出的GARCH模型与极值理论基础上,运用Huisman等提出的VaR法修正上述风险值估计方法,构建了动态极值VaR模型.在该模型的构建中考虑了风险因子的时变特性,采用EVT方法对风险因子的厚尾特性进行建模,简化了风险值的估计过程,并提高了估计的准确性.动态极值VaR模型能够较好地刻画风险尾部分布特性,同时能够比较准确地度量所研究时间段内的市场风险和行业风险.研究结果表明,不同市场条件下各行业的风险特性具有显著的变化.最后利用Kruskal-Wallis一致性检验对上述结论进行了验证.据此,在资产组合管理过程中,有必要依据市场环境和行业风险特性对资产配置比例进行调整. 展开更多

关键词 行业股票价格指数 GARCH-EVT POT模型 风险值 行业风险

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基于动态碳排放价格的电网规划模型 被引量：37

12

作者 田廓 邱柳青 曾鸣 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第4期57-64,18,共8页

随着国际社会对气候变化问题的重视,中国在"十二五"期间进一步提出了节能减排的新目标,需要研究碳排放价格对电网规划的影响作用。分析碳排放价格的波动情况,利用指数广义自回归条件异方差(exponential generalized autoregre... 随着国际社会对气候变化问题的重视,中国在"十二五"期间进一步提出了节能减排的新目标,需要研究碳排放价格对电网规划的影响作用。分析碳排放价格的波动情况,利用指数广义自回归条件异方差(exponential generalized autoregressive conditional heteroskedasticity,EGARCH)模型建立碳排放价格预测模型,提出碳排放量的计算方法;在此基础上构建基于动态碳排放价格的电网规划模型;最后,通过IEEE 24节点系统的模拟测算,分析模型的有效性。结果表明,与不考虑碳排放价格或者只考虑固定碳排放价格的电网规划相比,在规划模型中引入动态碳排放价格变量,能够更有效地模拟各种波动价格情景下的最优线路扩建方案,符合未来电网规划适应节能减排的工作需要,所确定的规划方案具有更好的经济效益。 展开更多

关键词 碳排放价格 动态价格预测 指数广义自回归条件异方差模型 电网规划 欧洲碳排放交易体系

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基于不同分布下GARCH-M族模型的短期用户负荷预测 被引量：13

13

作者 王晨 叶江明 何嘉弘 《电力工程技术》 北大核心 2022年第5期110-115,共6页

电力负荷预测是电力系统研究的基础工作之一,而时间序列分析法是目前使用最广泛的预测方法。针对用户日度负荷时间序列存在的波动性及尖峰厚尾特征,文中提出利用均值广义自回归条件异方差(GARCH-M)族模型进行用户负荷预测。首先根据用... 电力负荷预测是电力系统研究的基础工作之一,而时间序列分析法是目前使用最广泛的预测方法。针对用户日度负荷时间序列存在的波动性及尖峰厚尾特征,文中提出利用均值广义自回归条件异方差(GARCH-M)族模型进行用户负荷预测。首先根据用户日度负荷时间序列的分布情况,利用拉格朗日乘数(LM)检验方法检验了负荷序列的自回归条件异方差(ARCH)效应;其次提出在高斯分布、t分布和广义误差分布(GED)3种不同分布下,根据波动补偿项的不同形式,建立GARCH-M族模型;最后结合损失函数进行预测分析,结果表明相比传统时间序列分析模型,在不同分布下的GARCH-M族模型提高了短期用户负荷预测准确度。 展开更多

关键词 时间序列分析法 短期用户负荷预测 自回归条件异方差(ARCH)效应 GARCH-M族模型 厚尾效应 损失函数

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时间序列模型预测大气臭氧浓度 被引量：6

14

作者 王一龙 董韶妮 +1 位作者 孙丽萍 王上 《济南大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2023年第2期178-183,共6页

为了给大气污染防治预警预报提供参考,利用时间序列模型对大气臭氧浓度进行预测;以2020年1月1日至2020年12月31日期间366个烟台市区大气臭氧日均质量浓度作为研究数据,建立自回归移动平均模型,引入广义自回归条件异方差模型消除时间序... 为了给大气污染防治预警预报提供参考,利用时间序列模型对大气臭氧浓度进行预测;以2020年1月1日至2020年12月31日期间366个烟台市区大气臭氧日均质量浓度作为研究数据,建立自回归移动平均模型,引入广义自回归条件异方差模型消除时间序列自回归条件异方差效应,最终构建自回归移动平均-广义自回归条件异方差时间序列模型,并对2021年1月烟台市区的大气臭氧日均浓度进行预测。结果表明,所构建的时间序列模型对大气臭氧浓度的短期预测值与实测值基本一致,但随着预测期数的增加,预测值与实测值的相对误差逐渐增大。 展开更多

关键词 臭氧浓度预测 时间序列模型 自回归移动平均模型 广义自回归条件异方差模型

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