Risk management method and optimal system design of electricity market in the era of large scale deployment of distributed generation

分布式发电大规模部署时代电力市场风险管理方法与优化系统设计

基本信息

批准号：
21K14374
负责人：
松本拓史
金额：
$ 2.83万
依托单位：
Kanazawa University (2022)Central Research Institute of Electric Power Industry (2021)
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本年度は，当該テーマに関する研究について，主に以下の成果を得た．①風力発電事業リスクの低減のために，単項式をペイオフ関数にもつ標準型天候デリバティブを導入し，その取引スキームを開発した．特に，LASSO回帰に基づく取引戦略により，取引商品の種類や量を削減できることを実証し，高次の標準型デリバティブの取引が，ヘッジ効果の改善だけでなく取引関連コストの抑制にも有効であることを明らかにした．②風力発電事業における価格と量リスクの同時ヘッジ問題に対し，ノンパラメトリック回帰に基づくデリバティブポートフォリオを構築した．特に，複数の原資産やペイオフの非線形性を考慮することで，ヘッジ効果を改善できることなどを示した．③主成分誘導型スパース回帰（pcLasso）の手法を用いて，電力スポット価格の予測モデルを構築した．日本卸電力取引所（JPEX）のスポット価格に対して複数の気象変数が同時に及ぼす効果を可視化するとともに，pcLassoが従来型のスパース回帰よりも，パラメータ推定の信頼性や予測精度向上などの点で優れていることを明らかにした．なお，今年度中に，①については，国内外の会議で発表するとともに，査読付き国際学術誌に論文を投稿して採択された．また，②と③については，海外及び国内の会議で発表し，投稿した論文が議事録に掲載された．その他，上記の研究に加えて，昨年度に実施した太陽光発電の予測手法やJEPX価格の週次予測の研究について，複数の国際会議で発表を行うなどした．口頭発表としては，国内外の会議やワークショップにおけるにおける一般・招待講演を，合計で7件実施した．

今年，我们针对这一主题的研究主要取得了以下成果。 ① 为了降低风力发电业务风险，我们引入了具有单项收益函数的标准天气衍生品，并为其制定了交易方案。特别是，我们证明了基于LASSO回归的交易策略可以减少交易产品的种类和数量，并且高阶标准衍生品交易不仅可以有效提高对冲效果，还可以有效降低交易相关成本。很清楚2）针对风电项目价格风险和数量风险同时对冲的问题，构建了基于非参数回归的衍生品组合。特别是，研究表明，通过考虑多种基础资产和收益非线性可以提高对冲有效性。 ③采用主成分诱导稀疏回归（pcLasso）方法建立了电力现货价格预测模型。据透露，除了同时可视化多个天气变量对日本电力交易所（JPEX）现货价格的影响外，pcLasso 在参数估计的可靠性和提高的预测精度方面比传统的稀疏回归具有优势。出色的。此外，在本财年，关于①，我们在日本国内外的会议上发表了演讲，并向同行评审的国际学术期刊提交了一篇论文，该论文被接受。对于②和③，在国内外会议上发表和提交的论文均已在会议论文集上发表。除了上述研究之外，我们还在多个国际会议上介绍了去年进行的太阳能发电预测方法和每周JEPX价格预测研究。口头报告方面，在国内外会议和研讨会上共做了7场普通报告和特邀报告。