Фрагмент для ознакомления
2
Электроэнергетическая отрасль претерпела существенные изменения за последние два десятилетия, когда дерегулирование и реструктуризация рынка изменили отрасль во многих странах мира. Одним из важнейших последствий произошедшего перехода к конкурентному рынку электроэнергии является возникновение ценовой волатильности. Поскольку электроэнергия в значительной степени не подлежала хранению и была подвержена высокой неопределенности спроса, волатильность цен на электроэнергию может быть весьма экстремальной. Например, как цитируется в [1], в то время как волатильность в «обычных» финансовых рядах составляет около 10–20% от средних цен, эта цифра может достигать 300–450% в некоторых ценах на электроэнергию. Эта экстремальная волатильность подвергает участников рынка значительному риску.
В результате после реструктуризации рынка и дерегулирования в электроэнергетической отрасли появился широкий спектр практик управления рисками [2]. Сегодня стратегии хеджирования, такие как форвардные и фьючерсные контракты, являются стандартной частью ведения бизнеса для участников рынка. Хотя многие из инструментов управления рисками, разработанных на финансовых рынках, можно легко применить к рынкам электроэнергии, уникальные характеристики электроэнергии требуют разработки некоторых новых инструментов и методов решения [3]. В частности, поскольку электроэнергию было и остается трудно хранить, традиционные методы оценки стоимости товаров без арбитража Производные инструменты не использовались напрямую.
Другой проблемой является необходимость оценки ряда кросс-товарных транзакций (например, между электроэнергией и топливом для выработки электроэнергии), таких как искровые и локационные спреды [2]. Эти проблемы привели к значительному объему исследований, изучающих производные инструменты на электроэнергию, некоторые из которых обсуждаются в этом разделе. Одним из наиболее распространенных способов хеджирования ценового риска на рынках электроэнергии является подписание форвардных контрактов до начала торговли на спотовом рынке. Подписание форвардного контракта устраняет неопределенность цен для обеих сторон.
В литературе по финансам и экономике был большой интерес к изучению форвардных цен на электроэнергию и того, как они соотносятся со спотовой ценой (например, [3]). Некоторые из основополагающих работ включают [3], которые строят модель равновесия для форвардных рынков электроэнергии, и [4], которые проводят эмпирический анализ форвардных цен на электроэнергию и обнаруживают значительные премии за риск на долгосрочных рынках электроэнергии. В то время как форвардные контракты защищают от колебаний цен на электроэнергию, выделение всего объема производства (или закупок) на форвардные контракты обычно считается неоптимальным по сравнению с более интегрированным подходом к управлению рисками, который смешивает спотовые и форвардные продажи (или закупки). Авторы [4] изучают этот последний подход, рассматривая оптимальные комбинации спотовых и форвардных рыночных продаж для производителя электроэнергии. Авторы изучают форвардные контракты при наличии спотового рынка для не подлежащего хранению товара, используя структуру переговоров Нэша и интегрируют модель обязательств по единицам с принятием финансовых решений, включая форвардные контракты и сделки на спотовом рынке в модель планирования. В литературе по энергетическим финансам наблюдается растущий интерес к закупкам на товарных рынках, и в нескольких работах рассматриваются оптимальные закупки на форвардных и спотовых рынках [1-5] дают обзор ранних статей в этой литературе. Помимо физической торговли посредством форвардных контрактов участники рынка электроэнергии также занимаются финансовой торговлей для хеджирования рыночных рисков с использованием инструменты, такие как фьючерсные контракты, опционы и свопы, которые изучают оптимальный выбор портфеля для смеси производных инструментов на электроэнергию и показывают, что при соответствующих модификациях некоторые методы финансовых рынков применимы к рынкам электроэнергии.
Авторы [6] изучают оценку производных инструментов на электроэнергию и применяют результаты своей оценки для оценки активов генерации и передачи. Ранняя литература по управлению рисками на рынках электроэнергии обычно фокусировалась на производителях электроэнергии, для которых основным риском является волатильность оптовой цены. Однако для розничных торговцев или организаций, обслуживающих нагрузку, существует еще один уровень неопределенности, который возникает из-за колебаний нагрузки, обычно называемый объемным риском или риском количества. Авторы утверждают, что чисто договорные портфели, состоящие из форвардных и фьючерсных контрактов, не являются эффективными инструментами управления рисками для хеджирования объемного риска и изучают вертикальную интеграцию как стратегию управления рисками и показывают, что вертикальная интеграция имеет более высокую эффективность, чем форвардное хеджирование, когда ритейлеры крайне не склонны к риску
Хотя большая часть обсуждения управления рисками в электроэнергетической отрасли сосредоточена на хеджировании рыночных рисков, таких как неопределенность цен и нагрузки, это, безусловно, не единственные факторы риска, влияющие на отрасль. Электроэнергетическая отрасль формируется под влиянием множества других источников неопределенности, таких как нормативные, капитальные и операционные риски. Фактически, согласно глобальному исследованию управления рисками [6], два основных фактора риска, которые, по мнению участников рынка, растут, — это нормативные и политические риски. Рынки электроэнергии все еще развиваются с неопределенностью относительно того, какая нормативная база может появиться в будущем. Кроме того, изменение субсидий или налоговых режимов может полностью сместить рынок в сторону других источников электроэнергии. Эти неопределенности играют особенно важную роль в решениях об инвестициях в технологии и мощности. Определенные операционные риски также растут. Источниками операционного риска являются террористические атаки (обычные, кибератаки и атаки с использованием электромагнитных импульсов), растущее число стихийных бедствий (отчасти из-за глобального потепления), солнечные вспышки и сбои в работе сетей (генерация и распределение). Пожар в Кэмп-Файр в Калифорнии и последующее банкротство Pacific Gas и Электрическая компания (PG&E)8показывает, что влияние операционных рисков может быть очень серьезным.
Постоянно меняющийся ландшафт электроэнергетической отрасли создает потребность в более сложной и всеобъемлющей функции управления рисками. Исследования по управлению рисками в электроэнергетической отрасли относительно редки. Ученым есть возможность проводить высокоэффективные исследования, внося вклад в разработку интегрированной функции управления рисками в электроэнергетической отрасли.
Фрагмент для ознакомления
3
1. Bai, L., F. Li, H. Cui, T. Jiang, H. Sun, J. Zhu. 2016. Interval optimization based operating strategy for gas-electricity integrated energy systems considering demand response and wind uncertainty. Appl. Energy 167: 270–279.
2. Al-Gwaiz, M., X. Chao, O. Wu. 2017. Understanding how generation flexibility and renewable energy affect power market competition. Manuf. Serv. Oper. Manag. 19(1): 114–131.
3. Bonneuil, N., R. Boucekkine. 2016. Optimal transition to renewable energy with threshold of irreversible pollution. Eur. J. Oper. Res. 248: 257–262.
4. Caldana, R., G. Fusai, A. Roncoroni. 2017. Electricity forward curves with thin granularity: Theory and empirical evidence in the hourly EPEXspot market. Eur. J. Oper. Res. 261(2): 715– 734.
5. Devine, M. T., S. A. Gabriel, S. Moryadee. 2016. A rolling horizon approach for stochastic mixed complementarity problems with endogenous learning: Application to natural gas markets. Comput. Oper. Res. 68: 1–15.
6. Ferrer-Marti, L., B. Domenech, A. Garcia-Villoria, R. Pastor. 2013. A MILP model to design hybrid windphotovoltaic isolated rural electrification projects in developing countries. Eur. J. Oper. Res. 226: 293–300.
7. Fodstad, M., K. T. Midthun, A. Tomasgard. 2016. Adding flexibility in a natural gas transportation network using interruptible transportation services. Eur. J. Oper. Res. 243: 647–657.
8. Gong, X., S. X. Zhou. 2013. Optimal production planning with emissions trading. Oper. Res. 61(4): 908–924.
9. Hach, D., C. K. Chyong, S. Spinler. 2016. Capacity market design options: a dynamic capacity investment model and a GB case study. Eur. J. Oper. Res. 249(2): 691–705.
10. Jaramillo, O. A., M. A. Borja, J. Huacuz. 2004. Using hydropower to complement wind energy: A hybrid system to provide firm power. Renew. Energy 29(11): 1887–1909.
11. Kahlen, M. T., W. Ketter, J. van Dalen. 2018. Electric vehicle virtual power plant dilemma: Grid balancing versus customer mobility. Prod. Oper. Manag. 27(11): 2054–2070.
12 Kuppusamy, S., M. Magazine, U. Rao. 2017. Electric vehicle adoption decisions in a fleet environment. Eur. J. Oper. Res. 262(1): 123–135
13. Lorca, A., X. A. Sun, E. Litvinov, T. Zheng. 2016. Multistage adaptive robust optimization for the unit commitment problem. Oper. Res. 64(1): 32–51.
14. Murphy, F. H., Y. Smeers. 2005. Generation capacity expansion in imperfectly competitive restructured electricity markets. Oper. Res. 53(4): 646–661.
15. Papadopoulos, A., A. Karagiannidis. 2008. Application of the multi-criteria analysis method Electre III for the optimisation of decentralised energy systems. Omega 36(5): 766–776.
16. Reguant, M. 2014. Complementary bidding mechanisms and startup costs in electricity markets. Rev. Econ. Stud. 81(4): 1708– 1742.
17. Takizawa, S., A. Suzuki. 2004. Analysis of the decision to invest for constructing a nuclear power plant under regulation of electricity price. Decis. Support Syst. 37(3): 449–456.
18. Welling, A. 2016. The paradox effects of uncertainty and flexibility on investment in renewables under governmental support. Eur. J. Oper. Res. 251(3): 1016–1028