风力发电场组合市场经济效益的投资组合原理评估模型PPT优秀课件

1、0m德国风力发电与电力交易市场分析m投资组合原理在风能发电领域运用可行性研究m实验性范例风力发电场组合市场经济效益评估的投资组合模型风力发电场组合市场经济效益评估的投资组合模型1Einleitung背景，动机与目标背景，动机与目标趋势趋势m 可再生能源发电在未来能源结构中所占的比列至关重要m 由固定入网补贴向直接入网转换的长期战略目标问题问题m 可再生能源（风能）发电的波动性特征m 可再生能源面对基于传统能源发电结构构建的电力市场架构的不适应性 长期：电力市场结构调整 短期：运用经济学模型（投资组合原理）降低可再生能源（风能）直接入网的经济与电网波动风险，优化投资回报。 目标目标m 运用投资组

2、合原理的针对风力发电厂市场经济效益评估模型的建立，m 不同分析前提下可能的最优投资组合的计算2Analyse der Windenergie und des Strommarkts in Deutschland 德国风能发电与电力市场分析德国风能发电与电力市场分析风能风能 m可再生能源法m在岸与离岸风场m电网建设m风力等级m储能电力市场电力市场m电力价格:w发电成本w电力交易市场价格w终端用户价格w可再生能源对电力市场优先次序法则的影响m直接入网:w固定入网补贴递减直至取消w市场补贴形式m补偿电能:w电网调节电能与可再生能源运营商所支付的补偿电能关系w补偿电能价格影响因素3Windenergi

3、e unter Mean-Varianz-Portfolio-Anstzen投资组合原理在风能发电领域的运用投资组合原理在风能发电领域的运用m投资组合原理针对风场发电优化的应用投资组合原理针对风场发电优化的应用m收益:w风场产能系数（实际发电量与装机容量的比值）w风场发电量预估错误w考虑补偿电力价格后的风场经济收益 m风险:w不同收益形式的波动 单一风场对比风场组合：总回报率与总风险相对单一风场回报率与风险的优化，风场组合发电波动性的降低，风场对电网稳定性的贡献的提高 运用矩阵模型实现风电场投资组合的计算4Windenergie unter Mean-Varianz-Portfolio-Ans

4、tzen模型搭建与数据基础模型搭建与数据基础德国四大电网风电场最优组合论证德国四大电网风电场最优组合论证m研究对象: 四大电网区域 (TenneT, Amprion, 50Hertz, TransnetBW)m方案w风能发电量最大（全年）2012w风能发电对电网贡献最大化(峰时) 2012w风能发电量最大（全年）2020m数据基础w电网区域数据各电网区域每15min风力发电量数据收集整理 w各电网风机装机容量数据收集整理五处示例风场最优组合求解五处示例风场最优组合求解m研究对象:五处示例风场 (Windpark25,27,33,36,42) m方案w风能发电量最大 w通过最小化风场发电预估值偏

5、差进而最大化风场对电网稳定性的贡献w考虑补偿电能支出前提下的风场经济效益最优化m数据基础w风电场风力资源数据（地质气象公司提供）w电力市场数据5Exemplarische Untersuchungen电网区域最优化论证（电网区域最优化论证（1）风电发电量最优风电发电量最优 2012m目标函数目标函数全年度风力发电量最大m收益参数收益参数Rendite 目标电网区域风场产能系数m风险系数风险系数Risiko风场产能系数波动m结论：当前组合趋向最优结论：当前组合趋向最优左下：各区域参数系数表左下：各区域参数系数表右上：各电网区域及电网区域组合在效益边界视图中的分布右上：各电网区域及电网区域组合在效

6、益边界视图中的分布右下：不同收益风险组合对应的个区域产能份额右下：不同收益风险组合对应的个区域产能份额 TenneTAmprion50HertzTransnetBWMean0,1931000,1669140,1785800,047581Standardabweichung0,1699380,1642160,1764850,067904TenneT10,7781970,8570630,538615Amprion10,6496840,70293450Hertz10,538990TransnetBW16Exemplarische Untersuchungen电网区域最优化论证电网区域最优化论证(2)

7、m风能发电对电网贡献风能发电对电网贡献最大化最大化风能发电对电网贡献最大化(峰时) 2012m收益参数收益参数Rendite 目标电网区域风场产能系数m风险系数风险系数Risiko风场产能系数波动m结论：当前组合趋向最优结论：当前组合趋向最优TenneTAmprion50HertzTransnetBWMean0,1963430,1692510,1769110,046884Standardabweichung0,1740630,1729170,1798410,071380TenneT10,7880330,8548600,524941Amprion10,6516810,68482650Hertz1

8、0,535766TransnetBW17Exemplarische Untersuchungen电网区域最优化论证电网区域最优化论证(3)风电发电量最优风电发电量最优 2020m目标函数目标函数全年度风力发电量最大m收益参数收益参数Rendite 目标电网区域风场产能系数在岸风场产能系数:高于2012年5%离岸风场产能系数：44%m风险系数风险系数Risiko风场产能系数波动m结论：预估结论：预估2020年四大电网区域风年四大电网区域风力发电组合非最优力发电组合非最优TenneTAmprion50HertzTransnetBWMean0,2236770,1752600,1921780,0499

9、60Standardabweichung0,1699380,1642160,1764850,067904TenneT10,7781970,8570630,538615Amprion10,6496840,70293450Hertz10,538990TransnetBW18Exemplarische Untersuchungen示例风场最优组合求解（示例风场最优组合求解（1） m目标函数目标函数全年度风场组合风力发电量最大m收益参数收益参数Rendite 目标风场产能系数m风险系数风险系数Risiko风场产能系数波动m结论结论：相比：相比单个风场，投资者单个风场，投资者可以根据自身的可以根据自身的

10、风险喜好对各风场组合不同风险喜好对各风场组合不同的收益的收益-风险组合进风险组合进行选择，有效规避风险提高收益。行选择，有效规避风险提高收益。Windpark25Windpark27Windpark33Windpark36Windpark42Mean0,2144630,2189680,1572090,1281850,147913Standardabweichung0,2169150,2069560,1777520,1754570,168301Windpark2510,7079440,4904390,4830220,453733Windpark2710,6287280,5769590,55258

11、2Windpark3310,6518050,680351Windpark3610,576513Windpark42 19Exemplarische Untersuchungen示例风场最优组合求解示例风场最优组合求解(2) m目标函数目标函数风场组合发电量预估错误最小化（风场对电网稳定性贡献最大化）m收益参数收益参数Rendite 目标风场发电量预估错误系数m风险系数风险系数Risiko预估错误系数波动m结论结论：相比单个风场，：相比单个风场，投资者可以通过各投资者可以通过各风场组合不风场组合不同同的预估失误的预估失误-风险风险组合的组合的选择选择，减少风场对电网稳定减少风场对电网稳定性的影响

12、，同时降低可能产生的补偿电能的支出性的影响，同时降低可能产生的补偿电能的支出Windpark25Windpark27Windpark33Windpark36Windpark42Mean0,0166940,0251470,0052780,008582Standardabweichung0,1194420,1121080,1150150,1075640,094852Windpark2510,2632170,0555120,0980720,144423Windpark2710,0717210,1202550,112566Windpark3310,6518050,680351Windpark3610,

13、151022Windpark42 110Exemplarische Untersuchungen示例风场最优组合求解示例风场最优组合求解(3) m目标函数目标函数考虑补偿电能支出的全年度风场组合风力发电利润最大化m收益参数收益参数Rendite 目标风场利润系数（电力交易价格/15min, 补偿电能价格/15min）m风险系数风险系数Risiko风场利润系数波动m结论：介于补偿电能价格只与其生产成本相关而与补结论：介于补偿电能价格只与其生产成本相关而与补偿电能数量无关的特性偿电能数量无关的特性，相当于单个风场投资者可以，相当于单个风场投资者可以通过通过对不同风场组合的利润对不同风场组合的利润-

14、风险系数的选择风险系数的选择，有效最，有效最大化利润规避风险大化利润规避风险Windpark25Windpark27Windpark33Windpark36Windpark42Mean7,98348,10855,81194,53805,3910Standardabweichung9,87108,61487,53867,43637,8050Windpark2510.7486360,5348830,5487880,493712Windpark2710,6550470,6036690,553766Windpark3310,6807410,728361Windpark3610,617774Windpa

15、rk42 111Exemplarische Untersuchungen针对投资者现存投资组合最优化重组的探索针对投资者现存投资组合最优化重组的探索无限制条件无限制条件m数学方法数学方法w固定风险前提下回报率最大化w固定回报率前提下风险最小化w现存组合点到效益边界的最短距离m实践实践w考虑重组成本前提下的最优化组合选择 附加限制条件附加限制条件w组合中某一子集或两个子集在总投资量中所占比列不变w有限降低重组成本w可能无最优解组合12Zusammenfassung und Ausblick12总结总结目标目标m 建立风力发电厂市场效益评估的投资组合原理模型，降低风电场直接接入电网的对电网稳定新的风险，提高风电场作为投足组合的经济效益动机动机m 可再生能源对未来能源结构的重要性，可再生能源直接入网政策对其发展的影响m 面对面向传统能源构架的电力市场及可再生能源自身产能波动的特质，探索运用经济原理对其进行可行性优化的可能成果成果m通过把风场作为投资组合运用投资原理进行优化，相对单个风场风场组合能够有效优化发电能力，降低风场组合对电网稳定性的影响，面对直接入网模式下的补