碳减排环境下我国电力企业发电技术投资组合研究

发布时间：2018-06-21 02:34

本文选题：碳减排 + 发电技术　；参考：《科学决策》2015年09期

【摘要】：如何选择适合的发电技术,降低投资风险已经成为电力公司面临的一个重要问题。以煤电(PC、IGCC)、核电、风电、碳捕捉与封存(PC+CCS、IGCC+CC)为未来发电技术代表,构建了"均值-CVaR"发电技术投资组合优化模型,结合中国实际数据,从投资组合的角度分析了不同情景下发电技术的投资组合优化问题。研究表明:发电技术投资组合主要选择PC、核电和风电三种技术,随着预期收益增加,PC比重逐渐上升、核电比重逐渐降低、风电基本保持不变,投资组合的风险也相应增加;CCS受到煤炭价格和碳交易价格波动的双重影响,风险较大且收益较低,通常被排除在最优投资组合之外。在此基础上,进一步探讨了气候政策、市场因素及投资比例限制对投资组合的影响。有助于电力企业了解碳减排环境下发电技术组合的潜在投资风险,选择合适的技术以及技术组合,进一步降低投资风险,提高投资收益。
[Abstract]:How to select suitable generation technology and reduce investment risk has become an important problem faced by power companies. Based on the future generation technology representative of coal power generation, nuclear power, wind power, carbon capture and sequestration, a "mean-CVaR" power generation technology portfolio optimization model is constructed, which is based on the actual data in China. The portfolio optimization problem of generation technology in different scenarios is analyzed from the point of view of portfolio. The results show that the investment portfolio of power generation technology is mainly composed of three technologies, namely, PC, nuclear power and wind power. With the increase of expected income, the proportion of PC increases gradually, the proportion of nuclear power gradually decreases, and the proportion of wind power remains basically unchanged. The risk of investment portfolio is also increased. CCS is affected by the fluctuation of coal price and carbon trading price. The risk is higher and the return is low, so CCS is usually excluded from the optimal portfolio. On this basis, the effects of climate policy, market factors and investment ratio restrictions on portfolio are further discussed. It is helpful for power enterprises to understand the potential investment risk of power generation technology portfolio under carbon emission reduction environment, select appropriate technology and technology portfolio, further reduce investment risk and increase investment returns.
【作者单位】：成都理工大学管理科学学院;成都理工大学商学院;成都理工大学能源学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(项目编号:71501019) 成都理工大学青年基金项目(项目编号:2012QJ14) 四川矿产资源研究中心项目(项目编号:SCKCZY2013-YB006;SCKCZY2014-YB04)
【分类号】：F426.61

【参考文献】

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