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在全球化电力市场中，能源发电组合优化面临挑战，研究人员开展 “Pathways to specialized renewable energy generation: insights from integer portfolio optimization in a globalized electricity market” 主题研究。利用阿根廷 106 座发电厂数据，经整数投资组合优化，确定了保留气候风险的最优公司，为政策制定提供指引。
在全球能源转型的浪潮中，可再生能源逐渐成为主角，但这一转型过程面临诸多挑战。未来能源市场的三大特征 —— 可变可再生能源技术（VRE）发电占主导、能源市场跨国整合以及能源存储技术的发展，相互交织，使得能源市场的格局变得极为复杂。在这样的背景下，政策制定者和能源相关利益者面临着一个关键问题：如何在确保能源供应稳定、可持续的同时，实现向可再生能源的高效转型？为了解决这一问题，来自哥伦比亚瓦莱大学工业工程学院的 Orlando Joaqui-Barandica、Diego F. Manotas-Duque 以及西班牙巴塞罗那大学经济与商业学院的 Jorge M. Uribe 开展了相关研究，其研究成果发表在《Energy, Sustainability and Society》上。
研究人员运用了整数投资组合优化（Integer Portfolio Optimization）这一关键技术方法。他们以阿根廷为研究对象，选取了 106 座利用风能、太阳能和水能发电的主要发电厂，收集了这些电厂从 2000 年 1 月 1 日至 2022 年 1 月 1 日的气候数据，包括风速、太阳辐射和降水量等。通过构建优化模型，以最大化原始电厂与所选电厂在气候风险结构上的相似性为目标，逐步减少电厂数量，并利用风险价值（VaR）和预期短缺（ES，又称条件 VaR，CVaR）等风险度量指标对每个最优投资组合进行风险评估。
研究结果主要包括以下几个方面：
- 优化与风险：研究发现，当 q = 71 时，模型舍弃了 35 座对维持天气风险配置贡献较小的电厂，包括 13 座风电厂、17 座水电站和 5 座太阳能电厂，此时能以较少电厂数量实现与原始天气风险结构的满意相似性。随着投资组合中电厂数量 q 的增加，风险价值（VaR）和条件风险价值（CVaR）呈下降趋势，表明投资组合多样化能有效降低风险，且风险指标在 q = 71 左右趋于稳定，意味着此时达到了平衡风险与回报的最优投资组合规模。此外，研究还引入了与金融夏普比率类似的 “发电风险比”，发现随着 q 增加，该比率下降并趋于稳定，表明多样化虽使增长率提高，但风险也相应增加。
- 天气风险多样化：优化过程有助于通过地理坐标多样化分散天气风险。随着 q 值增加，新纳入的电厂在地理上更加分散，能更好地代表不同气候区域，优化发电站地理分布。同时，研究发现风速、太阳辐射和降水量的气象系列存在季节性变化，且随着 q 增加，风能和太阳能之间的负相关性增强，这意味着最优电厂投资组合能有效利用这种自然负相关性。
在研究结论和讨论部分，研究人员指出，他们将金融领域的整数投资组合优化工具应用于能源领域，为向更专业化的电力市场转型提供了有效方法。通过保持当前气候风险环境，政府可以更稳定地规划向可持续能源的过渡，同时降低对气候波动敏感能源的依赖风险。然而，研究也存在一定局限性，如未充分考虑季节性变化等时间维度因素，以及能源传输和存储能力等。但总体而言，该研究为各国制定能源政策提供了重要参考，有助于在平衡运营效率的同时，保障电力供应的弹性和安全，推动全球能源向可持续方向转型。
