PLEXOS是的一款强大的能源市场仿真引擎，广泛应用于电力、水、天然气和可再生能源市场的分析与优化。

推进公共电力行业风险情报智能化

能源管理局（TEA）为美国各地的公共电力企业提供电力交易、天然气交易和投资组合管理服务。其服务对象包括市政电力公司、联合行动机构以及越来越多的电力合作社，业务范围覆盖美国几乎所有的组织化电力市场。

要支持跨不同市场的公共电力实体，需要一个严谨且适应性强的分析框架。大宗商品价格波动、发电组合的演变、可再生能源的并网、负荷增长的不确定性以及极端天气事件，都会带来重大的财务风险。为了应对这种复杂性，TEA 采用Energy Exemplar公司的PLEXOS平台，在中期和长期规划范围内进行高级风险分析。

量化不同规划周期内的财务风险敞口

公共电力企业需要在多个时间维度上管理风险。在中期，风险敞口源于大宗商品价格波动、负荷变化、可再生能源出力波动以及强制停运。而在长期，资本投资和机组退役决策必须在燃料价格、需求增长、可再生能源渗透率以及市场结构性变化等不确定因素下做出。

传统的确定性模型提供的是预期值预测，但无法量化可能结果的范围。对于TEA的客户而言，这一局限性制约了决策能力。电力公司需要明确回答以下关键问题：

• 净电力成本（包括下行风险敞口）的分布情况如何？

• 财务对冲能否有效降低风险？

• 在风险调整的基础上，不同的长期投资组合如何比较？

为了满足这些需求，TEA在PLEXOS平台上实施了概率建模框架，能够模拟数百个关联结果，量化下行风险，并评估投资组合在极端条件下的韧性。                  

基于PLEXOS的集成随机模拟

在建立了用于运营和对冲分析的稳健随机框架后，TEA 意识到需要将相同的风险原则应用于长期资源规划。这一演进将概率洞察引入了20年的投资决策之中。

中期风险分析：基于分布的成本预测

在中期规划范围内，TEA 对以下关键变量生成约700次随机迭代：

• 电价

• 天然气价格

• 电力企业层面的负荷

• 可再生能源发电量

这一迭代次数在计算效率与极端结果的稳定估算之间取得了平衡。

每一次随机抽取都会生成一组独特的模型输入，并输入到针对特定公用事业的PLEXOS模型中。每次模拟中还包含了独特的强制停运抽取，从而使运行不确定性能够反映在机组出清结果中。

PLEXOS在所有迭代中执行逐小时的机组出清优化，生成财务结果的分布情况。

量化风险

根据这些输出结果（例如净电力成本，其中包含发电成本、购电成本以及电力企业在ISO内运营的发电收入）的分布，TEA 制定了可量化的风险指标。

风险通常使用“风险值”来衡量，即第95百分位的结果与均值之间的差值，但也会使用“预期亏损”，即所有高于第95百分位迭代结果的平均值。

这一框架使电力企业能够同时评估预期表现和下行风险敞口。

评估金融对冲策略

中期随机建模的核心应用之一，是对电力、天然气远期金融对冲方案开展评估。

在生成净用电成本的分布数据后，TEA平台可叠加拟实施的对冲配置，并量化其对各项风险指标的影响。评估核心为判定：该对冲能否收窄成本波动区间、降低风险价值，以及是否契合电力企业的风险承受阈值。

对冲成效会随现有电源结构、存量对冲持仓的不同而产生差异。这种基于概率分布的评估方式，以量化数据替代主观经验判断。

长期综合资源规划：风险调整型资产组合规划

传统的长期综合资源规划（IRP），一直依托确定性建模，研判未来20年最优的电源扩容与机组退役方案。

相关情景通常会涵盖以下差异化假设条件：

• 用电负荷增速
• 宏观经济形势
• 数据中心用电需求
• 全网需求侧资源全覆盖参与度
• 新能源政策目标

该模式仅能完成预期成本对比，无法量化不同资产组合对应的财务波动风险。

为优化中长期决策质量，TEA平台已将随机建模框架拓展应用至综合资源规划分析领域。

随机化综合资源规划（IRP）工作流程

为将风险透明度直接融入长期规划决策，TEA平台把随机仿真嵌入传统综合资源规划（IRP）建模流程。

优化后的完整工作流程包含：

1. 运行PLEXOS长期（LT）确定性规划，生成最优电源资产组合方案；
2. 针对大宗商品价格、用电负荷、新能源发电量，生成随机预测数据；
3. 将已优化的资产组合重新回灌接入PLEXOS模型；
4. 在多轮随机迭代场景中，执行 PASA、中期（MT）、短期（ST）时序校核与排程测算；
5. 对结果开展后处理分析，输出各资产组合对应的成本概率分布。

 这种方法能够为每个情景生成分位数范围、均值结果以及离群值，从而实现直接的风险调整后比较。

跨周期的风险调整决策

通过将随机模拟与PLEXOS集成到中期和长期工作流程中，TEA 为公共电力客户带来了可量化的价值：

全面的风险可见性

• 稳健的净电力成本分布  

• 清晰的风险价值与预期亏损指标  

• 跨投资组合的极端事件压力测试

改进的对冲与投资组合评估  

• 基于证据的金融对冲效果评估  

• 长期资源投资组合的风险调整后比较  

• 清晰识别成本波动性与下行风险敞口  

• 通过后处理工具，使复杂的建模输出不仅限于技术建模团队，还能为更广泛的战略与财务决策提供支持  

这种集成方法确保了在运营与规划周期中，风险能够得到一致的量化。

将风险智能嵌入投资组合策略

公共电力企业在充满不确定性的市场中运营。大宗商品价格波动、资源结构演变以及极端事件，都需要严谨且具有前瞻性的分析能力。

通过将随机模拟与PLEXOS集成到中期运营和长期资源规划中，能源管理局构建了一个统一的风险分析框架。从对冲评估到IRP投资组合比较和压力测试，TEA提供了经过风险调整的洞察，从而增强了财务韧性。

其成果是一种结构化的、数据驱动的方法，将战略规划与量化的风险相结合——使公共电力企业能够在日益复杂的能源格局中做出自信的决策。

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