Sustainable Operational Decision-Making for Thermal Power Enterprises’ Carbon Assets Oriented Toward Medium- and Long-Term Risk Exposure

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Novel integration of deep learning and financial derivatives for carbon risk management, advancing operational research in carbon markets.

🏢実務担当者:Corporate sustainability teams can apply the LSTM-option hedging framework to proactively manage carbon cost exposure and enhance financial resilience.

🏛政策担当者:The framework demonstrates how carbon price risk can be mitigated via market instruments, informing the design of carbon market stability mechanisms.

「ダブルカーボン」目標の深化と全国炭素市場の政策の継続的な厳格化を背景に、火力発電企業が直面する炭素資産リスクは、短期的なコンプライアンスコストの変動から、中長期的なシステムリスクへとシフトしている。これらのリスクを効果的に管理することは、低炭素移行期における火力発電事業の財務的持続可能性を確保し、それによってエネルギー部門の長期的な持続可能性を支えるために不可欠である。本研究は、LSTMモデルとオプションポートフォリオに基づく火力発電企業の炭素資産リスク管理フレームワークを構築する。第一に、中長期的な炭素資産リスクの多次元的特性を、政策、市場、企業の各レベルで体系的に特定する。第二に、Dropout正則化を備えた二層LSTMモデルを用いて、中長期的な炭素価格をシミュレーションする。予測結果は、将来の炭素価格が緩やかな上昇傾向を示し、変動幅が徐々に縮小することを示している。これに基づき、「コア・コールオプション＋補助プットオプション」の複合ヘッジ戦略を設計し、最大調達コストを72.63元/トンに上限設定し、炭素価格上昇リスクの90%以上をカバーする。火力発電企業の運営データを用いてフレームワークを検証するために実施されたモンテカルロシミュレーションとローリングウィンドウ・バックテストは、戦略の有効性と頑健性を確認している。本研究は、正確なLSTM予測と積極的なオプションヘッジの統合を通じて、火力発電企業が炭素資産管理を受動的なコンプライアンスから能動的な価値創造へと転換し、それによってエネルギー移行期における運営の持続可能性と回復力を強化できることを示している。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

Against the background of deepening “dual carbon” goals and the continuously tightening policies of the national carbon market, the carbon asset risks faced by thermal power enterprises have shifted from short-term compliance cost fluctuations to medium- and long-term systemic risks. Managing these risks effectively is essential for ensuring the financial viability of thermal power operations during the low-carbon transition, thereby supporting the long-term sustainability of the energy sector. This study constructs a risk management framework for carbon assets in thermal power enterprises based on the LSTM model and option portfolios. First, the multi-dimensional characteristics of medium- and long-term carbon asset risks are systematically identified at the policy, market, and enterprise levels. Second, a dual-layer LSTM model with Dropout regularization is employed to simulate medium- and long-term carbon prices. The prediction results indicate a moderate upward trend in future carbon prices, with the fluctuation range gradually narrowing. On this basis, a combined hedging strategy of “core call options + auxiliary put options” is designed, capping the maximum procurement cost at 72.63 CNY/ton and covering over 90% of the risk of carbon price increases. Monte Carlo simulations and rolling window backtesting, conducted using operational data from a thermal power enterprise to validate the framework, verify the effectiveness and robustness of the strategy. The study shows that, through the integration of accurate LSTM predictions and proactive option hedging, thermal power enterprises can transform their carbon asset management from passive compliance to active value creation, thereby enhancing their operational sustainability and resilience during the energy transition.

• openalex https://doi.org/10.3390/su18084094first seen 2026-05-05 08:00:56 · last seen 2026-06-04 05:02:19