CCUS项目投资决策方法、装置、电子设备及存储介质

摘要

本公开提供的一种CCUS项目投资决策方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括获取CCUS项目的投资评价参数和历史价格数据；根据所述历史价格数据，得到用于进行价格变动模拟的衍生数据；根据所述投资评价参数和所述衍生数据，通过蒙特卡洛方法对所述衍生数据进行价格变动模拟，得到多条投资路径的价格变动模型；计算投资决策期内各投资路径在不同投资时间点的投资期望值；分别从每条投资路径上选取最大投资期望值及其对应的投资时间点，并将其中出现频率最高的投资时间点作为最优投资时间点。该方法综合考虑石油价格、碳价格、技术学习率等不确定性因素，为相关投资决策提供了分析框架。

说明书

技术领域

本公开涉及碳捕集利用及封存技术领域，特别地涉及一种CCUS项目投资决策方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

“2060年碳中和”目标的提出，对煤电产业的中长期发展提出了更严格的环境约束。在气候变化政策的制约下，碳排放成为影响煤电产业可持续发展的首要问题。碳捕集、利用与封存(Carbon Capture Utilization and Storage，CCUS)技术是国家在满足能源需求的同时实现二氧化碳减排目标的可行途径，也被视为针对燃煤电厂等固定排放源大幅降低碳排放的重要技术路线。

利用二氧化碳作为驱油介质来提高石油采收率(Enhanced Oil Recovery，EOR)，是目前较为成熟的CCUS实施方案。然而，CCUS项目作为一个复杂的系统性工程，面对着诸如初始投资成本高、投资回收期长和项目风险不确定性大等挑战。因此，CCUS项目投资者需要一种科学的投资决策工具以指导其做出正确的投资决策行为。

CCUS项目投资与金融市场上的期权交易相似，主要分为可行性研究、建设期、运营期等阶段。因此，本专利基于实物期权理论，设计一套定量评估传统燃煤电厂开展CCUS-EOR改造项目投资价值的实物期权系统。该系统综合考虑石油价格、碳价格、技术学习率等不确定性因素，为相关投资决策提供了分析框架。

发明内容

针对上述问题，本公开提供一种CCUS项目投资决策方法、装置、电子设备及存储介质，解决了现有技术中缺乏对指导CCUS项目投资者的投资决策行为的投资决策工具的技术问题。

第一方面，本公开提供了一种CCUS项目投资决策方法，所述方法包括：

获取CCUS项目的投资评价参数和历史价格数据；其中，所述历史价格数据包括原油的历史价格数据和碳的历史价格数据；

根据所述历史价格数据，得到用于进行价格变动模拟的衍生数据；

根据所述投资评价参数和所述衍生数据，通过蒙特卡洛方法对所述衍生数据进行价格变动模拟，得到多条投资路径的价格变动模型；

根据所述投资评价参数和所述多条投资路径的价格变动模型，计算投资决策期内各投资路径在不同投资时间点的投资期望值；

分别比较每条投资路径在不同投资时间点的投资期望值，以分别从每条投资路径上选取最大投资期望值及其对应的投资时间点；

根据各条投资路径上的最大投资期望值及其对应的投资时间点，将其中出现频率最高的投资时间点作为最优投资时间点。

根据本公开的实施例，可选的，上述CCUS项目投资决策方法中，所述投资评价参数包括所述CCUS项目中燃煤电厂的相关参数、所述投资决策期的年限、贴现率、时间步长和所述CCUS项目的成本。

根据本公开的实施例，可选的，上述CCUS项目投资决策方法中，所述燃煤电厂的相关参数包括所述燃煤电厂的装机容量、所述燃煤电厂的剩余寿命、所述燃煤电厂的装置效率、所述燃煤电厂的年发电利用小时数、所述燃煤电厂的CO

根据本公开的实施例，可选的，上述CCUS项目投资决策方法中，所述CCUS项目的成本包括项目初始投资成本、初始运营及维护成本、CO

根据本公开的实施例，可选的，上述CCUS项目投资决策方法中，所述原油的历史价格数据包括所述原油在第一预设历史时间段内的价格数据；

所述碳的历史价格数据包括所述碳在第二预设历史时间段内的价格数据。

根据本公开的实施例，可选的，上述CCUS项目投资决策方法中，所述衍生数据包括所述原油的初始价格、所述原油的价格波动率、所述原油的价格漂移率、所述碳的初始价格、所述碳的价格漂移率和所述碳的价格波动率。

根据本公开的实施例，可选的，上述CCUS项目投资决策方法中，根据所述投资评价参数和所述衍生数据，通过蒙特卡洛方法对所述衍生数据进行价格变动模拟，得到多条投资路径的价格变动模型，包括以下步骤：

以所述燃煤电厂的剩余寿命为时间区间，根据所述时间步长，通过蒙特卡洛方法对所述衍生数据进行多次价格变动模拟，以得到多条投资路径的价格变动模型；

其中，所述多条投资路径的数量与所述多次价格变动模拟的次数相同。

根据本公开的实施例，可选的，上述CCUS项目投资决策方法中，所述价格变动模型包括所述原油的价格变动模型和所述碳的价格变动模型。

根据本公开的实施例，可选的，上述CCUS项目投资决策方法中，所述原油的价格变动模型包括：

其中，

根据本公开的实施例，可选的，上述CCUS项目投资决策方法中，

所述原油在所述预设时间段内的平均价格为：

其中，a和b通过对

所述均值回复过程的速度为：

η

根据本公开的实施例，可选的，上述CCUS项目投资决策方法中，所述碳的价格变动模型包括：

其中，

根据本公开的实施例，可选的，上述CCUS项目投资决策方法中，根据所述投资评价参数和所述多条投资路径的价格变动模型，计算投资决策期内各投资路径在不同投资时间点的投资期望值，包括以下步骤：

根据所述投资评价参数和所述多条投资路径的价格变动模型，计算所述投资决策期内各投资路径的年度现金流；

根据所述投资评价参数，计算所述投资决策期内的年度初始投资成本；

根据所述投资决策期内各投资路径的年度现金流和年度初始投资成本，通过下式计算投资决策期内各投资路径在不同投资时间点的投资期望值：

其中，PV

根据本公开的实施例，可选的，上述CCUS项目投资决策方法中，根据所述投资评价参数和所述多条投资路径的价格变动模型，计算所述投资决策期内各投资路径的年度现金流，包括以下步骤：

根据所述多条投资路径的价格变动模型，得到所述投资决策期内各投资路径上所述碳的年度价格和所述原油的年度价格；

根据所述投资评价参数，计算所述投资决策期内所述燃煤电厂的年度CO

获取所述投资决策期内所述原油的年度采收增加量，并根据所述投资决策期内所述原油的年度采收增加量和对应投资路径上所述原油的年度价格，计算所述投资决策期内对应投资路径上的年度原油增产收益；

根根据所述投资评价参数，计算所述CCUS项目的年度运行维护费用、所述CCUS项目改造引起的效率损失值、CO

根据所述投资决策期内对应投资路径上的年度碳收益、年度原油增产收益、所述CCUS项目的年度运行维护费用、所述CCUS项目改造引起的效率损失值、CO

其中，

根据本公开的实施例，可选的，上述CCUS项目投资决策方法中，根据所述投资评价参数，计算所述投资决策期内所述燃煤电厂的年度CO

根据所述燃煤电厂的相关参数，通过下式计算所述投资决策期内所述燃煤电厂的年度CO

其中，

根据本公开的实施例，可选的，上述CCUS项目投资决策方法中，根据所述投资决策期内所述燃煤电厂的年度CO

根据所述投资决策期内所述燃煤电厂的年度CO

其中，

根据本公开的实施例，可选的，上述CCUS项目投资决策方法中，根据所述投资决策期内所述原油的年度采收增加量和对应投资路径上所述原油的年度价格，计算所述投资决策期内对应投资路径上的年度原油增产收益，包括以下步骤：

根据所述投资决策期内所述原油的年度采收增加量和对应投资路径上所述原油的年度价格，通过下式计算所述投资决策期内对应投资路径上的年度原油增产收益：

其中，

根据本公开的实施例，可选的，上述CCUS项目投资决策方法中，根据所述投资评价参数，计算所述CCUS项目的年度运行维护费用、所述CCUS项目改造引起的效率损失值、CO

根据所述投资评价参数，通过下式计算所述CCUS项目的年度运行维护费用、所述CCUS项目改造引起的效率损失值、CO

其中，

根据本公开的实施例，可选的，上述CCUS项目投资决策方法中，根据所述投资评价参数，计算所述投资决策期内的年度初始投资成本，包括以下步骤：

根据所述项目初始投资成本，通过下式计算所述投资决策期内的年度初始投资成本：

TI

其中，I

根据本公开的实施例，可选的，上述CCUS项目投资决策方法中，分别比较每条投资路径在不同投资时间点的投资期望值，以分别从每条投资路径上选取最大投资期望值及其对应的投资时间点，包括以下步骤：

通过下式对每条投资路径上不同投资时间点的投资期望值依次进行比较，以分别从每条投资路径上选取最大投资期望值及其对应的投资时间点：

其中，

根据本公开的实施例，可选的，上述CCUS项目投资决策方法中，根据各条投资路径上的最大投资期望值及其对应的投资时间点，将其中出现频率最高的投资时间点作为最优投资时间点，包括以下步骤：

根据各条投资路径上的最大投资期望值及其对应的投资时间点，通过下式确定其中出现频率最高的投资时间点，以作为最优投资时间点：

t

其中，t

根据本公开的实施例，可选的，上述CCUS项目投资决策方法中，还包括：

根据所有投资路径在所述最优投资时间点的投资期望值，通过下式对所有投资路径在所述最优投资时间点的投资期望值进行加权平均计算，得到所述CCUS项目的最优投资期望总值：

其中，

第二方面，本公开提供一种CCUS项目投资决策装置，所述装置包括：

数据获取模块，用于获取CCUS项目的投资评价参数和历史价格数据；其中，所述历史价格数据包括原油的历史价格数据和碳的历史价格数据；

衍生数据生成模块，用于根据所述历史价格数据，得到用于进行价格变动模拟的衍生数据；

价格模拟模块，用于根据所述投资评价参数和所述衍生数据，通过蒙特卡洛方法对所述衍生数据进行价格变动模拟，得到多条投资路径的价格变动模型；

期望值计算模块，用于根据所述投资评价参数和所述多条投资路径的价格变动模型，计算投资决策期内各投资路径在不同投资时间点的投资期望值；

路径推演模块，用于分别比较每条投资路径在不同投资时间点的投资期望值，以分别从每条投资路径上选取最大投资期望值及其对应的投资时间点；

投资决策模块，用于根据各条投资路径上的最大投资期望值及其对应的投资时间点，将其中出现频率最高的投资时间点作为最优投资时间点。

第三方面，本公开提供一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，该计算机程序被所述处理器执行时，执行如第一方面中任意一项所述的CCUS项目投资决策方法。

第四方面，本公开提供一种存储介质，该存储介质存储的计算机程序，可被一个或多个处理器执行，可用来实现如第一方面中任意一项所述的CCUS项目投资决策方法。

与现有技术相比，上述方案中的一个或多个实施例可以具有如下优点或有益效果：

本公开提供的一种CCUS项目投资决策方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括获取CCUS项目的投资评价参数和历史价格数据；其中，所述历史价格数据包括原油的历史价格数据和碳的历史价格数据；根据所述历史价格数据，得到用于进行价格变动模拟的衍生数据；根据所述投资评价参数和所述衍生数据，通过蒙特卡洛方法对所述衍生数据进行价格变动模拟，得到多条投资路径的价格变动模型；根据所述投资评价参数和所述多条投资路径的价格变动模型，计算投资决策期内各投资路径在不同投资时间点的投资期望值；分别比较每条投资路径在不同投资时间点的投资期望值，以分别从每条投资路径上选取最大投资期望值及其对应的投资时间点；根据各条投资路径上的最大投资期望值及其对应的投资时间点，将其中出现频率最高的投资时间点作为最优投资时间点。该方法综合考虑石油价格、碳价格、技术学习率等不确定性因素，为相关投资决策提供了分析框架。

附图说明

在下文中将基于实施例并参考附图来对本公开进行更详细的描述：

图1为本公开提供的一种CCUS系统的结构示意图；

图2为本公开实施例提供的一种CCUS项目投资决策方法的流程示意图；

图3为本公开实施例提供的一种CCUS项目投资决策方法的另一流程示意图；

图4为本公开实施例提供的一种CCUS项目投资决策装置的结构示意图；

在附图中，相同的部件使用相同的附图标记，附图并未按照实际的比例绘制。

具体实施方式

以下将结合附图及实施例来详细说明本公开的实施方式，借此对本公开如何应用技术手段来解决技术问题，并达到相应技术效果的实现过程能充分理解并据以实施。本公开实施例以及实施例中的各个特征，在不相冲突前提下可以相互结合，所形成的技术方案均在本公开的保护范围之内。

同时，在以下说明中，出于解释的目的而阐述了许多具体细节，以提供对本发明实施例的彻底理解。然而，对本领域的技术人员来说显而易见的是，本发明可以不用这里的具体细节或者所描述的特定方式来实施。

如图1所示，本公开采用的是全流程CCUS垂直集成业务系统。在这种商业模式下，CCUS的所有部门都作为一个整体来进行投资和运营。项目支出成本包括初始投资成本、设备运行维护成本、运输和仓储成本。在CO

针对图1所示的传统燃煤电厂全流程CCUS垂直集成项目，本公开提供一种实物期权投资决策方法，通过用户端数据的输入，输出以下投资决策指标：项目投资价值，即投资者能够获得的项目最大价值；最优投资时机，即在投资决策期内，决策者做出投资决策并获得最大项目价值对应的时间。除此之外，还可以对项目在某一时间点上是否具备投资价值进行判断。

图2为本公开实施例提供的一种CCUS项目投资决策方法的流程示意图，请参阅图2，本实施例提供一种CCUS项目投资决策方法，包括：

步骤S110：获取CCUS项目的投资评价参数和历史价格数据；其中，所述历史价格数据包括原油的历史价格数据和碳的历史价格数据。

其中，所述投资评价参数包括所述CCUS项目中燃煤电厂的相关参数、所述投资决策期的年限、贴现率、时间步长和所述CCUS项目的成本。

具体的，所述燃煤电厂的相关参数包括所述燃煤电厂的装机容量、所述燃煤电厂的剩余寿命、所述燃煤电厂的装置效率、所述燃煤电厂的年发电利用小时数、所述燃煤电厂的CO

所述CCUS项目的成本包括项目初始投资成本、初始运营及维护成本、CO

所述原油的历史价格数据包括所述原油在第一预设历史时间段内的价格数据。

所述碳的历史价格数据包括所述碳在第二预设历史时间段内的价格数据。

可选的，所述第一预设历史时间段和所述第一预设历史时间段均为近一年，

步骤S120：根据所述历史价格数据，得到用于进行价格变动模拟的衍生数据。

其中，所述衍生数据包括所述原油的初始价格、所述原油的价格波动率、所述原油的价格漂移率、所述碳的初始价格、所述碳的价格漂移率和所述碳的价格波动率。

步骤S130：根据所述投资评价参数和所述衍生数据，通过蒙特卡洛方法对所述衍生数据进行价格变动模拟，得到多条投资路径的价格变动模型。

具体的，以所述燃煤电厂的剩余寿命为时间区间，根据所述时间步长，通过蒙特卡洛方法对所述衍生数据进行多次价格变动模拟，以得到多条投资路径的价格变动模型；

其中，所述多条投资路径的数量与所述多次价格变动模拟的次数相同。

所述价格变动模型包括所述原油的价格变动模型和所述碳的价格变动模型。

可选的，所述时间步长为一年，模拟次数默认为M次，即分别生成M条模拟原油和碳价的价格路径(即价格变动模型)。

项目价值中的不确定因素主要包括对原油价格和碳交易价格的刻画。在对煤炭、石油、电力等自然商品价格走势的模拟中，均值回归过程(MRP)具有坚实的经济逻辑和良好的模拟属性。从中长期来看，商品价格将以边际生产成本为均值，并在其周围波动。虽然短期价格可能高于或低于平均值，但市场最终将达到供需平衡状态。本实施例中，采用均值反转的Ornstein-Uhlenbeck模型(简称O-U模型)来模拟原油价格的变动，得到的所述原油的价格变动模型为：

其中，

均值反转Ornstein-Uhlenbeck模型的主要参数可以通过离散时间数据的线性回归来估计：

其中，

碳交易价格是由市场决定的。随机过程适用于描述市场波动引起的价格不确定性。在本发明中，采用几何布朗运动(GBM)来模拟碳交易市场中二氧化碳价格运动的随机过程，得到的所述碳的价格变动模型包括：

其中，

上述两式中的

本实施例中，M条模拟原油和碳价的价格路径对应M个所述原油的价格变动模型和M个所述碳的价格变动模型。

步骤S140：根据所述投资评价参数和所述多条投资路径的价格变动模型，计算投资决策期内各投资路径在不同投资时间点的投资期望值。

具体的，步骤S140包括以下步骤：

S142：根据所述投资评价参数和所述多条投资路径的价格变动模型，计算所述投资决策期内各投资路径的年度现金流；

S144：根据所述投资评价参数，计算所述投资决策期内的年度初始投资成本；

S146：根据所述投资决策期内各投资路径的年度现金流和年度初始投资成本，通过下式计算投资决策期内各投资路径在不同投资时间点的投资期望值：

其中，PV

本实施例中，假设CCUS项目的投资决策期为t∈[1,t

其中，步骤S142包括以下步骤：

S142a：根据所述多条投资路径的价格变动模型，得到所述投资决策期内各投资路径上所述碳的年度价格和所述原油的年度价格；

S142b：根据所述投资评价参数，计算所述投资决策期内所述燃煤电厂的年度CO

S142c：获取所述投资决策期内所述原油的年度采收增加量，并根据所述投资决策期内所述原油的年度采收增加量和对应投资路径上所述原油的年度价格，计算所述投资决策期内对应投资路径上的年度原油增产收益；

S142d：根根据所述投资评价参数，计算所述CCUS项目的年度运行维护费用、所述CCUS项目改造引起的效率损失值、CO

S142e：根据所述投资决策期内对应投资路径上的年度碳收益、年度原油增产收益、所述CCUS项目的年度运行维护费用、所述CCUS项目改造引起的效率损失值、CO

其中，

步骤S142b中，通过下式计算所述投资决策期内所述燃煤电厂的年度CO

其中，

步骤S142b中，通过下式计算所述投资决策期内对应投资路径上的年度碳收益：

其中，

也就是说，除原油增产收益外，CCUS项目还可以通过参与碳交易市场获得额外收入。

步骤S142c中，通过下式计算所述投资决策期内对应投资路径上的年度原油增产收益：

其中，

步骤S142d中，通过下式计算所述CCUS项目的年度运行维护费用、所述CCUS项目改造引起的效率损失值、CO

其中，

步骤S144中，初始投资成本为CCUS项目固定资产投资总额，包括设施安装费和设备购置费。通过生产和管理活动积累经验，生产的平均边际要素投入将随着时间的推移而减少。这种效应可以用学习曲线模型来模拟。具体的，可根据所述项目初始投资成本，通过下式计算所述投资决策期内的年度初始投资成本：

TI

其中，I

步骤S150：分别比较每条投资路径在不同投资时间点的投资期望值，以分别从每条投资路径上选取最大投资期望值及其对应的投资时间点。

对于任意路径i∈[1,M]，比较每个决策点t∈[1,t

具体的，通过下式对每条投资路径上不同投资时间点的投资期望值依次进行比较，以分别从每条投资路径上选取最大投资期望值及其对应的投资时间点：

其中，

步骤S160：根据各条投资路径上的最大投资期望值及其对应的投资时间点，将其中出现频率最高的投资时间点作为最优投资时间点。

具体的，根据各条投资路径上的最大投资期望值及其对应的投资时间点，通过下式确定其中出现频率最高的投资时间点，以作为最优投资时间点：

t

其中，t

步骤S170：根据所有投资路径在所述最优投资时间点的投资期望值，通过下式对所有投资路径在所述最优投资时间点的投资期望值进行加权平均计算，得到所述CCUS项目的最优投资期望总值：

其中，

本实施例基于实物期权理论设计了一套定量评估传统燃煤电厂开展CCUS改造项目投资价值的实物期权决策方法，为相关投资决策提供了分析方法。该方法综合考虑全流程CCUS的项目整体成本以及石油价格、碳价格、技术学习进步率等不确定性因素，为投资者选择投资时机和制定方案提供支撑。

请参阅图3，本实施例还提供CCUS项目投资决策方法的另一流程示意图。

本公开实施例提供的一种CCUS项目投资决策方法，所述方法包括获取CCUS项目的投资评价参数和历史价格数据；其中，所述历史价格数据包括原油的历史价格数据和碳的历史价格数据；根据所述历史价格数据，得到用于进行价格变动模拟的衍生数据；根据所述投资评价参数和所述衍生数据，通过蒙特卡洛方法对所述衍生数据进行价格变动模拟，得到多条投资路径的价格变动模型；根据所述投资评价参数和所述多条投资路径的价格变动模型，计算投资决策期内各投资路径在不同投资时间点的投资期望值；分别比较每条投资路径在不同投资时间点的投资期望值，以分别从每条投资路径上选取最大投资期望值及其对应的投资时间点；根据各条投资路径上的最大投资期望值及其对应的投资时间点，将其中出现频率最高的投资时间点作为最优投资时间点。该方法综合考虑石油价格、碳价格、技术学习率等不确定性因素，为相关投资决策提供了分析框架。

图4为本公开实施例提供的一种CCUS项目投资决策装置的结构示意图，请参阅图4，本实施例提供一种CCUS项目投资决策装置100，包括数据获取模块110、衍生数据生成模块120、价格模拟模块130、期望值计算模块140、路径推演模块150和投资决策模块160。

数据获取模块110，用于获取CCUS项目的投资评价参数和历史价格数据；其中，所述历史价格数据包括原油的历史价格数据和碳的历史价格数据；

衍生数据确定模块120，用于根据所述历史价格数据，得到用于进行价格变动模拟的衍生数据；

价格模拟模块130，用于根据所述投资评价参数和所述衍生数据，通过蒙特卡洛方法对所述衍生数据进行价格变动模拟，得到多条投资路径的价格变动模型；

期望值计算模块140，用于根据所述投资评价参数和所述多条投资路径的价格变动模型，计算投资决策期内各投资路径在不同投资时间点的投资期望值；

路径推演模块150，用于分别比较每条投资路径在不同投资时间点的投资期望值，以分别从每条投资路径上选取最大投资期望值及其对应的投资时间点；

投资决策模块160，用于根据各条投资路径上的最大投资期望值及其对应的投资时间点，将其中出现频率最高的投资时间点作为最优投资时间点。

数据获取模块110获取CCUS项目的投资评价参数和历史价格数据；其中，所述历史价格数据包括原油的历史价格数据和碳的历史价格数据；衍生数据确定模块120根据所述历史价格数据，得到用于进行价格变动模拟的衍生数据；价格模拟模块130根据所述投资评价参数和所述衍生数据，通过蒙特卡洛方法对所述衍生数据进行价格变动模拟，得到多条投资路径的价格变动模型；期望值计算模块140根据所述投资评价参数和所述多条投资路径的价格变动模型，计算投资决策期内各投资路径在不同投资时间点的投资期望值；路径推演模块150分别比较每条投资路径在不同投资时间点的投资期望值，以分别从每条投资路径上选取最大投资期望值及其对应的投资时间点；投资决策模块160根据各条投资路径上的最大投资期望值及其对应的投资时间点，将其中出现频率最高的投资时间点作为最优投资时间点。

基于上述各模块执行CCUS项目投资决策方法的具体实施例已在实施例一中详述，此处不再赘述。

本实施例提供了一种电子设备，该电子设备可以是手机、电脑或平板电脑等，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算器程序，该计算机程序被处理器执行时实现如实施例一中所述的CCUS项目投资决策方法。可以理解，电子设备还可以包括，输入/输出(I/O)接口，以及通信组件。

其中，处理器用于执行如实施例一中的CCUS项目投资决策方法中的全部或部分步骤。存储器用于存储各种类型的数据，这些数据例如可以包括电子设备中的任何应用程序或方法的指令，以及应用程序相关的数据。

所述处理器可以是专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称ASIC)、数字信号处理器(Digital Signal Processor，简称DSP)、数字信号处理设备(Digital Signal Processing Device，简称DSPD)、可编程逻辑器件(Programmable LogicDevice，简称PLD)、现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，简称FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述实施例一中的CCUS项目投资决策方法。

所述存储器可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，例如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，简称SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory，简称EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(Erasable Programmable Read-Only Memory，简称EPROM)，可编程只读存储器(Programmable Read-Only Memory，简称PROM)，只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

本实施例还提供一种计算机可读存储介质，如闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，SD或DX存储器等)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘、服务器、App应用商城等等，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时可以实现如下方法步骤：

步骤S110：获取CCUS项目的投资评价参数和历史价格数据；其中，所述历史价格数据包括原油的历史价格数据和碳的历史价格数据；

步骤S120：根据所述历史价格数据，得到用于进行价格变动模拟的衍生数据；

步骤S130：根据所述投资评价参数和所述衍生数据，通过蒙特卡洛方法对所述衍生数据进行价格变动模拟，得到多条投资路径的价格变动模型；

步骤S140：根据所述投资评价参数和所述多条投资路径的价格变动模型，计算投资决策期内各投资路径在不同投资时间点的投资期望值；

步骤S150：分别比较每条投资路径在不同投资时间点的投资期望值，以分别从每条投资路径上选取最大投资期望值及其对应的投资时间点；

步骤S160：根据各条投资路径上的最大投资期望值及其对应的投资时间点，将其中出现频率最高的投资时间点作为最优投资时间点。

上述方法步骤的具体实施例过程可参见实施例一，本实施例在此不再重复赘述。

综上，本公开提供的一种CCUS项目投资决策方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括获取CCUS项目的投资评价参数和历史价格数据；其中，所述历史价格数据包括原油的历史价格数据和碳的历史价格数据；根据所述历史价格数据，得到用于进行价格变动模拟的衍生数据；根据所述投资评价参数和所述衍生数据，通过蒙特卡洛方法对所述衍生数据进行价格变动模拟，得到多条投资路径的价格变动模型；根据所述投资评价参数和所述多条投资路径的价格变动模型，计算投资决策期内各投资路径在不同投资时间点的投资期望值；分别比较每条投资路径在不同投资时间点的投资期望值，以分别从每条投资路径上选取最大投资期望值及其对应的投资时间点；根据各条投资路径上的最大投资期望值及其对应的投资时间点，将其中出现频率最高的投资时间点作为最优投资时间点。该方法综合考虑石油价格、碳价格、技术学习率等不确定性因素，为相关投资决策提供了分析框架。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

虽然本公开所揭露的实施方式如上，但所述的内容只是为了便于理解本公开而采用的实施方式，并非用以限定本公开。任何本公开所属技术领域内的技术人员，在不脱离本公开所揭露的精神和范围的前提下，可以在实施的形式上及细节上作任何的修改与变化，但本公开的专利保护范围，仍须以所附的权利要求书所界定的范围为准。