随着近年来世界各国相继实行电力市场化改革,电力市场中存在的不确定性和风险因素使得电力价格波动愈加剧烈。传统的风险度量方法大多建立在有效市场假说(EMH)的基础上。随着电力市场交易管制的不断放松,近期的实证研究表明,市场中存在极端事件交替出现的情况。相比于有效市场假说,真实的市场更符合异质市场假说(HMH)。基于HMH的框架,本文引入经验模态分解算法(EMD)来研究电价的风险变动趋势并计算风险价值(VaR)。EMD算法首先根据局部特性将时间序列分解为若干个本征模态函数(IMF),然后用传统的EWMA模型分别模拟每个IMF来计算单资产VaR。除此之外,本文还引入二元EMD算法与多元GARCH模型相结合,构建了新的投资组合VaR (PVaR)模型,并对不同市场电价的协同和联动变动关系中的多尺度特性进行建模分析。本文采用澳大利亚电力市场的价格数据进行实证研究。实证分析表明,本文基于EMD算法和BEMD算法所提的新模型在多个可靠性评价标准方面,均明显优于传统的EWMA和GARCH模型,能够大幅提高VaR预测精度,同时也有效地提高VaR预测值在风险覆盖上的可靠性。