【摘 要】
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采用最坏情况下条件风险(WCVaR)作为市场风险度量指标,建立了多置信水平下的极小化WCVaR 优化模型.该模型具有复杂的min-max 优化结构,在随机变量为离散界约束分布的假设下,运用多目标决策优化方法和最优化对偶理论转化复杂模型为常规的单目标线性规划问题;应用该模型建立了发电商电能分配策略,并采用蒙特卡洛模拟测试了模型的有效性。该研究可有效处理随机变量分布为非完全信息的CVaR 风险管理,多
【机 构】
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长沙理工大学 数学与计算科学学院 长沙理工大学 数学与计算科学学院 长沙理工大学 电气与信息工程学
【出 处】
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中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十五届学术年会
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采用最坏情况下条件风险(WCVaR)作为市场风险度量指标,建立了多置信水平下的极小化WCVaR 优化模型.该模型具有复杂的min-max 优化结构,在随机变量为离散界约束分布的假设下,运用多目标决策优化方法和最优化对偶理论转化复杂模型为常规的单目标线性规划问题;应用该模型建立了发电商电能分配策略,并采用蒙特卡洛模拟测试了模型的有效性。该研究可有效处理随机变量分布为非完全信息的CVaR 风险管理,多置信水平的考虑是对单置信CVaR 方法的发展。研究成果可为市场运营模式下发电商的电能分配提供新的策略。
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