发电资产最优组合分配的WCVaR风险度量方法

由于多个子市场具有不同的价格波动特性和收益率随机变化特性,为了追求利润最大、风险最小,风险管理方法已用来研究发电资产分配(GAA)问题.为了避免条件风险价值(CVaR)方法解决该问题的不足,建立了基于Worst-case Conditional Value-at-risk(WCVaR)理论的新的3个最优组合模型.在随机变量混合分布条件下将模型进一步简化、推广,并建立了3个相应的发电资产组合分配的模型.对发电商在现货市场和远期合同市场资产的分配比例和有效前沿进行了算例测试,测试结果表明了理论分析的正确性和模型的有效性.

离散椭球分布下两阶段WCVaR风险利润优化模型及应用

本文研究随机变量非完全分布下的两阶段风险-利润优化问题。采用最坏情况下条件风险(Worst-case Conditional Value-at-Risk:WCVaR)度量指标,在离散椭球分布下建立了两阶段WCVaR约束下利润期望最大优化模型,运用优化对偶方法将复杂的Max-Min结构化简,理论上证明了简化模型和原模型的同解性,以发电商电能分配组合优化为数值实例,验证了模型和计算方法的有效性。

多置信水平下的最坏情况条件风险模型

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.在随机变量为离散界约束分布的假设下,运用多目标决策方法和最优化对偶理论将具有Min-Max结构的复杂模型转化为常规的单目标线性规划问题.应用该模型建立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.

求解WCVaR的光滑化方法

聚焦基于WCVaR下,风险——利润的组合优化模型的计算问题,在随机变量服从离散界约束和损失函数为线性的条件下,根据已研究的半光滑化方法,将化简后的模型光滑化,并建立了SQP光滑化算法,并验证了该算法的全局收敛性.

离散界约束分布下的WCVaR风险分析及其应用

在随机变量分布为部分信息的情况下,提出了最坏情况下的条件风险(Worst-case conditionalvalue-at-risk,WCVaR)指标,并建立了风险-利润的三个鲁棒组合优化模型.该模型具有复杂的min-max多层优化结构.在随机变量服从离散界约束分布和损失函数为线性的条件下,运用对偶理论转化复杂的min-max优化模型为简单的线性规划问题,理论上证明了简化后的模型与原模型的同解性.该研究是条件风险(CVaR)分析方法的发展,可有效运用于随机变量分布为非完全信息下的市场风险-利润问题;是条件风险(CVaR)分析方法的发展;转化后的线性规划能高效地应用于实际问题的计算.应用该WCVaR模型和计算方法于电力系统的发电资产优化组合问题,数值仿真显示所提出的模型能真实地模拟发电商的商业行为,为发电商的投资组合和风险管理提供了新的方法.