考虑条件风险价值和阶梯碳交易的综合能源系统优化调度

为进一步提升综合能源系统环境效益,减少新能源出力不确定性所带来的潜在风险,提出了计及条件风险价值(conditional value at risk,CVaR)以及阶梯碳交易的综合能源系统优化调度模型。考虑到系统风电和光伏出力不确定性可能带来的影响,采用条件风险价值量度不确定性带来的潜在风险,并将碳捕获技术、电转气设备以及阶梯式碳交易机制引入系统调度模型,构建了综合考虑系统运行成本和碳交易成本的优化调度目标函数,由于所建立模型为混合整数规划问题,采用CPLEX求解器进行求解,设置4种场景进行验证分析,算例表明所提模型可有效减少二氧化碳排放,在兼顾经济性和环境性的同时引入CVaR,可避免由于忽略风光不确定性所带来的较为乐观的调度结果,使系统最终调度结果更为合理。

考虑条件风险价值的交直流系统两阶段分布鲁棒低碳经济优化调度

考虑到海上风电出力的随机性以及日益突出的生态环境问题,以含柔性直流输电技术(voltagesource converter high voltage direct current,VSC-HVDC)的交直流系统为研究对象,提出了考虑条件风险价值(conditional valueatrisk,CVaR)的两阶段分布鲁棒低碳经济优化模型,构建了基于Kullback-Leibler(KL)散度的概率分布模糊集,同时利用条件风险价值量化了极端场景下的尾部风险,使得模型能够同时考虑概率分布不确定性以及处于最坏概率分布中极端场景下的尾部损失;此外,将阶梯型碳交易机制并入所提分布鲁棒模型中,通过合理利用柔性资源和储能装置,增强系统运行的灵活性,在兼顾运行风险的前提下,降低碳排放量的目标。再者,为了提高计算效率,在列和约束生成算法(column-and-constraint generation method,C&CG)和Multi-cut Benders分解算法的基础上提出了双循环分解算法。最后,在基于改进的IEEE RTS 79测试系统中验证了所提模型及算法的有效性。

基于多层级条件风险价值的高渗透可再生能源电力系统低碳运行联合优化

在双碳目标下,风电渗透率增加给新型电力系统的安稳运行带来挑战,而条件风险价值法(Conditional Value-at-Risk,CVaR)可对风电的随机风险进行分类量化评估,以用于系统调度运行。根据CVaR提出了改进的多层级条件风险价值法(Multi-layer Conditional Value-at-Risk,MCVaR),并建立了基于MCVaR的高渗透可再生能源电力系统低碳运行联合优化模型。仿真算例结果表明,MCVaR相较于CVaR能够显著降低系统的弃风与切负荷量,同时系统的极端损失下降了49.45%。所提方法能够在满足系统可控风险约束的前提下,实现运行经济效益与低碳环保收益的综合最优化。

基于条件风险价值的风储系统储能容量优化配置研究

随着风能资源的广泛利用,风电场效率和安全性越来越得到人们的重视。运用统计学方法对风速的特性进行分析,可以掌握风能的变化规律,从而对电量进行合理的分配与调度,最大化降低损失和风险。目前,已有大量利用储能系统平抑风电场输出的相关文献,而将条件风险价值作为评价指标引入风能资源评估的研究较少。针对风速不稳定性及其所带来的风电场弃风限电量严重的问题,提出了在风电场并网处配置一定容量的储能装置,将系统的条件风险价值作为优化目标,利用储能装置对风电场进行充放电控制,从而实现平抑风功率大幅度波动、减少弃风限电的目的。通过实际算例分析了储能系统对风功率波动的平抑作用,量化结果和可视化结果表明该方法在风功率削峰填谷中具有重要作用。

Padua评分联合D-dimer对呼吸内科住院患者VTE的风险评估价值研究

目的 探讨Padua评分联合D-dimer对呼吸内科住院患者静脉血栓栓塞症(VTE)的风险评估价值。方法 纳入179例高度疑似VTE的呼吸内科住院患者。以CTPA和/或V/Q或双下(上)肢加压静脉彩超的阳性结果作为确诊VTE的金标准,采集所有纳入患者的一般资料,包括性别、年龄、现病史、吸烟史、体重指数,均行Padua评分并收集D-dimer检测值,运用受试者工作特征曲线(ROC)分析比较Padua评分、D-dimer及二者联合对呼吸内科住院患者中VTE的风险评估价值。结果 179例呼吸内科高度疑似VTE住院患者中有83例确诊,确诊率为46.4%。一般资料中VTE组和非VTE组的Padua评分和D-dimer检测相比,差异有显著统计学意义(P<0.01)。Padua评分对其预测的ROC曲线下面积(AUC)为0.784[95%CI(0.710~0.858)],最佳临界值为3.5分,≥3.5分时灵敏度为69.9%,特异度为86.5%,Youden指数为0.563;D-dimer检测对其预测的AUC为0.898[95%CI(0.852~0.943)],最佳临界值为553μg/L,≥553μg/L时灵敏度为85.5%,特异度为82.3%,Youden指数为0.678;当Padua评分≥3.5分且D-dimer≥553μg/L对其预测的AUC为0.931[95%CI(0.895~0.967)],灵敏度为86.7%,特异度为86.5%,Youden指数为0.732。Padua评分联合D-dimer对呼吸内科疑诊VTE住院患者的灵敏度、特异度、Youden指数及AUC均较Padua评分和D-dimer有显著提高,总体预测价值明显优于两种方法单独使用时。结论 Padua评分联合D-dimer对呼吸内科住院高度疑似VTE患者的风险评估的灵敏度、特异度和诊断效能方面均优于单独使用Padua评分或D-dimer检测,能够更准确的预测VTE的发生风险,有助于临床医师早期高效的筛查出VTE患者并采取相应的治疗措施。

心脏磁共振心肌延迟强化对肥厚型心肌病心源性猝死发生风险预测价值研究

目的研究心脏磁共振(CMR)心肌延迟强化(LGE)对肥厚型心肌病(HCM)心源性猝死(SCD)长期风险的预测价值。方法选取我院2013年10月至2020年6月接受CMR-LGE的HCM患者81例为研究对象,统计所有患者的基本资料、5年HCM-SCD风险评分、LGE值及SCD发生率。Pearson相关性分析HCM患者LGE值与5年HCM-SCD风险评分的相关性,同时绘制ROC曲线计算LGE值对HCM患者SCD发生的预测效能。结果HCM患者的LGE值随着5年HCM-SCD风险评分增加而明显升高(P<0.01);Pearson相关性分析显示,HCM患者LGE值与5年HCM-SCD风险评分呈正相关(r=0.704,P<0.01);ROC曲线分析显示,LGE值预测HCM患者SCD发生风险的AUC为0.892,同时LGE≥5.47是最佳阈值,其诊断敏感度为100%、特异度为66.67%;Kaplan-Meier生存分析结果显示,LGE≥5.47组的存活率明显低于LGE<5.47组(P<0.01)。结论HCM患者LGE值能够有效预测患者SCD的发生风险,当HCM患者LGE≥5.47%时,应考虑提前给予植入型心律转复除颤器进行一级预防,以完善HCM患者的SCD风险分层。

考虑源荷相关性及条件风险价值的综合能源系统参与电能量-备用市场优化

为充分挖掘多种备用资源的调节潜力,针对综合能源系统同时参与电能量与备用市场时的优化调度问题进行了研究。考虑同一区域内能源和负荷的相关特性以及系统的运行风险,建立综合能源系统的日前调度随机优化模型。首先,采用基于Cholesky分解的拉丁超立方采样技术生成符合综合能源系统中源荷相关性的风-光-荷样本矩阵。其次,采用近邻传播(affinity propagation, AP)聚类算法生成典型场景。然后,以日前调度成本、备用资源调整期望成本及条件风险价值构成的调度总成本最低为目标,构建综合能源系统随机优化调度模型。最后,建立综合能源系统仿真模型,验证所提方法能够刻画综合系统内部的源荷相关性,并实现系统运行经济性和安全性的平衡。

论经济法在网络金融风险防范中的价值作用

当前的金融法体系,在金融风险管理和防范方面发挥着重要的作用。将经济法视为防范金融风险的重要手段,不仅能够提高金融风险的防范效果,而且能够满足金融风险防范的要求。经济法作为金融风险防范的工具,应用和发挥其内在的特点和原理,能够确保在防范金融风险的过程中,采取相应的经济法措施和原则,促使金融机构和市场参与者更加谨慎地行事,增强金融体系的稳定性和可持续发展。为此,文章对此进行了分析探讨。

生成式人工智能赋能高等教育的价值、风险与纾解路径

生成式人工智能的到来开启了人工智能与教育深度融合的时代。数字化转型背景下,生成式人工智能应用于高等教育具有三方面价值意蕴。促进高等教育公平以及高等教育质量的提升,进一步推动高等教育现代化。虽然生成式人工智能的应用给高等教育带来了机遇,但也存在一定的潜在风险,包括师生互动风险、信息安全风险,以及学习者主体性异化风险等。为此,高校管理者应辩证地看待生成式人工智能,引导高校教师快速适应新角色以符合素质教育要求、强化高校师生数字素养、提升高校师生与人工智能协作共处的智慧。

基于条件风险价值理论的可再生电源高渗透率区域配电网的电压控制策略

在高渗透率可再生能源区域电网中,分布式接入电源和负荷导致电力波动,影响电压稳定,限制了电力供应。研究表明,无功充盈系统对稳态电压控制至关重要。通过建立数学模型、灵敏度分析和控制点选择,确定了调节主变压器电压比为主的电压控制策略。以35 kV输变电系统为例验证了该策略的有效性。

计及条件风险价值和综合需求响应的产消者能量共享激励策略

随着分布式新能源的广泛普及和用户用能需求的多元化,在综合能源交易市场下研究如何优化产消者的能源调度,并解决其剩余能源的交易问题具有重要意义。为此,该文提出了一种由综合能源服务商主导的产消者能量共享优化激励策略。首先,构建由综合能源服务商主导的产消者能量共享实施架构,并给出产消者中的能量枢纽模型;其次,考虑到新能源出力和产消者用能的不确定性,建立了计及条件风险价值和综合需求响应的产消者模型以及综合能源服务商模型;然后,建立产消者能量共享模型,并提出了基于市场贡献的利益再分配策略;最后,通过仿真验证了所提策略能够有效降低产消者的经济成本,提高参与各方的积极性,并为产消者在经济效益和风险水平之间的平衡提供了参考。

计及风电出力相关性和条件价值风险的电力系统概率可用输电能力评估

针对风电出力预测误差对区域间可用输电能力(ATC)评估的影响,提出一种计及风电出力相关性和条件风险价值(CVaR)的电力系统区域间ATC概率评估方法。首先,通过基于历史风电出力数据的相关系数矩阵和Copula函数,构建计及风电场出力空间相关性的风电出力预测误差概率模型;接着,基于获得的计及风电出力空间相关性的风电出力预测误差修正风电场出力预测值;然后,提出一种计及风电出力相关性和CVaR的ATC概率评估双层优化模型,下层模型以基态下发电成本和风险费用最小为目标,上层模型以极大化区域间ATC为目标,通过基态下和极限状态下机组的出力作为上下层模型间的交互信息;在此基础上,利用Karush-Kuhn-Tucker(KKT)最优条件,对下层模型进行转换,将双层优化模型转换为均衡约束的数学规划(MPEC)模型;进一步,将MPEC模型转换为混合整数二阶锥规划问题,进而实现概率ATC的求解;最后,通过PJM-5节点测试系统和吉林西部电网进行算例分析,结果验证了所提方法的可行性和有效性。

中国上市银行增量长期条件风险价值估算研究

防控系统性金融风险的前提在于风险趋势的动态监测,该趋势决定于长期条件风险价值溢出传染。为有效测度中国上市银行的增量长期条件风险价值指标并评价其系统重要性和系统脆弱性,选用GARCH-MIDAS模型估算其长期波动率、短期波动率及总波动率,使用DCC-MIDAS模型测度长期相关系数和总相关系数。将所测算出的长期波动率与长期相关系数相结合,计算出增量长期条件风险价值、长期风险溢出指数和长期风险吸收指数。对比分析增量长期条件风险价值和以往研究中所使用的增量条件风险价值之间的差异和联系。考察剔除短期扰动下的风险价值溢出的长期趋势特征,并根据构建的长期风险溢出指数和长期风险吸收指数,稳健地识别出剔除短期扰动下的系统重要性银行和系统脆弱性银行。研究表明:其一,金融资产波动可以显著分解为长期波动和短期波动,长期波动决定着银行收益率波动趋势;金融资产间的相关系数则主要由其长期相关系数决定,并受到短期因素的干扰;其二,长期风险价值确实能够有效测度银行风险价值变化趋势,且增量长期条件风险价值决定增量条件风险价值的变化趋势,是银行风险溢出传染的核心要素;其三,通过增量长期条件风险价值构造的长期风险溢出指数LSRE与长期风险吸附指数LSRR可以稳健地识别系统重要性机构和系统脆弱性机构,从而为审慎监管精准施策提供指导。

基于C藤Copula及条件风险价值的综合能源系统灵活爬坡优化调度

随着可再生能源渗透率增加,净负荷波动幅度也随之变大。因此,该文针对净负荷不确定性变化,结合预测误差相关性与条件风险价值(conditional value at risk,CVaR),提出一种综合能源系统灵活爬坡优化调度方法。首先,通过神经网络模型预测风光荷初始功率,针对预测误差,运用C藤Copula函数构建多元随机变量预测误差的联合概率分布,并据此提出一种灵活爬坡产品设计方法;然后,在考虑净负荷不确定性带来的弃风光和切负荷条件风险价值的基础上,构建考虑灵活爬坡产品风险价值的综合能源系统优化调度模型。仿真结果表明,考虑净负荷预测误差相关性的优化使系统整体经济性提升1.22%,切负荷与弃风光总量减少了17.01%,验证该文方法的有效性。结合不同置信水平下的CVaR值,可为综合能源系统调度提供一定的风险参考。

基于绿证机制与条件风险价值的风光水网联合优化调度策略

以新能源为主体的新型电力系统建设,大规模新能源消纳面临严峻挑战,需要寻求大规模清洁型灵活性资源及其调节应用机制予以支撑.为此,本文以梯级水电为调节电源,提出了基于绿证机制与条件风险价值的风光水网联合运行的三阶段优化调度策略.第一阶段,考虑风光条件风险价值,构建电网运营商与风光水合作联盟的主从博弈模型,电网运营商在满足可再生能源配额的情况下以利益最大化为目标制定购电电价,风光水合作联盟以收益最大化制定售电策略,通过风光水合作联盟进行负荷跟踪与未进行负荷跟踪时的功率对比得出梯级水电的调整功率,利用遗传算法嵌套Cplex求解器进行求解;第二阶段,风光水合作联盟利益分配,构建非对称纳什议价模型,通过第一阶段求解的梯级水电对各风光集团的调整功率作为各风光集团的议价能力,来制定内部补偿电价,以此来保证合作联盟的稳定,该阶段用ADMM算法进行求解;第三阶段,调整功率分配,通过以电定水,将第一阶段为进行负荷跟踪的梯级水电调整功率分配至各个梯级水电站,该阶段利用遗传算法进行求解.通过算例结果验证了本文方法的有效性.

考虑源-荷不确定性及条件风险价值的电力系统优化调度

高比例风、光新能源机组并网及负荷侧功率的波动使得电力系统面临着较强的源-荷不确定性。为此,提出一种考虑源-荷不确定性及条件风险价值的电力系统优化调度模型。采用随机优化规划的方法对风、光机组及负荷功率不确定性进行处理,运用三角模糊数表征随机变量,利用清晰等价转换求解模糊优化问题;考虑到不确定性带来的运行风险,利用条件风险价值的方法来调控不确定性对调度决策者的影响,降低不确定性风险成本,并考虑了阶梯碳交易成本,降低了系统的碳排放。算例结果表明,所提优化调度模型能够有效降低不确定性风险成本,提高系统运行的低碳与经济性。

考虑风险和碳交易机制的微电网分布鲁棒优化调度

提高微电网风电的消纳能力是实现双碳目标的重要手段。该文构建了一种考虑极限场景和净负荷条件风险价值的微电网低碳分布鲁棒优化模型。首先,针对源-荷不确定性构造基于Wasserstein距离的概率分布模糊集,并考虑极限场景修正该模糊集,以提高模糊集的鲁棒性,减少场景数目,提高求解效率。其次,以包括供能成本、阶梯式碳交易成本和风险成本的微电网日运行成本最小为优化目标,建立分布鲁棒优化调度模型,并利用分段线性近似法和对偶理论将模型转换为线性规划问题求解。最后,通过算例仿真进行验证,结果表明,考虑极限场景的分布鲁棒优化方法具有较强的鲁棒性;引入阶梯式碳交易成本可以有效减少微电网的碳排放量,并提高风电的消纳能力;净负荷条件风险价值可以有效平衡微电网运行的经济性与风险性。

两级电力市场环境下考虑条件风险价值的新能源场站最优售电模型

为充分发挥能源资源优化配置作用,我国正逐步建成“统一市场、两级运作”的两级电力市场。在两级电力市场建设初期,新能源场站参与省间电力现货交易的计划电力缺乏指导性是目前亟须研究的问题。对省间-省内两级电力市场的现行机制进行了深入研究,探讨了其运作框架。考虑省间电力现货交易与辅助服务市场的多时间、多空间耦合特性,构建了两级电力市场下新能源场站的售电决策双层优化模型,并基于条件风险价值法对下层模型进行转化,实现对新能源场站出力不确定性的控制。依托东北某省工程实际数据进行了算例分析,结果表明该模型能够在两级电力市场环境下提高新能源场站的市场收益。

考虑条件风险价值的多源协调优化运行策略

为实现双碳目标,电力系统呈现多种电源广泛接入的趋势。提出一种多源协调双层优化运行模型,上层模型将光伏、燃气轮机、储能等多种电源聚合为虚拟电厂,通过优化实现虚拟电厂整体的调度成本最小,针对光伏出力的不确定性,采用条件风险价值理论对风险进行度量;下层模型为系统出清模型,该模型以系统总成本最小为优化目标,考虑虚拟电厂与火电机组、柴油机组参与竞标,输出虚拟电厂实际中标容量返回给上层,使得虚拟电厂可根据实际中标容量调整各电源出力。为求解所构模型,采用卡罗斯−库恩−塔克(Karush-Kuhn-Tucker,KKT)条件和强对偶理论将双层模型转化为单层模型。最后,通过算例验证模型有效性,结果表明,多源协调运行参与系统调度,能有效减少系统运行成本,提高可再生能源消纳率。

考虑风电条件风险的水火风联合调度模型及求解

在“双碳”战略和高比例可再生能源并网政策背景下,为准确量化风电等新能源消纳成本及其随机性造成的风险损失以支持电力调度决策,采用CVaR建模风电随机性造成的弃风和弃负荷条件风险值,并应用Copula函数计算连续马尔可夫链风速模型预测风电出力,建立风电不确定风险损失、发电成本和污染排放最小的水火风电短期多目标调度模型。并通过可变外部种群规模、增强局部搜索能力和基于K近邻距离的精英种群淘汰规则3方面改进SPEA2算法以对该模型进行高效求解。仿真结果显示CVaR能很好建模风电不确定风险,并通过改进SPEA2找到更好的Pareto最优解集。