下偏差-信息熵联合风险度量的动态购电策略

"息熵的联合风险度量方法，来评估供电公司在多市场购电时面临的不确定性风险。下偏差主要评估了损失发生的可能性及其严重性，而信息熵则用于量化这种损失的不确定性。这种联合风险度量方式能更全面地反映出购电风险的真实情况。 在机会约束规划的框架下，本文构建了一个动态购电组合优化模型。该模型旨在确保供电公司在各个电力市场中的购电决策能够满足在一定置信水平下，实际收益不低于预设的目标收益。这样，不仅能在风险控制上达到理想水平，还能确保公司的收益在可接受的范围内。 模型的求解采用了粒子群优化算法，这是一种基于群体智能的全局优化方法，能够有效地搜索多维空间中的最优解。通过仿真实验，该方法证明了其在度量购电组合风险上的优势，能够更精确地反映供电公司面对不同市场电价波动和负荷需求不确定性时的决策影响。 已有文献中，购电风险评估多采用方差、半方差、VaR、CVaR等传统指标，但这些指标往往未能充分考虑不确定性因素。本文提出的下偏差-信息熵联合风险度量则弥补了这一缺陷，尤其对于动态购电决策问题，它能更好地适应供电公司连续、动态的购电过程。 此外，现有的研究大多聚焦于单阶段购电策略，忽视了购电决策的连续性。而本文提出的动态购电策略模型，考虑了不同市场时间跨度的影响以及上一阶段决策对后续决策的连锁效应，更符合实际运营情况。 本文提出的下偏差-信息熵联合风险度量和动态购电策略模型，为电力市场的风险管理和决策提供了新的理论支持。通过结合两种风险度量方法，不仅提高了风险评估的准确性，还丰富了购电决策的优化手段，有助于供电公司在复杂市场环境中实现风险与收益的平衡。"