ZIP双层非线性优化模型：省内外电力市场及风险应对机制研究（以CVaR和线性转换为中心）,基于CVaR方法的双层非线性优化模型在电力市场及省间交易中的研究与应用,主题:提出了一种双层非线性优化模型，将省内电 2.48MB

KMYEGZzh

资源文件列表:

主题提出了一种双层非线性优化模型将省 大约有12个文件
  1. 1.jpg 331.62KB
  2. 2.jpg 146.42KB
  3. 主题提出了一种双层非线性优化模型将省.html 666.75KB
  4. 双层非线性优化模型在电力市场中的实践与优化在日益复.html 666.23KB
  5. 双层非线性优化模型在电力市场中的应用摘要本文提.docx 48.42KB
  6. 双层非线性优化模型在电力市场中的应用摘要本文提出了.docx 25.41KB
  7. 技术博客文章标题探索双层非线.html 667.29KB
  8. 技术博客文章标题探讨双.html 665.77KB
  9. 探讨一种双层非线性优化模型及其在电力市场中的应用.docx 49.19KB
  10. 提出一种新型双层非线性优化模型电力市.docx 49.16KB
  11. 标题基于方法的省内电力市场和省间电力交易模型.docx 13.51KB
  12. 电力市场中的双层非线性优化模型以方法为风险管理的探.docx 49.16KB

资源介绍:

双层非线性优化模型：省内外电力市场及风险应对机制研究（以CVaR和线性转换为中心）,基于CVaR方法的双层非线性优化模型在电力市场及省间交易中的研究与应用,主题:提出了一种双层非线性优化模型，将省内电力市场和省间电力交易的出清分别作为模型的上下层问题。 同时，考虑到新能源与负荷的不确定性带来的市场风险，运用 CVaR方法，将上层问题转化为计及风险的多目标优化问题。 再利用KKT条件和对偶理论，将上述非线性双层问题转化为线性单层问题。 关键词：省间交易商；电力市场；CVaR 方法；双层优化 ,双层非线性优化模型; 电力市场; 省内与省间出清; CVaR方法; 风险多目标优化; KKT条件; 对偶理论。,基于双层非线性优化模型的省际电力市场出清风险控制研究
<link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/base.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/fancy.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90428312/2/raw.css" rel="stylesheet"/><div id="sidebar" style="display: none"><div id="outline"></div></div><div class="pf w0 h0" data-page-no="1" id="pf1"><div class="pc pc1 w0 h0"><img alt="" class="bi x0 y0 w1 h1" src="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90428312/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">**<span class="ff2">探讨一种双层非线性优化模型及其在电力市场中的应用</span>**</div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">近日，<span class="_ _0"></span>探讨一种结合了电力市场与电力交易优化处理的全新思路，<span class="_ _0"></span>以期能深化对区域能源管</div><div class="t m0 x1 h2 y3 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">理及未来发展的理解。<span class="_ _0"></span>特别关注了一种特殊的双层优化模型设计，<span class="_ _0"></span>特别是将其应用在省内电</div><div class="t m0 x1 h2 y4 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">力市场的出清及省间电力交易决策上。<span class="_ _0"></span>我们将聚焦这一主题，<span class="_ _0"></span>并详细分析其中的关键技术与</div><div class="t m0 x1 h2 y5 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">考虑因素。</div><div class="t m0 x1 h2 y6 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">一、双层非线性优化模型概述</div><div class="t m0 x1 h2 y7 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">我们的焦点集中在一个核心模型之上，<span class="_ _1"></span>它将省内电力市场和省间电力交易的出清作为问题的</div><div class="t m0 x1 h2 y8 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">上下两层处理。<span class="_ _0"></span>这并不是传统的线性或近似线性问题处理方式，<span class="_ _0"></span>而是基于复杂系统的非线性</div><div class="t m0 x1 h2 y9 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">性质。具体而言，我们分析的主要内容包括以下几个层面：</div><div class="t m0 x1 h2 ya ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">1. **<span class="ff2">模型结构与思路</span>**</div><div class="t m0 x1 h2 yb ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0"> <span class="_ _2"> </span>- <span class="_ _3"> </span><span class="ff2">首先，模型针对省内电力市场的运行状态<span class="_ _4"></span>进行了深度剖析。此模型试图揭示省内电<span class="_ _4"></span>力</span></div><div class="t m0 x1 h2 yc ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">市场在不同时期和条件下可能出现的不同态势，比如负荷的不确定性等。</div><div class="t m0 x1 h2 yd ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0"> <span class="_ _2"> </span>- <span class="_ _3"> </span><span class="ff2">然后，将模型置于更广泛的全省能源框架<span class="_ _4"></span>内考虑，进一步关注如何利用现代先进的<span class="_ _4"></span>计</span></div><div class="t m0 x1 h2 ye ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">算方法如<span class="_ _3"> </span><span class="ff1">CVaR</span>（条件价值损失比率）处理不确定的市场风险，并以此来提升优化决策的效</div><div class="t m0 x1 h2 yf ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">率和准确性。</div><div class="t m0 x1 h2 y10 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">2. **<span class="ff2">非线性特性分析</span>**</div><div class="t m0 x1 h2 y11 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0"> <span class="_ _2"> </span>- <span class="_ _3"> </span><span class="ff2">在模型设计中，考虑到电力市场的复杂性<span class="_ _4"></span>和非线性特性。电力交易中的多种因素（<span class="_ _4"></span>如</span></div><div class="t m0 x1 h2 y12 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">需求、供应、价格、政策等）之间的交互作用导致了复杂的多变量非线性问题。</div><div class="t m0 x1 h2 y13 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0"> <span class="_ _2"> </span>- <span class="_ _3"> </span><span class="ff2">我们借助<span class="_ _3"> </span></span>KKT<span class="_"> </span><span class="ff2">条件和对偶理论等数学工具，<span class="_ _5"></span>将复杂的多变量非线性问题转化为易于处</span></div><div class="t m0 x1 h2 y14 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">理的线性单层问题。<span class="_ _6"></span>这样既保证了优化算法的高效性，<span class="_ _6"></span>又确保了决策结果的准确性和有效性。</div><div class="t m0 x1 h2 y15 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">二、市场风险与<span class="_ _3"> </span><span class="ff1">CVaR<span class="_"> </span></span>方法的应用</div><div class="t m0 x1 h2 y16 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">考虑到新能源与负荷的不确定性带来的市场风险，<span class="_ _7"></span>我们采用了<span class="_ _3"> </span><span class="ff1">CV<span class="_ _4"></span>aR<span class="_ _3"> </span></span>方法将上层问题转化为</div><div class="t m0 x1 h2 y17 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">计及风险的多目标优化问题。<span class="ff1">CVaR<span class="_ _3"> </span></span>是一种统计方法，它用于衡量某一风险指标在一定置信</div><div class="t m0 x1 h2 y18 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">水平下的损失值。<span class="_ _5"></span>在此模型中，<span class="_ _8"></span>通过使用<span class="_ _3"> </span><span class="ff1">CV<span class="_ _4"></span>aR<span class="_ _3"> </span></span>方法对不确定的市场风险进行量化处理，<span class="_ _5"></span>使</div><div class="t m0 x1 h2 y19 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">得优化决策能够更加贴近实际的市场情况。</div><div class="t m0 x1 h2 y1a ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">三、优化策略与方法</div><div class="t m0 x1 h2 y1b ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">1. **<span class="ff2">优化算法</span>**</div><div class="t m0 x1 h2 y1c ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0"> <span class="_ _2"> </span>- <span class="_ _3"> </span><span class="ff2">为了求解双层非线性优化问题，我们采用<span class="_ _4"></span>了先进的优化算法，如智能算法和梯度下<span class="_ _4"></span>降</span></div><div class="t m0 x1 h2 y1d ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">等。<span class="_ _9"></span>这些算法能够在多目标函数中进行寻优，<span class="_ _9"></span>确保得到最优解的同时，<span class="_ _9"></span>也能够得到兼顾多个</div><div class="t m0 x1 h2 y1e ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">目标的多目标最优解。</div><div class="t m0 x1 h2 y1f ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0"> </div><div class="t m0 x1 h2 y20 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">2. **<span class="ff2">数值分析</span>**</div><div class="t m0 x1 h2 y21 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0"> <span class="_ _2"> </span>- <span class="_ _3"> </span><span class="ff2">在模型的数值分析阶段，我们运用了多种<span class="_ _4"></span>数学工具和方法来分析和处理复杂的多变<span class="_ _4"></span>量</span></div><div class="t m0 x1 h2 y22 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">非线性问题。<span class="_ _8"></span>这包括数学建模、<span class="_ _8"></span>仿真模拟、<span class="_ _5"></span>优化算法求解等。<span class="_ _8"></span>通过这些分析，<span class="_ _8"></span>我们能够更准</div><div class="t m0 x1 h2 y23 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">确地了解市场情况，为决策提供有力的依据。</div></div><div class="pi" data-data='{"ctm":[1.611830,0.000000,0.000000,1.611830,0.000000,0.000000]}'></div></div>
100+评论
captcha
    相关资源
    类型标题大小时间
    ZIP基于主从博弈的共享储能与综合能源微网优化运行研究：微网聚合商与用户博弈策略探讨，实现双赢目标 ,基于主从博弈的共享储能与综合能源微网优化运行研究：电制热设备与博弈模型仿真分析,主题：基于主从博弈的共享791.57KB1月前
    ZIP基于Crowbar电路和Chopper电路的低电压穿越控制算法在DFIG风力发电系统中的仿真研究,基于Crowbar电路和Chopper电路的双馈异步风力发电系统LVRT控制算法仿真研究,DFIG双馈8.54MB1月前
    ZIP基于混合高斯模型、卡尔曼滤波与聚合通道特征算法的行人跟踪及运动区域检测研究实战指导（包含可运行matlab代码与报告）,基于混合高斯模型、卡尔曼滤波与聚合通道特征算法的行人识别跟踪系统实现,数字图像处1.31MB1月前
    ZIP基于SpringBoot+Vue的智慧社区管理系统设计源码1.1MB1月前
    ZIP基于灰狼优化算法的旅行商问题（TSP）解决方案：可自定义坐标数据集，详细注释的Matlab代码,Matlab实现灰狼算法解决旅行商问题（TSP）-可自定义坐标与详细注释,matlab代码：基于灰狼算1.72MB1月前
    ZIP西门子多工位转盘自动化控制解决方案：涵盖PLC通讯、伺服控制、视觉识别及智能软件应用,西门子多工位转盘自动化改造手册：包括Modbus通讯编程、伺服控制、视觉系统与机器人通讯等解决方案 ,SIEMEN3.24MB1月前
    ZIP多目标粒子群算法驱动的微电网经济环保调度优化模型研究,微电网多目标优化调度：粒子群算法求解含光伏、风电等多能源系统调度模型与成本优化,基于多目标粒子群算法的微电网优化调度使用一种经济与环保相协调的微3.34MB1月前
    ZIP基于SMO滑模观测器的永磁同步电机无传感器矢量控制仿真与实现：高效算法C代码移植于DSP芯片，SVPWM调制与S-Function仿真模型,基于SMO滑模观测器的永磁同步电机无传感器矢量控制仿真与实现2.49MB1月前