XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemcvar
基于CVAR理论的微电网群的定价机制和交易策略优化
摘要：随着可再生能源产生的渗透率的提高，微电网集群（MGC）可再生能源输出的不确定性导致交易量的显着波动，这可能导致交易默认的风险。本文基于价格交易机制和有条件的危险价值（CVAR）理论提出了一个白天的两层交易模型。首先，高层建立了一个目标，可以使用惩罚机制使用需求响应（DR）来最大程度地减少微电网群的整体功率波动。微电网集群采用内部定价机制，并根据内部供需条件调整交易价格，以指导微电网参与集群内交易，从而鼓励微电网使用灵活的资源来减少电力波动。其次，低层优化建立了一个优化模型，目的是最大程度地减少微电网群集的全面工作成本。该模型采用向后的减少技术来获得可再生能源产生的多组典型场景，并引入了CVAR理论来量化交易默认值的潜在风险。最后，通过考虑各种应用方案的案例研究来验证所提出的模型的有效性。
基于CVAR的综合能源系统的多目标计划在碳交易机制下
为了解决“双碳”目标的综合能源系统（IES）的计划问题，本文提出了一种基于CVAR的碳交易机制的IES多目标计划方法（风险为条件价值）。首先，本文建立了IES能源供应设备模型和改进的阶梯式碳交易模型。此外，本文提出了基于碳交易成本的IES多目标两层计划模型。计划模型的上层以经济和环境的优化为目标，以实现综合能源系统的合理规划。下层模型将最低运营成本作为优化系统操作条件并验证计划结果合理性的目标。然后，建立了基于平均值的不确定性模型，以解决计划过程中碳交易价格和新能源输出的不确定性。最后，本文设置了案例，并使用非主导的排序遗传算法-II（NSGA-II）和求解器解决了模型，这表明所提出的方法可以实现IES低碳计划，同时保证经济。
风险敏感策略的分布式强化学习
我们利用分布式强化学习解决了基于 CVaR 风险度量的风险敏感策略学习问题。具体而言，我们表明，应用分布式贝尔曼最优算子时，标准行动选择策略既不会收敛到动态马尔可夫 CVaR，也不会收敛到静态非马尔可夫 CVaR。我们建议对现有算法进行修改，包括一个新的分布式贝尔曼算子，并表明所提出的策略极大地扩展了分布式强化学习在学习和表示 CVaR 优化策略方面的效用。我们提出的方法是标准分布式强化学习算法的简单扩展，因此可以利用深度强化学习的许多最新进展。无论是在合成数据还是真实数据上，我们都通过经验表明，我们提出的算法能够学习更好的 CVaR 优化策略。
混合发电公司风险最优运营策略：混合区间-CVaR模型
- 用户可以从公共门户下载并打印任何出版物的一份副本，用于私人学习或研究。 - 您不得进一步分发材料或将其用于任何盈利活动或商业收益 - 您可以自由分发公共门户中标识出版物的 URL - 删除政策如果您认为本文档侵犯了版权，请通过 vbn@aub.aau.dk 与我们联系并提供详细信息，我们将立即删除对该作品的访问权限并调查您的索赔。
个性化治疗效果估计的可靠机器学习
•有条件的平均值（C A TE）•条件分位数（C Q TE）•有条件的超品质（C SQ TE），也称为条件性值 - at-at-strisk（CVAR）•F-strisk firf-strivergence（C FR TE）
Kishan Suthar
1。Suthar K，Krishnamurthy N，2025年。在共享共享基础下的随机通用纳什均衡：基于CVAR的方法，国际计算运营研究与算法游戏理论2025在ISI DELHI的国际会议。
基于条件价值风险的有条件价值
抽象风力的不确定性来自风速的间歇性和波动，这给解决电力系统的动态经济调度问题带来了巨大的挑战。使用风存储组合系统，本文提出了一个动态经济调度模型，该模型考虑了基于条件价值风险（CVAR）的AC最佳功率流量。由于所提出的模型难以求解，因此我们使用Big-M方法和二阶锥形描述技术将其转换为可跟踪的混合式二阶圆锥编程（MISOCP）模型。通过比较IEEE 30总线系统的调度成本和IEEE 118-BUS系统的置信度不同，这表明CVAR方法可以充分估计风险并协助决策者根据其风险承受能力进行合理的派遣时间表。同时，可以通过分析不同存储能力和初始/最终状态下的调度成本风险来确定最佳的运营能源存储容量和初始/最终储能状态。
通过点对点能源交易实现可再生能源微电网的套利策略
摘要 — 本文提出了一种针对可再生能源微电网 (MG) 的套利策略，以克服光伏和风能等可再生能源 (RES) 在日前市场 (DAM) 和实时市场 (RTM) 之间建立的交易能源市场 (TEM) 中的点对点 (P2P) 能源交易这一新兴商业领域中的不稳定行为。为了识别由 P2P 和实时交易之间的价格差异产生的套利机会，提出了一种具有区间系数的双层风险约束随机规划 (BRSPIC)。在决策的第一阶段，采用各种方案来处理 DAM 价格的不确定性。在第二阶段，P2P 能源交易竞争由基于非合作领导者-追随者博弈的双层规划建模。在较低层次上最大化同行的社会福利的同时，MG 在较高层次上最大化其利润。为了更加贴近实时，第三阶段考虑了区间系数，以应对 RES 和负载以及 RTM 价格的不确定性。条件风险价值 (CVaR) 被强制应用于模型，以控制利润波动的风险。通过使用 Karush-Kuhn-Tucker (KKT)，BRSPIC 被转换为单级优化。然后，将其线性化并通过混合整数线性规划 (MILP) 求解器进行求解。通过在测试系统上评估所提出的模型，很明显，通过套利策略，MG 的利润增加了 3.1% 以上。通过考虑 CVaR，完全规避风险的决策会使 MG 的利润减少 27%，尽管这是一个非常保守的决策。
资产负债研究后续：经济假设和政策选择的回顾
计划。预期收益是使用基础 CMA 的加权分配计算得出的。预期收益是几何级的（长期复利；四舍五入到最接近的小数），假设投资组合权重每年重新平衡一次。呈现的预期收益是模型，并不代表实际客户账户的收益。您的实际收益可能与基于您计划的个人费用/支出呈现的模型收益不同。怡安的咨询费在怡安 ADV 表格第 2A 部分中说明。不保证未来结果。请参阅附录中的资本市场假设披露页面。2 CVAR（条件风险价值），定义为预测期内模拟年度损失最差的 5% 的平均值