基于相对鲁棒CVaR的高不确定性机组日前竞价申报优化

日前电力市场中,机组需提前一天申报竞价信息,高不确定性机组次日实际出力与日前申报出力存在偏差,从而产生弃能及偏差惩罚费用.考虑预测出力存在多种概率分布时的不可比问题和日前竞价的风险决策问题,基于相对鲁棒条件风险价值(relatively robust conditional value at risk,RRCVaR)构建了高不确定性机组日前竞价申报优化模型,并对比了风险中性决策模型和条件风险价值(conditional value at risk,CVaR)决策模型的决策情况.算例分析结果证明了所构建模型的有效性和合理性,并表明在多概率分布不可比时,RRCVaR模型的竞价决策优化结果具有相对较好的利润表现及风险规避能力,竞价决策的CVaR均不高于最大预期尾部损失,且当决策者风险态度趋向保守时,竞价决策的CVaR与风险价值趋于持平,即无超额损失.