电力市场中长期合约 vs. 现货分配决策的数据驱动分布式鲁棒优化
最优化与控制
2025-01-28 v1 综合经济学
经济学
摘要
在诸多工业场景中,决策者必须决定是参与长期合约以确保价格(及现金流)稳定,还是参与更具波动性的现货市场。本文研究数据驱动的分布式鲁棒优化(DRO)方法以平衡此权衡。不同于传统风险中性随机优化模型假设数据生成的概率分布为已知, DRO模型假设分布属于一族可能的分布,从而对未见及最坏情形提供一定免疫。我们比较与对比风险中性模型、条件价值-at-risk(CVaR)形式及Wasserstein分布式鲁棒模型,以展示DRO方法为灵活反应性决策者所能带来的潜在收益。
关键词
引用
@article{arxiv.2501.15340,
title = {Data-Driven Distributionally Robust Optimization for Long-Term Contract vs. Spot Allocation Decisions: Application to Electricity Markets},
author = {Dimitri J. Papageorgiou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.15340},
year = {2025}
}
备注
23 pages