【摘 要】
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为了给大用户构建合适的购电方案，首先分析大用户在不同购电途径中的购电成本，建立大用户的购电模型。接着引入风险价值方法（VaR方法）对建立的购电模型进行优化，同时考虑风险偏好，用风险系数表示大用户对风险的喜好程度。最后用改进的粒子群算法进行求解，得到大用户的最优购电策略。以制订未来某个月购电方案为例，在MATLAB上进行仿真分析，证明上述方法的可行性，得出最优购电策略和购电量随风险系数变化曲线。结果
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为了给大用户构建合适的购电方案，首先分析大用户在不同购电途径中的购电成本，建立大用户的购电模型。接着引入风险价值方法（VaR方法）对建立的购电模型进行优化，同时考虑风险偏好，用风险系数表示大用户对风险的喜好程度。最后用改进的粒子群算法进行求解，得到大用户的最优购电策略。以制订未来某个月购电方案为例，在MATLAB上进行仿真分析，证明上述方法的可行性，得出最优购电策略和购电量随风险系数变化曲线。结果表明，随着风险系数的增大，大用户的主要购电途径逐渐从现货市场向中长期合约市场和期权市场转变。
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