基于改进信息间隙决策理论的考虑决策者风险态度的社区虚拟电厂经济-能源-环境调度策略选择

《基于改进信息间隙决策理论的考虑决策者风险态度的社区虚拟电厂经济-能源-环境调度策略选择》是一篇聚焦于社区虚拟电厂（Community Virtual Power Plant, CVPP）优化调度的研究论文。该论文旨在解决在不确定环境下，如何根据决策者的风险态度选择最优的经济-能源-环境调度策略的问题。

随着可再生能源的快速发展和分布式能源系统的普及，社区虚拟电厂作为整合多种分布式能源资源的新型电力系统形式，逐渐成为研究热点。然而，在实际运行过程中，由于天气变化、负荷波动以及市场电价的不确定性，CVPP面临着复杂的决策挑战。因此，如何在不确定条件下做出合理的调度决策，成为当前研究的重点。

本文提出了一种基于改进信息间隙决策理论（Information Gap Decision Theory, IGDT）的方法，用于处理CVPP调度中的不确定性问题。信息间隙决策理论是一种适用于小样本、高不确定性的决策分析方法，能够帮助决策者在缺乏精确概率分布的情况下，评估不同决策方案的风险和收益。通过对传统IGDT模型进行改进，本文增强了其对多目标优化问题的适应性。

在模型构建方面，论文将经济、能源和环境三个维度纳入调度策略的选择中，形成了一个综合评价体系。其中，经济目标关注运行成本最小化，能源目标强调能源利用效率和供需平衡，而环境目标则注重碳排放和污染物排放的减少。通过引入多目标优化算法，论文实现了这三个目标之间的权衡与协调。

此外，论文还特别考虑了决策者的风险态度对调度策略选择的影响。不同的决策者可能具有不同的风险偏好，例如保守型、中立型或激进型。为了反映这种差异，作者在模型中引入了风险系数，并通过敏感性分析探讨了不同风险态度对最终调度结果的影响。这一设计使得模型更具现实意义，能够更好地适应实际应用需求。

在实验部分，论文采用了一个典型的社区虚拟电厂案例进行了仿真分析。案例涵盖了太阳能发电、风力发电、储能系统和可控负荷等多种资源。通过对比不同风险态度下的调度策略，论文验证了所提方法的有效性和实用性。结果显示，当决策者表现出较高的风险规避倾向时，调度策略更倾向于选择稳定性和可靠性较强的方案；而在风险容忍度较高的情况下，则更注重经济性和环保效益。

本文的研究成果不仅为社区虚拟电厂的调度提供了新的理论支持，也为其他类似的能源系统优化问题提供了参考。通过结合改进的信息间隙决策理论和决策者风险态度的分析，论文为复杂环境下的能源调度决策提供了一种科学、可行的方法。

总体而言，《基于改进信息间隙决策理论的考虑决策者风险态度的社区虚拟电厂经济-能源-环境调度策略选择》是一篇具有较高学术价值和实践意义的论文。它在理论创新和实际应用方面均取得了显著进展，为推动智能电网和可持续能源发展提供了重要的思路和方法。