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基于CVaR的风力发电效益分析的任务书
任务书
任务名称：基于CVaR的风力发电效益分析
任务背景：
随着可再生能源的不断发展，风力发电作为其中的一个重要组成部分，正逐渐成为人们关注的热门话题。然而，由于受到天气等自然因素的影响，风力发电的产生量存在不确定性，因此在其效益分析时需要考虑风力发电量的概率分布和风速的稳定性等因素。而常用的风险管理指标中，CVaR能够较好地应对风力发电量的不确定性。因此，基于CVaR的风力发电效益分析成为了一个值得深入探讨的课题。
任务目标：
本次任务旨在通过基于CVaR的方法，对风力发电效益进行分析，包括以下具体内容：
1.搜集风力发电量和天气等因素的历史数据，并进行预处理，得到每小时的风力发电量和相关数据。
2.使用CVaR方法，分析和预测未来风力发电量的概率分布，并给出不同置信度下的CVaR值和期望值。
3.建立风力发电效益模型，包括考虑电力市场价格和补贴等因素，计算在不同置信度下风力发电效益的损失和收益。
4.根据得出的风力发电效益模型，定量评估风力发电的收益和风险，并给出有效的风险管理策略，为风力发电的投资和运营提供决策支持。
任务步骤：
1.搜集、整理近年的风力发电量和相关数据，包括历史的风速数据、机组状态数据和电力市场价格等。
2.对收集到的数据进行预处理，包括缺失值的填补和异常值的处理等，得到每小时的风力发电量和相关数据。
3.使用CVaR方法，分析和预测未来风力发电量的概率分布，给出不同置信度下的CVaR值和期望值。
4.根据得到的风力发电量概率分布，建立风力发电效益模型，考虑电力市场价格和政府补贴等因素，计算在不同置信度下的风力发电效益的的损失和收益。
5.基于得出的风力发电效益模型，定量评估风力发电的风险和收益，并给出有效的风险管理策略，为投资和运营方案提供决策支持。
任务成果：
1.编写数据收集和预处理的代码程序，并给出各项参数的具体设置信息。
2.撰写基于CVaR的风力发电量预测方法，给出不同置信度下的CVaR值和期望值，并分析结果。
3.撰写风力发电效益模型和考虑电力市场价格和补贴等因素的方法，并计算在不同置信度下的风力发电效益。
4.撰写风力发电效益的风险评估和风险管理策略，并给出论证和结论。
任务思路：
本次任务涉及到较多的数据处理和数学模型解析。一方面，需要较强的数据分析和处理技能，能够应用常规的数据分析方法和工具，处理并分析风力发电量和相关数据；另一方面，需要对统计学和优化模型有一定的了解和掌握，能够针对不同的问题，应用相关模型进行分析和预测。同时，还需要对风力发电市场和相关政策有一定的了解，以便更好地建立和分析风力发电效益模型。
参考文献：
1.沈勇，周广华，王秀，等.基于CVaR的风电功率预测不确定性分析[J].电力系统保护与控制，2018，46(14)：31-39.
2.张明信，康文凯，李弘毅.基于风险分析的风电效益评估研究[J].中华电力科技，2020，21(2)：24-27.
3.郑明远，王剑龙，周众.基于CVaR的风力发电风险管理方法[J].电网技术，2018，42(6)：1873-1879.