200分求翻译——英译汉

本文应付获得一项profit-maximizing 容量分派政策的问题在能量面前和当市场的不确定性。具体地, 我们考虑一个赢利追求的水力发电生产商参与能量和作为市场作为价格接受人。容量分派co 优化模型在多个市场上为这个与氢结合的生产商被公式化和被解决运用随机编程, 象确定优化提升一个优选的情节依赖预定的战略代替一条固定的弹道事例。我们使用修筑树篱潜在的收支损失的随机编程技术反对市场的不确定性由明确地考虑到能量价值挥发性和当请求可变性以章程和下来业务通话可能性的形式。随机编程解答的好处在他们的确定相对物被展示了在应用一个广泛领域[ 2] 。 本文的剩下的人被组织如下。部分III 提供文学回顾。一个确定多市场与氢结合世代预定的模型被提出在部分IV 。部分v 和VI 谈论塑造辅助服务和市场价不确定性, 各自地。在部分VII, 一个完全随机编程模型为co 优化问题合并两类型不确定性被提出。一个专题研究以现实数据被执行说明提出的随机公式化的好处在部分VIII 与产品图表和桌。部分IX 结束和概述一些未来研究方向。 IX 结论 本文提出明确地考虑到市场的不确定性为解决co 优化问题由水力发电发电器面对的一个随机编程框架。比较确定塑造的方法, 我们的方法产生可能有效地修筑树篱潜在的收支损失由于不确定性与相关能量价值和体会的辅助服务请求的一个随机预定的战略。提出的方法学可能适应为确定容纳其它不确定性的来源譬如无计划的单位维护和水流入的优选的战略。 在随机编程框架之下, 世代预定的问题可能应付用不同的方式。例如, 而不是采取多级公式化被描述在本文, 一种两阶段公式化可能被使用。当市场的不确定性得到阶段性地显露, 解答被更新辗压天际时尚, 每次被解决更新两阶段问题。 ?
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这纸工具在能源之前获得一个取利润最大值的能力配置政策的问题和当做市场不确定。 明确地，我们考虑参与能源的一位追求利润的浴疗院-力量的生产者和同样地市场当做一价格取者。 在多个市场中的能力配置的共最佳化模型为这一个浴疗院生产者是制定和解决利用随机程序规画, 哪一个引起一个最佳的情节-受扶养者计划安排策略而非仅仅一固定的轨道当做是决定论最佳化的情形。 我们雇用随机程序规画围以树篱的技术潜能收入损失反对市场不确定藉由明确地考虑能源价格挥发性和那当做请求易变以规则的形式-上下地服务呼叫可能性。 随机程序的利益规画在他们的决定论对方上的解决有是示范结束一宽的 [2] 的申请光谱.
剩余者那纸是组织依下列各项。 第 3 节提供文学检讨。 一个决定论的多市场浴疗院-世代的计划安排模型是呈现在第 4 节。 区段 V 和 6 讨论补助服务和市价的模型不确定, 分别地。 在第 7 节, 一完全的随机程序规画模型为共最佳化问题合并两者的类型不确定是呈现。 一件个案研究用现实的数据是被运的举例说明利益那被提议的随机程序形成在第 8 节以输出曲线图和桌子。 第 9 节总结和大纲一些未来研究方向。
9 CONCLUSIONS
这纸计画明确地考虑的一个随机程序规画结构那市场解决的不确定共最佳化问题是面对在～手边浴疗院- 电力产生器。 与决定论的模型相较方法, 我们的方法生产量随机程序计划安排策略能有效地树篱那潜能收入损失由于与不确定有关的能源价格和那了解补助的服务请求。 那被提议的方法学能是适应为决定适应的最佳的策略其他的来源不确定如此的当做非计划性的单位维护和水流入。
在随机程序规画结构之下, 世代计划安排问题能是抓住以不同的方式。 为例证, 而非诉诸那多阶段描述的形成在那纸, 一二-阶段形成能被用。 当做市场不确定拿显示定期地, 解决是更新在一旋转地平线流行, 每一时间藉由解决一更新二-阶段问题。

本文应付获得一项profit-maximizing 容量分派政策的问题在能量面前和当市场的不确定性。具体地, 我们考虑一个赢利追求的水力发电生产商参与能量和作为市场作为价格接受人。容量分派co 优化模型在多个市场上为这个与氢结合的生产商被公式化和被解决运用随机编程, 象确定优化提升一个优选的情节依赖预定的战略代替一条固定的弹道事例。我们使用修筑树篱潜在的收支损失的随机编程技术反对市场的不确定性由明确地考虑到能量价值挥发性和当请求可变性以章程和下来业务通话可能性的形式。随机编程解答的好处在他们的确定相对物被展示了在应用一个广泛领域[ 2] 。本文的剩下的人被组织如下。部分III 提供文学回顾。一个确定多市场与氢结合世代预定的模型被提出在部分IV 。部分v 和VI 谈论塑造辅助服务和市场价不确定性, 各自地。在部分VII, 一个完全随机编程模型为co 优化问题合并两类型不确定性被提出。一个专题研究以现实数据被执行说明提出的随机公式化的好处在部分VIII 与产品图表和桌。部分IX 结束和概述一些未来研究方向。IX 结论本文提出明确地考虑到市场的不确定性为解决co 优化问题由水力发电发电器面对的一个随机编程框架。比较确定塑造的方法, 我们的方法产生可能有效地修筑树篱潜在的收支损失由于不确定性与相关能量价值和体会的辅助服务请求的一个随机预定的战略。提出的方法学可能适应为确定容纳其它不确定性的来源譬如无计划的单位维护和水流入的优选的战略。在随机编程框架之下, 世代预定的问题可能应付用不同的方式。例如, 而不是采取多级公式化被描述在本文, 一种两阶段公式化可能被使用。当市场的不确定性得到阶段性地显露, 解答被更新辗压天际时尚, 每次被解决更新两阶段问题

本以为这么多大侠出手，总以为可以走了，没想到译得狗屁不通，不得不纠正一下：
本文解决在能源和AS市场不确定情况下，获取最大利益能力的分配政策问题。特别情况，我们考虑一个追求利润的水力发电商，作为价格提出者参与能源和AS市场。对多样市场下这个水力发电商的电力容量分配最优模型，是利用随机程序来建模并解决的，这种方法给出了一个根据不同场景进行最优的策略，替代了适用于不变场景下的固定策略。通过明确考虑表现为上下可能调节的能源价格和AS需求变化，我们使用随机程序技术来预防潜在的由于市场不定而导致的收入损失。和固定方案比，随机程序解决方案的优点已经在[2]中通过很多应用得到证明。
本文的其余部分组织如下。第三节提供文献回顾。第四节描述了一个确定性的多市场水力发电计划模型。第五节和第六节分别讨论了辅助服务模型和价格的不确定性。第七节提供了一个用于两个不确定类型混合的互相优化问题的完整的随机程序模型。第八节中，通过图型和表格，我们就着实际数据的一个案例，对提到的随机公式优越性进行了阐述。
本文提出了了一个随机程序框架，该框架通过充分考虑市场不定性，解决了水电商面临的互相优化的问题。和确定模型方法相比，我们的这个方法可以产生一个能有效预防，由于能源价格和实际的辅助服务需求变换关联在一起的不确定，而引起的收入损失的随机安排策略。提出的该方法论适合其他不确定的资源调节的最优策略的决定，比如未计划的单元维护和水的流入。
在随机程序的框架下，发电的排定问题能被不同的方法解决。例如，使用一个两级的公式可以代替文中描述的多级公式。当市场不确定性变得周期性时，方案可以通过每次解决一个更新的两级问题来周期性地更新。

本文问题的处理获取利润最大化的能力分配政策存在能源市场 明朗. 具体来说,我们考虑利润的追求水力发电生产者参与能源和市场作为价格的接受者. 联合优化模型的能力分配在多个市场,这种水发生器是制定并解决了利用随机规划, 这将产生一个最优情景依赖性调度策略,而不是一个固定的轨迹如同 确定性的优化. 我们聘请随机编程技术套期保值潜在的收入损失,对市场的不明朗因素,明确考虑到能源 价格波动,以及作为请求变异形式规上下服务呼叫几率. 优越性的随机规划解决方案对其确定性的对口部门已表现出较广泛的应用 [2] . 其余的文件的安排如下. 第三节提供文献. 一个确定性多市场水力发电调度模式,是在第四节. 第五节和第六节讨论造型配套服务和市场价格的不确定因素,分别. 第七节,一个完整的随机规划模型的联合优化问题,将两种类型的不确定性. 一个案例研究,以实际的数据进行说明的优势,建议制订随机节 第八输出图表. 第九节结束并且概述了今后的研究方向. 九大结论本文提出了随机规划的框架,其中明确考虑到市场的不明朗因素,为解决 联合优化问题所面临的水力发电机组. 相比确定性建模方法 我们的做法产生了一个随机调度策略,可以有效地对冲的潜在收入损失的不确定性 能源价格及实现的配套服务的要求. 拟议的方法可以改装为最优策略,容纳其他来源的不确定性,如无计划股 维修及水量. 根据随机规划的框架下,发电调度问题是可以解决的方式各有不同. 比如,而不诉诸多阶段制定详细描述,分两个阶段制定可使用. 由于市场不明朗因素得到定期透露,该办法更新一个滚动式时装 每当解决了一个更新两个阶段的问题.