Про моделі стохастичної оптимізації для менеджменту водосховищ з урахуванням ризиків

Abstract

У статті наведено огляд публікацій з менеджменту водойм і побудовано нову модель стохастичної динамічної оптимізації для управління балансами водних мас у даній області. Запропонований підхід стохастичної оптимізації допускає такі множинні ключові індикатори результативності, як виробництво у галузі сільського господарства та енергетики, захист від повеней і водоохорона болотистих місцевостей, підтримка біорізноманіття і збереження водойми. Двоетапна особливість запропонованої моделі індукує умови безпеки на водопостачання, відомі як імовірнісні обмеження у стохастичній оптимізації обмеження безпеки в ядерній енергетиці, обмеження стійкості у страховому бізнесі чи обмеження на умовну міру ризику у фінансах. Початкову нелінійну, неопуклу і часто розривну модель можна звести до задач лінійного програмування.

В статье приведен обзор публикаий по менеджменту водоемов и сформулирована новая модель стохастической динамической оптимизации для управления балансами водных масс в данной области. Предлагаемый подход стохастической оптимизации допускает использование таких множественных ключевых индикаторов результативномсти, как производство в отрасли сельского хозяйства и энергетики, защита от наводнений и водоохрана болотистых местностей, поддержка биоразнообразия и сохранение водоема. Двухэтапная особенность предлагаемой модели индуцирует условия безопасности на водоснабжение, известные как вероятностные ограничения в стохастической оптимизации ограничения безопасности в ядерной энергетике, ограничения устойчивости в страховом бизнесе или ограничения на условную стоимость под риском в финансах. Исходную нелинейную, невыпуклую и часто разрывную модель можно свести к задачам линейного программирования.

The paper provides an overview of publications on reservoir management and formulates a novel stochastic dynamic optimization model for controlling the water mass balances in the area affected. The proposed stochastic optimization approach allows multiple key performance indicators such as agriculture and energy production, wetland water and flood protection, biodiversity preservation, and reservoir storage. A two-stage feature of the proposed model induces the safety constraints on water supply known as chance conditions in stochastic optimization – safety constraints in nuclear energy, stability constraints in insurance business, or constraints on the Conditional Value-at-Risk (CVaR) in finance. The original nonlinear, nonconvex and often discontinuous model can be reduced to linear programming problems.