Mitigating investment risk using modular technologies
Mitigating investment risk using modular technologies
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使用模块化技术降低投资风险
DOI：
10.1016/j.compchemeng.2021.107424
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发表时间：
2021
影响因子：
4.3
通讯作者：
Zavala, Victor M.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Shao, Yue;Hu, Yicheng;Zavala, Victor M.
我们研究了模块化处理技术提供的物流投资灵活性，以降低风险。具体来说，我们提出了一个多阶段的随机规划公式，确定最佳的产能扩张计划，减轻需求的不确定性。该公式考虑了小/大单位之间的多产品依赖关系以及预期利润和风险之间的权衡。该公式使用累积风险度量来避免传统的每阶段风险最小化公式的时间一致性问题，我们认为这种方法与典型的投资指标（如净现值）更兼容。不同的复杂性的案例研究来说明的发展。我们的研究表明，帕累托边界的一个灵活的设置（允许部署的小单位）主导的帕累托边界的一个不灵活的设置（只允许部署的大单位）。值得注意的是，尽管大型加工单位的规模经济带来了好处，但这种主导地位仍然普遍存在。
We study logistical investment flexibility provided by modular processing technologies for mitigating risk. Specifically, we propose a multi-stage stochastic programming formulation that determines optimal capacity expansion plans that mitigate demand uncertainty. The formulation accounts for multi-product dependencies between small/large units and for trade-offs between expected profit and risk. The formulation uses a cumulative risk measure to avoid time-consistency issues of traditional, per-stage risk-minimization formulations, and we argue that this approach is more compatible with typical investment metrics such as the net present value. Case studies of different complexity are presented to illustrate the developments. Our studies reveal that the Pareto frontier of a flexible setting (allowing for deployment of small units) dominates the Pareto frontier of an inflexible setting (allowing only for deployment of large units). Notably, this dominance is prevalent despite benefits arising from economies of scale of large processing units.
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