经济学 > 一般经济学
[提交于 2025年7月15日
(v1)
,最后修订 2025年7月24日 (此版本, v2)]
标题: 考虑区域黑暗时段事件的欧洲电力系统规划自适应鲁棒优化
标题: Adaptive Robust Optimization for European Electricity System Planning Considering Regional Dunkelflaute Events
摘要: 本研究利用自适应鲁棒优化(ARO)框架,开发了一个完全脱碳的欧洲电力系统容量扩展模型。该模型内生地识别最坏区域黑暗期事件,即风能和太阳能供应低谷的持续时期,并在一次优化运行中包含多个极端天气情景。结果表明,系统成本随着这些事件地理范围的扩大呈非线性增长:单一最坏情况区域中断使成本增加9%,但跨多个区域的广泛中断导致成本大幅上升,最高达51%。当黑暗期条件覆盖欧洲大部分地区时,额外成本影响趋于平稳,最大增加71%。最优技术组合随着天气压力的严重程度而变化:虽然可再生能源、电池和区域间传输足以应对局部事件,但大规模中断需要长期氢存储和负荷削减以保持系统弹性。中欧地区,特别是德国和法国,成为系统瓶颈,而外围地区则承担补偿性过度建设的成本。这些发现强调了需要一种协调的欧洲政策战略,超越国家规划以支持跨境基础设施投资,扩大长时储能等灵活技术,并促进可再生能源在地理上的平衡部署,以缓解与黑暗期事件相关的系统性风险。
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