数学 > 优化与控制
[提交于 2025年4月10日
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标题: 考虑天气不确定性和核电站故障的鲁棒能源系统建模:北欧案例研究
标题: Modeling Robust Energy Systems Considering Weather Uncertainty and Nuclear Power Failures: A Case Study in Northern Europe
摘要: 用于政策支持的容量扩展模型越来越多地代表了天气依赖型发电(风能和太阳能)的可变性和不确定性。 然而,尽管同样具有不确定性,正如2022年法国核电舰队的表现所证明的那样,由核电厂停运引起的不确定性在文献中很大程度上被忽视了。 本文提出了首个考虑核电厂因非计划停运导致可用性不确定性的容量扩展模型。 我们提出了一种数学模型,结合了基于情景的随机优化方法(用于处理与天气相关的不确定性)和数据驱动的可调式鲁棒优化方法(用于处理与核电厂故障相关的不确定性)。 鲁棒模型代表了核电厂的粗放行为,这些大型(1吉瓦)机组要么运行要么停机,同时允许模型决定最优的核电厂容量。 我们在一个针对北欧地区(七个节点)的案例中测试了该模型,时间分辨率为1250个时间步长。 我们的研究结果表明,如果不在规划阶段考虑核电厂停运,确实会对能源系统造成脆弱性。 我们提出的模型表现良好,在极端天气条件下甚至可以防止负荷损失(以0.6%的稳健性为代价),并找到解决方案。 稳健的解决方案的特点是燃气电厂的容量较高,但令人惊讶的是,核电厂容量几乎没有受到影响。
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