基于增强扩散模型的时间序列预测中的专业去噪技术

《Expert Systems with Applications》：Expert Denoising for Enhanced Diffusion-Based Time Series Forecasting

微电网在可再生能源不确定性下面临尾碳风险管控难题，本研究提出两阶段融合碳配额与CVaR风险优化的鲁棒模型预测控制策略。日 ahead阶段量化全局CVaR阈值并分解为短时约束，intra-day阶段动态调整计划以抑制功率波动，实现总超额排放降低52%、尾碳过量减少38%的协同控制效果。

　　微电网（Microgrid, MG）作为一种关键路径，用于整合分布式能源资源（Distributed Energy Resources, DERs）并支持“双碳”目标，其发展受到由可再生能源发电强不确定性引发的尾部碳超额风险的制约，成为实现精确减排的瓶颈。为了应对现有方法在动态量化碳风险和实现闭环风险控制方面的局限性，本研究提出了一种将碳约束与风险优化相结合的两阶段能源管理策略。在日前阶段，该策略设定碳配额和条件风险价值（Conditional Value-at-Risk, CVaR）阈值，以实现经济和低碳目标，并将其细分为短时间窗口约束。在日内阶段，基于鲁棒模型预测控制（Robust Model Predictive Control, RMPC），该策略通过实时预测数据动态调整计划，以最小化调度偏差和风险成本，设定风险约束并执行优化。仿真结果表明，该策略能够将电力波动抑制25%，减少总超额排放52%，并降低尾部超额排放38%。它有效实现了总碳排放与尾部风险的协调控制，为高可再生能源渗透率的微电网提供了理论和实践支持。

在应对气候变化和推动能源结构绿色低碳转型的背景下，实现“双碳”目标（碳达峰和碳中和）已成为全球共识和实践的核心。这一目标对碳排放的减少带来了巨大压力。微电网作为一种新型的分布式、灵活且可控的高效能源网络，能够有效整合和利用分布式可再生能源资源，如区域风能和太阳能（Photovoltaic, PV），成为应对能源转型挑战和缓解碳排放压力的重要方式。然而，微电网的大规模推广和其碳排放减少潜力的充分实现面临由可再生能源源强不确定性引发的根本性挑战，尤其是在碳排放控制的精细化层面。可再生能源的固有间歇性和波动性不仅使微电网的电力预测和能源平衡管理变得更加复杂，还可能导致在微电网运行过程中出现高尾部碳超额排放的风险，严重威胁微电网减排目标的稳定性以及环境效益的确定性。因此，准确且实时地量化碳排放并动态控制尾部碳排放风险，已成为实现其脱碳目标的关键瓶颈。

面对由不确定性驱动的场景所带来的核心挑战，传统的确定性优化方法已经显得不足。鲁棒优化（Robust Optimization, RO）和模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）因其在处理不确定性方面的优越能力，成为当代研究的热点。RO是一种通过定义不确定性参数的区间来解决不确定性问题的优化方法。在相关研究中，采用两阶段鲁棒优化方法，并利用列与约束生成（Columns and Constraints Generation, C&CG）算法解决最坏风力输出场景下的非凸稳定性约束问题。同时，也有研究采用两阶段鲁棒优化框架，结合日内输出限制和全局预算约束构建多面体不确定性集，以描述风力输出波动，并利用自适应列与约束生成算法处理非凸稳定性约束问题。然而，鲁棒优化暴露的保守性和静态决策机制，限制了其在动态风险控制中的发展。

MPC是一种基于模型的闭环控制策略，它采用更加主动的动态优化方法来应对不确定性问题，其核心在于基于滚动时间域优化和执行第一步控制的预测模型，同时结合反馈来修正预测误差，形成闭环控制过程。它能够适应波动并实时处理多时间尺度约束，特别适用于在风能和光伏输出不确定性下的动态调度需求。鲁棒模型预测控制（RMPC）结合了RO和MPC的优势，有效地继承了RO对最坏情况的鲁棒性，并融合了MPC的滚动优化和闭环反馈能力，为高不确定性下的微电网能源管理提供了解决方案思路。

在低碳调度方面，碳配额机制为微电网实现减排提供了新的激励。通过构建电动汽车（Electric Vehicle, EV）的全生命周期碳配额模型，并将碳配额收益纳入调度成本函数，可以实现以降低用户调度成本和平抑电网负荷波动为目标的低碳最优调度。同时，也有研究考虑跨区域能源互联和碳交易市场，将能源成本和碳排放纳入目标函数，通过深度强化学习实现多主体协同减排。

然而，仅依靠碳配额约束难以准确捕捉和应对碳排放的尾部极端风险。条件风险价值（CVaR）作为一种风险评估指标，用于衡量在特定置信水平之上最坏情况下的预期损失，因其能够有效量化尾部极端风险的能力，在新能源电力系统的风险建模中展现出独特优势。相关文献提出了一种两阶段CVaR风险控制架构，在第二阶段中将由于电力短缺导致的风险损失嵌入目标函数，以实现精细的负荷削减，从而最小化经济风险损失。另一项研究则建立了一个三阶段框架，利用CVaR来衡量可再生能源发电和不可控负荷需求预测的随机风险，并在第一阶段目标函数中嵌入CVaR以实现经济优化。上述研究中，基于CVaR指标的风险管理表现出粗粒度特征，风险约束在时间和空间上的传递呈现碎片化状态，使得难以有效支持精细化动态风险控制的现实需求。

综上所述，现有研究仍存在以下关键局限性：RMPC和碳配额系统缺乏对碳超额排放尾部风险的动态量化工具，CVaR方法尚未迁移到碳风险领域，导致无法准确捕捉高碳排放极端场景；现有的CVaR风险约束表现出时间与空间上碎片化的全天单一风险阈值粗粒度特征，难以支持闭环精细化的风险控制。因此，迫切需要开发一种新型的能源管理策略，该策略应融合多时间尺度动态优化和对短时间风险的精准量化，以系统应对强不确定性挑战，实时测量和约束碳超额排放的尾部风险，最终确保微电网的低碳、经济和可靠运行。

本研究提出了一种基于鲁棒模型预测控制、融合碳配额和CVaR条件风险价值的两阶段微电网能源管理策略。该策略的核心在于通过日前与日内协同优化机制，实现碳排放和动态风险控制。具体而言，日前阶段通过自主优化碳配额和CVaR风险阈值，设定全局约束；日内阶段则基于鲁棒模型预测控制，结合风负荷的实时预测数据，动态调整计划并执行优化，以最小化调度偏差和风险成本。该策略不仅有效应对了碳排放的尾部风险，还实现了对总碳排放和尾部风险的协调控制，为高可再生能源渗透率的微电网提供了理论和实践支持。

在技术实现方面，本研究的创新点主要体现在三个方面。首先，开创性地将CVaR应用于碳排放尾部风险量化，构建了一种新型的碳配额约束与CVaR方法的融合模型，使得在高可再生能源占比的微电网中能够实现对极端碳超额场景的精准测量与评估，同时明确考虑了时间变化的碳价格影响。其次，建立了一种两阶段CVaR风险分解与传递框架，不同于传统的两阶段调度方法，该框架嵌入了滚动时间域的分层CVaR模型。在日前阶段，该模型量化并分解出全局CVaR上限，并将其细化为短时间窗口的阈值；在日内阶段，基于实时数据动态执行这些约束，从而形成“预评估-跟踪-修正”的闭环联动机制，有效解决了风险在时空上的碎片化问题，实现了对极端碳超额事件的精细化控制。最后，实现了对风险、成本和低碳性能的集成优化，通过同时耦合碳配额约束、CVaR风险管理以及运营经济性，该策略能够同时最小化设备运行成本、碳配额合规成本和CVaR尾部风险惩罚。仿真结果验证了该策略在抑制电力波动、减少超额排放和缓解极端碳超额风险方面的优越性。

本研究的实验部分通过仿真研究验证了所提出的两阶段能源管理框架的优势，并评估了在考虑碳配额和CVaR约束下的能源管理策略的性能。首先，展示了两阶段能源管理框架下的最优调度结果，呈现出电网购电与售电计划、柴油发电机输出计划以及储能充放电计划的协同调度方案。通过对比不同策略下的运行情况，验证了所提出的策略在经济性、低碳性和可靠性方面的综合优势。其次，分析了在不同场景下的碳排放变化趋势，揭示了在风能和光伏输出不确定性下的碳排放波动情况，并探讨了所提出的策略如何有效降低这些波动，从而实现对碳排放的精准控制。此外，还评估了在不同时间尺度下的风险传递机制，验证了该策略在时间和空间上的精细化控制能力。

在结论与未来工作部分，本文提出了一种融合碳配额和CVaR条件风险价值的两阶段微电网能源管理框架，通过日前与日内协同优化机制，实现碳排放和动态风险控制。该框架不仅有效应对了碳排放的尾部风险，还实现了对总碳排放和尾部风险的协调控制，为高可再生能源渗透率的微电网提供了理论和实践支持。未来的工作将聚焦于进一步优化该框架在不同场景下的适应性，拓展其在多主体协同调度中的应用，同时探索更高效的碳价格预测模型，以提高碳配额约束与CVaR风险控制的协同效果。此外，还将进一步研究该策略在实际运行中的稳定性与经济性，以确保其在不同条件下的可行性与可靠性。

在本研究中，通过文献调研和整体技术结构的介绍，明确了当前在微电网能源管理与碳风险控制方面的主要挑战与研究方向。随后，基于CVaR的基单元模型、储能系统模型以及两阶段能源管理框架的构建，进一步探讨了如何实现对碳排放的精准量化和动态控制。通过案例研究和结果分析，验证了所提出策略的有效性，并展示了其在抑制电力波动、减少超额排放和缓解极端碳超额风险方面的优越性。最后，通过结论与未来工作的总结，强调了该策略在推动微电网低碳、经济和可靠运行方面的重要意义，并展望了其在实际应用中的前景。

在不确定性管理框架方面，虽然RO在微电网不确定性调度中被广泛应用，但其固有的不确定性集建模方式和静态决策机制在处理动态碳风险时存在根本性限制。现有方法在场景生成、经济与环境平衡以及动态特征响应方面表现出显著的不足，而新兴的RMPC框架虽然引入了滚动优化机制，但仍面临缺乏碳约束和优化能力不足的问题。因此，有必要进一步研究如何在RMPC框架中融入碳约束，以实现对动态碳风险的精准控制。同时，CVaR方法作为一种风险评估工具，能够有效量化尾部极端风险，但其在碳风险领域的应用仍处于初步阶段，尚未形成系统的框架。因此，需要探索如何将CVaR方法迁移到碳风险领域，以实现对碳排放尾部风险的全面评估与控制。

在碳配额引导的负荷响应模型方面，碳配额作为政府或企业分配的有限碳排放信用，是激励微电网实体减少排放的关键市场工具。为了引导用户深入参与负荷响应，本文引入了碳配额机制。当前主要的碳配额分配方法包括基准法、历史强度法和祖父法，其中基准法因其相对简单和易于实施，被广泛采用。然而，基准法在实际应用中仍存在一定的局限性，例如难以准确反映不同主体的碳排放情况，以及对碳价格波动的适应性不足。因此，有必要进一步研究如何优化碳配额分配方法，以提高其在不同场景下的适用性和精准度。

在实验部分，本文通过仿真研究验证了所提出的两阶段能源管理框架的优势，并评估了在考虑碳配额和CVaR约束下的能源管理策略的性能。首先，展示了两阶段能源管理框架下的最优调度结果，呈现出电网购电与售电计划、柴油发电机输出计划以及储能充放电计划的协同调度方案。通过对比不同策略下的运行情况，验证了所提出的策略在经济性、低碳性和可靠性方面的综合优势。其次，分析了在不同场景下的碳排放示踪情况，揭示了在风能和光伏输出不确定性下的碳排放波动情况，并探讨了所提出的策略如何有效降低这些波动，从而实现对碳排放的精准控制。此外，还评估了在不同时间尺度下的风险传递机制，验证了该策略在时间和空间上的精细化控制能力。

在结论部分，本文提出了一种融合碳配额和CVaR条件风险价值的两阶段微电网能源管理框架，通过日前与日内协同优化机制，实现碳排放和动态风险控制。该框架不仅有效应对了碳排放的尾部风险，还实现了对总碳排放和尾部风险的协调控制，为高可再生能源渗透率的微电网提供了理论和实践支持。未来的工作将聚焦于进一步优化该框架在不同场景下的适应性，拓展其在多主体协同调度中的应用，同时探索更高效的碳价格预测模型，以提高碳配额约束与CVaR风险控制的协同效果。此外，还将进一步研究该策略在实际运行中的稳定性与经济性，以确保其在不同条件下的可行性与可靠性。

在本研究中，通过文献调研和整体技术结构的介绍，明确了当前在微电网能源管理与碳风险控制方面的主要挑战与研究方向。随后，基于CVaR的基单元模型、储能系统模型以及两阶段能源管理框架的构建，进一步探讨了如何实现对碳排放的精准量化和动态控制。通过案例研究和结果分析，验证了所提出策略的有效性，并展示了其在抑制电力波动、减少超额排放和缓解极端碳超额风险方面的优越性。最后，通过结论与未来工作的总结，强调了该策略在推动微电网低碳、经济和可靠运行方面的重要意义，并展望了其在实际应用中的前景。

在实验部分，本文通过仿真研究验证了所提出的两阶段能源管理框架的优势，并评估了在考虑碳配额和CVaR约束下的能源管理策略的性能。首先，展示了两阶段能源管理框架下的最优调度结果，呈现出电网购电与售电计划、柴油发电机输出计划以及储能充放电计划的协同调度方案。通过对比不同策略下的运行情况，验证了所提出的策略在经济性、低碳性和可靠性方面的综合优势。其次，分析了在不同场景下的碳排放示踪情况，揭示了在风能和光伏输出不确定性下的碳排放波动情况，并探讨了所提出的策略如何有效降低这些波动，从而实现对碳排放的精准控制。此外，还评估了在不同时间尺度下的风险传递机制，验证了该策略在时间和空间上的精细化控制能力。

在结论部分，本文提出了一种融合碳配额和CVaR条件风险价值的两阶段微电网能源管理框架，通过日前与日内协同优化机制，实现碳排放和动态风险控制。该框架不仅有效应对了碳排放的尾部风险，还实现了对总碳排放和尾部风险的协调控制，为高可再生能源渗透率的微电网提供了理论和实践支持。未来的工作将聚焦于进一步优化该框架在不同场景下的适应性，拓展其在多主体协同调度中的应用，同时探索更高效的碳价格预测模型，以提高碳配额约束与CVaR风险控制的协同效果。此外，还将进一步研究该策略在实际运行中的稳定性与经济性，以确保其在不同条件下的可行性与可靠性。

在本研究中，通过文献调研和整体技术结构的介绍，明确了当前在微电网能源管理与碳风险控制方面的主要挑战与研究方向。随后，基于CVaR的基单元模型、储能系统模型以及两阶段能源管理框架的构建，进一步探讨了如何实现对碳排放的精准量化和动态控制。通过案例研究和结果分析，验证了所提出策略的有效性，并展示了其在抑制电力波动、减少超额排放和缓解极端碳超额风险方面的优越性。最后，通过结论与未来工作的总结，强调了该策略在推动微电网低碳、经济和可靠运行方面的重要意义，并展望了其在实际应用中的前景。