基于E-CARGO模型的极端天气下电力系统分布鲁棒机会约束优化研究

针对极端天气下可再生能源发电预测困难及多源电力系统调度复杂的问题，研究人员提出基于E-CARGO模型的WDRCC（Wasserstein分布鲁棒机会约束）框架，结合DTC（深度时序聚类）算法和小样本分析，显著提升系统鲁棒性。实验验证其在IEEE 30/118/300总线系统中的有效性，为极端天气下的能源调度提供新范式。

　　

随着全球气候变化加剧，极端天气事件频发，电力系统面临前所未有的挑战。可再生能源（如风能）的大规模并网虽有助于减排，但其间歇性和不可预测性在极端天气下尤为突出。传统调度方法如随机优化（SO）依赖预设概率分布，而鲁棒优化（RO）过于保守，均难以平衡经济性与可靠性。更棘手的是，极端天气历史数据稀缺，导致预测模型精度不足。如何构建兼顾鲁棒性和经济性的调度策略，成为能源领域亟待解决的难题。

中国的研究团队基于角色协作（RBC）理论，创新性地将E-CARGO模型（包含环境、类、代理、角色等要素）引入电力系统优化领域，提出了一种融合Wasserstein距离的分布鲁棒机会约束（WDRCC）框架。该研究发表于《Expert Systems with Applications》，通过深度时序聚类（DTC）算法提取极端天气特征的小样本数据，构建数据驱动的模糊集和机会约束，最终实现极端天气下电力系统的高效调度。

关键技术包括：1）DTC算法聚类历史风电预测误差数据；2）基于Wasserstein距离构建模糊集；3）E-CARGO模型重构单元组合（UC）问题；4）对非凸WDRCC模型进行等价转化。实验数据来自实际风电场历史记录及IEEE标准测试系统。

研究结果

1. 小样本分析的深度时序聚类
   DTC算法将极端天气下的风电预测误差聚类为典型场景，验证了其在小样本条件下的有效性，为后续模糊集构建提供数据基础。

2. 系统不确定性的Wasserstein建模
   通过Wasserstein距离量化预测误差分布差异，构建的模糊集覆盖真实数据分布概率达95%，显著优于传统KL散度方法。

3. 扩展E-CARGO模型
   将UC问题分解为角色（如发电机、储能系统）协作任务，结合仿射调整策略处理风电波动，降低调度成本12.7%。

4. 模型重构与求解
   将非凸机会约束转化为二阶锥规划问题，计算效率提升40%，在IEEE 30/118/300总线系统中均验证了方案的普适性。

结论与意义
该研究通过RBC理论和E-CARGO模型，为极端天气下的电力调度提供了可解释性强的分析框架。WDRCC模型通过数据驱动方式平衡经济性与鲁棒性，其核心创新在于：1）DTC算法突破小样本限制；2）Wasserstein模糊集降低保守性；3）角色化建模提升系统透明度。实验表明，该方法在极端天气场景下可减少15%的弃风损失和8%的调峰成本，对构建气候适应性电网具有重要实践价值。未来可进一步探索多能源耦合场景下的角色协作机制。