考虑源-荷不确定性的农村综合能源系统两阶段随机鲁棒规划与运行优化

为解决农村可再生能源与负荷需求不确定性导致的能源规划难题，研究人员提出两阶段随机鲁棒优化（TS-SRO）框架，通过数据驱动场景生成与区间不确定性建模，实现风光生物质多能协同配置与调度。该模型使能源成本降低37.6%、CO2 排放减少85.3%，为乡村低碳能源转型提供关键技术支撑。

　　

在全球能源转型背景下，农村地区面临可再生能源波动大、负荷预测难的双重挑战。尽管联合国可持续发展目标（SDG7和SDG13）强调清洁能源普及，但现有研究多聚焦城市能源系统，乡村场景中风、光、生物质资源的协同利用仍存在规划粗放、抗干扰能力弱等瓶颈。尤其在中国北方农村，传统能源依赖导致高碳排与高成本并存，亟需建立兼顾经济性与鲁棒性的综合解决方案。

中国某高校团队在《Renewable Energy Focus》发表研究，创新性地构建农村综合能源系统（RIES）两阶段优化模型。第一阶段通过0-1规划聚类生成风光出力典型场景，第二阶段采用箱型不确定集刻画负荷波动，结合嵌套列与约束生成（NCCG）算法动态求解。关键技术包括：基于历史数据的随机场景生成、置信区间驱动的鲁棒优化、以及经济-环境目标动态加权方法。

模型构建
研究团队设计包含风机（WT）、光伏（PV）、太阳能热水器（SWH）、沼气热电联产（BCHP）和储能设备的RIES架构。电气系统通过储能和热泵（HP）实现电热耦合，生物质系统利用厌氧消化器（AD）和沼气罐（BES）完成能量转换。

不确定性处理
针对风光出力的时空差异性，采用k-means聚类从8760小时历史数据提取典型场景；对负荷波动则构建基于95%置信区间的箱型不确定集，通过调节预算参数控制保守程度。

优化结果
案例显示，TS-SRO模型使年化成本降低37.62%，CO₂
减排达85.33%。敏感性分析表明：BCHP定价对经济性影响显著（弹性系数0.78），而SWH和HP敏感度不足0.1；当不确定性预算增加20%时，成本上升9.8%但系统鲁棒性提升34%。

算法创新
提出的动态加权NCCG算法较传统CCG求解效率提升62%，有效解决多目标-多不确定性耦合难题。Pareto前沿分析显示，成本与排放存在明显权衡关系，动态权重可快速定位最优折衷点。

该研究突破乡村能源规划中"源-荷双不确定"的优化瓶颈，首创将场景法与鲁棒优化融合的TS-SRO框架。不仅验证生物质能在中国北方农村的核心调节作用，更通过算法创新为复杂能源系统决策提供通用工具。成果对实现SDG7目标具有实践指导价值，其动态加权策略可推广至工业园区、微电网等多能系统优化领域。