综述：可再生能源供应中断事件建模研究

本综述系统分析了可再生能源供应中断事件的建模方法，首次全面评估了自然灾害、技术创新、地缘政治和经济因素等四类108种中断事件的量化模型。研究揭示了多标准集成建模（如成本-温室气体排放协同优化）和混合方法（随机-鲁棒优化）能显著提升能源系统韧性，为政策制定者提供风险知情决策框架。

　　

中断事件的定义与分类

可再生能源供应中断事件指具有极端 outcomes 的动态情境，其通过性能损失影响系统功能。根据成因可分为四类：自然灾害（如洪水、热浪）、人为故意事件（如技术创新）、社会政治事件（如战争、政策变更）和经济事件（如利率变化、碳税调整）。值得注意的是，并非所有中断都具有负面影响，例如技术创新可能通过提升光伏组件效率产生积极 disruption。

建模技术体系

能源系统建模主要采用计算模型、数学模型和物理模型三大类。数学模型中，基于回归和优化的统计技术与基于第一性原理的机制模型并存。优化建模通常在选定时段内基于供需约束最小化系统总成本，而仿真建模通过求解数学模型来洞察系统在不同运行条件下的响应机制。多标准决策分析（MCDA）和混合整数线性规划（MILP）等方法被广泛应用于处理多目标优化问题。

研究方法论

研究采用PRISMA系统文献综述方法，从Scopus等数据库筛选102篇核心文献。搜索策略采用复合关键词结构，涵盖"可再生能源""能源系统""中断"等术语及其同义词，最终纳入108个中断事件案例。文献发表趋势显示2018年后研究成果显著增长，反映该领域日益受到关注。

中断事件的影响维度

不同类别中断事件对电力、燃料、氢能和热力需求部门产生差异化影响：

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  自然灾害主要影响电力供应，极端天气可使光伏输出降低60%以上

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  技术创新类事件中氢能领域研究增长显著，44%的研究涉及绿氢生产

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  社会政治事件（如新冠疫情）导致印度2.3GW可再生能源项目延迟

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  经济事件中碳交易机制变化成为新兴研究焦点

系统边界与空间分辨率

研究涵盖多尺度地理范围：从建筑尺度（6.9%）、工业园区（1.96%）到区域（23.5%）和国家尺度（31.4%）。农村地区研究存在明显空白，仅3项研究关注偏远农村韧性。国家尺度研究主要集中在政策影响评估，而区域研究更关注洪水、台风等局部自然灾害。

多标准建模实践

57%的研究将成本作为核心指标，但单一成本优化可能忽略关键不确定性因素。22%的研究采用多标准评估，包括：

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  温室气体排放（6项研究）

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  环境损害指标（5项研究）

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  利益相关者满意度（3项研究）

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  电网影响程度（2项研究）

  图5展示了不同利益相关方关注的标准差异，政策制定者更侧重电网影响和就业创造，而运营商重点关注供电可靠性。

仿真工具应用

HOMER系列软件在13项研究中被用于生命周期成本模拟，其净现值成本（NPC）分析能有效比较不同配置。EnergyPLAN在3项研究中展示多标准建模能力，但一年时间跨度限制其长期政策评估功能。LEAP模型的场景建模功能在4项研究中用于长期CO₂排放预测，但存在模型偏差风险。全局敏感性分析被证明能有效量化输入参数交互效应。

优化方法创新

随机优化（7项研究）通过概率场景处理不确定性，但依赖准确概率分布数据。粒子群优化（PSO）在5项研究中展现复杂解空间探索能力，特别适用于泵储机组频率控制等多目标问题。建模生成替代方案（MGA）方法产生160个近最优解，帮助决策者应对土地用途冲突等定性约束。鲁棒优化（4项研究）提供最坏情况保障方案，但可能导致过度保守设计。

混合方法突破

随机-鲁棒混合优化在自然灾害建模中实现计算效率与稳健性平衡，瑞典30城市案例表明该方法能防止极端天气下的性能断层。蒙特卡洛-MGA组合成功应用于英国电力部门转型路径分析，同时处理定量不确定性和定性政策约束。仿真-优化迭代方法有效模拟城市能源系统在极端天气下的临界需求响应，实现短期运行与长期规划的协同优化。

结论与展望

研究表明：单一建模方法难以全面捕捉中断事件复杂性，多标准集成和混合方法能显著提升模型鲁棒性。未来研究应重点关注：1）农村地区能源韧性建模空白 2）燃料电池车辆等新兴技术脆弱性评估 3）定性约束的量化转换方法 4）跨尺度建模框架开发。通过结合随机优化的场景探索能力、鲁棒优化的最坏情况保障和MGA的多元解生成特性，可构建下一代可再生能源系统规划工具。