不确定环境下电力供应的两阶段随机鲁棒补偿模型

"不确定电源环境管理的新型不精确两阶段随机鲁棒补偿模型是一种用于处理电力供应领域中不确定性问题的优化方法，旨在解决二氧化碳减排管理。由W.Li、S.X.Liu、Z.H.Fu、H.D.Shi和Y.L.Xie等人提出，这个模型结合了不精确两阶段（ITSP）和随机鲁棒补偿编程（RC），以应对能源系统的动态性和随机性。其应用主要针对中国-加拿大能源与环境研究中心的电力供应环境管理课题，尤其是在涉及碳捕集、利用和封存（CCUS）技术不同采用率的场景下。通过RC计划，可以确保区域能源系统的财务稳定性，同时有效减少规划期间的二氧化碳排放量。" 本文介绍的ITSP-RC模型是一个在不确定环境下管理CO2排放的创新工具。首先，模型采用两阶段策略，允许在第一阶段进行初步决策，然后在第二阶段根据实际出现的不确定性进行调整。这种设计考虑到了电力系统中常见的区间值不确定性以及概率分布的不确定性，使其更具适应性。 不精确性体现在模型对不确定性的处理上，即模型并不需要完全精确的信息，而是容忍一定的误差范围，这使得ITSP-RC能够应对现实世界中数据不完整或预测不准确的情况。同时，随机性因素的引入意味着模型能够处理那些难以预测或无法控制的变量，如气候变化、市场需求波动或设备故障。 在实际应用中，模型通过模拟不同CCUS技术的采用情况，分析其对二氧化碳减排的影响。碳捕集、利用和封存技术是减少温室气体排放的关键手段，但其部署成本和技术成熟度各不相同，因此，模型需要考虑到这些技术在不同情境下的效益和成本。通过RC计划，能源系统可以在满足预算约束的同时，优化减排策略，确保财务稳定，从而实现长期的可持续发展。 ITSP-RC模型提供了一个强大的框架，用于处理电力供应环境管理中的复杂性和不确定性。它不仅有助于制定更有效的二氧化碳减排策略，还能够帮助决策者在面对未来不确定性时做出更为明智的选择。这一研究对于推动能源行业向更清洁、更可持续的方向发展具有重要的理论和实践价值。