面向电力系统在极端天气不确定性下的长期韧性投资规划框架

电力系统必须在未来几年内做出大额资本投资，以应对需求激增、资产老化以及来自极端天气的日益严峻威胁。当今的电力系统已经拥有严格的资本规划框架，有望将这一能力扩展以解决面对不确定性情境下的多目标优化问题。本文提出了一个四部分框架：1）将极端天气纳入不确定性来源；2）利用电网数字孪生模型；3）采用蒙特卡罗模拟以捕捉 variability；4）应用多目标优化方法寻找最优投资组合。我们使用该框架调查了基于网格感知的优化方法是否优于无模型方法。我们发现，鉴于基于模型的元启发式优化方法的计算复杂度，仅凭有限的网格知识，更简单的净现值排序方法能够找到更优的投资组合。