面向欧洲电力系统规划的自适应鲁棒优化：考虑区域性 Dunkelflaute 事件

风力和太阳能发电的扩张正在推动欧洲能源系统的转型，同时也增加了对这些天气依赖资源的依赖。因此，将可再生能源稀缺事件纳入长期规划变得至关重要。本研究展示了如何将最坏情况的区域性可再生能源稀缺事件（如 Dunkelflaute，即风力和太阳能供应较低的持续时段）内生地纳入面向天气鲁棒的、相互连接的能源系统规划中。我们开发了用于完全脱碳化欧洲电力系统的容量扩张模型，采用自适应鲁棒优化框架，在单次优化运行中纳入多种极端天气情景。结果表明，系统成本随这些事件的地理范围呈非线性上升：单一的最坏情况区域性干扰导致成本上升 9%，但跨越多个区域的更广泛干扰则导致成本大幅上升，最高可达 51%。随着 Dunkelflaute 条件在大部分欧洲地区扩展，额外成本影响趋于平稳，最大增幅为 71%。最优技术组合随天气压力的严重程度而演变：尽管风力、太阳能、储能以及区域间输电足以应对局部事件，但大规模的突发事件需要长期氢储存和负荷削减以维持系统韧性。中欧地区（尤其是德国和法国）出现系统性瓶颈，而边缘地区则通过补充建设来承担成本。这些发现凸显了需要超越国家层面的协调欧洲政策策略，以支持跨境基础设施投资，规模化灵活技术（如长期储能），并促进可再生能源在地理上均衡部署，以缓解 Dunkelflaute 事件所带来的系统性风险。