使用马尔可夫矩阵连接能源系统优化模型中的代表性周期

时间序列聚合是一种常用的折叠大规模能源系统优化模型计算复杂度的方法。然而，在结果代表性周期(RPs)之间维持年代顺序连续性仍是关键挑战，因为代表性周期之间的转换通常会丢失。这导致存储行为、单元承诺以及其他与时间相关的方面出现不准确。我们提出了一种新方法，利用马尔可夫矩阵通过概率转换和期望值将 RP 彼此链接。该方法也适用于连接多个时间步骤的约束，并且可以调整以适用于二进制变量。我们在一个说明性案例研究和使用 NREL-118 bus 系统进行验证，结果表明该方法在保持低计算复杂度的同时，将错误降低至当前最先进方法的五分之一。