基于 Wasserstein 距离的多能源微网数据驱动两阶段分布式鲁棒调度
最优化与控制
2025-04-15 v1 系统与控制
系统与控制
摘要
本文研究了在供需不确定性下的多能源微网自适应分布式鲁棒调度 (DRD)。构建 Wasserstein 模糊集合以支持数据驱动决策。充分利用从原始视角获得最坏情况期望的特殊结构，本文定制并开发了一种在列生成与约束生成框架下针对计算负担的 novel 且高效分解算法。数值研究表明，我们的 DRD 方法有效，并且阐明了其与通过随机规划和鲁棒优化方案实现的传统调度方法之间的相互关系。此外，与文献中流行的两阶段分布式鲁棒优化算法进行比较，验证了我们算法在计算 DRD 问题方面的强大能力。
引用
@article{arxiv.2504.09638,
title = {Data-Driven Two-Stage Distributionally Robust Dispatch of Multi-Energy Microgrid},
author = {Xunhang Sun and Xiaoyu Cao and Bo Zeng and Miaomiao Li and Xiaohong Guan and Tamer Başar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.09638},
year = {2025}
}