利用自适应鲁棒优化与共形不确定性刻画增强电力系统韧性
机器学习
2025-10-03 v2
摘要
极端天气正给电力系统带来压力，暴露出被动响应的局限性，并促使人们需要进行主动的韧性规划。现有增强电力系统韧性的大多数方法采用简化的不确定性模型，并将主动决策与被动决策解耦。本文提出一种新颖的三层优化模型，该模型整合了主动行动、对抗性破坏和被动响应。共形预测被用于构建具有覆盖保证的无分布系统破坏不确定性集。通过利用对偶理论推导出双层重构形式，并采用 Benders 分解来求解该三层问题。数值实验表明，我们的方法优于传统的鲁棒方法和两阶段方法。
引用
@article{arxiv.2505.11627,
title = {Enhancing Electricity-System Resilience with Adaptive Robust Optimization and Conformal Uncertainty Characterization},
author = {Shuyi Chen and Shixiang Zhu and Ramteen Sioshansi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.11627},
year = {2025}
}