能源基础设施规划中的不确定性优化：方法、工具与开放性挑战综述
系统与控制
2026-04-14 v1 系统与控制
摘要
随着电气化、能源载体间的相互依赖、脱碳以及极端天气事件重塑长期投资决策，不确定性下的能源基础设施规划变得日益复杂。本文综述了发电与输电扩展规划以及不确定性优化交叉领域的最新进展，重点关注随机规划、鲁棒优化和分布鲁棒优化。我们随后沿建模保真度、不确定性表征和求解方法等维度对建模需求进行分类，以识别主导的建模特征并追踪研究空白。我们进一步审视了优化与机器学习交叉领域的新兴方向，包括代理建模、学习不确定性集合、概率预测和合成场景，并讨论了如何将这些工具嵌入基础设施规划模型。
引用
@article{arxiv.2604.10795,
title = {Optimization Under Uncertainty for Energy Infrastructure Planning: A Synthesis of Methods, Tools, and Open Challenges},
author = {Rahman Khorramfar and Aron Brenner and Lara Booth and Ana Rivera and Ruaridh Macdonald and Priya Donti and Saurabh Amin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.10795},
year = {2026}
}