基于控制器无关电池模型建筑中不确定性感知的灵活性包络预测

建筑是需求响应应用中极具前景的灵活性来源。本工作中，我们引入一种新颖的电池模型表述来刻画单栋建筑的状态演化。该电池模型完全数据驱动，其辨识仅需来自标称控制器运行时段的一个数据集，以及来自灵活性请求时段的一个数据集，且不对底层控制器结构作任何假设。我们在模型表述中考虑参数不确定性，并展示如何利用风险度量将用户的风险偏好编码进鲁棒不确定性集。最后，我们展示了基于 Python 库 Energym 的建筑仿真模型的不确定性感知灵活性包络预测。