面向持续异常天气下建筑集成能源系统风光功率的不确定性建模方法
最优化与控制
2025-04-16 v1
摘要
持续异常天气事件日益增多的发生，加剧了风光发电的不确定性，给建筑集成能源系统的运行与优化带来重大挑战。现有研究常忽视连续异常天气事件之间的相互依赖及其对风光功率的集体影响。此外，传统建模方法难以准确捕捉这些天气条件所引起的非线性波动。为此，本文提出一种基于随机优化与情景生成的不确定性建模方法。Weibull 分布和 Beta 分布分别刻画风速和光照的概率特性，Copula 函数捕捉风速与降水之间的依赖性，从而构建包含连续异常天气事件联合分布的风光功率不确定性模型。采用基于蒙特卡罗的方法生成情景，再通过基于概率距离的情景降维技术提高建模效率。此外，引入无记忆变换法以减轻风光功率状态估计中的非线性传播误差。案例研究表明，所提方法有效刻画了持续异常天气条件下风光功率的波动模式，同时保留了原始数据的统计特性。这些发现为提高建筑集成能源系统在极端天气情景下的运行韧性提供了可靠依据。
引用
@article{arxiv.2504.11100,
title = {Uncertainty modeling method for wind and solar power output in building integrated energy systems under continuous anomalous weather},
author = {Deyi Shao and Hongru Li and Jingsheng Li and Xia Yu and Xiaoyu Sun and Bowen Han},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.11100},
year = {2025}
}