?【研究背景】
新型电力系统中，新能源占比飙升?，光伏、风电随机性强，负荷侧涌现电动汽车、虚拟电厂等多元用户，传统“源随荷动”模式扛不住啦！系统面临 双重不确定性（内生+外生）和 多维度灵活性失衡 两大挑战，亟需源、储、荷三方协同规划，实现动态平衡～
————
?【核心创新点】
1️⃣ 首创双重不确定性框架：
外生不确定性：气候、政策等外部因素（如新能源出力波动、电价政策变化）
内生不确定性：系统内部反馈（如需求响应与用户行为的动态交互）
提出“不确定性-决策变量”反馈机制，精准刻画复杂交互关系！
2️⃣ 多维度灵活性供需匹配：
将灵活性需求分为 向上调节（缺电时增发）和 向下调节（过剩时消纳）
量化评估源（火电、新能源）、储（电化学、氢能）、荷（可调负荷）的调节能力
搭建“电量平衡+电力平衡”双维度匹配模型⚖️
3️⃣ 源-储-荷协同规划方法：
打破传统单一规划，引入 双向迭代框架（规划↔运行模拟反馈）
融合数据驱动（AI、大数据）和机理模型，提升规划精度和适应性！
————
?️【研究方法】
1️⃣ 不确定性建模：
采用场景分析、鲁棒优化、分布鲁棒模型处理多重不确定性
引入数据驱动技术
2️⃣ 灵活性评估：
时间尺度全覆盖：秒级（频率调节）、小时级（调峰）、季节性（能量转移）
空间尺度聚合：通过虚拟电厂、负荷聚合商整合分散资源
3️⃣ 协同规划求解：
传统算法：数学解析、启发式算法
AI+算法：强化学习动态优化，深度学习处理高维数据
“AI+传统”混合求解，破解模型复杂度和计算效率难题！
————
?【关键结论】
✅ 不确定性叠加效应显著：外生+内生不确定性会导致规划偏差放大30%以上！
✅ 氢能是长时储能王牌：跨季节调节能力无可替代，但产业链不确定性（成本、技术）亟待解决
✅ 协同规划降本10%-20%：源-储-荷协同相比独立规划，可降低投资和运行成本
✅ 灵活性资源错配严重：北方富余新能源+南方高负荷，需跨区域协调和特高压支撑
————
?【挑战】
数据质量差（缺失、噪声）、多源数据融合难
氢能产业链成熟度低，经济性模型不准确
政策波动大（碳价、补贴），影响规划稳定性
#科研干货 #SCI论文 #sci #绿色能源转型 #可再生能源发电 #新型电力系统 #源储荷协同 #碳中和
新型电力系统中，新能源占比飙升?，光伏、风电随机性强，负荷侧涌现电动汽车、虚拟电厂等多元用户，传统“源随荷动”模式扛不住啦！系统面临 双重不确定性（内生+外生）和 多维度灵活性失衡 两大挑战，亟需源、储、荷三方协同规划，实现动态平衡～
————
?【核心创新点】
1️⃣ 首创双重不确定性框架：
外生不确定性：气候、政策等外部因素（如新能源出力波动、电价政策变化）
内生不确定性：系统内部反馈（如需求响应与用户行为的动态交互）
提出“不确定性-决策变量”反馈机制，精准刻画复杂交互关系！
2️⃣ 多维度灵活性供需匹配：
将灵活性需求分为 向上调节（缺电时增发）和 向下调节（过剩时消纳）
量化评估源（火电、新能源）、储（电化学、氢能）、荷（可调负荷）的调节能力
搭建“电量平衡+电力平衡”双维度匹配模型⚖️
3️⃣ 源-储-荷协同规划方法：
打破传统单一规划，引入 双向迭代框架（规划↔运行模拟反馈）
融合数据驱动（AI、大数据）和机理模型，提升规划精度和适应性！
————
?️【研究方法】
1️⃣ 不确定性建模：
采用场景分析、鲁棒优化、分布鲁棒模型处理多重不确定性
引入数据驱动技术
2️⃣ 灵活性评估：
时间尺度全覆盖：秒级（频率调节）、小时级（调峰）、季节性（能量转移）
空间尺度聚合：通过虚拟电厂、负荷聚合商整合分散资源
3️⃣ 协同规划求解：
传统算法：数学解析、启发式算法
AI+算法：强化学习动态优化，深度学习处理高维数据
“AI+传统”混合求解，破解模型复杂度和计算效率难题！
————
?【关键结论】
✅ 不确定性叠加效应显著：外生+内生不确定性会导致规划偏差放大30%以上！
✅ 氢能是长时储能王牌：跨季节调节能力无可替代，但产业链不确定性（成本、技术）亟待解决
✅ 协同规划降本10%-20%：源-储-荷协同相比独立规划，可降低投资和运行成本
✅ 灵活性资源错配严重：北方富余新能源+南方高负荷，需跨区域协调和特高压支撑
————
?【挑战】
数据质量差（缺失、噪声）、多源数据融合难
氢能产业链成熟度低，经济性模型不准确
政策波动大（碳价、补贴），影响规划稳定性
#科研干货 #SCI论文 #sci #绿色能源转型 #可再生能源发电 #新型电力系统 #源储荷协同 #碳中和
