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面向区域风电不确定性量化的可解释增强型模糊集构建方法
Interpretable Augmented Ambiguity Set for Quantifying Regional Wind Power Uncertainty in Distributionally Robust Optimal Dispatch
Zhuo Li · Lin Ye · Ming Pei · Xuri Song 等7人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年7月 · Vol.17
本文提出基于深度学习的可解释增强模糊集，用于分布鲁棒两阶段经济调度，精准刻画区域风电不确定性。创新性设计MKD-time GAN生成单风电场误差分布球形模糊集，并通过Nataf变换构建多站点联合概率空间，提升调度鲁棒性与计算效率。
解读: 该研究对阳光电源风电变流器及风光储协同控制系统具有重要参考价值：其MKD-time GAN驱动的模糊集建模方法可迁移至iSolarCloud平台的风电功率预测模块，提升ST系列PCS在风储联合调频场景下的不确定性响应能力；建议将Nataf变换耦合的多点相关性建模嵌入PowerTitan系统能量管理算...
可解释性增强模糊集用于配电鲁棒最优调度中区域风电不确定性量化
Interpretable Augmented Ambiguity Set for Quantifying Regional Wind Power Uncertainty in Distributionally Robust Optimal Dispatch
Zhuo Li · Lin Ye · Ming Pei · Xuri Song 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年7月
大规模风电并网给电力系统运行带来严峻的不确定性挑战。本文提出一种基于深度学习的可解释增强模糊集，用于分布鲁棒优化框架下的两阶段经济调度，以精确刻画区域风电不确定性。该模糊集融合各风电场细粒度误差模型及站点间交互依赖关系。首次提出多教师知识蒸馏-时间生成对抗网络（MKD-time GAN），通过级联学习机制构建单风电场预测误差的球形模糊集；进一步结合Nataf变换将多个模糊集映射为表征区域联合误差分布的增强模糊集，并推导出可 tractable 的两阶段调度求解算法。IEEE 118节点系统验证了...
解读: 该研究提出的深度学习增强模糊集方法对阳光电源的储能和风电产品线具有重要应用价值。具体而言：1) 可应用于ST系列储能变流器的调度优化,提升大规模风储联合系统的经济性和可靠性；2) 其多教师知识蒸馏框架可优化PowerTitan储能系统的功率预测算法,提高调度精度；3) 研究的区域联合误差建模方法可用...