Jikeng Lin · Zihang Zeng · Lingjie Liu · Guangyuan Zhu 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年6月 · Vol.17

本文提出多状态不确定性集（MSUS）建模风电出力波动，结合条件分位数回归与马尔可夫链提升场景刻画精度；设计改进的不精确列约束生成法（II-C&CG）加速求解，显著降低保守性与计算耗时。

解读: 该研究对阳光电源风光储协同调度与构网型储能系统（如PowerTitan、ST系列PCS）在弱电网/高比例新能源场景下的鲁棒运行具有直接支撑价值。MSUS可嵌入iSolarCloud智能云平台的日前-日内滚动优化模块，提升储能参与调峰调频的经济性与可靠性；II-C&CG算法可适配于阳光电源储能变流器本...

Jikeng Lin · Zihang Zeng · Lingjie Liu · Guangyuan Zhu 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年6月

为降低两阶段鲁棒机组组合模型调度方案的保守性，本文提出一种考虑风电出力不确定性的新型多状态不确定性集（MSUS）。该集合通过在不确定区间内引入多个离散状态值，提升不确定性建模分辨率，并结合嵌入多组转移约束的转移指标限制极端波动。状态值与转移指标通过分位数回归与马尔可夫链分析确定，有效排除低概率场景，显著降低保守性。为加速求解，本文还提出改进的不精确列与约束生成（II-C&CG）方法，采用自适应容差与精细回溯策略，在保证有限收敛的同时大幅缩短计算时间。算例验证了所提方法的有效性与优势。

解读: 该研究提出的多状态不确定性建模方法对阳光电源的储能调度系统具有重要参考价值。可直接应用于PowerTitan大型储能系统的智能调度优化,通过引入多状态不确定性集和转移约束,提升系统对新能源波动的适应性。具体可优化ST系列储能变流器的调度策略,降低储能调度保守性,提高经济效益。同时该方法也可集成到iS...