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Avec la complexité croissante et l'incertitude des systèmes énergétiques intégrés, l'interaction coopérative sous incertitude entre le hub énergétique (EH) et les utilisateurs multi-énergies est devenue cruciale pour le fonctionnement efficace des systèmes énergétiques. Cet article propose un cadre collaboratif et interactif unifié pour optimiser les opérations entre l'EH et les utilisateurs multi-énergies sous incertitude. Tout d'abord, dans la dimension horizontale, la méthode d'optimisation stochastique distributionnellement robuste avec contraintes de chance (S-DRCC) utilisant la métrique de Wasserstein est proposée pour se prémunir contre l'incertitude de l'EH en tenant compte des multiples scénarios et des informations de moments des variables incertaines. Ensuite, dans la dimension verticale, un modèle de jeu de Stackelberg à deux niveaux est développé pour l'EH et les utilisateurs afin de faciliter l'interaction collaborative entre plusieurs agents. De plus, plusieurs méthodes efficaces sont exploitées pour reformuler le cadre initialement intraitable en un modèle de programmation linéaire en nombres entiers mixtes (MILP) qui peut être résolu directement à l'aide de solveurs commerciaux. Enfin, l'efficacité du modèle et de la méthode proposés sont démontrées par des études de cas numériques et les résultats de simulation correspondants.
Zhong et al. (Jeudi,) ont étudié cette question.