近日，华侨大学信息科学与工程学院2022级电气工程专业硕士研究生高民昆以第一作者身份在学术期刊《可再生能源》(Renewable Energy)上发表题为Scenario probabilistic data-driven two-stage robust optimal operation strategy for regional integrated energy systems considering ladder-type carbon trading的学术论文。
《可再生能源》(Renewable Energy)是国际能源工程领域的知名学术期刊(SCI一区，TOP，IF＝9.0)，由荷兰Elsevier主办出版。
针对计及多能源耦合、多重不确定性及多种碳排放源的RIES，该研究提出一种场景概率数据驱动的鲁棒优化运行策略，旨在提升其运行性能。首先，在RIES的运行框架中，构建了一种包含奖惩机制的阶梯式碳交易体系，以缓解碳排放问题。其次，基于传统两阶段鲁棒优化方法，进一步引入了一种场景概率数据驱动的方法，以应对源荷多重不确定性因素。随后，设计出一种改进的列与约束生成算法，以实现模型的高效求解。研究结果表明，相比其它两种备选方案，所提出的奖惩阶梯式碳交易机制分别使碳排放量降低了8.26%和6.44%，且在不确定性和扰动场景下，有效缓解了系统的经济损失。数据驱动型鲁棒优化方法的运用，有效实现了系统经济效率与鲁棒性的平衡。该研究对于促进RIES稳定、低碳、经济运行具有积极意义。
信息科学与工程学院教师项雷军为该论文的通讯作者，上海交通大学自动化系教授朱善迎、信息学院电气工程专业2024届硕士毕业生林起超分别为该论文的第三、第四作者，华侨大学为第一作者单位。该研究工作得到了国家自然科学基金、福建省自然科学基金等项目的资助。
一审：项雷军
二审：张 彧
三审：宋益国
