面向风电-氢储智能电网的日前风险调度混合模型：新兴柔性资源协同优化策略

本文提出了一种基于随机规划（Stochastic Programming）、条件风险价值（CVaR）和鲁棒优化（RO）的混合风险导向模型，用于解决含风电（WE）、氢储能（HES）和动态线路评级（DLR）的智能电网日前调度问题。该模型通过协调需求响应（DR）、HES和DLR等新兴柔性资源，实现风光不确定性（如风速、辐照度、环境温度）和负荷波动的多维度风险管控，并采用线性化交流潮流（AC Power Flow）提升计算效率。案例表明，该方案可降低20%风险成本，为高比例可再生能源并网提供经济可持续的解决方案。

　　

亮点

本研究为集成新兴柔性资源的智能电网提出日前风险调度混合框架。通过动态线路评级（DLR）技术实时校准输电线路容量（较静态评级提升2%效益），协同需求响应（DR）和氢储能（HES）构建"源-网-荷-储"多维灵活性体系。

问题建模

采用随机-CVaR方法处理风速、辐照度等气象参数不确定性，鲁棒优化应对负荷需求波动。创新性引入线性化交流潮流模型，突破传统DC或非线性AC模型的局限。

测试系统

基于IEEE 24节点系统验证，配置3座风电场、12台机组及HES-DLR混合设施。关键线路（如15-21、16-17号总线）部署智能监测设备实现DLR动态调控。

结论

该混合风险模型通过协调DLR、DR与HES，实现风电全额消纳并降低20%风险成本。线性化AC模型显著提升计算效率，为高比例可再生能源电网提供"经济-安全"双优解。

作者贡献声明

Zhi Gong：主导建模与数据分析；Ali B.M. Ali：参与算法验证；Fayez Alqahtani：负责不确定性分析；Amr Tolba：协助方法论设计；Ledan Huang：参与结果校验。

利益冲突声明

作者声明无相关竞争性利益。

致谢

本研究获沙特国王大学项目（RSPD2025R681）及湖南省自然科学基金资助。