近日，華僑大學信息科學與工程學院2022級電氣工程專業碩士研究生高民昆以第一作者身份在學術期刊《可再生能源》(Renewable Energy)上發表題為Scenario probabilistic data-driven two-stage robust optimal operation strategy for regional integrated energy systems considering ladder-type carbon trading的學術論文。

《可再生能源》是國際能源工程領域的知名學術期刊(SCI一區，TOP，IF＝9.0)，由荷蘭Elsevier主辦出版。

針對計及多能源耦合、多重不確定性及多種碳排放源的RIES，該研究提出一種場景概率數據驅動的魯棒優化運行策略，旨在提升其運行性能。首先，在RIES的運行框架中，構建了一種包含獎懲機制的階梯式碳交易體系，以緩解碳排放問題。其次，基于傳統兩階段魯棒優化方法，進一步引入了一種場景概率數據驅動的方法，以應對源荷多重不確定性因素。隨后，設計出一種改進的列與約束生成算法，以實現模型的高效求解。研究結果表明，相比其它兩種備選方案，所提出的獎懲階梯式碳交易機制分別使碳排放量降低了8.26%和6.44%，且在不確定性和擾動場景下，有效緩解了系統的經濟損失。數據驅動型魯棒優化方法的運用，有效實現了系統經濟效率與魯棒性的平衡。該研究對于促進RIES穩定、低碳、經濟運行具有積極意義。

信息科學與工程學院教師項雷軍為該論文的通訊作者，上海交通大學自動化系教授朱善迎、信息學院電氣工程專業2024屆碩士畢業生林起超分別為該論文的第三、第四作者，華僑大學為第一作者單位。該研究工作得到了國家自然科學基金、福建省自然科學基金等項目的資助。

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（責編：侯斌）