需求响应分布鲁棒建模及其大规模潜力推演方法

《需求响应分布鲁棒建模及其大规模潜力推演方法》是一篇深入探讨电力系统中需求响应（Demand Response, DR）技术的学术论文，全文共36页。该文聚焦于如何在不确定性环境下，通过分布鲁棒优化（Distributionally Robust Optimization, DRO）方法，构建更加稳健的需求响应模型，以提升电力系统的灵活性和稳定性。

文章首先介绍了需求响应的基本概念及其在现代电力系统中的重要性。随着可再生能源的广泛应用和电力负荷的波动性增加，传统的需求响应方法难以应对复杂的不确定性环境。因此，作者提出了一种基于分布鲁棒优化的新建模框架，旨在提高系统对不确定性的适应能力。

在方法部分，论文详细阐述了如何将需求响应问题转化为分布鲁棒优化问题，并引入了相关的数学模型和算法。通过引入概率分布的不确定性集合，该模型能够在不依赖具体概率分布的情况下，保证决策的鲁棒性。同时，文章还讨论了如何利用大规模计算技术来处理复杂的数据集，从而实现对需求响应潜力的高效评估。

此外，论文还通过实际案例分析验证了所提方法的有效性。实验结果表明，与传统方法相比，该模型在应对负荷波动和电价变化等方面表现出更强的鲁棒性和适应性。这为未来智能电网的发展提供了重要的理论支持和技术参考。

综上所述，《需求响应分布鲁棒建模及其大规模潜力推演方法》不仅为需求响应的研究提供了新的思路，也为电力系统的安全、经济运行提供了有力的工具和方法支撑。