实际运行中，新能源、负荷等系统中存在大量的不确定性因素会增加电网运行风险系数。相关硅碳棒调度模型从系统不确定性出发，利用滚动优化、随机优化和鲁棒优化等方法提高系统运行的安全性与经济性滚动优化以模型预测控制(Model PredictiveControl, MPC)理论为基础，通过采样将较长时问尺度的优化转化为有限长的开环优化。文献建立了电热联合系统的滚动优化模型，依据滚动硅碳棒调度时刻风电出力和负荷出力预测值，执行硅碳棒调度决策。文献在电热综合能源系统MPC滚动优化模型中加入对预测误差的反馈环节，形成闭环优化。而文献采用仿射算术(Affme Arithmetic)建模系统不确定性，建立了考虑不确定性的MPC滚动优化硅碳棒调度模型，验证结果显示相比于确定的MPC模型更具经济性。文献除了考虑有功功率的平衡，还把各供热区域的热负荷温度预测与反馈纳入滚动优化模型。滚动优化能够有效地削弱不确定性因素对运行安全性的影响，但对实时计算能力的要求较高。

    随机优化以概率密度分布为基础，当概率密度函数不明确时，需采用场景生成法生成大量场景，将不确定问题转换为场景下的确定问题。文献在其含储热装置的电热硅碳棒调度模型中，对比了随机优化结果与确定性优化结果，发现随机优化可以获得更高的系统收益。文献利用Monte Carlo方法模拟电热联合硅碳棒调度中电力与热力负荷的随机性，根据获得的概率分布进行电热联合随机优化。文献考虑风电出力的随机性，采用ARMA模型和MonteCarlo方法模拟风速误差，采用快速前推法削减场景，进行随机优化。文献假设新能源出力以及多能源负荷的误差服从正态分布，采用快速前向与后向消除结合的方法消减场景。文献在双层随机优化模型中计及负荷的不确定性，还针对市场环境下电价的不确定性进行探究。www.zbqunqiang.cn