【摘 要】
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在本研究中,创建了一个基于最优最劣模糊优化的极小极大遗憾分析(SI-MRA)方法以支持不确定条件下的能源系统规划。在SI-MRA方法中,最优最劣模糊方法及极小极大遗憾分析方法(M
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在本研究中,创建了一个基于最优最劣模糊优化的极小极大遗憾分析(SI-MRA)方法以支持不确定条件下的能源系统规划。在SI-MRA方法中,最优最劣模糊方法及极小极大遗憾分析方法(MMR)被融合在一个综合框架中,SI-MRA在传统的模糊数学规划方法上有所提高,该方法通过直接反映目标函数和约束中的模糊函数之间的关系,具有较高的计算效率。它不仅可以解决目标函数和系统约束中都存在的表现为模糊集的不确定性,也可以通过一系列的情景列表来反映不知道概率分布情况下的随机变量的不确定性。开发的SI-MRA方法被应用到一个在发电成本和电量需求存在模糊性和不确定性的长期能源系统规划案例中,根据不同的电量需求水平下的不同的决策替代方案和实际结果之间产生了一系列的情景。研究结果可以帮助决策者制定最优的电量生产以及扩容决策方案。
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