提出一种考虑可再生能源与需求多重不确定性的随机规划模型，通过Copula函数生成关联情景并缩减，实现设备、容量与互联的全局优化，兼顾经济性与碳排放。
Chen, Jinfan · Mao, Cheng Xiong · Liu, Zhe · Ma, Chunyan · Sha, Guanglin · 段青 · Fan, Hua · Shushan, Qiu · Wang, Dan
IET Renewable Power Generation 2023
模型考虑可再生能源与多能用户的不确定性，采用非参数核密度估计和Copula函数生成相关情景，更贴合实际运行。
该方法同时优化设备类型、容量和邻近枢纽间互联，避免局部最优，提升系统整体性能。
采用情景缩减技术减少情景数量，使随机规划问题在计算上可行。
模型可在经济成本与碳排放之间进行权衡，辅助能源服务商做出低碳投资决策。