可再生能源预测与建模

20/24可再生能源预测与建模第一部分可再生能源预测技术简介 2第二部分数理统计模型在预测中的应用 4第三部分机器学习算法在预测中的优势 7第四部分混合预测模型的构建与优化 9第五部分实时预测技术的最新进展 12第六部分大数据在预测中的作用 14第七部分预测不确定性的量化评估 17第八部分可再生能源建模与经济调度 20

第一部分可再生能源预测技术简介关键词关键要点【时间序列模型】

1.基于历史数据对未来可再生能源输出进行预测。

2.常用模型包括ARIMA、SARIMA、LSTM等。

3.考虑时序依赖性，预测准确度较高。

【物理模型】

可再生能源预测技术简介

1.预测方法

*物理模型：基于天气预报和物理原理，模拟可再生能源系统行为。

*统计模型：基于历史数据和统计方法，预测未来可再生能源输出。

*机器学习模型：利用机器学习算法，从数据中自动学习预测模式。

2.物理模型

*数值天气预报（NWP）：利用大气动力学方程，预测风速、太阳辐射等天气变量。

*气象站数据：利用天气站观测数据，直接预测可再生能源输出。

*发电机模型：基于发电机特性，将天气变量转换为可再生能源输出。

3.统计模型

*时间序列模型：利用历史数据的时间序列特性，预测未来输出。

*自回归移动平均（ARMA）：一种时间序列模型，考虑了数据中的自相关性和移动平均效应。

*季节性自回归积分移动平均（SARIMA）：一种考虑了季节性效应的时间序列模型。

4.机器学习模型

*决策树：基于数据特征，将数据划分成不同的子集，并为每个子集预测输出。

*支持向量机（SVM）：通过映射数据到高维空间，找到数据点之间的最佳决策边界。

*神经网络：模仿人脑神经系统，通过多层处理逐步学习预测模式。

5.评估指标

*均方根误差（RMSE）：预测值与实际值之间的平均平方根误差。

*归一化均方根误差（NRMSE）：采用真实值的标准差进行归一化的RMSE。

*决定系数（R2）：表示预测值与实际值之间的拟合程度。

*相对误差（APE）：预测值与实际值之间的平均相对误差。

6.影响因素

*数据质量：预测模型的准确性高度依赖于输入数据的质量和完整性。

*预测时段：不同的可再生能源类型和预测应用场景对预测时段有不同的要求。

*天气变量的不确定性：天气变量的预测不确定性会影响可再生能源输出预测的准确性。

*模型复杂度：模型的复杂度会影响其准确性和计算效率之间的权衡。

7.应用

*电网运营：预测可再生能源出力，优化电网调度和平衡。

*可再生能源投资：评估可再生能源项目的经济可行性和投资风险。

*能源市场：为可再生能源交易和定价提供信息。

*能源政策制定：支持可再生能源政策的制定和评估。第二部分数理统计模型在预测中的应用关键词关键要点主题名称：时间序列模型

1.利用时间序列分析技术捕获可再生能源输出的动态模式，预测未来趋势。

2.包括自回归滑动平均（ARMA）模型、自回归容差模型（ARCH）和季节性自回归移动平均（SARIMA）模型，为不同时间尺度和数据分布提供灵活的建模选项。

3.通过平稳性检验、模型参数估计和残差分析等统计方法评估模型拟合度，确保预测准确性。

主题名称：聚类分析

数理统计模型在可再生能源预测中的应用

可再生能源预测对于优化电网操作和规划至关重要。数理统计模型在可再生能源预测中发挥着至关重要的作用，通过提供基于历史数据和统计方法的定量预测。

时间序列模型

时间序列模型用于预测可再生能源产出随时间的变化。这些模型将历史数据视为一个时间序列，并假设产出模式在未来会持续。常用的时间序列模型包括：

*自回归移动平均模型(ARMA)：使用过去的值和误差项的加权和来预测当前值。

*自回归积分移动平均模型(ARIMA)：在ARMA模型的基础上添加季节性成分。

*季节性自回归积分移动平均模型(SARIMA)：专门用于具有季节性模式的时间序列。

回归模型

回归模型用于基于一组自变量来预测可再生能源产出。这些变量可能包括天气条件、时间相关信息和历史产出数据。常用的回归模型包括：

*多项式回归：使用多项式函数来拟合数据。

*径向基函数回归：使用径向基函数来插值数据。

*决策树回归：使用决策树来划分数据并预测值。

机器学习模型

机器学习模型利用算法从数据中自动学习模式。这些模型通常比传统统计模型更复杂，并且可以处理高维数据。常用的机器学习模型包括：

*支持向量机(SVM)：使用超平面将数据划分为不同的类别。

*随机森林：集成多棵决策树来提高预测精度。

*神经网络：受人脑结构启发的非线性模型。

混合模型

混合模型将不同的模型组合起来，以利用每个模型的优点。例如，时间序列模型可以用于捕获长期趋势，而机器学习模型可以用于捕获非线性模式。

数据预处理

在应用数理统计模型之前，通常需要对可再生能源数据进行预处理。这包括：

*去趋势：去除数据集中的长期趋势。

*季节性调整：去除数据中的季节性模式。

*归一化：将数据缩放至相同范围。

模型评估

使用各种指标来评估数理统计模型的性能，包括：

*均方根误差(RMSE)：模型预测与实际值之间的平均平方根误差。

*平均绝对误差(MAE)：模型预测与实际值之间的平均绝对值误差。

*相关系数(R)：模型预测与实际值之间的相关性。

应用

数理统计模型已广泛应用于可再生能源预测中，包括：

*光伏发电预测：基于天气数据和历史产出预测光伏系统的产出。

*风力发电预测：基于风速数据和历史产出预测风力涡轮机的产出。

*潮汐能预测：基于潮汐数据和历史产出预测潮汐能的发电量。

优势

利用数理统计模型进行可再生能源预测的主要优势包括：

*定量预测：提供基于统计方法的定量预测，而非基于专家意见。

*历史数据利用：利用历史数据来发现模式和趋势。

*可视化：图形化显示预测结果，有助于分析和理解。

局限性

数理统计模型的局限性包括：

*数据依赖性：模型的准确性依赖于可用数据的质量和数量。

*假设：模型基于特定的统计假设，这些假设可能不总是满足。

*非线性模式：对于具有高度非线性模式的可再生能源，传统统计模型可能不足以提供准确的预测。

总之，数理统计模型在可再生能源预测中发挥着至关重要的作用，提供了基于历史数据和统计方法的定量预测。这些模型有助于优化电网操作和规划，并支持可再生能源的更高渗透率。第三部分机器学习算法在预测中的优势关键词关键要点【机器学习算法在可再生能源预测中的优势】：

1.处理复杂数据：机器学习算法可以处理大量复杂数据，包括历史数据、气象数据和传感器数据。这些数据有助于捕捉可再生能源发电模式中的非线性关系和复杂交互作用。

2.适应性强：机器学习算法可以适应不断变化的数据和预测条件。它们可以随着时间的推移学习新模式和趋势，提高预测的准确性。

3.自动化和可扩展性：机器学习算法可以自动化预测过程，减少对人工干预的需求。此外，它们很容易扩展到大型数据集和复杂的预测模型。

【多元回归分析】：

机器学习算法在可再生能源预测中的优势

机器学习算法在可再生能源预测中表现出以下优势：

1.非线性捕获能力

可再生能源发电具有高度非线性和间歇性的特点，传统预测方法难以准确建模这些复杂性。机器学习算法，如神经网络和支持向量机，具有强大的非线性映射能力，能够捕捉数据中的复杂模式和非线性关系，从而提高预测精度。

2.特征提取与工程

机器学习算法可以自动从历史数据中提取和工程重要特征，这些特征有助于预测可再生能源发电。这些特征可能包括天气状况、季节性模式、设备运行数据和外部因素。机器学习算法能够识别这些特征并将其纳入预测模型，从而提高准确性。

3.数据维度处理

可再生能源预测需要处理高维度数据，包含大量影响因素和时间序列观测值。机器学习算法，如降维技术和集成学习方法，可以高效地处理高维度数据，从中提取有价值的信息，同时减少计算复杂性。

4.预测不确定性量化

机器学习算法能够量化预测不确定性，这对于决策制定至关重要。通过使用贝叶斯方法或集成方法，机器学习算法可以提供预测分布，而不是单一确定性值。这有助于用户了解预测的可靠性并做出更明智的决策。

5.实时预测与预测微调

机器学习算法可以支持实时预测和预测微调，这是可再生能源管理和电网稳定的关键方面。随着新数据可用，机器学习算法可以快速更新预测，并在必要时进行预测微调。

机器学习算法具体应用

以下是一些具体应用，展示了机器学习算法在可再生能源预测中的优势：

*神经网络：神经网络被广泛用于可再生能源预测，由于其强大的非线性映射能力和提取复杂模式的能力。

*支持向量机：支持向量机是一种非线性分类算法，用于预测二分类问题，例如风电场的可再生能源发电是否高于或低于特定阈值。

*随机森林：随机森林是一个集成学习方法，通过结合多个决策树模型来提高预测精度。

*梯度提升机：梯度提升机是另一种集成学习方法，通过顺序构建决策树来迭代优化预测模型。

结论

机器学习算法凭借其非线性捕获能力、特征提取、数据维度处理、预测不确定性量化和实时预测等优势，为可再生能源预测提供了强大的工具。随着机器学习技术不断发展和新的算法不断涌现，机器学习算法在可再生能源预测中的应用预计将继续增长，进一步提高预测精度并优化可再生能源管理。第四部分混合预测模型的构建与优化关键词关键要点混合预测模型的构建

1.模型选择和组合：确定要使用的基本预测模型，如时间序列、机器学习和物理模型。采用集成学习方法，如加权平均或集成模型，将基本模型的预测结合起来。

2.特征工程和数据预处理：收集并处理相关特征，包括天气数据、历史负荷、经济指标等。对数据进行特征选择、归一化和降维，以提高预测精度。

3.权重分配和优化：分配不同基本模型的权重，以优化混合模型的整体性能。使用优化算法，如粒子群优化或遗传算法，找到最优权重。

混合预测模型的优化

1.模型评估和验证：使用交叉验证、保留验证或独立测试集评估混合模型的性能。分析误差指标，如均方根误差、平均绝对百分比误差和相关系数。

2.调参和超参数优化：通过调整基本模型的参数和混合模型的超参数，优化模型性能。使用网格搜索、贝叶斯优化或进化算法进行超参数调优。

3.稳健性和鲁棒性增强：采取措施提高混合模型的稳健性和鲁棒性，使其能够在不同的天气条件、负荷变化和数据缺失情况下有效鲁棒。引入异常值检测和处理机制。混合预测模型的构建与优化

混合预测模型旨在将不同预测模型的优势结合起来，以提高可再生能源预测的准确性。构建和优化混合预测模型涉及以下步骤：

1.模型选择

混合预测模型可以结合多种预测模型，包括物理模型、统计模型和机器学习模型。物理模型基于对可再生能源系统的数学描述，而统计模型和机器学习模型是从历史数据中学习模式。模型选择的标准包括准确性、泛化能力和计算复杂性。

2.模型组合

混合预测模型可以采用各种策略对模型进行组合，包括加权平均、加权和、模型选择和多模型集成。加权平均法根据模型的权重对预测值进行平均。加权和法将模型预测值相加后再加权。模型选择法在不同的操作条件下选择最合适的模型。多模型集成法利用多个模型的集体智慧进行预测。

3.模型权重的确定

模型权重决定了每个模型在混合预测中所占的比重。权重可以基于以下因素确定：

*模型准确性：权重分配给表现更好的模型。

*模型多样性：权重分配给提供互补预测的模型。

*操作条件：权重根据不同的操作条件进行调整。

4.超参数优化

混合预测模型包含多个超参数，需要进行优化以实现最佳性能。超参数包括模型结构、学习率和正则化参数。优化算法，如网格搜索或贝叶斯优化，可以用于确定最优超参数。

5.性能评估

混合预测模型的性能通过以下指标进行评估：

*均方根误差（RMSE）：衡量预测值与实际值之间的差异。

*平均绝对误差（MAE）：衡量预测值与实际值之间平均差异的绝对值。

*相对误差（RE）：衡量预测值与实际值之间差异的相对大小。

优化技术

混合预测模型的优化可以使用以下技术：

*粒子群优化（PSO）：一种基于鸟群觅食行为的启发式优化算法。

*遗传算法（GA）：一种基于自然选择的启发式优化算法。

*网格搜索：一种穷举法搜索最优参数值的方法。

*贝叶斯优化：一种利用贝叶斯推理进行参数优化的概率方法。

案例研究

混合预测模型已被广泛用于可再生能源预测。例如，一篇发表在《可再生能源》杂志上的研究表明，结合支持向量机、随机森林和卷积神经网络的多模型集成方法可以显著提高风能预测的准确性。另一项发表在《应用能源》杂志上的研究表明，使用粒子群优化算法优化的混合预测模型可以提高光伏发电预测的可靠性。

结论

混合预测模型通过结合不同模型的优势，可以提高可再生能源预测的准确性。构建和优化混合预测模型需要仔细选择模型、确定模型权重、优化超参数和评估性能。优化技术，如粒子群优化和贝叶斯优化，可用于提升混合预测模型的性能。第五部分实时预测技术的最新进展实时预测技术的最新进展

预测可再生能源发电出力具有挑战性，因为这些资源本质上是间歇性和不确定的。实时预测技术旨在提供短期预测，通常在几分钟到几小时内，以支持电网运营和可再生能源整合。

#机器学习和深度学习技术

机器学习（ML）和深度学习（DL）技术在可再生能源预测中取得了重大进展。这些技术可以利用历史数据和各种预测器（如气象数据、发电厂状态）来训练模型，以预测未来的发电出力。

ML和DL算法，如支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和卷积神经网络（CNN），已成功地用于实时预测。这些算法可以捕捉非线性和复杂模式，并根据历史数据和实时测量值进行快速调整。

#时间序列方法

时间序列方法利用历史数据中的模式来预测未来的值。传统的模型，如自回归滑动平均（ARIMA）和指数平滑（ETS），已广泛用于可再生能源预测。

近年来的发展包括状态空间模型（SSM）和动态时间扭曲（DTW）。SSM通过将观察到的时间序列分解为潜在状态和测量误差，提供更灵活的建模框架。DTW允许对不同时间步长的时间序列进行对齐，从而提高预测准确性。

#混合方法

混合方法将ML和DL技术与时间序列方法相结合，以利用各自的优势。混合模型可以同时捕捉非线性和线性模式，提高预测性能。

例如，LSTM-ARIMA模型结合了长短期记忆（LSTM）网络和ARIMA模型，能够同时学习发电出力的长期和短期趋势。

#集成方法

集成方法通过结合多个预测器来提高预测准确性。这些方法包括：

*加权平均：根据每个预测器的预测误差对预测进行加权平均。

*模型融合：使用元模型将多个预测器的输出组合成最终预测。

*级联预测：将多个预测器的预测作为输入，然后使用额外的ML或DL模型进行进一步预测。

#云计算和边缘计算

云计算和边缘计算平台使实时预测技术能够处理大量数据和复杂的计算。云计算提供可扩展的计算和存储资源，而边缘计算使预测可以在靠近数据源的位置进行，从而实现低延迟。

#实时预测技术应用

实时预测技术对可再生能源整合至关重要，支持以下应用：

*电网运营：帮助平衡供需，管理电力波动。

*可再生能源调度：优化可再生能源资源的利用，最大化发电。

*电网规划：评估可再生能源并网对电网可靠性和稳定性的影响。

*储能管理：确定储能系统的最佳运行策略，以弥补可再生能源的间歇性。

*市场参与：支持可再生能源发电商参与电力市场，预测发电出力并管理风险。

#展望

实时预测技术仍在不断发展，研究人员正在探索新的方法和技术来提高准确性和可扩展性。未来发展趋势包括：

*更复杂和强大的ML和DL模型。

*大数据集和高性能计算的利用。

*可解释和可信预测模型的发展。

*实时预测与其他电网技术（如分布式能源资源、储能）的集成。第六部分大数据在预测中的作用关键词关键要点大数据在时间序列预测中的作用

1.实时数据收集和处理：大数据技术使我们能够从传感器、智能电表和其他来源收集大量实时数据。这些数据可以用于预测可再生能源输出的短期波动和趋势。

2.数据预处理和特征工程：对收集的大数据进行预处理至关重要，以去除噪声、缺失值和异常值。特征工程涉及从原始数据中提取有意义的特征，这些特征对于准确预测至关重要。

3.高维建模和降维：可再生能源数据集通常是高維的，包含大量变量。大数据技术，如主成分分析（PCA）和奇异值分解（SVD），可以用来对数据进行降维，同时保留最重要的信息。

大数据在物理模型中的应用

1.数值天气预报（NWP）集成：大数据技术可以整合来自不同天气模型和观测来源的海量数据。这可以提高NWP的精度，从而改善对风能和太阳能产出的长期预测。

2.风电场和光伏电站的模拟：大数据中的详细时空数据可以用来构建可再生能源设备的物理模型。这些模型可以模拟设备性能，并考虑风速、太阳辐射和地形等因素的影响。

3.远程传感和卫星图像分析：卫星图像和遥感数据可以提供大范围的可再生能源资源评估。大数据技术可以处理这些庞大的数据集，提取有关土地覆盖、植被和气候模式的信息。大数据在可再生能源预测中的作用

随着全球对可再生能源依赖性的不断增加，准确预测可再生能源产出已变得至关重要。大数据在提高可再生能源预测准确性方面发挥着至关重要的作用，提供了大量历史和实时数据来训练预测模型并了解影响可再生能源发电的复杂因素。

1.历史数据洞察

大数据提供了丰富且全面的历史数据，包括气象数据、发电厂运行数据和需求模式。这些数据可用于识别模式、趋势和相关性，从而帮助模型预测未来可再生能源产出。

例如，研究大量历史风力发电数据可以揭示风速和风向模式的季节性和每日变化，从而提高风力涡轮机发电预测的准确性。

2.实时数据集成

大数据还支持实时数据集成，包括来自传感器、智能仪表和气象站的数据。这些数据提供有关当前天气条件、可再生能源设施运行状况和电力需求的即时信息。

通过将实时数据纳入预测模型，可以适应不断变化的条件，提高预测的准确性。例如，实时风速和风向数据可以更新风力涡轮机发电预测，从而在发生突然变化时提供更可靠的预测。

3.机器学习算法

大数据的使用促进了机器学习算法的发展，这些算法能够从数据中学习复杂模式和关系。机器学习模型可以训练使用历史和实时数据，以预测可再生能源产出。

例如，神经网络和支持向量机等机器学习算法已成功应用于风力和太阳能发电预测。这些算法可以学习影响可再生能源发电的非线性关系，从而提高预测准确性。

4.交叉验证和优化

大数据的可用性使交叉验证和优化技术成为可能。这些技术用于评估预测模型的性能并优化其参数，以提高准确性。

交叉验证涉及使用数据的不同子集来训练和评估模型，从而提供对模型概括能力的可靠评估。优化技术可以自动调整模型参数，以最大化预测准确性。

5.数据融合和集成

大数据还促进数据融合和集成，其中来自不同来源和格式的数据被组合起来以增强预测。例如，将天气预报数据与风力涡轮机运行数据相结合可以创建更准确的风力发电预测模型。

6.高性能计算

处理和分析大数据需要高性能计算能力。云计算和分布式处理平台提供了大规模数据处理的经济高效且可扩展的解决方案。

7.挑战和机遇

虽然大数据对可再生能源预测有显著好处，但也存在一些挑战和机遇：

*数据质量控制：确保大数据质量对于准确预测至关重要，需要建立可靠的数据管理系统。

*数据处理能力：处理和分析大数据需要强大的计算资源，这可能对资源有限的机构构成挑战。

*模型复杂性：基于大数据的预测模型往往很复杂，需要专业知识来开发和验证。

*数据隐私和安全：大数据涉及敏感信息，需要制定适当的隐私和安全措施来保护数据。

结论

大数据在可再生能源预测中扮演着至关重要的角色，提供了提高预测准确性的巨大潜力。通过利用历史和实时数据，机器学习算法、交叉验证和数据融合技术，大数据可以帮助我们更好地了解和预测可再生能源产出，从而促进更可靠和弹性的可再生能源系统的发展。第七部分预测不确定性的量化评估预测不确定性的量化评估

可再生能源预测的不确定性源于多种因素，包括天气条件的变化、设备性能的波动以及建模过程中的误差。对预测不确定性的量化评估对于评估预测的可靠性至关重要，并可用于制定决策以减轻不确定性的影响。

误差度量

预测不确定性的量化评估通常基于误差度量，这些度量衡量预测值与实际值之间的差异。常用的误差度量包括：

*平均绝对误差(MAE)：预测值与实际值之间的平均绝对差值。

*均方根误差(RMSE)：预测值与实际值之间的均方根差值，它对异常值比MAE更敏感。

*归一化均方根误差(NRMSE)：RMSE与实际值范围的比率，便于跨不同数据集进行比较。

概率预测

概率预测通过提供预测值的概率分布来解决预测不确定性。概率预测可以采用多种形式，包括：

*区间预测：提供预测值的范围，该范围有指定的置信度（例如，95%置信区间）。

*分位数预测：提供预测值的特定分位数（例如，中位数或第90个百分位数）。

*密度预测：提供预测值的概率密度函数，它描述了预测值可能出现的全部可能值。

模糊预测

模糊预测使用模糊逻辑来捕捉预测不确定性。在模糊预测中，预测值由模糊集合表示，该集合定义了一组可能的值及其相关的隶属度。模糊集合可以使用各种技术（例如，模糊推理系统）来表示。

灵敏度分析

灵敏度分析探索预测不确定性对输入参数变化的敏感性。这可以通过改变输入参数的值并观察其对预测的影响来实现。灵敏度分析有助于识别对预测最具影响力的因素，并确定模型的鲁棒性。

校准评估

校准评估检查概率预测是否准确反映预测不确定性。理想情况下，预测值应该遵循预测分布，即预测分布中预测值的概率应该与观察到的频率相匹配。常见的校准评估包括：

*可靠性图：绘制预测概率与观察到的频率之间的关系。

*超额分布图：绘制预测概率与预测值超过实际值的频率之间的关系。

应用

预测不确定性的量化评估在可再生能源行业中的应用包括：

*规划和运营：确定可再生能源发电的可靠性，并优化电网运营。

*并网整合：确保可再生能源与电网其他部分安全可靠地整合。

*市场参与：制定有利于可再生能源发电者的投标策略。

*研究和开发：改善预测模型和算法，并减少预测不确定性。

通过对预测不确定性进行量化评估，可再生能源行业可以增强可再生能源发电的预测能力，提高电网的可靠性和弹性，并实现可再生能源更有效的并网整合。第八部分可再生能源建模与经济调度可再生能源建模与经济调度

可再生能源，如风能和太阳能，具有间歇性和不确定性，给电网的稳定运行带来挑战。为了应对这些挑战，需要对可再生能源进行建模和经济调度，以预测其输出并在电网中优化其利用。

#可再生能源建模

可再生能源建模是利用统计方法和物理模型来预测未来可再生能源输出的过程。常见的建模技术包括：

*统计模型：基于历史数据，使用回归、时间序列分析等统计方法来预测未来的可再生能源输出。

*物理模型：基于风力或太阳辐射等物理参数，使用数值天气预报模型来预测可再生能源输出。

*混合模型：结合统计模型和物理模型，利用两者的优势提高预测精度。

#经济调度

经济调度是在满足电网安全性和可靠性的约束条件下，确定发电单位的运行计划，以最小化电网运营成本的过程。随着可再生能源的增加，经济调度面临新的挑战，需要考虑可再生能源的间歇性和不确定性。

为了解决可再生能源经济调度问题，需要采用特定的算法和优化技术。常用的经济调度算法包括：

*单位承诺调度：确定发电单位的启停顺序和发电量，以最小化运营成本。

*经济调度：在满足安全约束条件下，优化发电单位的运行点，以最小化发电成本。

*随机调度：考虑可再生能源的不确定性，模拟多种可再生能源输出场景，并针对每种场景进行经济调度，以提高电网的鲁棒性。

#可再生能源建模与经济调度融合

可再生能源建模与经济调度相辅相成，共同解决可再生能源融入电网的问题。通过采用先进建模技术，可以提高可再生能源输出预测的精度，为经济调度提供可靠的数据基础。经济调度算法则可以根据可再生能源预测结果，优化发电单位的运行计划，最大限度地利用可再生能源，降低电网运营成本。

#模型与算法评估

可再生能源建模与经济调度算法的性能评估至关重要。常见的评估指标包括：

*预测精度：预测值与实际值之间的差值，以均方根误差(RMSE)或平均绝对误差(MAE)来衡量。

*经济性：调度方案下的电网运营成本，以电力成本(LCOE)或调度成本(DC)来衡量。

*鲁棒性：调度方案对可再生能源输出不确定性的适应能力，以可再生能源