分布式能源（Distributed Energy Resources

DER）调度受到许多不确定因素的影响，如可再生能源出力波动和负荷变化。针对传统的随机规划方法忽略不确定变量的时间依赖性的问题，提出了一种求解DER最优运行的随机对偶动态规划（Stochastic Dual Dynamic Programming

SDDP）方法，通过整合n阶自回归（Auto Regressive

AR）模型，将传统的SDDP框架扩展到捕捉不确定风电输出的时间依赖性。与基于场景树的传统随机规划方法相比，该方法在求解效率和计算时间需求之间实现了更好的权衡。