Low-carbon Optimal Scheduling of Multi-energy Systems Based on A Multicollinearity-reduced Conditional Variational Autoencoder

SONG Juwen; JIANG Pan; WU Zhengqiang; FAN Jiesheng; ZHAO Xing; ZHAO Jianfang; CUI Mingjian

doi:10.20204/j.sp.2025.07002

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Low-carbon Optimal Scheduling of Multi-energy Systems Based on A Multicollinearity-reduced Conditional Variational Autoencoder

FEATURED FOCUS | 更新时间：2025-10-24

- Low-carbon Optimal Scheduling of Multi-energy Systems Based on A Multicollinearity-reduced Conditional Variational Autoencoder
- Vol. 53, Issue 7, Pages: 11-19(2025)
- 作者机构：
  
  1. 国网陇南供电公司,甘肃,陇南,742500
  2. 天津大学电气自动化与信息工程学院,天津,300072
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20204/j.sp.2025.07002
  CLC：
- Published Online：20 July 2025，
  
  Published：20 July 2025
- 稿件说明：
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宋菊文,江盼,吴正强,范捷生,赵星,赵建芳,崔明建.基于多重共线性削减条件变分自编码器的多能系统低碳优化调度[J].智慧电力,2025,53(7):11-19.

SONG Juwen, JIANG Pan, WU Zhengqiang, et al. Low-carbon Optimal Scheduling of Multi-energy Systems Based on A Multicollinearity-reduced Conditional Variational Autoencoder[J]. 2025, 53(7): 11-19.
宋菊文,江盼,吴正强,范捷生,赵星,赵建芳,崔明建.基于多重共线性削减条件变分自编码器的多能系统低碳优化调度[J].智慧电力,2025,53(7):11-19. DOI： 10.20204/j.sp.2025.07002.

SONG Juwen, JIANG Pan, WU Zhengqiang, et al. Low-carbon Optimal Scheduling of Multi-energy Systems Based on A Multicollinearity-reduced Conditional Variational Autoencoder[J]. 2025, 53(7): 11-19. DOI： 10.20204/j.sp.2025.07002.

摘要

针对风光出力场景下源荷不确定性问题，提出一种考虑风光出力不确定性的多能系统低碳优化调度方法。首先，考虑风光出力波动性，利用基于概率距离算法优化的多重共线性削减条件变分自编码器（MCLR-CVAE），构建风光出力不确定性场景生成模型，准确捕捉风光出力时空变异性；其次，结合需求响应的时空特性构建多能系统模型，以最小化系统总运行成本和环境成本为目标函数，构建源-网-荷一体化多能系统优化调度模型，并针对调度资源设计多组调度顺序场景；最后，仿真结果表明，所提方法在风光出力不确定性场景下能够有效实现多能系统低碳优化调度，且调度顺序对系统性能有着显著的影响。

Abstract

Aiming at the source-load uncertainty problem under wind and solar power output scenarios，the paper proposes a low-carbon optimal scheduling method for multi-energy systems considering wind and solar power uncertainty. Firstly，considering the volatility of wind and solar power output，a scenario generation model for the wind and solar power uncertainty is constructed using a multicollinearity-reduced conditional variational autoencoder （MCLR-CVAE） optimized by a probability distance algorithm，accurately capturing the spatiotemporal variability of the wind and solar power output. Secondly，combining the spatiotemporal characteristics of demand response，a multi-energy system model is established. An integrated source-grid-load multi-energy system optimal scheduling model is formulated with the objective of minimizing the total system operating cost and environmental cost，and multiple scheduling sequence scenarios are designed for the scheduling resources. Finally，simulation results demonstrate that the proposed method can effectively achieve low-carbon optimal scheduling for multi-energy systems under wind and solar power uncertainty scenarios，and the scheduling sequence significantly impacts system performance.

关键词

Keywords

references

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