研究背景与问题

随着能源结构的转型和可再生能源的快速发展，户用微电网作为新型电力系统的重要组成部分，其优化运行对于提高可再生能源利用率、降低系统运行成本具有重要意义。然而，光伏等分布式电源的出力及负荷的强不确定性给户用微电网的优化运行带来了巨大挑战。如何有效应对这种不确定性，提高微电网的运行效率和稳定性，成为当前研究的热点问题。

研究方法

为解决上述问题，本文提出了一种基于信息间隙决策理论（Information Gap Decision Theory, IGDT）的鲁棒模型，用于户用微电网的优化运行。该方法通过引入信息间隙的概念，将不确定性的影响量化，并以此为基础构建鲁棒优化模型。具体而言，本文采用以下步骤： 1. 建立户用微电网的物理模型，包括光伏发电、储能、负荷等环节。 2. 考虑光伏发电和负荷的不确定性，采用概率分布描述其出力和需求。 3. 基于IGDT理论，将不确定性转化为决策者可接受的风险水平，构建鲁棒优化模型。 4. 利用遗传算法对鲁棒优化模型进行求解，得到微电网的优化运行策略。

核心结果

通过仿真实验，验证了所提出的基于IGDT的鲁棒模型的可行性和有效性。结果表明： 1. 与传统的确定性优化模型相比，鲁棒优化模型能够更好地应对光伏发电和负荷的不确定性，提高微电网的运行稳定性。 2. 在保证系统稳定性的前提下，鲁棒优化模型能够有效降低微电网的运行成本，提高可再生能源的利用率。 3. 通过调整风险水平，鲁棒优化模型能够满足不同决策者的需求，实现个性化运行策略。

结论与意义

本文提出的基于信息间隙决策理论的鲁棒模型为户用微电网的优化运行提供了一种新的思路。该模型能够有效应对光伏发电和负荷的不确定性，提高微电网的运行效率和稳定性，具有以下意义： 1. 为户用微电网的优化运行提供了理论依据和实用工具，有助于提高可再生能源的利用率和降低系统运行成本。 2. 为微电网的智能化运行提供了技术支持，有助于推动新型电力系统的健康发展。 3. 为相关领域的研究提供了新的视角和方法，有助于推动能源领域的科技创新和进步。