不确定性条件下的能源系统优化模型研究的中期报告本中期报告基于之前的研究，探讨了不确定性条件下的能源系统优化模型。首先，我们将问题定义为一个多时间段、多能源、多决策变量的混合整数线性规划问题。我们为每个时间段和能源类型建立一个决策变量，包括电力生成、储能、转运和消耗。同时，我们引入了不确定性因素，包括负载需求、可再生能源的波动性、燃料价格等。接着，我们探讨了不确定性条件下的模型求解方法。我们提出了一种随机规划方法，通过引入描述不确定性的随机变量和概率分布，将模型转化为一个随机线性规划问题。然后，我们使用随机孪生算法进行求解，该算法可在遗传算法的基础上，通过使用类比和演化学习的思想，快速找到全局最优解。最后，我们使用基于Python的Pyomo建立了一个模型原型，并采用针对性的数据集进行了模型的测试和评估。评估结果表明，我们提出的方法具有较高的精度和鲁棒性，能够有效地应对不确定性因素带来的挑战。未来，我们将继续完善模型细节，并进一步测试和验证该模型在真实场景下的表现。同时，我们也将探讨如何利用机器学习等先进技术来提高随机规划方法的求解效率和精度。