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过去二十年，太阳能和风能等可变可再生能源的整合在欧洲以前所未有的速度增长。随着太阳能和风能所占份额的上升，长期能源系统模型充分代表其短期变化变得越来越重要。本文使用欧洲电力和区域供热部门到 2050 年的长期 TIMES 模型来探索短期太阳能和风能变化的随机建模以及不同的时间分辨率如何影响模型性能。使用具有 48 个时间片段的随机模型作为基准，结果表明，具有低时间分辨率的确定性模型低估了年成本 15% 到 20%，高估了可变可再生能源的贡献（占总发电量的 13% 到 15%），并且缺乏系统灵活性。当时间分辨率增加时，确定性模型的结果会收敛到随机解，但即使有 2016 个时间片，灵活性的需求也被低估了。此外，具有 2016 个时间片的确定性模型的求解时间比具有 48 个时间片的随机模型长 30 倍。基于这些发现，建议在长期研究中采用随机方法研究可再生能源占比较大的能源系统。© 2020 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
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