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在存在大量可再生能源（如光伏）的情况下，微电网内的能源管理由于涉及不确定性而变得复杂。能源生产和消费的随机性使交换的预测和优化都具有挑战性。在本文中，我们评估了不确定性对不同稳健能源交换策略优化的影响。为了解决这个问题，我们提出了 AIROBE，这是一个数据驱动的系统，它使用基于机器学习的能源供需预测作为输入，使用多波段稳健优化方法计算稳健的能源交换计划以防止偏差。AIROBE 允许决策者在稳健性与系统稳定性和能源成本之间进行权衡。我们的评估表明，AIROBE 如何有效地处理不对称偏差，以及更好的预测方法如何既降低运营成本，又可以提高系统的运行稳定性。
可持续能源、电网和网络
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