����� 90 133 129 150 146 134 176 176 96 125 1355 38 ����� 170 60 200 134 75 116 117 137 187 119 1315 39 ��� 91 134 122 102 163 139 175 145 122 117 1310 40 ����� 150 123 147 95 79 115 136 108 148 194 1295 222 10 ����� 57 49 16 39 54 215 10 ����� 56 36 29 45 49 215 12 ����� 54 25 43 53 34 209 13 ����� 47 46 18 48 36 195 14 ����� 33 39 27 48 46 193 14 ����� 51 55 14 30 43 193 16 ����� 39 38 31 48 27 183 17 ����� 20 53 41 168 23 ����� 30 47 26 39 23 165 23 ����� 41 41 25 45 13 165 25 ����� 37 34 41 50 1 163 26 ����� 40 44 2 20 53 159 26 ����� 7 52 42 39 19 159 28 ����� 51 18 33 39 12 153 29 ����� 20 35 30 45 22

56% 34% 2 3 7 Q 2~3 87% 2 31% 31% 25% 10% 31% 56% 8 Q 2 31% 31% 25% 10% 3% 16 2025 39% 28% 19% 14% 17 9 Q 28% 11% 28% 19% 14% 61% 53% 35% 2025 18 10 Q 4% 18% 35% 53% 15% → → → → 61% 26% 22% 13% 39% 23 2025 24 13 Q 26% 22% 13% 39% ◼ ◼ ◼ ◼ ◼ 68% 46% 15% 7% 32% 525 7% 15% 46% 32% 2025 26 14 Q 21% 39% 16% 8% 16% 527 15 Q 2 ≥1000 ◼ 100 ◼ 100-300 ◼ 300-500 ◼ 500-1000 ◼ 1000 33% 50% 11% 6% 67% 22% 11% 2025 28 79% 100 39% 100 300 16% 300~500 8% 500~1000 16% 1000 1000 22% 11% 16 1000 1000 2024 500 61% 100 500 17%

量，但又会在一定程度上损失计算精度。 2.2.2 区间线性规划 区间线性规划(interval linear programming, ILP) 以区间的形式刻画不确定性参数。比如，文献[39] 采用区间描述工况、气温等因素引发的多能耦合机 组运行状态的不确定，建立了基于 ILP 的区间优化 运行模型。为保证解的可行性，文献[40]利用增强 ILP 算法求解 PIES 的区间优化问题，并通过额外添 [36] 风电 — — 电价 — [37] 风、光 — — — — 区间线性规划 分别求解最优和最劣子模型 无需给出概率分布或隶属度函数； 结果以区间形式给出 [39] — — — — 设备能源转 换效率 [40] 光伏 电 — — — 鲁棒优化 利用对偶理论等工具转化内 层问题，寻找鲁棒可行解 鲁棒性好、求解用时较短；经济性 电–热–冷 — — — [52] — — — 电价 — [53] 风、光、 潮汐 电–气–热 — — — ILP 不需要准确的随机分布信息，应用方便， 计算高效[39]。但是，ILP 问题的求解易出现区间扩 张问题。当区间等式约束较多时，求解难度较高， 甚至会出现无解的现象[41]。 2.2.3 鲁棒优化 鲁棒优化(robust optimization

第 39 卷 第 23 期 中 国 电 机 工 程 学 报 Vol.39 No.23 Dec. 5, 2019 2019 年 12 月 5 日 Proceedings of the CSEE ©2019 Chin.Soc.for Elec.Eng. 6791 DOI：10.13334/j.0258-8013.pcsee.181058 文章编号：0258-8013 是一个复杂的多能耦合系统，夏季供冷、 冬季供热/热水需求量占相应季节能源需求量的很 大比例[9-10]。冷需求可由压缩制冷设备、吸热制冷设 6792 中 国 电 机 工 程 学 报 第 39 卷 备等供应；热/热水供应可来自热电联产(combined heat and power，CHP)单元、燃气锅炉、地源热泵系 统等。系统可配备蓄电/热装置，通过其不同时段的 蓄能和释能      (9) HT,PT TW HT HT,MAX t T T T T     (10) 6794 中 国 电 机 工 程 学 报 第 39 卷 SC,HT HT,PT W W HT HT HT 1 ( ) / t t t t Q Q c V T T t       (11) 式中： TSC,HT 、 TSC

√ 实测法[23] 现场 √ √ √ √ √ 非现场 √ √ √ 生态网络法[34] √ √ √ √ 碳流模型法[35–39] √ √ √ 1）排放清单法。 排放清单法是目前实际应用范围最广，最具有 权威性的一种碳排放核算方法[22-24]。国家、地区和 企业都出具了碳排放清单，但在园区方面，目前的 Statistical Publishing House, 2010(in Chinese). [13] 徐丽笑，王亚菲．我国城市碳排放核算：国际统计标准 测度与方法构建[J]．统计研究，2022，39(7)：12-30． XU Lixiao ， WANG Yafei ． City carbon emission accounting in China：international statistical statistical standards measurement and methodology construction[J]．Statistical Research，2022，39(7)：12-30(in Chinese)． [14] CHEN Guangwu，SHAN Yuli，HU Yuanchao，et al． Review on city-level carbon