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提出一種含風電場的機組組合二階段隨機規劃模型，將風電功率作為隨機變量處理，目標函數包含常規機組發電成本和切負荷懲罰費用，由于風電功率存在多種可能的情景，后一種費用采用期望值形式，同時提出一種求解二階段模型的SAA-自適應多切割L形算法，具體為首先基于抽樣平均逼近（ SAA）理論，將隨機模型轉換成確定性模型，然后提出一種自適應多切割L形算法求解。求解中引入全局輔助變量實現迭代過程中歷史最優切割信息的保存，并設置主模型約束條件數上限保證模型始終具有較小的規模。與傳統單切割和多切割L形算法相比，所提出算法的迭代次數介于兩者之間，但計算時間要少于兩者。最后通過3機、10機和100機算例在不同數量的風電情景下仿真計算，結果表明本文模型可以有效處理風電隨機性，SAA-自適應多切割L形算法在樣本數量較大的情況下保持了良好的收斂性和可靠性。
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