摘要：轻鲁棒优化模型是改善鲁棒优化模型保守性的一种方法,但该模型还存在无法独立求解、计算量较大、不能保证保守性一定改善、约束可能过度违背、不适于对右侧不确定问题进行建模等缺点。针对上述问题,提出一种适用于右侧不确定问题的改进轻鲁棒优化（improved light robust,ILR）模型,并以命题的形式证明了其在保守性改善方面的有效性;然后基于排序截断法,进一步推导出ILR模型在预算不确定集下的线性对应式,并以命题的形式证明线性对应式与原鲁棒约束的等价性;该线性对应式因保持了模型的线性特点,而可直接采用线性方法进行求解,相应提高了求解效率。算例证明了所提方法的有效性。该文研究工作促进了鲁棒优化理论的发展,并为电力系统机组组合等实际优化问题的进一步研究及发展奠定了理论基础。

关键词：鲁棒优化 轻鲁棒优化 改进轻鲁棒优化 线性对应式 右侧不确定 

单位：智能电网教育部重点实验室(天津大学); 天津市南开区300072; 同济大学电子与信息工程学院; 上海市杨浦区200092; 中国电力科学研究院; 北京市海淀区100192; 国网天津市电力公司; 天津市河北区300010