本文构建了一个面向不确定性的智能热泵（HP）运行优化框架，在分时电价及光伏（PV）出力不确定性条件下，以最小化用电成本为目标，同时保障室内热舒适性。

　　设计/方法/路径：采用分布鲁棒机会约束规划（DR-CCP）构建日前调度模型，以在可再生能源预测误差分布存在不确定性（即分布模糊性）的情况下，控制热舒适性约束违反概率。热舒适性采用两种方式表征：（i）传统的室内温度（IT）上下限约束，或（ii）预测平均投票值（PMV）约束。通过全因子实验设计（DOE），系统考察建筑规模、电价类型、热舒适性约束违反概率（PoCCV）水平以及热舒适性建模方式等四个因素的影响，并运用方差分析（ANOVA）定量识别各因素及其交互作用对室内温度（IT）、性能系数（COP）和运行成本的统计显著影响。

　　研究结果：在各类实验场景中，动态电价通过负荷转移降低了运行成本，而更严格的PoCCV（预测性舒适性约束值）设定则因导致调度策略更为保守而推高了成本。基于PMV的舒适性约束相比仅以温度为边界的约束可实现更低的运行成本，表明舒适性表征方式实质性地改变了成本效益型灵活性的可行运行区间。方差分析（ANOVA）结果表明，运行成本结果主要受建筑规模、电价类型及舒适性建模方式三大因素影响，且存在显著的交互效应，说明电价带来的收益以及舒适性建模带来的收益均具有情境依赖性，而非在所有场景下保持一致。

　　原创性/价值：本文为智能热泵调度构建了一个集成的鲁棒优化与统计推断框架：DR-CCP（分布鲁棒机会约束规划）可针对可再生能源不确定性中的分布误设提供可调节的防护；而实验设计（DOE）与方差分析（ANOVA）则能提供可解释、可复现的证据，揭示在成本–舒适度–效率权衡中起主导作用的关键因素及其交互效应。研究结果为部署兼顾舒适度的灵活性策略以支持电气化供暖提供了切实可行的指导。

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