本文提出了一种基于“随机模型预测控制器”的方法来应对电力和热需求的不确定性。通过采用高斯过程构建历史数据的需求预测模型，并使用情景法进行多步需求轨迹抽样，验证了该方法在模拟能源中心模型和真实建筑需求数据上的性能优势。

本文提出了一种基于“随机模型预测控制器”的方法来应对电力和热需求的不确定性。通过高斯过程构建需求预测模型，并采用情景法进行多步需求轨迹抽样。通过验证，证明了所提出的预测器和随机控制器的性能优势。