【复现】考虑泊位优化和多能协同的港口综合能源系统运行优化（Matlab代码实现）

 欢迎来到本博客❤️❤️

博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。

⛳️座右铭：行百里者，半于九十。

本文目录如下：

目录

1 概述

考虑泊位优化和多能协同的港口综合能源系统运行优化研究

一、泊位优化在港口综合能源系统中的关键作用

二、多能协同在港口综合能源系统中的内涵与技术

三、泊位优化与多能协同的协同优化案例分析

四、港口综合能源系统运行优化的关键技术

五、挑战与未来研究方向

六、结论

2 运行结果

3 参考文献

4 Matlab代码、数据

---

1 概述

参考文献：

考虑泊位优化和多能协同的港口综合能源系统运行优化研究

 随着清洁能源的发展，世界各国都在利用清洁能源改善能源结构，提高能源利用率，追求节能减排的效果。区别于传统能源系统，综合能源系统充分结合可再生能源，优化调度内部多能源的使用，为能源需求增加，能源成本上升，环境污染加重等相关问题提供了有效的解决方案。
其中，CCHP系统是同时具备发电、供热和制冷能力的系统，因为其具有能源利用率高的特性，受到了广泛关注。文献[29]建立了一种混合整数非线性规划(Mixed Integer Non-Linear Programming, MINLP)模型，解决CCHP系统的多目标优化问题，在现实约束下，确定满足地区建筑物能源需求的最佳组合和最佳操作策略。求解分析了四种不同场景下的结果，即标准场景，低能耗成本场景，低CO2排放场景和综合场景。文献[30]提出了一个适用于建筑物冷热电联产系统的线性规划优化模型，以优化具有制冷功能的建筑物CCHP系统的规模，相较传统方案，建筑物CCHP系统表现出更高的能源利用效率。文献[31]研究了一种基于混合式制冷系统的CCHP系统的新策略，在优化电力生产的同时实现指定建筑物零多余发电量的目标,结果表明该策略在冬季可以减少高热负荷区域的能源需求和CO2排放量。文献[32]提出了CCHP微电网的两阶段能源管理策略，第一阶段为日前调度阶段，决定了包含机组的输出功率等在内的运行计划，以最大程度地降低运营成本;第二阶段则为实时调整阶段，根据房屋特性带来的功率波动来调整输出功率。文献[33]使用适当的分段线性逼近方法将MINLP问题转换为MILP问题，将其应用于规划CCHP系统的短期调度运行，以最大程度地降低CCHP系统的运行成本。

随着海港全面电气化和能源互联渐趋紧密,未来的海港将成为一种多能源的运输系统。在岸上电力深入推进的背景下，船舶在停泊期间完全由港口供应能源成为响应绿色港口发展目标的思路之一。由于海运行业的船舶类型众多，具有不同电、热、冷负荷需求的船舶进港停泊，需要建立多能协同的港口综合能源系统向在泊船舶供应能源。
如图3-1，论文将PV机组，WT机组，CCHP系统，EES设备及TES设备结合考虑为港口综合能源系统的能源供应侧,该系统在需要时可以从主电网购电。系统内部的机组通过消耗天然气或从主电网购电,发出电功率,热功率或冷功率，向在泊船舶提供相关服务。

一、泊位优化在港口综合能源系统中的关键作用

1. 泊位优化的定义与目标
   泊位优化是通过数学模型和算法对船舶的靠泊位置、时间序列及资源分配进行动态调整，以降低运营成本、缩短船舶在港时间，并减少能源消耗。其核心目标包括：减少泊位偏离成本、船舶滞期成本、总在港时间，以及优化岸桥、泊位与船舶的协同效率。

2. 主要优化方法

   • 整数线性规划模型：考虑潮汐、进出港时段和偏好泊位等因素，以成本最小化为目标（如吴云强模型）。
   • 启发式算法：例如嵌入禁忌搜索规则的遗传算法（任亚群方法），用于优化挂靠泊位次序和货物量分配。
   • 集成优化模型：针对离散泊位港口，集成泊位分配、移泊方案和进出港调度（牛猛等）。
   • 解集合并算法：联合优化泊位与岸桥资源，引入时间、空间和岸桥工作范围约束，实现多目标协同（如国知局提出的方法）。

3. 环境友好型优化趋势
   现有研究逐渐关注环境因素，例如通过分析船舶尾气排放规律，建立减排导向的泊位配置量优化模型。此外，泊位分配与岸电使用结合可降低船舶辅机燃油消耗。

---

二、多能协同在港口综合能源系统中的内涵与技术

1. 多能协同的定义与构成
   港口多能协同指通过整合风电、光伏、氢能、储能及大电网等多种能源形式，实现源-储-荷-网的动态互补，提升能源利用效率和稳定性。其核心包括：

   • 源侧互补：风电、光伏与储能协调，平抑新能源出力波动。
   • 负荷互动：通过实时调节储能功率，实现“源-荷-储”互动，降低用电曲线波动性。
   • 多场景适配：根据港口风光资源、电网能力和负荷规模，划分五种应用场景（如“风光丰富+强电网+大负荷”）和四种运行模式（如“全额自用、网电补缺”）。

2. 关键技术手段

   • 虚拟电厂（VPP） ：聚合分布式能源参与市场交易，提升规模化效益。
   • 区块链与智能技术：支持能源交易智能化管控和实时调度。
   • 能源-物流耦合：通过岸电替代辅机供电，将物流调度与能源需求关联。

---

三、泊位优化与多能协同的协同优化案例分析

1. 集成优化模型构建

   • 目标函数：最小化运行成本（含购能成本、碳排放成本）和最大化能源利用率。
   • 变量设计：泊位分配二进制变量、船舶停泊顺序、多能源（电力/热力/氢能）供应与转换约束。
   • 算法应用：智能优化算法（如改进遗传算法）用于求解复杂非线性问题。

2. 实际案例验证

   • 山东某海港级联优化：通过优化岸桥装卸速度与电动集卡数量，实现风光全额消纳和运行成本降低2.62%。
   • Matlab仿真案例：通过优化泊位顺序减少设备空转能耗，并协调冷热电联供系统降低能源成本。

---

四、港口综合能源系统运行优化的关键技术

1. 智能调度技术

   • 物联网与大数据：实时采集能源数据并构建预测模型，支持动态调整。
   • 人工智能：通过深度学习优化能源分配策略，如港口冷藏箱负荷的削峰填谷。

2. 能源-物流耦合技术

   • 时间-空间可调性建模：物流作业计划与能源供需计划协同优化。
   • 多时间尺度协调：结合小时级功率变化与年度能量循环，提升灵活性资源利用率。

3. 多能互补调度决策模型

   • 鲁棒优化：应对风光出力不确定性，以用能成本、储能成本和碳交易成本最小化为目标。
   • 数字孪生技术：通过三维可视化与仿真推演，实现动态调度。

     

---

五、挑战与未来研究方向

1. 当前挑战

   • 跨区级规划复杂性：需协调不同港区间能源交换与物流网络。
   • 不确定性管理：风光出力波动、物流需求突变对系统鲁棒性的影响。
   • 技术集成壁垒：区块链、VPP与传统能源系统的兼容性问题。

2. 未来方向

   • 深度耦合模型：开发能流-物流联合优化框架，如港口级联物流-能源系统。
   • 零碳港口转型：探索氢能、氨能等零碳燃料在泊位作业中的应用。
   • 政策协同机制：推动港口参与电力市场，实现能源收益与减排目标的双重激励。

---

六、结论

港口综合能源系统的运行优化需深度融合泊位调度与多能协同技术，通过智能算法和耦合模型实现资源高效配置。现有研究已证明，泊位优化可降低物流成本并减少能源浪费，而多能协同则通过源-储-荷互动提升可再生能源渗透率。未来需进一步突破跨系统协同优化技术，推动港口向绿色、智能、零碳方向转型。

2 运行结果

其他结果就不一一展示。 

部分代码：

B=value(B);     %船舶停泊决策变量
Pgrid=value(Pgrid);  %主网购电功率
Fpgu=value(Fpgu);  %PGU机组燃料消耗量
Ppgu=value(Ppgu);  %PGU机组电出力
upgu=value(upgu);  %PGU机组出力状态
Qre=value(Qre);  %余热回收装置回收量
QHX=value(QHX);  %HX机组出力
QEB=value(QEB);  %EB输出热功率
PEB=value(PEB);  %EB输出电功率
uEB=value(uEB);  %EB机组出力状态
Qacex=value(Qacex);  %AC输出制冷功率
Qac=value(Qac);  %AC消耗热功率
uAC=value(uAC);  %AC机组出力状态
QEC=value(QEC);  %EC输出冷功率
PEC=value(PEC);  %EC消耗电功率
uEC=value(uEC);  %EC机组出力状态
p_dch = value(p_dch);%ESS放电功率
p_ch = value(p_ch );%ESS充电功率
u_dch = value(u_dch);%ESS放电状态
u_ch = value(u_ch );%ESS充电状态
E_ess = value(E_ess);%ESS的电量
p_tdch = value(p_tdch);%TES放热功率
p_tch = value(p_tch);%TES充热功率
u_tdch = value(u_tdch);%TES放热状态
u_tch = value(u_tch);%TES充热状态
E_tes = value(E_tes);%TES的储热量
p_wt =value(p_wt);%wt功率
p_pv = value(p_pv);%pv功率

3 参考文献

文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。

[1]于湉湉. 考虑泊位优化和多能协同的港口综合能源系统运行优化[D].华北电力大学(北京),2022.DOI:10.27140/d.cnki.ghbbu.2021.001410.

4 Matlab代码、数据