《綠色製造企業級能源與生產協調隨機最佳化調度》是依託西安交通大學，由高峰擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：綠色製造企業級能源與生產協調隨機最佳化調度
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：高峰
- 依託單位：西安交通大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
針對高耗能企業生產製造過程的綠色製造問題，從系統最佳化運行角度探索不確定環境下企業生產與能源系統的協同隨機最佳化調度。項目主要研究內容包括：基於隱馬爾可夫模型的非侵入式生產-能耗-排放監測和深度感知，企業網路化多能源系統和生產過程的協同隨機最佳化調度，含清潔可再生新能源的企業綠色製造能源產耗隨機最佳化匹配。企業副產能源生成、生產用電和蒸汽、煤氣等能耗的不確定性，清潔可再生新能源發電的間歇性和高度不確定性，以及企業生產-能耗-排放的時空關聯性，是項目研究中所需要面對的主要挑戰，擬採用隨機規劃理論與方法分析解決，並採用魯棒最佳化方法分析研究這些不確定性因素對企業能源與生產協調最佳化所能達到的節能減排程度以及可再生新能源最佳引入容量。項目研究的目標是提出一套多視角多層次的企業能源與生產協調最佳化方法，這對實現高耗能企業生產製造過程的綠色製造，達到節能減排、資源高效率用的目標，具有重要的社會意義。
結題摘要
本項目針對高耗能企業生產製造過程的綠色製造問題，從系統最佳化運行角度探索不確定環境下企業生產與能源系統的協同隨機最佳化調度問題展開深入研究，通過對綠色製造企業生產-能耗-排放感知與協調最佳化調度，有效降低綠色製造企業能源成本和污染物排放，對綠色製造企業節能減排具有重要的經濟和社會效益。 研究中所取得主要研究成果如下：（1）綠色製造企業多能源系統的非侵入式生產-能耗-排放關係的深度感知。針對綠色製造企業負荷波動性強、負荷疊加等問題，提出了基於因子隱馬爾科夫模型的負荷分解方法，利用其所包含的雙重隨機過程對負載的波動型負荷進行建模和分析，有效的對多種負荷進行建模和分析，通過求解最優狀態組合的最佳化問題實現負荷分解，在提高負荷分解準確性的同時對負荷數據的採樣頻率不敏感；（2）綠色製造企業能源與生產協同隨機最佳化調度。考慮綠色製造企業能源產耗的高不確定性和涌動性，建立了高耗能企業多時段兩層魯棒自平衡調度模型，實現了高耗能企業電能自發自用自平衡的目標，求解時將上述兩層最佳化模型轉化為單層最佳化模型，避免了採用傳統疊代方法的內外層之間的相互疊代，顯著提高了求解效率，有效避免了疊代過程中的局部收斂問題。（3）可再生能源接入的綠色製造企業儲能設備容量配置方法。針對併網運行的綠色製造企業微電網系統，在可再生能源接入比例較高且允許小機率負荷調整時，將備用容量最佳化耦合至儲能設備容量配置問題中，建立了考慮失負荷機率指標的儲能設備-備用容量配置模型，提出了考慮最大充放電功率及備用最佳化的時齊馬爾可夫穩態容量配置方法，以降低微電網總成本及需要電網提供的最大備用量。（4）考慮氣象因素的綠色製造企業排放懲罰模型。針對綠色製造企業的PM2.5排放懲罰如何適配外界環境的問題，分析氣象要素對排放擴散的影響，根據風向、風力和空氣品質設定環境懲罰因子，建立了考慮氣象因素的綠色製造企業PM2.5排放懲罰模型，反映當前氣象環境下的排放影響，從而使PM2.5排放懲罰適配不同的外界環境。本項目中發表學術論文17篇，其中5篇在SCI國際期刊上發表，培養博士研究生5名，碩士研究生6名，全面完成了項計畫各項內容，並有所超額。 本項目的研究提高了綠色製造企業能耗感知的準確性，降低了採樣頻率敏感性，充分發揮了綠色製造企業生產與能源的協同作用，提高了可再生能源的消納水平，降低了綠色製造企業的綜合能源和污染物的排放。
