计及风光出力不确定性的生产调度与用能规划方法及系统与流程

本发明属于能源优化，尤其涉及计及风光出力不确定性的生产调度与用能规划方法及系统。

背景技术：

1、本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

2、在工业系统中，生产工序的用能需求构成了主要负荷，不同工序不仅具有不同的温度品位和能源种类要求，还具备连续运行、批次启停、待机等多种运行模式，模式切换会带来产能和能耗特性的显著变化。

3、工业工序与供能系统联合优化已有大量研究，但普遍存在以下不足。在工序建模方面，现有方法通常将工序按生产连续性简单划分为连续型或间断型，并赋予固定的单位产能能耗系数，例如生产单位产品消耗固定数量的电能和热能。然而，实际生产中同一道工序可能因生产任务的批量大小、产品规格要求不同而在高功耗、低功耗或待机保温等模式间切换，不同模式下的产能上限、单位电耗、单位热耗以及固有电耗差异显著。更为关键的是，许多工序并非24小时满负荷连续运行，仅需在调度周期内完成给定的生产任务量，因此其生产时段具备明显的可平移性。但现有技术普遍未将这种灵活性作为调节手段，仍将各工序的用电时序视为固定不变，导致生产负荷曲线僵化，无法主动匹配分时电价和可再生能源出力的时序变化，造成用能成本居高不下，并迫使储能、变流等供能设备的配置容量偏大，增加了综合投资与运行成本。

4、在不确定性处理方面，现有工业综合能源系统规划研究多基于确定性假设，即以风光出力的典型日数据作为精确已知的输入条件。然而，光伏和风电出力受天气影响明显，在基准预测值上下会出现整体性偏差，确定性的生产与用能方案在面临风光出力持续偏弱等不利场景时，极易出现被迫高价购能、供能不足甚至既定生产任务无法执行的风险，方案的鲁棒性和经济性均较差。少数研究虽然引入了鲁棒优化思想，但尚未将非24小时满负荷工序的生产时段可平移特性纳入决策变量，未能充分发挥工序时序调整对冲风光出力不确定性的潜力。

技术实现思路

1、为了解决上述背景技术中存在的至少一项技术问题，本发明提供计及风光出力不确定性的生产调度与用能规划方法及系统。

2、为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

3、本发明的第一方面提供计及风光出力不确定性的生产调度与用能规划方法，包括如下步骤：

4、获取工业企业生产工序参数、供能设备技术经济参数及风光出力数据；

5、为每道工序建立运行状态机模型，定义模式切换逻辑；

6、构建动态工序-能量耦合模型，根据各工序在各时段选择的运行模式，动态计算该时段的工序电负荷与热负荷；

7、构建风光出力不确定集；

8、结合模式切换逻辑、工序电负荷与热负荷及风光出力不确定集构建两阶段鲁棒优化模型，第一阶段决策变量包括工序运行模式二元变量、非24小时满负荷工序的生产时段安排变量以及设备容量变量，决策设备容量与可调工序各时段的运行模式及生产时段；第二阶段针对每个已识别的最劣场景，优化生产调度和能源调度，最小化运行成本；

9、采用列与约束生成算法对所述两阶段鲁棒优化模型进行迭代求解，通过主问题与子问题的交替求解，识别使运行成本最大的最劣场景并添加至场景列表，直至收敛，输出最优工序模式序列和设备容量。

10、进一步地，获取的工业企业生产工序参数包括工序清单、各工序可选的运行模式、各模式下单位时间产能上限、单位产量电耗、单位产量热耗、模式固有电耗、模式最小保持时间，以及各工序是否为24小时满负荷运行的类型标识；

11、获取的供能设备技术经济参数包括投资成本系数、运维成本系数、效率曲线、容量上限；风光出力数据包括典型日分时电价、天然气价、光伏基准预测出力曲线与风电基准预测出力曲线，以及各工序在调度周期内需完成的生产任务量。

12、进一步地，模式切换逻辑具体包括：定义各工序可选的运行模式集合，引入二元变量表示各工序在各时段所处的运行模式，约束每个工序在每个时段唯一处于一种运行模式，并基于各运行模式的最小保持时间建立模式切换后的持续时间约束。

13、进一步地，所述电负荷等于当前模式下的单位产量电耗乘以产量加上模式固有电耗，所述热负荷等于当前模式下的单位产量热耗乘以产量；模式切换产生的额外能耗以附加项形式计入对应时段的电负荷。

14、进一步地，所述风光出力不确定集采用离散乘子形式，光伏可用出力上限等于光伏出力系数乘以光伏基准曲线再乘以光伏容量，风电可用出力上限等于风电出力系数乘以风电基准曲线再乘以风电容量。

15、进一步地，两阶段鲁棒优化模型的目标是最小化第一阶段年化投资成本与第二阶段各场景最大运行成本之和；两阶段鲁棒优化模型的约束条件包括产能约束、库存平衡约束、电功率平衡约束、热功率平衡约束、设备出力约束及储能动态约束，其中，设备处理约束包括燃气机组出力约束、光伏出力约束、风电出力约束及电锅炉出力约束。

16、进一步地，采用列与约束生成算法对所述两阶段鲁棒优化模型进行迭代求解包括：主问题求解得到当前第一阶段决策和下界；固定第一阶段决策，遍历所有联合场景求解线性规划子问题，找出年运行成本最大的场景作为最劣场景，若最劣场景的成本大于主问题代理变量加上容差，则将该场景及对应的第二阶段变量和约束添加到主问题，继续迭代；否则收敛，输出最优工序模式序列和设备容量。

17、本发明的第二方面提供计及风光出力不确定性的生产调度与用能规划系统，包括：

18、数据获取模块，用于获取工业企业生产工序参数、供能设备技术经济参数及风光出力数据；

19、工序建模模块，用于为每道工序建立运行状态机模型，定义模式切换逻辑；

20、负荷计算模块，构建动态工序-能量耦合模型，根据各工序在各时段选择的运行模式，动态计算该时段的工序电负荷与热负荷；

21、不确定集构建模块，用于构建风光出力不确定集；

22、优化模型构建模块，用于结合模式切换逻辑、工序电负荷与热负荷及风光出力不确定集构建两阶段鲁棒优化模型，第一阶段决策变量包括工序运行模式二元变量、非24小时满负荷工序的生产时段安排变量以及设备容量变量，决策设备容量与可调工序各时段的运行模式及生产时段；第二阶段针对每个已识别的最劣场景，优化生产调度和能源调度，最小化运行成本；

23、优化求解模块，用于采用列与约束生成算法对所述两阶段鲁棒优化模型进行迭代求解，通过主问题与子问题的交替求解，识别使运行成本最大的最劣场景并添加至场景列表，直至收敛，输出最优工序模式序列和设备容量。

24、本发明的第三方面提供一种计算机可读存储介质。

25、一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述所述的计及风光出力不确定性的生产调度与用能规划方法中的步骤。

26、本发明的第四方面提供一种计算机设备。

27、一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述所述的计及风光出力不确定性的生产调度与用能规划方法中的步骤。

28、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

29、本发明通过自适应利用非24小时满负荷工序的生产时段可平移特性，动态调整负荷曲线，结合多能流耦合关系建模和鲁棒优化理论，获得在最劣风光场景下仍能保证经济性与可行性的工序调度与设备容量规划方案，并能够在该场景下量化展示储能的调节作用，从而有效降低生产用能费用和能源设备配置成本。

30、本发明附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。