城市可再生能源基础设施的SP模型研究

2018-09-22张瑞浩

智能城市 2018年16期

张瑞浩

上海交通大学附属中学IB课程中心，上海 200000

当前我国处于城镇化的关键阶段，对基础设施的依赖增大。而可再生能源基础设施作为生产基础设施，其可持续发展既能使我国减少对传统高污染能源的需求，实现资源节约与环境保护，也能促使我国产业结构的转变，促进经济发展和社会的进步。

可再生能源作为传统能源的替代，其使用在环境保护和能源安全方面具有很大的优势。为了提高能源系统的效益和可持续性，鉴于系统中不同组件之间的相关性，以往的研究中将整个能源供应链视为一个整体。这个过程中除了涉及设施选址决策，还包括对物资采购、生产、储存和分配的决策，以支持整个供应链的高效运转。

可再生能源系统的可持续性问题跨越了空间和时间两个维度。空间维度主要在于原料资源、燃料需求以及生产和运输基础设施的地理分布。时间维度出现在长期的系统规划中，尤其是考虑系统过渡问题时。生产和销售的基础设施系统必须在一段时间内扩大以满足不断增长的需求。为了实现系统扩张的整体效能，系统规划时要考虑不断演进的过程。因此，传统上用于以前研究中的与时间无关的方法是远远不够的。天气条件的不可预测性、需求的波动性以及供给的多变性等因素，导致了供应链系统中风险的出现。

确定性方法在处理随机事件的时候，虽然计算简单，但结果却不太可靠。随机规划（SP）是一种被广泛应用的主要的随机建模方法。随机规划（SP）模型寻求一种策略，在所有可能的情境下是可行的，并且在一定期望的程度下，能够提供最好的系统效能。大多数SP模型具有两阶段结构：现在做出一个决策，并在不确定性出现后，最小化该决策带来的结果的预期成本。两阶段的SP模型可以扩展到多个阶段。

1 模型构建与分析

1.1 构建思路与路径

本文通过在寻求由于原料的季节性和需求的不确定性所造成的潜在风险的缓解措施时，将物理设计和运营管理集成一个整体。通过建立一个多级的随机动态规划，优化可再生能源基础设施系统建设和运营的全过程。

可再生能源基础设施可持续发展问题，跨越了时间和空间两个维度。设施位置和大小的初始决策通常在得知不确定需求之前做出（即原料存储地、提炼厂和燃料存储地的位置与规模）。一旦这些决定得以执行，它们无法轻易地改变。而二次决策指的是生产和储存的数量等可以基于不确定性需求在实际中的实现进行调整的决策。这类决策恰好适合运用在两个阶段的随机规划（SP）框架中，以此与初始决策相区别。在此研究中，假定燃料的需求以一种符合相关概率的离散分布的形式呈现。建立一个混合整数SP模型，运用所有可能的方案以减少预期系统总成本为目标。为了反映问题的时间维度，所有二次决策变量都是依赖于时间（季节）。模型中的决策变量有：（1）原料存储地、提炼厂及乙醇存储地的位置和规模；（2）原料采购量；（3）原料储存量和交付量；（4）乙醇生产量、储存量和分配量。建模的技术路线图见图1。

图1 模型构建路径图

1.2 模型构建

1.2.1 有关基本假设

图2表示生物燃料供应链系统从产地到最终用户，包括原料存储、生产燃料和燃料存储互相的关系。

图2 生物燃料供应链系统

图2中的箭头表示（原料或燃料）流向。供应链的战略规划包括供应链系统物理配置的初始决策，即生产和储存设施的位置和规模设计，以及作出相应二次决策，即原料的采购战略，生产、储存量以及供应链的不同层之间运输流设计。

1.2.2 模型参数和决定变量的设定（表1）

表1 模型参数和决策变量

1.2.3 模型建立与模型解释

完整的模型构建在（1）～（6）中呈现：

（1）我们的目标函数是最小化预期总成本，即：

目标函数（1）将预期系统总成本，即初始规划总成本和预计的二次决策成本最小化。初始规划成本，包括设施资本成本和初始原料采购成本，与方案无关。二次决策成本取决于不同方案，包括原料交付（）、乙醇分配（）、原料存储、乙醇生产、损失和在其他季节里原料的采购成本。在所有的传递路径中，运输成本由基于距离（td）和时间（td）的成本和装卸成本估计。交付数量除以卡车装载能力被转换成卡车数量，因此，装卸费用与交付数量线性相关。

（2）对乙醇提炼厂的约束：

式（2）表明用于生产燃料的原料可以有田间和储存地两个来源。式（3）是一个流量守恒约束，它的含义是：乙醇的总产量等于到燃料存储地的总流出量。提炼厂规模（）被定义在式（4）中，它等于所有可能的方案中的最大总生产规模。不等式（5）将提炼厂的规模限制在最大允许能力范围内。式（6）计算了从原料到乙醇的能源转换。

（3）关于原料站点的约束：