双重不确定下低碳多式联运路径优化研究

针对低碳多式联运路径优化中需求和时间不确定的问题,综合考虑直接运输成本、转运成本、时间成本、碳排放成本,建立混合鲁棒随机优化模型,设计基于随机采样的遗传算法并进行有效性检验。通过算例研究比较不同不确定模式下低碳多式联运运输方案及成本,并分析不确定参数的影响。结果表明:不确定模式会影响低碳多式联运的运输决策,需求不确定的鲁棒优化会使总成本增加,时间的不确定性对总成本的影响呈现无明显规律的波浪形变化趋势。由此,多式联运承运企业可以通过综合权衡不确定性的影响、选择合适的最大遗憾值、关注和加强时间约束等方式提高复杂市场情境的应变能力,降低成本提高运营效率,促进运输服务高质量发展。

考虑不确定性与交互功率的城市综合能源系统两阶段调度

城市综合能源系统运行优化面临新能源发电强随机性和强波动性、负荷功率不确定性以及系统参数不确定性的多重挑战。文中构建考虑聚合特性的用户侧灵活性资源调度模型,提出考虑不确定性与交互功率的城市综合能源系统两阶段优化调度策略。在日前阶段,采用混合随机鲁棒优化方法处理建筑群参数不确定性和源荷不确定性,得到城市配电网与上级电网的最优交互功率区间。在日内阶段,基于新能源发电和负荷的预测结果,采用模型预测控制滚动优化系统的调度策略。算例结果表明,调度策略能够保证用户的热舒适度需求,得到的交互功率区间具有较强的应对日内不确定性能力,同时降低交互功率短时剧烈波动对系统运行安全性和经济性的影响。

需求与碳交易价格不确定下多式联运路径优化

考虑不确定性的模糊路径优化研究能够满足高质量发展形势下市场、经济和环保等多方面的现实需要.针对需求与碳交易价格双重不确定下的多式联运路径优化问题,建立混合鲁棒随机优化模型,设计基于蒙特卡罗采样的灾变自适应遗传算法并进行有效性检验.以具有15个节点的多式联运网络为对象开展算例研究,比较不同模式下多式联运的运输方案及成本并分析不确定参数的影响.结果表明:受遗憾值约束的影响,需求不确定的鲁棒优化会增加多式联运总成本,而碳交易价格随机性的提高并不一定意味着成本的增加.合理设置碳交易价格的随机性,综合考量需求不确定的最大遗憾值与成本之间的关系等是提升双重不确定下多式联运运输效率与环保效益的有效方式.