IEPU优化研究：源荷不确定性下的两阶段随机规划

1. 项目概述：计及源荷不确定性的IEPU优化研究

在能源转型背景下，综合能源生产单元（IEPU）作为融合传统火电与可再生能源的新型系统架构，其运行调度与容量配置面临源荷双重不确定性的挑战。我们团队基于两阶段随机优化方法，开发了结合蒙特卡洛模拟与遗传算法的混合求解框架，通过Matlab实现了从设备建模到全生命周期成本优化的完整解决方案。

核心创新点在于：

1. 构建了考虑P2G（电转气）与CCS（碳捕集）耦合的混合整数线性规划（MILP）模型
2. 采用场景树方法处理光伏出力和负荷需求的不确定性
3. 通过储气装置实现能量时空平移，实测减少弃光量5.49%

关键发现：当计及源荷不确定性时，电力设备容量需提升约20%才能达到实际场景下的最优经济性，这对传统确定性规划方法提出了修正需求。

2. 核心模型构建与求解方法

2.1 IEPU系统架构设计

典型IEPU系统包含以下关键组件（如图1所示）：

• 能源供给侧：300MW燃煤机组（可掺烧30%生物质）+50MW光伏电站
• 转换设备：
  • 二氧化碳捕集率≥90%的胺法捕集系统
  • 电解效率75%的碱性电解槽
  • 甲烷合成转化率85%的Sabatier反应器
• 储能系统：储氢罐（容量2000Nm³）+储气罐（容量8000Nm³）

能量流耦合关系满足：

code复制电力平衡：P_coal + P_pv = P_electrolysis + P_grid + P_CCS
物质平衡：m_CO2_captured ≥ m_CO2_synthesis

2.2 两阶段随机优化框架

第一阶段：容量配置优化

决策变量为设备额定容量（光伏装机、电解槽功率等），目标函数为最小化全生命周期成本：

matlab复制function total_cost = capacity_obj(x)
    capex = sum(x.*unit_cost); 
    [opex, ~] = monte_carlo_sim(x); 
    total_cost = capex + discount_rate*sum(opex);
end

采用遗传算法求解，种群规模50，迭代100代。

第二阶段：运行优化

对每个蒙特卡洛场景求解M