减少排放：在考虑可再生能源和电动汽车不确定性的生态工业区内实现能源平衡

《Renewable Energy Focus》：Mitigating emissions: energy balancing in eco-industrial zones considering renewable energy and electric vehicle uncertainties

本研究针对伊朗阿米尔卡比工业区，开发了整合可再生能源（光伏、风能）、能源存储和电动汽车的智能能源系统模型，采用粒子群优化和蒙特卡洛模拟处理不确定性，对比了不考虑碳排放成本（CO2-Blind）、仅考虑经济成本（BAU CO2-Aware）和同时考虑经济与碳排放成本（CO2-Aware）三种策略。结果显示，CO2-Aware策略在降低总成本15%的同时减少32%碳排放，并通过跨部门整合提高了系统适应性和经济性，验证了碳定价在工业能源系统中的有效性。

　　在当前的全球能源格局中，工业部门作为主要的能源消费者，不仅对能源消耗有着巨大需求，同时也是温室气体排放的重要来源。随着对能源、经济和环境挑战的关注不断加深，工业区域能源系统的规划与管理正受到越来越多的重视。本研究旨在开发一个综合最优模型，该模型将可再生能源潜力评估与粒子群优化算法相结合，以实现工业区域能源系统的准确且成本效益高的规划与运营。通过提出一种新颖的工业能源枢纽规划与运营策略，本研究构建了一个强大且灵活的框架，能够适应工业区的多样化需求。该框架通过整合不确定的可再生能源和电动汽车（EVs），有效管理了能源的波动性和不确定性。同时，它将电力、供暖、冷却和交通等多个能源领域进行综合连接，从而实现了跨领域的灵活性和系统的适应性。

本研究对四种场景进行了比较分析：基准（BAU）、考虑碳排放的基准（BAU CO?-Aware）、不考虑碳排放的场景（CO?-Blind）和考虑碳排放的场景（CO?-Aware）。评估了这些场景对能源成本、投资、运营成本和环境效益的影响。研究结果显示，CO?-Aware和CO?-Blind场景分别比基准场景降低了整体成本约15%和10%。同时，CO?-Aware场景实现了32%的二氧化碳排放量减少。尽管这些替代能源系统在投资和运营成本方面略高，但它们提供了显著的经济和环境优势。此外，该智能能源系统在工业区的实施有效缓解了研究地区夏季的电力短缺和冬季的天然气短缺问题。

在工业区域能源系统的发展过程中，早期的工业活动往往局限于单个工厂，各自独立地获取能源和原材料。自1950年以来，工业区逐渐形成并发展，这种集中化显著降低了投资和运营成本。如今，工业部门是全球最大的一次能源消费和排放源之一，因此其发展对能源和环境政策的制定具有重要意义。随着工业的发展，能源需求的增加促使工业客户比住宅用户更快地转向可再生能源。因此，对工业区域能源系统进行智能和最优的规划与运营，考虑可再生能源和储能技术如电动汽车的整合，成为当今社会关注的重要议题。工业系统的发展以及能源效率和环境指标的提升，催生了生态工业区的概念。为了提高工业区域能源系统的性能，有三种主要方法被提出：系统技术和网络技术的改进、上游管理部门的政策和消费者行为的改革，以及能源系统的最优管理。

在工业和商业领域中，燃料消耗的变化和高效技术的应用能够减少污染物排放，节约燃料成本，并带来经济效益。一种方法是使用联合供热与发电系统（CHP），该系统不仅能够发电，还能利用所产生的热能满足供暖需求。由于其高效率和最优管理，这些系统能够提供经济、环境和技术上的多重好处。另一种实用组件是地源热泵（GSHP），它通过使用电能输入，在地表和地下的低温波动之间交换热量。在这些系统中，电能消耗比空气对空气的热泵降低了30-50%，这种能源消耗的减少进一步降低了污染水平。此外，由于环境限制的重要性，环保型系统如垃圾焚烧发电厂在许多发达国家变得越来越突出。这种方法被采用，因为它是一种实际且环保的替代传统废物处理方法。同时，它还提供了一种可再生能源，可以用于发电和供热，包括基于垃圾焚烧的联合供热与发电系统（CHPwte），这些系统可以有效利用垃圾焚烧产生的能源。

目前的研究大多集中在单一的能源系统方面，如可再生能源整合或交通管理，而没有采用一个全面的方法，将电力、冷却、供暖和交通等多个能源领域同时考虑。此外，可再生能源潜力评估技术往往被忽略或在优化过程的后期引入，这限制了它们在决策过程中的作用。因此，本研究提出了一种决策支持框架，用于指导工业区向可持续和生态工业方向转型。该框架通过情景规划和运营模型，使工业决策者能够在不确定性下评估可再生能源和电动汽车的整合策略。通过在实际数据中构建该框架，研究增强了其在工业区规划中的实际相关性。

为了实现这一目标，本研究采用了多种先进的建模技术来捕捉可再生能源资源的随机性。蒙特卡洛模拟（MCS）被广泛用于情景生成，因为它是一种流行的概率模拟方法，易于实施。情景生成的MCS方法通常分为四个步骤：选择具有不确定性的变量的最佳概率密度函数；根据变量的性质和行为获取概率分布函数的参数；根据变量的性质和行为调整概率分布区间；最后，通过前面步骤的信息进行模拟并生成随机数。情景方法可以作为一种强有力的工具，用于分析和建模不确定性。在情景方法中，所有情景都基于其概率密度函数（PDF）进行评估，选择概率最高的情景作为最佳或最可能的情景。这减少了需要评估的情景数量，从而降低了优化问题的计算负担。然而，增加所选情景的数量可能会提高最终结果的准确性，但情景和模型的复杂性需要受到限制。为此，研究中使用了聚类方法，特别是在本文中，应用了k均值聚类方法。聚类是一种信息分类方法，将具有相似特征的系统组件分组。k均值聚类是信息分析中最著名的聚类方法之一，因其简单性和高效率而被广泛使用。该算法通过将每个聚类中的组件与其它聚类中的组件具有最低相似性，从而在每个聚类中实现组件之间的最高相似性。因此，该算法使项目数据的内部关系更加明显，并提高了不确定性建模的代表性。

在工业区域能源系统的背景下，本研究详细探讨了光伏系统（PV）、风力涡轮机（WT）、基于废物的联合供热与发电系统（CHPwte）、地源热泵（GSHP）、吸收式制冷机（AC）和电动汽车（EVs）等组件的特性和运行机制。光伏系统的相关信息，包括温度和太阳辐射数据，是从SATBA数据库中提取的，并将在后续步骤中进行处理以用于系统建模。该数据集覆盖了全年（1月至12月）的小时级数据，并在情景生成前通过检查数据完整性和线性插值缺失值（<1%）进行预处理。图1展示了该工业区一年中的温度和太阳辐射情况。利用获得的信息，生成了太阳情景，并最终通过k均值方法进行情景缩减。为了生成光伏情景，使用了清晰度指数（clearness index）方法，该指数基于历史数据提供给概率密度函数，并从中提取了相关的参数（alpha和beta）。与太阳情景生成方法类似，风情景生成也采用了更新的输入数据，具体为风参数。通过风速数据和涡轮机的技术特性，计算出风力涡轮机的输出功率。这些技术特性是从参考文献中提取的，并在表5中进行了说明。最终的输出功率通过公式（15）计算得出。

在可再生能源和电动汽车行为的不确定性方面，本研究采用了多种方法进行建模。对于光伏系统，研究使用了贝塔分布函数，通过历史数据提供给该函数的概率密度函数，并从中提取了相关的参数（alpha和beta）。贝塔分布函数的方程在参考文献中进行了说明。使用随机数生成通过贝塔分布函数和alpha、beta值，生成了1000个清晰度指数情景。接下来，通过技术信息和天气数据，计算出光伏输出功率。公式（15）表示了光伏输出功率，具体如下。公式中的参数包括模块的额定功率、环境因子、细胞温度和标准条件下的模块温度。

在研究过程中，还考虑了风力涡轮机的输出情景。通过风速数据和涡轮机的技术特性，计算出风力涡轮机的输出功率。这些技术特性是从参考文献中提取的，并在表5中进行了说明。最终的输出功率通过公式（15）计算得出。在公式中，每个情景的风速和输出功率都被考虑在内，以确保系统的运行满足需求。

基于废物的联合供热与发电系统（CHPwte）在工业区域能源系统中扮演了重要角色。通过废物焚烧，不仅提供了可再生能源，还作为环保和经济可行的能源资源。废物可以分为可回收和不可回收两类。通常情况下，不可回收的废物被焚烧在城市外，这与可持续发展目标相悖，因为其土地利用效率低下，并且会带来温室气体排放的问题。根据伊朗城市废物的研究，这些废物包括纺织品、塑料、不可消耗的聚合物、食物残渣、玻璃和其他不可回收材料，它们被用作焚烧发电厂的燃料。根据这些材料的组成分析，计算出每吨废物可以产生约3427.25立方米的可燃气体或约341.77千瓦时的电能。在研究区域（Kashan），春季、夏季、秋季和冬季的每日市政废物分别为248吨、208吨、208吨和193吨。因此，考虑到这些废物的体积，联合供热与发电系统的最大发电能力被确定为约2000千瓦，以指定该资源在优化问题中的上限。

地源热泵（GSHP）在供暖系统中具有许多优势，特别是在效率、运营成本和维护方面。GSHP使用地下作为能源来源，相较于空气，选择一个温度波动较小的环境作为热泵的更好来源。因此，这些系统的高效率不仅节省了电能，还减少了环境污染物的排放。公式（16）和（17）表达了COP和EER的概念，这些是GSHP系统运行中的关键参数。

吸收式制冷机（AC）在冷却系统中也是一项重要的设备。这种机器通过一个典型的吸收器（通常由氢氧化锂和水组成）运行在一个连续的循环中，利用自身的热源进行冷却操作。这个热源可以是直接的锅炉火焰，也可以是更间接的方法，如由联合供热与发电系统产生的热量。这些系统的COP大约在0.7到1.4之间，具体取决于制冷机的结构。

在工业区的能源需求方面，主要依赖于天然气和电力，以满足供暖、冷却和电力需求。图7、图8和图9分别展示了工业区在三个领域的能源消耗情况。供暖需求主要与空间供暖和热水供应相关，GSHP和锅炉是满足这些特定需求的合适设备。对于需要高压蒸汽的工业过程供暖需求，本研究未考虑，因为这些需求与研究区域的工业活动无关。供暖需求数据由工业区的燃气运营商提供，作为一年内的月度记录，而电力和冷却需求数据则由工业区的电力系统运营商提供，作为一年内的小时记录。这些数据集构成了集成能源系统需求建模的基础。

电动汽车（EVs）的不确定性也在本研究中得到了考虑。这种不确定性包括到达时间、离开时间和电池的初始充电状态（SOC）。根据研究，最优的V2G（车辆到电网）使用需要协调充电，因此在本研究中，应用了协调或智能充电策略作为工业区的交通能源系统。为了模拟电动汽车的行为，像其他具有随机行为的变量一样，生成了不同情景，并最终通过k均值方法进行分类。电动汽车被分为三个聚类，每个聚类代表不同的到达和离开时间以及行驶距离。通过这些情景，可以更好地评估系统的行为、可再生能源的不确定性以及电动汽车的整合。

本研究提出的集成能源系统在规划阶段分配了系统组件的最优容量，包括光伏、风力涡轮机、基于废物的联合供热与发电系统、锅炉、吸收式制冷机和电动汽车。在运营阶段，确定了系统组件的调度或分配系数。图11展示了该集成能源系统的组件结构。

在成本方面，本研究模型了能源和组件成本，假设采用了分时电价（TOU）方法。图12展示了从上游网络购买电力和燃气的每小时成本。表8列出了所用组件的投资成本、运营成本和寿命。这些参数的计算基于历史数据，并考虑了传感器噪声、环境波动和采样频率等误差源，对其对结果的潜在影响进行了量化。整体不确定性随后通过情景框架传播到建模阶段，确保了最终结果中既反映了随机性又考虑了测量准确性。在情景缩减步骤中，k均值算法被用来将特定维度的研究数据分为k个聚类，以最小化每个聚类的平方和。情景之间的相似性通过它们的距离来定义，然后进行k组聚类。需要注意的是，这种分类确保了每个聚类中至少有一个对象。

在工业区域能源系统的背景下，本研究对四种情景进行了比较分析：基准（BAU）、考虑碳排放的基准（BAU CO?-Aware）、不考虑碳排放的场景（CO?-Blind）和考虑碳排放的场景（CO?-Aware）。通过这些情景的分析，研究揭示了在不确定性下工业区域能源系统的运行策略和经济与环境效益。结果显示，CO?-Aware场景比基准场景降低了整体成本约15%，而CO?-Blind场景则降低了约10%。同时，CO?-Aware场景实现了32%的二氧化碳排放量减少。尽管这些替代能源系统在投资和运营成本方面略高，但它们提供了显著的经济和环境优势。此外，该智能能源系统在研究地区的实施有效缓解了夏季的电力短缺和冬季的天然气短缺问题。

在工业区域能源系统的规划与运营过程中，本研究采用了一种综合模型，将可再生能源潜力评估与优化模型相结合，以提升能源系统的准确性和成本效益。通过整合不确定的可再生能源和电动汽车行为，本研究构建了一个强大且优化的能源系统框架。该框架不仅考虑了电力、供暖、冷却和交通等多个能源领域，还提供了通常在现有能源枢纽研究中被忽视的跨领域灵活性。先进的技术如地源热泵和基于废物的联合供热与发电系统被整合，以提高对可再生能源波动的适应能力。通过在四个季节中生成1000个情景，并将这些情景缩减为两个聚类，研究确保了计算效率和结果的准确性。此外，进行了一项敏感性分析，以评估使用两个聚类与三个聚类的差异。分析结果表明，两种方法在系统行为、可再生能源的不确定性以及电动汽车整合方面差异很小，进一步验证了采用两个聚类方法的决策合理性。

在工业区域能源系统的背景下，本研究不仅关注了可再生能源的潜力评估，还考虑了电动汽车的不确定性。通过将这些不确定性整合到系统中，研究构建了一个更加全面和优化的能源系统模型。该模型通过将可再生能源和电动汽车的行为纳入优化过程，实现了对工业区域能源系统运行的更准确预测。此外，通过使用情景生成和缩减技术，本研究能够有效地处理可再生能源和电动汽车的波动性，从而为工业区域能源系统的优化提供了坚实的理论基础和实践指导。

本研究还强调了情景规划和运营模型在工业区域能源系统中的重要性。通过考虑四个季节中的不同情景，研究能够更全面地评估能源系统的运行情况。在优化过程中，通过情景缩减和分类，可以显著减少计算量，同时保持结果的准确性。此外，通过使用粒子群优化（PSO）算法，本研究能够高效地解决优化问题，实现能源系统的最优配置。PSO算法灵感来源于鸟类、鱼类、白蚁和蚂蚁的行为和社交协作。该算法通过粒子的移动路径，既向粒子经历过的最佳位置移动，也向其他粒子经历过的最佳位置移动。在应用PSO时，需要考虑不同的参数。在本研究中，通过回顾相关研究并进行多次试验以确定有效的参数值，采用了以下优化设置：粒子数量=3000，最大迭代次数=220，惯性常数=0.87，认知常数（C1）=0.3，社会常数（C2）=0.3。虽然该模型是离线运行的，并依赖于所有能源组件的预收集数据，但其主要贡献在于战略规划和决策制定，而非实时优化。理论上，该模型展示了在各种情景下处理不确定性和优化能源系统的强大框架。实践中，它为能源管理者和政策制定者提供了宝贵的见解，以支持基础设施规划、资源分配和长期投资决策。

在能源系统建模中，本研究考虑了多种能源需求和组件的约束条件。通过综合分析光伏、风力涡轮机、基于废物的联合供热与发电系统、锅炉、吸收式制冷机和电动汽车的运行情况，模型能够更准确地预测能源系统的运行状态。此外，通过情景生成和缩减，模型能够有效地处理可再生能源和电动汽车的不确定性，从而提高系统的适应性和稳定性。

在情景规划和运营模型的背景下，本研究采用了一种混合整数非线性规划（MINLP）方法，以同时优化经济和环境目标。通过整合不同能源领域，该模型能够更全面地评估能源系统的性能。研究还通过不同的场景比较，展示了在考虑碳排放的情况下，能源系统的优化策略和运行效果。这种比较分析有助于理解不同策略对能源成本、投资和运营成本以及环境效益的影响。研究结果表明，考虑碳排放的场景在降低整体成本和减少碳排放方面具有显著优势，特别是在长期的可持续发展和环境保护方面。

本研究的结论强调了在工业能源系统规划中整合碳定价、可再生能源整合和不确定性建模的重要性。虽然CO?-Blind场景在短期内提供了成本节约，但CO?-Aware场景则在长期的环境和经济目标上具有更高的价值。通过这些研究，工业区域能源系统能够实现更加稳健、低排放和经济高效的能源解决方案，即使在不确定的未来条件下也能保持其适应性和可持续性。