批次式生物消化器沼气生产优化调度模型及其在可持续能源管理中的应用

本研究针对批次式生物消化器(Batch Biodigesters)沼气生产与波动性能源需求匹配的难题，提出了一种整数线性规划模型(ILP)，通过协调多组消化器的生产周期与可用性，实现了沼气供需平衡与过剩最小化。实验验证了模型在恒定/季节性需求、不同规划周期和消化器数量下的有效性，为清洁能源系统提供了可操作的调度策略，对促进农业废弃物资源化利用和减少温室气体排放具有重要意义。

　　

随着化石燃料储量的急剧消耗和环境污染问题日益严峻，全球能源结构转型迫在眉睫。世界能源论坛(WEF)预测，石油、煤炭和天然气储量将在未来百年内枯竭，而传统能源使用导致的温室气体排放已对生态系统造成不可逆损害。在此背景下，生物质能作为可再生的清洁能源备受关注，其中沼气因其稳定的"按需供能"特性，相较于间歇性的风能、太阳能更具应用潜力。然而，当前研究多集中于沼气供应链优化或燃烧技术改进（如Mohammadpour团队开发的oxy-biogas燃气轮机技术），却忽视了生产环节的关键问题——批次式生物消化器的调度优化。

批次式生物消化器通过分解工农业有机废弃物同步产生沼气（可再生能源）和生物肥料（提升农业产量），但其生产周期存在固有矛盾：消化器需连续运行特定天数（如T_i
天）才能完成单批次生产，而能源需求却呈现波动性。现有研究或聚焦于单一消化器的产量最大化（Curry等），或采用分支定界法安排投料（Gim等），均未解决多消化器协同调度、需求匹配及过剩沼气（需焚烧处理）引发的环境问题。这一空白使得农业企业在实际运营中常面临能源短缺或浪费的双重困境。

针对这一挑战，巴西圣保罗研究基金会(FAPESP)等机构支持的研究团队开发了创新性的整数线性规划模型(ILP)。该模型首次整合了三个关键时间维度：规划周期（T天）、消化器生产周期（T_i
天）和预/后消费期（F/G天），通过决策变量X_it
（消化器i在第t天是否启动）实现多目标优化：在满足每日需求D_t
的同时，最小化过剩量S_t
，并考虑消化器可用性约束。技术方法上，研究采用IBM ILOG CPLEX求解器进行模型验证，设计了涵盖恒定需求、季节性需求（模拟农业加工旺季）、不同规划周期（3-18个月）和消化器数量（N=1-5组）的实验场景，参数设置参考了Qdais等学者的生物质降解动力学数据。

问题陈述部分阐明了批次式系统的运行特性：从投料到停止生产的完整周期中，沼气日产量P_ij
随发酵天数j递减。这要求精确计算"生产-需求"时差，例如冬季供暖需求需提前启动消化器以积累足够产能。

数学模型构建了以min ΣS_t
为目标函数的优化体系，核心约束包括：1）每日供给ΣP_ij
X_i(t-j+1)
+S_t-1
=D_t
+S_t
（考虑库存结转）；2）单消化器周期内仅能启动一次（Σ_t
X_it
≤1）；3）清洁期不可用约束。

计算实验结果显示：在T=180天的案例中，采用3组消化器（T₁
=60天，T₂
=90天，T₃
=120天）可使季节性需求下的过剩量降低42%，验证了多消化器协同的价值。关键发现包括：1）需求峰值前需预留20-30天启动期；2）短周期消化器（T_i
=30天）能快速响应突发需求；3）规划周期延长至12个月时，总过剩量可进一步减少58%。

结论部分强调，该研究首次系统解决了批次式消化器的生产调度难题，其模型可扩展至不同规模的农业企业。实际应用中，建议配置至少3组异周期消化器，并建立需求预测机制。这项工作为《巴黎协定》背景下的分布式能源管理提供了新思路，未来可结合机器学习优化参数动态调整。

研究团队在CRediT声明中指出，Arthur Barreto负责模型构建与算法实现，Sanja Petrovic和Helenice Florentino贡献了生产系统理论框架，Adriana Cherri协调了跨学科合作。成果发表于《Renewable Energy Focus》，标志着运筹学在生物能源领域的成功应用。