工业制造中的能源管理系统：一种结合需求响应的混合式方法

《Renewable Energy》：An energy management system for industrial manufacturing: A hybrid approach with demand response

1. 中文摘要： 本文提出了一种混合数学优化方法（遗传算法结合混合整数线性规划）用于高能耗工业制造系统的能源管理，通过整合可再生能源（风能、太阳能）和储能系统（电池），在满足生产约束的前提下最小化总能源成本。实验结果表明，该方法在包含43台机器、58个任务和16个生产阶段的复杂系统中，相较基准方案节省31.98%的能量成本，计算时间仅需12.99秒，验证了其在工业制造中实现动态能源优化的可行性。

　　本文探讨了一种新颖的数学启发式方法，用于高能效能源管理系统（EMS）与需求响应的集成，旨在优化能源成本并提高工业制造中可再生能源的利用效率。研究的主要目标是开发一种可扩展的解决方案，能够应对能源感知生产调度中的复杂问题，这些问题通常被认为是NP难的。该系统采用混合方法，将混合整数线性规划（MILP）嵌入遗传算法（GA）的适应度函数中，用于作业调度，以最小化总能源成本，同时最大化可再生能源渗透率并确保生产约束。EMS被应用于工厂微电网场景，考虑了风力涡轮机、光伏面板和联合热电（CHP）工厂的能源生产，以及电池储能系统（BESS）。制造过程包含多个现实特征，如具有不同能源消耗状态的并行无关机器，某些机器的批量处理，或设置时间等。

通过本案例研究，该方法实现了比基准操作减少32%的能源成本，且仅需几秒钟的计算时间，展示了其在需求响应制造环境中的有效性和可扩展性。方法通过真实生产数据进行验证，为工业领域提升经济和环境性能提供了见解。文章还介绍了该方法的系统结构，包括其模型的各个组成部分，如生产数据、可调负载、电池模型、CHP模型、可调负载模型、电网模型等。这些模型详细描述了系统中各资产的能源消耗和生成特性，并考虑了各种因素，如能源价格波动、可再生能源的间歇性以及电池的充放电策略。

文章提出了一个新颖的数学启发式方法，其中遗传算法（GA）处理调度变量，而混合整数线性规划（MILP）模型则用于计算能源管理变量的最优值。该方法在结构上与以往的研究不同，其核心在于将能源优化直接嵌入GA的适应度评估中，以实现单一的综合目标。相比之下，其他研究如[20]和[21]侧重于处理不确定性以及多目标优化，而本文则聚焦于确定性问题，强调计算效率，特别是在大规模问题上的应用。此外，[26]的研究也采用了两阶段随机规划来处理可再生能源的间歇性，但其重点在于处理不确定性，而本文则致力于计算效率。

在系统描述部分，文章详细介绍了工厂的生产数据和能源模型。该工厂专门生产不同的医疗设备，调度决策涉及操作者和机器的分配，以及在不同阶段处理零件的数量和时间。从能源角度来看，工厂中的机器被分为可调负载（ML）和不可调负载（RC）。在生成方面，工厂配备了风力涡轮机（WT）、光伏安装（PV）和联合热电（CHP）系统，其中CHP仅用于发电。此外，虽然该工厂目前没有电池系统，但研究中包括了其作为初步设计的一部分。

文章进一步分析了可调负载的模型，考虑了四种可能的机器状态：关闭、运行、设置和空闲。电池模型和CHP模型被详细描述，其中电池模型考虑了充放电过程中的能量转换和状态变化，而CHP模型则涉及能源消耗和发电效率的计算。通过这些模型，可以预测和优化能源消耗，以实现成本最小化和能源利用最大化。

在优化问题部分，文章提出了一个以最小化总运营成本为核心的优化模型。这一模型通过混合整数线性规划（MILP）来优化能源管理变量，同时通过遗传算法（GA）处理生产调度变量。该方法的关键在于将MILP模型嵌入GA的适应度函数中，从而实现能源优化的直接集成。通过这一结构，GA能够高效地搜索最优解，而MILP则提供精确的能源成本计算。

研究结果表明，该方法在多个指标上优于基准行为，包括相对节省、计算努力和相对可再生能源使用。其中，相对节省最高达到了39.50%，表明该方法在处理高可再生能源波动性时表现出色。同时，计算时间显著减少，仅需12.99秒即可完成优化，显示出其高效的计算能力。此外，相对可再生能源使用在“关键需求”场景中达到了91.74%，表明该方法在应对高需求时能够充分利用可再生能源，从而降低对外部能源的依赖。

文章还分析了该方法在不同不确定性场景下的表现，包括平均不确定性、高可再生能源波动性和关键需求场景。结果显示，该方法在处理高可再生能源波动性时需要更多的计算时间，但在关键需求场景中表现出了良好的适应性和效率。这些结果表明，该方法不仅适用于常规场景，还能够有效应对高波动性或高需求的挑战。

结论部分强调了该研究在能源管理领域的创新性和实用性。通过结合遗传算法和混合整数线性规划，该方法能够在短时间内实现能源成本的显著降低，并提高可再生能源的使用效率。研究还指出，该方法可以进一步扩展，例如引入电池退化模型、优化解码函数以保持最优性、采用更详细的电力损耗模型等。此外，未来的应用可能包括使用深度强化学习等方法来增强遗传算法的搜索能力，以应对不断变化的操作条件。

综上所述，本文提出了一种高效的数学启发式方法，用于解决能源管理与生产调度的集成问题。通过结合遗传算法和混合整数线性规划，该方法不仅能够显著降低能源成本，还能有效提高可再生能源的利用效率。研究结果表明，该方法在处理复杂、大规模问题时表现出色，为工业制造中的能源优化提供了可行的解决方案。