智能电网中基于目标市场的温室柔性能源需求响应优化框架研究

为解决温室能源供应面临的主电网价格波动、停电风险及可再生能源间歇性等问题，研究人员开展智能电网环境下温室能源规划研究，建立双目标优化模型实现能耗成本最小化与作物品质最大化。通过扩展ε-约束法获得9种生产模式，揭示电价提升可降低25%能耗成本，为农业能源管理提供决策支持。

　　

随着全球人口增长与耕地资源紧张，温室农业因10-20倍于传统农田的产出效率成为重要解决方案。然而，温室运行高度依赖直接能源（燃料、电力）和间接能源（肥料、设备），其能耗特性却存在独特矛盾——既需要维持亮度、温度、湿度及CO₂等环境参数的精确控制以保障作物品质，又具备在允许范围内灵活调节能耗的潜力。当前能源供应面临双重困境：主电网存在电价波动与停电风险，而单纯依赖太阳能等可再生能源又受限于间歇性供应。

研究人员创新性地构建了智能电网环境下的双目标能源规划模型。该模型首次将温室能耗成本最小化与作物品质最大化同步优化，整合了主电网分时电价、可再生能源售电收益及供应时段限制等现实约束。通过扩展ε-约束法求解，研究揭示了9种非支配生产模式，决策者可根据作物品质需求或售电量偏好灵活选择方案。敏感性分析发现：当电价上涨时，售电收益可显著降低25%的生产成本；而在品质优化场景中，精准调控可使能耗需求降低四分之一。

关键技术方法包括：1）建立含可再生能源与主电网的双源供应系统数学模型；2）采用多目标优化的ε-约束法生成帕累托前沿；3）设计基于环境参数阈值的作物品质量化函数；4）开展电价与能耗需求的双情景敏感性分析。

【Problem description】
研究指出温室能源规划需克服主电网与可再生能源的固有缺陷。通过构建包含光伏发电、储能单元和主电网的混合系统，建立考虑CO₂浓度、温湿度等多参数耦合的能耗-品质函数。

【Computational results】
帕累托解集分析显示，在典型日负荷场景下，最优解分布呈现明显三阶段特征：当品质提升至阈值85%时，成本增幅仅7%；而超过该阈值后，成本曲线斜率陡增300%。

【Sensitivity analysis】
电价上涨10%可使售电量提升22%，同时降低总成本15%；而通过优化环境控制策略，在维持同等品质下可实现峰值负荷削减18%。

【Conclusion and policy implications】
该研究为柔性能耗农业设施提供了智能电网集成方案，其创新性体现在：1）首次量化能耗弹性与作物品质的映射关系；2）开发可适配不同市场策略的多模式决策工具；3）验证了可再生能源参与电力市场的经济可行性。研究结果对发展中国家建设低碳农业园区具有重要指导价值，未来可扩展至组培工厂等精密农业场景。论文发表于《Sustainable Computing: Informatics and Systems》，为能源-农业交叉领域研究树立了新范式。