【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于港口应急调控，具体涉及一种面向源网不确定性的港口能源交通网络应急调控方法。
技术介绍
1、港口作为国际供应链的重要节点，具有能耗高、工艺复杂、环境多变等特点。建设绿色自动化码头已成为全球港口发展的主要趋势与迫切需求。然而，港口交通-能源复杂网络结构和异质能源耦合程度不断提升以及源网不确定性逐渐增强为港口交通-能源应急调控带来重大挑战。传统的调控方法往往基于历史数据和确定性模型，无法准确预测和应对这些不确定性因素的影响。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于，提供一种一种面向源网不确定性的港口能源交通网络应急调控方法，考虑多类型能源波动和耦合网络节点间的相互依赖性，通过双向反馈控制和主从博弈优化，实现协调优化、快速收敛、实时调整的港口交通-能源复杂网络多时间尺度全局动态资源调控优化机制。
2、为解决上述技术问题，本专利技术的技术方案为：一种面向源网不确定性的港口能源交通网络应急调控方法，包括以下步骤：
3、s1、通过港口能源-交通复杂网络的逐级协调优化和互联递阶关系描述，考虑多类型能源波动，构建港口能源-交通复杂网络“日前-日内-实时”调度的多时间尺度滚动调控模型；所述港口能源-交通复杂网络是指由港口能源网络和港口交通网络耦合组成的复杂网络系统，其中，港口能源网络由光伏、风电、国家电网、分布式电网构成，港口交通网络由场桥、岸桥、集卡港口运输和装卸设备构成；
4、s2、通过benders分解算法和admm算法对多时间尺度滚动调控模型进
5、s3、通过网络流优化算法和深度强化学习算法对多时间尺度滚动调控模型中解耦的主从问题进行求解，得到双引擎动态调度决策。
6、所述s1具体为：
7、s11、通过港口操作系统及能源管控系统对港口交通网络和港口能源网络的运行状态进行监管，获取港口交通网络和港口能源网络的运行状况信息、能源波动类型以及能源波动信息；
8、s12、获取日前、日内以及实时调度的港口操作系统的设备作业数据和以及能源管控系统的能源数据；
9、s13、构建港口能源-交通复杂网络“日前-日内-实时”调度的多时间尺度滚动调控模型，该模型以总成本最低为目标函数，综合考虑设备作业约束、功率平衡约束、网络容量约束，并根据不同能源波动周期，分步进行港口交通网络调度、港口能源网络流分配、港口能源网络流平衡重恢复和港口交通作业网络重构优化；
10、s14、对日前和日内调度进行随机规划，采用聚类划分规则，根据港口风、光生成不确定量的分布规律生成多类型能源波动场景，对设备运行和能源供给进行耦合调度，使调度决策可以满足多场景下的能源供给和需求；
11、s15、通过主从博弈策略对多时间尺度滚动调控模型进行解耦，通过将多时间尺度滚动调控模型解耦形成港口交通系统调控模型和港口能源网络调度模型，以实现复杂耦合网络模型的分步求解，缩减主从问题的求解域和求解难度。
12、所述s1中，“日前-日内-实时”调度的日前调度是根据预测能源数据和港口日前作业计划，针对每个决策时段进行交通系统的任务调度和能源网络的能源分配，日前调度的目标函数为：
13、mincah ead＝cah ead，e+cah ead，w
14、
15、
16、
17、
18、其中，cah ead表示日前调度总成本，其由日前调度用能成本cah ead，e和日前调度作业成本cah ead，w组成；j表示调度时段；t表示总调度时段数量；i表示作业设备；n表示作业时段内总作业设备数量；p表示能源形式；p表示所有能源形式的集合；表示能源p在调度时段j的总成本；gpj表示能源p在调度时段j的经济收益；表示作业设备i在调度时段j内完成所有作业任务的运行成本；cpj表示能源p在j时段的单位发电成本；fpj表示能源p在调度时段j的能耗量；μi表示设备i单位作业时间平均成本；dij表示作业设备i在调度时段j完成所有作业任务的时间；
19、日前调度的目标函数考虑的约束包括：功率平衡约束、设备作业约束、作业顺序约束、能源转化约束、网络容量约束、网络拓扑约束；
20、所述功率平衡约束用于确保能源网每调度时段所有电源发出功率足够支撑该时段所有设备作业负荷及功率损耗；
21、所述设备作业约束用于确保该调度周期内所有作业任务均被完成且同一时段同一设备只能完成一项作业任务；
22、所述作业顺序约束用于描述调度周期内由港口生产工艺限制而生成的部分作业任务之间的顺序关系；
23、所述能源转化约束用于描述能源传递与转换的效率；
24、所述网络容量约束用于描述储能以及传输过程的容量限制；
25、所述网络拓扑约束用于描述港口交通网络和港口能源网络各个节点之间的关系；
26、“日前-日内-实时”调度的日内调度是根据日内能源数据和作业任务列表在各个调度时段对作业设备进行能源分配和作业任务调度，日内调度的目标函数为：
27、mincintra＝cintra,e+cintra,w
28、cintra,e＝cintra,p+cintra,s+cintra,r-cintra,g
29、
30、其中，cintra表示日内调度总成本，由日内调度能源成本cintra,e和日内调度作业成本cintra,w组成；cintra,p、cintra,s、cintra,r、cintra,g分别表示日前调度周期购能成本、储能设备放电成本、绿色能源放电成本以及绿色能源盈利；表示设备i完成作业的设备运行成本；
31、日内调度的目标函数考虑的约束包括：设备作业约束、生产工艺约束、功率平衡约束、能源转化约束、网络容量约束、网络拓扑约束；
32、所述生产工艺约束用于描述港口设备作业工艺约束以及能源补充方式；
33、实时调度是在日前调度的基础上，根据超短期能源数据对部分设备及能源进行实时调整，实时调度的目标函数为：
34、
35、
36、其中，δcreal表示重调度成本；m表示实时调度阶段需要局部优化的设备总数；表示设备i实时调度阶段总成本，由用能成本以及作业成本构成；表示设备i在日内调度阶段的总成本；
37、实时调度的目标函数考虑的约束包括：设备作业约束、生产工艺约束、功率平衡约束、能源转化约束、网络容量约束、网络拓扑约束。
38、所述s2具体为：
39、s21、通过基于分支定界树的benders分解算法对多时间尺度滚动调控模型进行解耦及主从问题迭代，其将主从问题分解为以港口作业时间最短为目标函数进行作业设备调度的主问题，以及以用能经济效益减去用能成本最大为目标函数进行能源流分配的子问题，分解后多时间尺度滚动调控模型的目标函数表示为：
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1.一种面向源网不确定性的港口能源交通网络应急调控方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种面向源网不确定性的港口能源交通网络应急调控方法，其特征在于，所述S1具体为：
3.根据权利要求1所述的一种面向源网不确定性的港口能源交通网络应急调控方法，其特征在于，所述S1中，“日前-日内-实时”调度的日前调度是根据预测能源数据和港口日前作业计划，针对每个决策时段进行交通系统的任务调度和能源网络的能源分配，日前调度的目标函数为:
4.根据权利要求3所述的一种面向源网不确定性的港口能源交通网络应急调控方法，其特征在于，所述S2具体为：
5.根据权利要求4所述的一种面向源网不确定性的港口能源交通网络应急调控方法，其特征在于，所述S21还包括：
6.根据权利要求4所述的一种面向源网不确定性的港口能源交通网络应急调控方法，其特征在于，所述S23具体为：
7.根据权利要求1所述的一种面向源网不确定性的港口能源交通网络应急调控方法，其特征在于，所述S3具体为：
8.根据权利要求7所述的一种面向源网
9.根据权利要求7所述的一种面向源网不确定性的港口能源交通网络应急调控方法，其特征在于，所述S32中最高标号预流推进算法HLPP具体为：
10.根据权利要求7所述的一种面向源网不确定性的港口能源交通网络应急调控方法，其特征在于，所述S34中近端策略优化算法PPO具体为：
...【技术特征摘要】
1.一种面向源网不确定性的港口能源交通网络应急调控方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种面向源网不确定性的港口能源交通网络应急调控方法，其特征在于，所述s1具体为：
3.根据权利要求1所述的一种面向源网不确定性的港口能源交通网络应急调控方法，其特征在于，所述s1中，“日前-日内-实时”调度的日前调度是根据预测能源数据和港口日前作业计划，针对每个决策时段进行交通系统的任务调度和能源网络的能源分配，日前调度的目标函数为:
4.根据权利要求3所述的一种面向源网不确定性的港口能源交通网络应急调控方法，其特征在于，所述s2具体为：
5.根据权利要求4所述的一种面向源网不确定性的港口能源交通网络应急调控方法，其特...
【专利技术属性】
技术研发人员：张煜，张嘉昭，卢璇，田宇，周文峰，王俊杰，
申请(专利权)人：武汉理工大学，
类型：发明
国别省市：
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