【复现】考虑泊位优化和多能协同的港口综合能源系统运行优化附Matlab代码

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🔥 内容介绍

本论文针对港口综合能源系统运行优化问题，构建考虑泊位优化和多能协同的运行优化模型。以系统运行成本最小化和能源利用效率最大化为目标，综合考虑港口泊位资源调度、电力、热力、氢能等多种能源的协同供应与转换，建立包含目标函数和多种约束条件的数学模型。采用智能优化算法对模型进行求解，并通过实际港口案例分析，验证模型的有效性和可行性。研究结果表明，该模型能够有效降低港口综合能源系统运行成本，提升能源综合利用率，为港口的绿色低碳、高效运行提供科学决策依据。

关键词

港口综合能源系统；泊位优化；多能协同；运行优化；智能优化算法

一、引言

随着全球经济的快速发展，港口作为重要的物流枢纽，其能源消耗和碳排放问题日益突出。传统港口能源供应模式单一，能源利用效率较低，难以满足当前节能减排和可持续发展的要求 。港口综合能源系统整合电力、热力、氢能等多种能源形式，通过能源的协同优化配置，可有效提高能源利用效率，降低运营成本 。同时，港口泊位作为稀缺资源，其合理调度对船舶停靠、装卸作业效率以及能源消耗有着直接影响 。

目前，已有部分研究关注港口能源系统优化或泊位调度问题，但将泊位优化与多能协同相结合，对港口综合能源系统运行进行整体优化的研究相对较少 。本研究旨在构建考虑泊位优化和多能协同的港口综合能源系统运行优化模型，实现泊位资源的高效利用和多种能源的协同优化配置，为港口的可持续发展提供理论支持和实践指导 。

二、港口综合能源系统分析

2.1 系统组成

港口综合能源系统涵盖能源供应、转换、存储和消费等多个环节。能源供应侧包括外部电网供电、港口自有光伏电站、风力发电装置、燃气轮机发电等电力供应，以及供热锅炉、热泵等热力供应，还有电解水制氢等氢能供应 。能源转换环节包含电力 - 热力转换（如电锅炉）、电力 - 氢能转换（电解水制氢装置）等 。能源存储设备有蓄电池、储热罐、储氢罐等 。能源消费主要来自船舶靠港用电、装卸设备用电、港口建筑供热制冷、船舶加注燃料等 。

2.2 泊位与能源系统关系

泊位调度直接影响船舶在港停留时间，进而影响船舶能源消耗以及港口设备的运行时长和能耗 。例如，合理的泊位分配可减少船舶排队等待时间，降低船舶辅机燃油消耗；优化船舶靠离泊顺序，能提高港口装卸设备的使用效率，减少设备空转能耗 。同时，不同类型船舶对能源的需求不同，在泊位调度时考虑船舶能源需求，可促进多能协同供应，如为电动船舶优先安排配备充电设施的泊位 。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

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🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

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🌈电力系统方面

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🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

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