（环境工程专业论文）不确定性条件下的能源系统优化模型研究.pdf

1 f 此i u ，j 尺学f f f ；! i 。学f ? ，论足 摘要 能源是保证人类社会生存、发展乃至进步的重要基础，是关乎国家民生大计、 经济命脉、国家安全的重要战略物资，为人类社会的进步提供了源源不断的动力 并直接影响着一个国家现代化建设的进程。然而，近年来，随着社会经济的快速 发展，能源消费量激增，能源供需矛盾逐渐显现。另外以煤、石油、天然气等为 主的不可再生能源消费结构导致了生态环境的急剧恶化。因此，迫切需要对能源 系统进行综合管理，以建设一个能源消耗低、环境污染少、经济效益高的资源节 约型社会。本研究首先详细探讨了当前国际的能源供应与消费趋势及其与环境的 相互作用，以及目自订用于进行能源系统规划的能源系统模型及能源优化模型。在 此基础上提出区间随机半无限规划方法，并应用于能源环境系统优化模型。通 过对模型求解，对比分析了在没有环境约束和增加环境约束后的电力供应结构变 化，提出了在保障环境质量的前提下，维持能源环境系统成本最小化的电力供 应方案，为不确定条件下的区域能源环境系统综合管理提供技术支撑和决策依 据。随后又将模糊规划方法纳入区间随机半无限规划中，使之能够处理模型中以 模糊集表现的不确定性，并应用于已构建的能源环境系统模型。通过对模型的 求解，得到了满足多约束条件时的能源环境系统优化方案。最后，通过对两类 模型的对比分析，发现模糊规划可以使模型的决策结果更加精确，使决策者制定 决策的准确性大大提高。 关键词：能源环境系统模型；可再生资源；半无限规划；区间规划；模糊规划； 机会规划 f f ；北l 【! j 人学f 嗍i + 学f 一沦艾 a b s t r a c t e n e i g yl so tl m p o r t a n c et ot h e d e v e l o p m e n to fh u m a ns o c i e t y ；i st h es t r a t e g i c m a t e r l a lr e l a t e dt on a t i o n a ll i v e l i h o o do fp e o p l e ，t h en a t i o n a le c o n o m i cl i f e l i n ea n d n a t l o n a ls e c u n t y ；a n dp r o v i d e sa s t e a d ys o u r c ef i o rt h ep r o g r e s so fh u m a ns o c i e t ya n d l sad l r e c tl m p a c to nt h ec o u n t r y sm o d e m i z a t i o n h o w e v e r ，i nr e c e n ty e a r s ，w i t ht h e r a p l ds o c i a l a n de c o n o m l c d e v e l o p m e n t ， e n e r g yc o n s u n l p t i o nh a sb e e nr i s i n g l n c r e a s l n g l y ，i e a d l n gt oas e r i o u sc o n t r a d i c t i o nb e t w e e ne n e r g ys u p p l ya n de n e r g y d e m a n d i na d d i t i o n ，t h ee n e r g ys t r u c t u r eb a s e do nc o a l ，o i la n dn a t u r a lg a sh a sl e dt o d e t e n o r a t l o no ft h ee c o l o g i c a le n v i r o n m e n t t h e r e f o r ，i n t e g r a t e d m a n a g e m e n tf o r e n e 唱ys y s t e mh a sb e c o m ea nu 唱e n ti s s u ef o rb u i l d i n ga r e s o u r c e s s a v i n gs o c i e t y w l t hl o we n e r g yc o n s u m p t i o n ，l i t t l ee n v i r o n m e n t a l p o l l u t i o n ，a n d h i g he c o n o m i c b e n i 6 t t bb e g i n ，t h i sr e s e a r c hi n v e s t i g a t e st h ei n t e m a t i o n a li s s u e sr e g a r d i n g e n e r g y s u p p l l e sa n dc o n s u m p t i o n s ，a sw e l la st h e i rt h er e l a t i o n s h i p sw i t ht h ee n v i r o n m e n t ： t h e nn a l l r a t e sr e v i e wo fe n e r g ym o d e la n de n e 唱yo p t i m a lt e c h n i q u e s s u b s e q u e n t l y ， a ni n t e r v a l c h a n c e 。c o n s t r a i n e ds e m i - i n f i n i t e p r o g r a m m i n g( i c c s i l p )m o d e li s d e v e l o p e dt os u p p o r ti n t e g r a t e de n e n g ye n v i r o n m e n t a l s y s t e m sp l a n n i n gu n d e r p a r a m e t e ru n c e r t a m ty 。i w os c e n a r i o sa r eu s e dt oc o m p a r et h eo p t i m i z e de l e t r i c i t y s u p p l ys t r a t e g e i s ： o n es c e n a r l oa s s u m e st h e e n v i r o n m e n t a lc o n s t r i a n t sc a nb e n e g j e c t e d ，a n dt h eo t h e ro n es t r e s s e dt h en e c e s s i t yo ft h ee n v i r o n m e n t a lc o n s t r a i n t s r e s u l t so b t a i n e dt h r o u g hs 0 1 v i n gt h em o d e lu n d e rt h et w os c e n a i l i o sp r o v i d ed e c i s i o n s u p p o n f o re n e r g ya h o c a t l o na n de n v i r o n m e n t a lc o n t r 0 1 f u r t h e 咖o r e a ni n t e r v a l 如z z y c h a n c e c o n s t r a i n e d s e m i i n f i n i t e p r o g r a m m i n g( i f c c s i l p ) m o d e li s d e v e l o p e dt os i m u l t a n e o u s l yd e a lw i t h 如z z ya n di n t e r v a lp a r a m e t e r si na ni n t e g r a t e d e n e n g ya n de n v l r o n m e n t a ls y s t e m b ys o l v i n gt h em o d e l ，n o to n l yd e c i s i o n m a k i n 2 s t r a t e g l sc a nb eo b t a i n e d ，b u tt h es a t i s f a c t o r y1 e v e lo ft h ee a c hs t r a t e g yc a nb ek n o w n t h u s ，i f c c s i l pp r o v i d e sam o r ef l e x i b l ed e c i s i o n m a k i n gt o o lc o m p a r e dt ot h a n l c c s i lp f i n a l l y t h el i m i t a t i o n so ft h et w om o d e i sa n df u t u r es t u d i e st oo v e r c o m e s u c hl i m it a t i o n sa r ed i c u s s e d k e y w o r d s ： i n t e g r a t e de n e 唱y e n v i r o n m e n t a ls y s t e mm o d e l ；r e n e w a b l e e n e 唱y s o u r c e s ；s e m i i n 6 n i t ep r o 黟a m m i n g ； i n t e r v a l p r o g r a m m i n g ；如z z yp r o 伊a m m i n g ； c h a n c e c o n s t r a i n e dp r o g r a m m i n g n i 卜化i u jj j 。f 嘶! i f ? ，论迁 第l 章绪论 1 1 研究背景及研究意义 能源是保证人类社会生存、发展乃至进步的重要基础，是关乎国家民生大 计、经济命脉、国家安全的重要战略物资，为人类社会的进步提供了源源不断 的动力并直接影响着一个国家现代化建设的进程。经济的快速发展导致了能源 消费量的激增，然而人类目6 i 所使用的能源中，煤、石油、天然气等不可再生 能源占了绝大部分，而这些能源在不断开采和使用下，其可供量将越来越少。 从全世界看来，能源资源不足、能源价格波动、能源技术落后以及能源活动带 来的环境污染等问题逐渐凸显，能源正逐渐从支持经济快速发展的动力转变为 制约经济可持续发展的瓶颈。 随着世界经济规模的不断增大，以及发展中国家工业化进程的加快，世界 一次能源消费量及能源消费总量持续增长。世界人口总数由1 9 9 0 年5 3 2 l 亿增 长到2 0 0 9 年的6 7 7 7 倒，年均增长1 3 7 。1 9 9 0 年世界国内生产总值为2 6 5 力亿$ ( 按1 9 9 5 年不变价格计算) ，2 0 0 9 年达到5 7 9 力亿$ ，年均增长5 9 2 l z j 。 随着世界人口和全球经济的增长，世界一次能源消费总量由2 0 0 0 年的4 1 7 艾焦 耳年增长到2 0 5 0 年的8 8 0 艾焦耳年【3 1 。根据2 0 1 0 2 0 3 0 年全球能源发展预 测报告，石油等液体燃料所占比重由2 0 0 4 年的3 8 降到2 0 3 0 年的3 4 ，但 依然占据能源消耗的最大一部分；其中石油的使用量将由2 0 0 4 年的每天8 3 0 0 万桶上升到2 0 1 5 年的每天9 7 0 0 力- 桶，最终达到2 0 3 0 年的每天1 1 8 亿桶。煤 炭在总能源中的消耗比重将会由2 0 0 4 年的2 6 变为2 0 3 0 年的2 8 。电力方面， 预计全球发电量将以每年2 4 的速度增长，2 0 3 0 年将达到3 0 3 6 万亿千瓦时【4 j 。 然i 而，能源开采量却越来越少，能源储量与能源消耗之间的矛盾越来越明 显。按2 0 0 8 年的年开采速度计算，现有天然气储量能满足6 0 年的开采，煤炭 储鬣i l 丁开采1 2 2 年【5 】。b p 世界能源统计2 0 0 9 显示全球原油剩余探明储量为 1 2 5 8 万亿桶( 不含加拿大油砂) 。到2 0 1 5 年，新增的容易开采的石油和天然 气产量将尢法跟上预期的需求增长速度。 人类在享受能源所带来的经济发展和社会进步的旧时，也遇到一系列无法 避免的能源挑战一一过度使用能源造成的坏境污染等问题威胁着人类的生存与 发展。执 统计，全球二氧化碳排放量的7 5 是由石油、煤炭等矿物燃料燃烧而 产生的；7 0 至8 0 以上的s 0 2 、n o 。、h g 、p m 2 5 1o 等都是由于煤炭直接燃 烧所引起的1 6 l 。自2 0 世纪9 0 年代以来，随着全球气候变暖和大气环境质量的 1 产北i uj j 人。埘! i 学f 一论迂 急剧卜降，人们 始注意全球性的叫：境保护，并于1 9 9 2 年和1 9 9 7 年倒继通过 了旨在限制温宦气体排放的联合国气候变化框架公约和京都议定书【 。 然而，根据壳牌能源发展2 0 5 0 预测，如果不改变能源消费结构，到2 0 3 5 年每十亿人次排放= 氧化碳约为排放6 4 吨【5 1 ，而且这一趋势仍未得到遏止。倘 若凶能源消耗导致的温室气体排放继续无：铃制地增加，将给全球环境及气候带 来灾难性影响。 能源的过度无序利用不仅带来了能源储量的刁i 断减少，而且造成生态环境 的严重破坏。最近几十年，能源规划领域虽取得了巨大的成就，但仍存在很多 问题：能源供需矛盾加剧、能源利用效率低下、环境污染同益严重等。因此迫 切需要对能源系统进行综合管理，建设一个能源消耗低、环境污染少、经济效 益高的资源节约型社会。 1 2 研究问题 能源模型自2 0 世纪4 0 至5 0 年代起，国内外研究人员开始应用数学方法处 理能源环境规划问题。随着能源在国民经济中地位的提升，以及与能源相关的 环境问题的凸显，能源环境规划方法不断得以发展。6 0 至7 0 年代初各个能源 部门只注重本部门的内部规划。随后到7 0 年代中期，由于石油供应问题，各国 为维持自身石油供需平衡从而出现了许多能源优化及供需预测模型，如e n e r g y f l o wo p t i m i z a t i o nm o d e l ( e f o m ) 模型、t h em a r k e ta l l o c a t i o no ft e c h n o l o g i e s m o d e l ( m a r k a l ) 模型、m o d e ld e m a n de n e r g ye u r o p e ( m e d e e ) 模型等。 8 0 年代中期，世界石油市场趋于平稳，气候变化成为研究者关注的问题之一【8 1 。 1 9 8 5 年签订的保护臭氧层维也纳公约，极大地激发了各国与能源相关的环 境模型研究，如a s i a n p a c i l f i ci n t e g r a t e dm o d e ( a l m ) 模型、e n e r g yf l o w o p t i m i z a t i o n m o d e l e n v i r o n m e n t( e f o m e n v )模型、 l o n gr a n g ee n e r g y a l t e m a t i v e sp l a n n i n gs y s t e m ( l e a p ) 模型等。9 0 年代以后，随着世界能源需 求量及消费总量的增加，能源在世界经济中起着越来越重要的作用，为实现经 济及社会的可持续发展，各国将经济问题、环境问题等在内的诸多能源问题进 行综合考虑，如能源经济、能源环境、技能源术、能源安全等。因此，出现了 较多了能源- 经济一环境模型，如c o m p u t a t i o n a lg e n e r a le q u i l i b r i u mm o d e l ( c g e ) 模型、t h em o d e lf o re n e r g ys u p p l ys y s t e m sa l t e m a t i v e ( m e s s a g e ) 模型、 m a c r o e c o n o m i c ， e n e 唱ya n de n v i r o n m e n ts u b m o d el ( 3e s m o d e l ) 模型等； 以 及混合能源模型( m i x e de n e r g ym o d e l ) ，如t h ei l as a w e ce n e r g ye c o n o m i c e n v i r o n m e n t ( i i a s a w e c e 3 ) 模型、t h en a t i o n a ie n e r g ym o d e l i n gs y s t e m s ( n e m s ) 模型等【8 】。除了能源系统模型的发展，能源优化模型也进入了蓬勃 2 卜此叱力j j 。引i l 州川? ，i j 迁 发腱i r 、j j l i j 。例如线性优化模? 钽、神绐i 叫络模型、输入输模型等。线n 优化模 型山最初的区问规划发展剑随机规划、模糊规划，及年i 1 j ，j 的动态多e i 标规划、 多阶段规划等优化模型，用于处理能源系统中的能源分配问题、能源转换技术、 污染物排放等问题。2 0 i = 纪3 0 年代，神经生物学家m c c u l l o c h 和占年数学家 p i t t s 共同捉出了第一个人工神经元模型，并在此堆础l 抽缘出神经元的数理模 型1 9 】，开创了神经网络的研究，随后应用j ：能源环境领域。输入输出模型足以 输出变量的显式表达式表述过程系统变量之i 日j 关系的模型。能源系统模型与能 源优化模型从最初研究能源系统的某些特殊单元或小规模单元，到后来的能源 经济环境完整性的系统，以及研究系统内部及其内部元素之i 日j 错综复杂的关 系，能源规划模型的整体结构逐步趋于完善。 纵观能源系统模型和能源优化模型的发展，在方法方面已基本定型。但是， 社会的飞速发展使模型的先进性与实用性又相对不足，无法时时反映并处理能 源系统规划中的复杂性和不确定性。首先就能源系统模型来说，这是一个大规 模的、复杂的动态系统模型，其优化决策的核心是求解与分析模型及其内部的 运行机理。从现有的研究成果来看，部分研究虽然在理论上构建了较完整的能 源模型，但是由于模型过于复杂，本身输入参数较多降低了模型的可解性，使 得模型的实用性降低。还有一部分模型为提高本身的实用性而进行简化，从而 使模型本身在简化后不能真实表述实际的能源系统。 综上所述，传统的系统模型和优化模型已经不能对能源系统进行有效的规 划，需要人们借助于新的科技，针对能源系统中出现的新问题，提出新的能源 系统模型和优化模型。科学决策自身的特点决定了能源系统规划中存在的复杂 性和不确定性【i o 】。制定能源系统规划的数学模型和数学优化方法，一直是进行 决策的重要手段。随着人们对能源系统了解逐渐深入，用于定量描述能源供需 平衡、能源消费预测和能源结构优化的能源模型也变得愈趋复杂，模型的复杂 结构直接导致了模型参数的不可获得性，即模型参数的4 i 确定性。如何在能源 系统规化过程中，充分考虑纷繁复杂的不确定性凶素以及其对能源系统规化方 案的影响，使多年束发展的能源系统模型和埔皂源优化模魁能够充分反映这些复 杂性和不确定性，使决策结果更加符合现实情况，并对现实情况做m 指导，是 能源系统规划亟待解决的问题。 1 3 研究内容及论文结构 本论文详细分析了当i j 订国际能源供应与消费趋辨及j e 与环境的棚互作用， 深入探讨了能源系统模型和能源优化模型的研究进展。确：此璀础一j i 将l 爱域能源 环境系统作为案例进行分析，定量描述能源供应绐构与人气污染排放之间的相 1 f f eo u jj j f f 口! i “￥：f ? ，论疋 互天系，并引入了区| 、日j 规化、随机机会约束规划、半无限规划、模糊规划力法， 对能源环境系统中存在的刁i 确定性信息进行量化处理，最终得出区域能源环 境系统综合规划方案，从而为地区、区域及国家等大尺度上的能源一环境系统综 合管理提供技术支撑和决策依掘。论文的结构安排如f ： 第一章详细论述了当前困际能源消费危机，以及环境污染问题，深入阐述 了目前用于进行能源系统规划的能源模型，在此基础上提出需发展新的规划方 法对能源环境系统进行结构优化。 第二章综合论述了国内外能源系统模型及能源优化模型研究进展，及其在 能源规划中的应用，为不确定能源环境系统优化方法的开发奠定基础。 第三章混合区间规划、机会约束规划和半无限规划丌发了区问随机半无限 规划方法，来处理能源环境系统模型约束中的不确定性和复杂性信息，建立不 确定性能源环境系统优化模型。通过对模型求解，对比分析了在没有环境约束 和增加环境约束后的电力供应结构变化，提出了在保障环境质量的前提下，维 持能源。环境系统成本最小化的电力供应方案，为不确定条件下的区域能源环境 系统综合管理提供技术支撑和决策依据。 第四章将模糊规划方法纳入区问随机半无限规划中，使之能够处理模型中 以模糊集表现的不确定性，并应用于已构建的能源环境系统模型。通过对模型 的求解，得到了满足多约束条件时的能源环境系统优化方案。并与上一章的结 构进行对比分析，发现模糊规划可以使模型的决策结果更加精确，使决策者制 定决策的准确性大大提高。 第五章对本文的主要研究成果和创新进行总结，并指出了下一步需要研究 的内容。 4 f 卜i 匕l u 力j j 。；j f i ! i “f ? ，i 仑乏 第2 章能源规化模型综述 二i 自订，能源系统舰划方法有能源系统模型和能源优化模型两类。能源系统模 型技术f 1 趋成熟，研究内容则涌盖了能源系统的各个领域，例如能源安全、能源 经济、能源环境、能i 1 5 i 舰划政策等。但是，目自订能源系统模型的种类繁多，研究 内容也大多与能源资源、环境和经济有关，因此很难清楚明了地界定模型的分类。 国际上对能源系统模型还没有比较统一的分类方法，本文根据能源系统模型的建 模方法，分别讨论了自项向下模型、自底向上模型及混合模型。此外应用成熟的 能源优化模型有一般线性优化模型、人工神经网络模型、输入输出模型等。 2 1 能源系统模型 2 1 1 自顶向下模型 自顶向下模型是以经济学模型为出发点，以能源价格、经济弹性为主要的经 济指数，集中地表现它们与能源消费和能源生产之问的关系，主要适用于宏观经 济分析和能源政策规划方面的研究【8 1 。其主要模型有m a c r o 模型、g r e e n 模 型、g c u b e d 模型、g e m e 3 模型、c g e 模型。p a p a t h e o d o r o u 应用m a c r 0 模 型，通过生产函数、能源需求函数以及能源价格三个因素对能源不同影响作用， 分析了能源对经济系统的作用，并应用于希腊的能源经济系统【i 。l i m 等应用 e f o m m a c r o 模型，研究韩国在不同碳税情景下，核能在可持续能源系统中的 作用f 1 2 l 。m c k i b b i n 等应用g c u b e d 模型预测c 0 2 的排放趋势【j 。g a l i n i s 运用 c g e 模型，研究经济增长、能源价格和核能发展潜力对能源政策制定的影响， 并说明荷兰政府如何调整国家的未来核能发展政策和战略i l 引。g l u 构建了基于土 耳其宏观经济、能源和环境的c g e 模型，并研究不同碳税情景卜实现生态与经 济的可持续发展【”j 。b a h n 等研究碳排放权的国际化对国家碳税政策及宏观经济 的影响，并应用g e m e 3 模型对瑞：七的经济进行评价l j 。k a n c s 和w o h l g e m u t h t 等运用g e m e 3 模型评估了波兰可再生能源政策对经济系统的影响l 】。l i 应用 3 e s 模型，对中圈2 0 3 0 年之前的经济、能源和环境的状况进行了研究【哺】。沈可 挺等利用c g e 模型不f 可要素( 经济结构变化、技术进步、能源结构改善以及环 境标准和法规的强化) 变化对c 0 2 减排的影响l l 引。p a n 应用g e m e 3 模型，评 估京都议定书中三种减排机制的成本效益，以及三种机制问的叮替代性【2 0 】。 f 北l uj j 人中 崎ii 。! # f t 论迁 2 1 2 白底向上模型 自底向上模型是以工程技术模型为h 发点，对以能源消费和能源生产过程中 所使用的技术为基础进行详细的描述和仿真，并以能源消费、生产方式为主进行 供需预测及环境影响分析的模型。其卡要模挝有m a r k a 乙模型、e f o m 模型、 l e a p 模型、m e s s a g e 模型。余岳峰等建立了基于经济社会发展、能源需求等 情况下的上海中长期能源系统m a r k a l 模型】。陈长虹等采用m a r k a l 模型， 预测基础情景和能源政策情景下的能源消费量及污染物排放量，并分析了减缓二 氧化碳排放增长政策的附加效应【2 2 1 。h o l t t i n e n 和t u h k a n e n 应用 e m p s ( m u l t i a r e ap o w e rm a r k e ts i m u l a t o r ) 和e f o m 模型，研究了北欧国家利用 j x l 能发电替代煤炭发电对c 0 2 减排的影响【2 3 1 。g u o 等应用l e a p 模型对未来中 国能源系统的发展及能源需求进行预测【2 4 】。l a p i l l o n n 应用m e d e e 模型，预测3 种情景下美国1 9 8 5 2 0 0 0 年的能源需求情况【2 5 1 。黄东风提出m e s s a g e 动态线 性规划模型，并分析了浙江电源系统。分别预测3 个基于不同因素( 可获得性、 环境要求、系统总成本) 的电源发展方案下电源结构的变化趋势及电力供应方式， 并评估了s 0 2 排放总量控制政策及可再生能源发展政策的影响【2 6 1 。佟庆等应用 m a r k a l 模型对北京中长期能源系统建设进行分析，根据北京市可持续的能源、 经济、环境发展的要求，分析了几种可能的能源系统发展情景【2 7 】。m e s s n e r 等介 绍了长期动态线性规划模型，分析研究了关于不确定性条件下包含能源技术特征 的建模方法【2 8 j 。 2 1 3 混合能源模型 混合能源模型是对能源系统的综合模拟，通过系统仿真来预测各部门能源的 供应能力、能源价格、需求量以及宏观经济参数，从而为国家制定能源战略和决 策提供信息支持，因此既包括自顶向下的宏观经济模型，又包括自底向上的能源 供应模型、能源需求模型。主要模型有r a i n s 模型、i l a s a w e ce 3 模型、p o l e s 模型、n e m s 模型。a m a n n 等应用r a l n s 模型分析了东欧国家基于不同经济结 构和能源效率情景下的s 0 2 最优减排策略1 2 9 1 。b o u d r i 等应用r a i n s a s i a 模型， 分别研究了1 9 9 0 2 0 2 0 年不同情景下，中国和印度可再生能源使用的比例，亚洲 空气污染的减排成本，以及空气污染物超标对环境系统的影响【3 0 1 。c r i q u i 应用 p o l e s 模型，分析预测2 0 3 0 年以前世界的能源需求量。主要考虑了世界人口、 经济增长、c 0 2 排放量、化石能源可采储量4 个因素对能源需求量的影响。分析 结果表明虽然发展中国家人均能源消费较低，但经济的发展和人口的增长，将迫 使其能源需求量持续增长【3 i j 。h a d l e y 和s h o r t 应用c e f n e m s ( s c e n a r i o sf o ra 6 卜1 匕i u ，jj 予：“6i “；：17 ，i 仑迁 c l e a ne n e r g yf u t u r e ) 模型，分别计价了荚乜力湘j 1 i 川政策埘c 0 2 支j c 它窄乒f c 污染物的减排影响【3 2 】。r i a h i 和r o e h r l j 立j f 】s g ，m e s s a g e ，m a c r 0 ，m a g i c c 模型，研究了1 9 9 0 2 l o o 年不f d 情景下，全球能源消费结构和温窀气体的排放鞋 【3 3 】。m e s s n e r 和s c h r a t t e n h o l z e r 研究了两个独立模型的自动联接方法，并以 m e s s a g e m a c r o 模型为例分析两种不同情景下，国内生产总值、能源供应、 能源需求及能源价格的变化【3 4 】。m o h n e n 等应用g c m 模型研究了温室气体( c 0 2 ， c h 4 ，n 0 2 ，c f c s ) 的浓度变化对气候的影响【”】。c r i q u i 等应用p o l e s 模型评估 了承担京都议定书减排义务的国家和发展中国家实行碳排放权交易的经济潜力 1 3 6 1 。 2 2 能源优化模型 能源系统是一个庞大复杂的系统，其中存在大量的不确定性信息。线性优化 将能源系统中的大量不确定性信息进行定量化处理，抽象为简单可解的数学表达 式，最终得出最优的能源规划方案。目前应用成熟的优化模型有一般线性优化模 型、人工神经网络模型、输入输出模型等。 2 2 1 线性优化模型 一般线性优化模型根据处理不确定性的方式，可分为区i 日jj ；! l ! 划、随机规划、 模糊规划、动态规划、多目标规划等。 e k e l 和g a l p e r i n 发展了多级条件的线性平衡方程模型，用于解决城市的能 源分配问题【3 7 】。结果显示，线性平衡方程具有一般性特点，可广泛应用在具有 多种能源的分配规划中，并能够管理包括负荷管理和能源市场在内的复杂系统。 c u n d i f r 等人提出两阶段线性模型，用于寻找一个最优的设计，包括储存、时i 、h j 安排和运输在内的生物质能传送系统【3 8 】。s a d e g h i 等人介绍了模糊线 ，扛方法，并 应用于爱尔兰的能源供应体系j 。b r o e k 等人应用了g i s ，m a r k a l 和线性的 自底向上能源模型，设计并规划碳捕集和存储的专用设施。结果湿示，2 0 2 0 年 和2 0 5 0 年相比于1 9 9 0 年c 0 2 分别减排2 0 和5 0 ，需要建成6 0 0 k m 2 的捕集箱 1 4 们。w a l l a c e 和f l e t e n 应用能源优化模型处理能源系统中的不确定性f 4 。h e o 人 分析5 个标准和1 7 个因素条件下应用可再生能源的影响，用以降低c 0 2 的排放 量。应用模糊分析等级模型评价不同标准和因素对可再生能源消费的+ 艰嘤性【4 引。 j a b c r 等人应用计算机程序和模糊集技术，分析讨论了居民消费存的能源爷约政 策及公众意识提高等问题。结果锃示，通过提高公众意识，经济和技术资助激励 等措施，最终可以控制并降低能源消费量f 4 引。c h a a b e n e 等人提m 新的。尖时连接 模块配电方式，应用于光伏发电输出系统。结果证明白天可节约8 0 9 0 的光伏 7 坪北l u ，j 人。字f 够! i 。f ? 7 论乏 电h 引。d o r e r 和w e b e r 模拟f i 州热电联，虹技术f 一次能源的消赞量及c 0 2 排放 量1 4 川。p a p i n e a u 分析了基于川再生能源技术的动态经济。首先应用于太刚能光伏、 太阳能热力及风能系统中，其次分析了可再生能源技术在价格上的影响【4 6 1 。 h a u g e n 首次将随机动态模型心用于挪威天然气供应场地及管道选择问题，用以 满足欧洲同益增长的能源需求 4 ”。s c h u l z 和s t e h f e s t ，澎用多目标优化模型对区 域水平上能源系统进行规划【4 引。h e i n r i c h 等人应川随机模型解决南非电力供应企 业的可持续发展问题【 j 。b o s e 和a n a n d a l i n g a m 提出多目标规划模型，用于管理 可持续的能源一环境系统i5 0 】。t e k i n e r 等人应用蒙特卡洛模拟方法对电力系统进行 长期规划，要求扩张电力生产的同时满足系统成本最小化和坏境最优化【5 1 1 。 2 2 2 神经网络模型 神经网络是一个由简单神经元构成的规模宏大的并行分布式处理器。其功能 在两个方面与人脑相似：1 神经网络获取的知识是从外界坏境中学习得来的； 2 互连神经元的连接强度，既触突权值，用于存储和传递获取的知识【5 2 1 。1 9 4 3 年，神经生物学家m c c u l l o c h 和青年数学家p i t t s 共同提出了第一个人工神经元 模型，并在此基础上抽象出神经元的数理模型，丌创了神经网络的研究。 随着神经网络技术的同趋成熟，神经网络技术也逐渐的应用到能源领域。t d i l l o n 等人应用神经网络技术预测电力系统的负荷，并对神经网络与其他的预测 技术进行对比分析，结果表明神经网络技术能够更准确地对电力负荷做出预测 p 川。d j u k a n o v i c 等人应用神经网络技术分析产生能源边界超曲面的不稳定因素， 通过模块识别可检查能源变化过程中模块的不稳定性和能源边际利润等特征，并 应用到新英格兰的电力系绀5 4 】。m a r s e g u e r r a 等人将神经网络技术用于核反应堆 多级预警信号的输入和输出，并应用到简单的核反应堆和钚安全实验中f 5 5 1 。 j e y a s u r y a 通过分析电力系统的时时暂态稳定度，结合暂态能量函数和神经网络 技术对电力系统的安全性进行监测和评估【5 6 】。b e a u f a y s 等人应用前馈式神经网 络控制涡轮机的平衡式进气阀，从而将发电机的变化频率恢复到j 下常水平f 5 。 s e g i n e r 应用人工神经网络技术控制准稳态模型、减少输入和状态向量、差分方 程、更替控制器用以减少温室气体的排放【5 引。k a l o g i r o u 等人模拟太阳能蒸汽发 电机的发电情况，并将实验数据作为人工神经1 ) ( ) 9 络的输入数据，绘制太阳能蒸汽 机的温度与环境条件、含水量、容器规模l 口j 的图像，并预测最优的电厂规模。结 果表明预测结果与真实结果间的误差为0 9 9 9 ，最人偏差为3 9 【59 1 。o l o f s s o n 和 a n d e r s s o n 提出了基于短期的室内外温差、加热能源餐及内部使用能源量的神经 网络模型，用于预测独立居民楼的长期能源需求量i6 0 1 。e s k a n d e r 发展了基于风 速变化和基准电压的神经网络控制器，用以追踪风能转化系统的最大电力及调节 1 产f f = i i ! ，j ，j 。? ! f 7 ：1 i ，论逆 f u 爪的输川引j 。c h u 等人建江了个琏。j 二神经例络的约束优化私序， j 以扶得蜮 优的锅炉燃烧情况【6 2 1 。n a s r 等人建：立了基于人工神经例络的石油消耗鞋颅测模 型，首允攮于历史汽油消耗量的币变量模型建立了基于价格和时间序列的多变量 石油消卡e 模j 鬯；其次建立了基于汽乍注册最的多变餐汽油消耗模型；最后建立联 合价格及汽牟注册鞋的多变量汽礼i l 消耗量模型，最后应用到黎巴嫩石油系统。 【6 3 】。m e l l i t 等人建立了基于最少量输入数据优化独立光伏发电系统的人工神经网 络模型。通过太阳能电池板数量和蓄电池容量确定光伏发电系统的规模，验证结 果相关率达到9 8 ，结果表明人工神经网络能够成功的评估太阳能发电系统的舰 榭6 4 】。m u r a t 和c e y l a n 建立了交通能源需求模型，通过i j i 馈式神经网络及反向 传播算法计算社会经济指标及交通相关指标，用以预测交通能源需求量1 6 引。e n n i s 等人应用时馈式反向传播算法神经网络预测世界绿色能源消耗量及一级能源的 消费趋势1 6 6 】。p i n o 等人将神经网络技术用于西班牙电力生产市场上的能源价格 预测，同逐时预测结果包括工作同和假同【6 7 】。a t e s 等人提出通过神经网络和小 波分析寻找燃料电池超电容器混合交通体系的最优能源管理策略【6 引。w a n g 等人 应用神经网络预测超临界二氧化碳动力装置系统中的余热利用精度。结果表明风 轮机的入口压力、入口温度及坏境温度对超临界二氧化碳动力装置系统有很重要 的影响，同时神经网络具有很好的预测精度1 6 圳。 2 2 3 输入输出( i o ) 模型 所谓输入输出模型，是以输出变量的显式表达式表述过程系统变量之间关 系的模型。在数学上，过程的输入一输出模型实际上就是过程状态变量模型的积 分表达式。当过程的状态变量乖l 输出变量完全一致时，可以通过对状态变量模型 的微分方程( 组) 积分求解获得过程的输入输出模型加j 。 p a r k 提出输入输出模型，测睫i l | 收入导致的能源需求变化，并评价能源消费 技术变化的影响f7 i 】。b h a g a v a n 和d i n 通过最摹本的输入输出模型分析森林能源 和经济之问的相互关系。并得剑森林资源的适= i ：i = 规模，及能源和物质资源的合理 输j l ：1 7 2 l 。k a r u n a r a t n e 通过修币的输入输出模型评估澳大利亚所有的初级能源需 求璇。研究了能源节约与宏观经济目标问的相互关系，并得出使用政府决策值权 衡能源使用及宏观经济目标问的利益l 乃】。b o r n 将输入输出模型应用到商品生产 中，并通过能量平衡、二氧化碳排放、部门支出等限制获得经济利益【7 4 】。m a c h a d o 和m i l l e r 通过输入输出模型寻找能源节约与信息经济间可置换性的实验性证 据。结果表明，信息活动非常有利的促进能源节约【7 引。m a c h a d o 等人应用输入 输f l ：模型到巴西经济体系中，评价l 同际贸易对能源使用及二氧化排放的影响。结 果表明，巴西不仅是一个能源的净 ij f _ 】固家，刚时碳排放相应增加。因此，决策 9 产北l u ，jj i 。亨：倒! 卜￥：1 ，论艾 者必须考虑剑h 际贸易政策肘能源使川及碳排放的额外影u 刚阳j 。m o 胁t t 和 h a n l e y 首先应用分层动态模型研究人口、能源使川及污染的长期趋辨；然后应 用输入输出模型评价经济政策和能源结构变化对坏境的影响【7 7 】。l e n z e n 等人使 用输入输出分析方法汁算指标变景对发展计划的问接影响，此方法应用剑悉尼第 二机场。结果显示，土地下扰指示器、s 0 2 ，n o 。及温室气体的排、水的利用、 就业系数均高于机场内的系数。因此输入输出分析方法优于传统的环境影响评 价，可以用于决策者的决策过程i7 8 j 。o z k a n 等人应用输入输出模型确定土耳其农 业部门在1 9 7 5 2 0 0 0 年问的能源使用情况。输入数据包括人和动物的劳动、机械、 电力、石油、化肥、种子，输出数据为3 6 种农业产品。输出输入比率由l9 7 5 年的2 2 3 降到2 0 0 0 年的1 1 8 。输入与输出能量的不平衡可能导致全球变暖、营 养过剩、杀虫剂污染等坏境问题，因此必须制定新的政策以保证农业的可持续发 展1 7 引。h a n 等人应用输入输出模型调查四个电力生产部门( 水电站、化石能源电 站、核电站、居民自家产电) 在国民经济中的作用。调查主要集中在三个方面： 电力供应投资对各个部门的影响及部门间的相互影响；电力供应短缺的影响；电 价增长比率高于其他产品比率的影响。结果显示，居民自家产电在国民经济中的 作用明显高于其他三个产电部门【8 0 】。k a r k a c i e r 和g o k t 0 1 9 a 应用输入输出模型分 析农业部门和能源部门在结构上的相互关系【8 。k o k 等人描述三种不同的模型 ( 输入输出模型、输入输出模型与家庭凋查数据相结合、输入输出模型与过程分 析相结合) ，用于计算家庭总的能源需求。三种模型的计算的能源需求量差别率 不超过4 。但是输入输出模型适合描述并解释家庭能源消耗量的影响；第三种 模型更适合寻找最优的家庭能源消费模式【8 2 1 。y a o 应用非线性边界的输入输出模 型研究了分布参数节能系统。结果表明，如果初始数据和边界输入很小，那么全 局光滑解足存在的。此外，如果输入数据函数变为零后，曲线的轨迹会衰减【8 3 】。 l l o p 和p i 6 应用包含竞争价格机制及增高价格机制的两种输入输出模型分析能 源政策对经济的影响f 84 | 。jr 等人提出了多阶段的输入输出模型，用于模拟生物能 供应链的动态特性h 引。a c q u a y e 和d u f f y 评估了爱尔兰建筑部门的能源使用与温 室气体排放的相关情况，并应用输入输出技术进行运算，其中2 0 0 5 年排放二氧 化碳1 3 8 1 m t 博酬