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【原创改进代码】基于信息间隙决策理论的多能系统-阶梯碳交易优化调度

2026-02-05 00:57:53

程序名称：基于信息间隙决策理论的多能系统-阶梯碳交易优化调度

实现平台：python—Jupyter Notebook

代码简介：提出一种基于信息间隙决策理论(IGDT)的多能系统-阶梯碳交易优化调度算法(MES-SCT-IGDT)，解决含高比例可再生能源的综合能源系统在不确定性环境下的经济-低碳协同优化问题。算法通过构建三模式决策框架（确定性模式、鲁棒避险模式、机会投机模式），定量刻画风电预测误差不确定性与系统经济性之间的非线性关系；同时，融合阶梯碳交易机制，精准反映碳排放成本的非线性特性。算例分析表明，该算法能够根据决策者风险偏好自适应调整调度策略，在保障系统经济性的同时显著降低碳排放，为高比例可再生能源接入下的综合能源系统低碳经济运行提供新的解决方案。

随着"双碳"战略深入推进，综合能源系统作为能源转型的关键载体，其低碳经济运行成为研究热点。然而，高比例可再生能源接入带来的不确定性，与碳约束下的运行优化形成复杂耦合关系，传统确定性优化方法难以适应。现有研究多采用随机规划或鲁棒优化处理不确定性，但前者依赖精确的概率分布信息，后者往往导致过度保守的解。信息间隙决策理论(IGDT)作为一种非概率不确定性分析方法，无需先验分布信息，能够基于决策者风险偏好构建灵活的决策框架，近年来在能源系统优化领域展现出独特优势。与此同时，碳交易机制作为实现"双碳"目标的重要市场工具，其精细化建模对系统低碳调度至关重要。传统碳交易模型多采用线性定价，而实际中多采用阶梯式定价机制，现有研究对此考虑不足。提出一种基于信息间隙决策理论的多能系统-阶梯碳交易优化调度算法，通过融合不确定性决策与非线性碳成本模型，实现风险可控的低碳经济调度。

算法创新点如下：

1.不确定性-风险偏好自适应决策框架：将IGDT理论与多能系统优化深度结合，构建三模式决策框架，使调度策略能够根据决策者风险偏好自适应调整，突破了传统单一确定性优化的局限。

2.精细化阶梯碳交易建模：构建基于实际排放与基准配额差额的阶梯碳交易成本模型，精确反映碳市场的非线性定价机制，较传统线性碳交易模型更符合实际市场运行特性。

3.多能耦合精细化建模：引入热泵COP动态模型与电-热转换精细化表征，准确刻画P2H设备在不同工况下的能效特性，显著提升热电协同优化精度。

4.双储能协调控制策略：设计电/热储能的协同控制逻辑，通过互斥约束与始末能量平衡机制，实现两种储能的互补优化，提升系统灵活性与调节能力。

5.风险-收益可视化决策支持：构建α-β映射曲线，将不确定性与经济性关系可视化，为系统运营商提供直观的风险决策支持工具，增强决策科学性。

参考文献：《考虑源荷不确定性和氢能多元产用的含氢综合能源系统优化调度》《含电热联合系统的微电网运行优化》《计及奖惩阶梯型碳交易和源荷不确定性的综合能源调度研究》《碳交易机制下考虑需求响应的综合能源系统优化运行》《计及阶梯式碳交易的综合能源系统优化调度》《考虑信息间隙决策理论含碳捕集耦合煤制氢的综合能源系统优化调度》《基于场景生成与IGDT的风光-碳捕集-P2G虚拟电厂经济调度》《信息间隙决策理论在电力系统中的应用》《考虑碳交易及新能源不确定性的综合能源系统优化调度研究》《基于信息间隙决策理论的综合负荷聚合商储能优化配置模型》《基于信息间隙决策理论的电—气综合能源系统优化调度研究》《基于信息间隙决策理论的电-气综合能源系统低碳经济调度》《阶梯碳价下IES主从博弈、收益分配与稳健优化》

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