计及多重不确定性的生物质电厂库存优化模型OA北大核心CSTPCD

生物质电厂库存优化策略的制定是保障区域电力供应的基础,然而生物燃料的季节性和需求的不确定性给库存优化带来了极大的挑战。为降低多类不确定因素对库存优化的影响,提出一种计及多重不确定性的生物质电厂库存随机-鲁棒优化模型。首先,使用椭球不确定集描述了生物质燃料价格及质量水平的不确定性,并利用情景树法构建典型生物质可用性场景,降低燃料供应季节性对库存策略制定的影响。其次,考虑误差的随机性和模糊性,利用生态云发生器模拟了3种用户的负荷曲线,提高了需求曲线拟合的准确性。最后,以库存总成本最小为目标,建立计及多重不确定性的生物质电厂库存随机-鲁棒优化模型,并通过算例对比确定型、随机和随机-鲁棒3类优化模型的优化结果,验证模型的有效性。结果表明:随机-鲁棒优化模型的生物质电厂库存总成本最低,为269.15万元。相比随机优化模型,所提策略的库存总成本降低了34.59%,能够提升库存优化策略的经济性和可靠性。