浅谈不确定性能源系统规划

浅谈不确定性能源系统规划

【摘要】能源是国家经济的基础产业，对社会和经济的发展起着重要的作用。然而，在实际规划过程中，能源系统中存在着大量的复杂性和不确定性信息，传统的确定性能源模型却难以反映此特征。因此，本文将对不确定性能源模型的重要性及其情况进行相关介绍。

【关键词】能源规划；不确定优化；环境约束

能源是国家经济的基础产业，对社会和经济的发展以及人类生活水平的改善发挥非常重要的作用。人口的快速增长，社会经济的迅速发展，以及人类生活消费水平的不断提高，促使世界能源需求量急剧增加。能源系统的发展是一个能源-环境-经济三方面因素相互影响和作用的过程，城市能源供应的水平和质量直接决定着社会经济发展状况、人民生活水平和生态环境的好坏是由市能源供应的水平和质量决定的。分别由国际能源署和美国能源部能源信息署出版的《世界能源展望2006》和《国际能源展望》都预测了2030年全球能源供需的形式，结论基本相同：随着世界经济的不断发展，一次性能源需求在未来20-25间仍将以1.6-2.0%的增长速度不断增加，化石燃料仍将以80-85%的比例占据着一次性能源结果的主导地位[1]。目前，能源供应紧张、能源需求不断增长、环境持续污染、温室效应加剧为特征的能源危机严重影响着我国社会经济的可持续发展[2，3]。同时，能源问题作为一个战略问题受到世界各国普遍的关注。

中国的能源资源和社会经济发展水平决定了我国以煤炭为主的固有能源结构，大量燃煤发电排放的SO2、NOx、烟尘会造成严重的局域环境污染，同时大量排放的CO2会导致温室效应，对生态环境构成长期的挑战和压力[4]。由能源活动所带来的大气环境污染问题也日益严重。区域的空气污染已经严重的威胁到了人类健康，而这也引起了政府和公众的关注。许多研究表明：长期曝露与受污染的空气环境中将会导致一系列的健康问题，例如加大患癌几率、加重呼吸疾病和过敏风险、使心脏病患者病情加重。空气污染物如SO2、NOx、PM10，当它们的浓度到达一定水平时，将会成为影响人类健康的最大凶手。

因此，开发符合成本效益的的能源系统优化模型，以满足基于健康的空气质量标准是非常必要的。针对目前日益严峻的能源与环境问题，很多发达国家如美国、英国、法国等国的政府部门或科研机构为帮助决策者对环境、发展、经济、生态进行定量综合协调和决策，达到最大的综合社会经济效益。我国目前与世界先进水平还有一定差距，因此根据不确定性和复杂性开发出更先进的方法有效地管理和维护当地空气质量安全水平是非常必要的，也是刻不容缓的。

1 确定性能源系统模型

世界经济面临着日益严峻的能源供应短缺，能源开发利用的安全性和可靠性以及更高环保需求和其他要求的持续挑战。此外，能源规划涉及能源、环境、社会、经济和气候等多个重点领域问题，例如，能源系统发展要适应于社会经济发

展水平，能源发展与环境保护相协调等等问题。为了处理能源资源价格上升、能源供应短缺和能源结构不合理等引起的问题，研究人员利用各种的数学算法开发出了大量的能源模型，以便解决存在于能源系统中的动态性、复杂性以及不确定性等问题，从而为相关部门提供合理的决策支持。自1970年以来，大量能源规划及其相关模型已经被开发出来。如MEDEE模型、ERIS模型、AIM模型、CGE 模型、MACRO模型和3Es-Model模型等。上述模型可以利用数学表达式对能源系统的各个构造部分及其各种变量间的关系进行表达，以便研究全球、区域等多种层次的能源供需、结构变换、技术发展及相关政策评价等各式各样的问题。同时能够加深对能源系统的活动机理的理解，并可为制定前瞻性、高效性、系统性、科学性的能源发展战略提供有效的决策依据。用于解决能源资源分配、能源结构优化、能源系统扩充、新能源发展、环境大气质量环境控制等问题。

2 不确定性条件下的能源系统规划

能源管理系统一个含有大量的不确定性系因素和影响因素的复杂系统。例如，未来的能源供需量、能源技术转换以及扩充等很难用一个确定的值来预测。在优化的如果忽略不确定性可能会导致决策支持不够全面，甚至无效。区间数、模糊集和概率分布都是不确定因素的表现方式。为处理这些不确定性，许多研究者开发了如随机、模糊和区间规划等数学方法，并广泛应用于能源和环境系统管理。

2.1 随机优化

随机数学规划（Stochastic Mathematical Programming，简称SMP）可以有效地处理能源系统中以偶然性和可能性表现的随机不确定性信息。SMP还可以分析随机参数对能源系统整体不确定性的影响，从而有效地帮助规划者加深对系统中不确定因素间的相互作用关系的理解，并进一步帮助决策者分析与经济惩罚相联系的各种规划机制。在近几十年间，许多SMP方法被开发出来，并有许多的能源系统规划模型在以SMP的规划方法为基础被构建了出来。

2.2 模糊优化

模糊规划（Fuzzy programming，FP）通过将模糊集理论加入到普通数学规划框架里从而形成。模糊规划含有模糊弹性规划（Fuzzy flexible Programming，FFP）和模糊不确定性规划（Fuzzy possibilistic programming，FPP）这两类规划。用模糊集的方式来表示弹性约束和系统模糊性，再将它们与一般数学规划相结合，便形成了FFP模型。在FPP模型中，在一般数学规划框架加入模糊系数，便可以形成多种中间模型。同时在其他数学规划框架中也加入模糊集理论，如模糊整数规划、随机规划以及模糊动态规划等。

2.3 区间数学优化

数学规划（Interval Mathematical Programming，简称IMP）方法可以用来处理能源规划中以区间值形式出现的不确定性信息。其中，区间值为以知区间上、

下限但不知到区间具体分布信息的区间数。所以即便得不到所需数据的概率分布函数，区间数学规划也能在能源规划的实际应用中较为容易地获得数据。通过该方法可以直接将不确定性信息与优化过程和输出结果联系起来，且不会不会产生复杂的中间模型。其中，由Huang等[5]提出的区间线性规划方法是比较具有代表性的区间规划方法，此方法大多应用于不确定条件下的能源系统规划。区间数学规划方法在过去十几年间已被普遍应用于能源系统规划、环境质量管理规划、水资源质量规划以及流域综合管理规划等现实规划中，充分表明了此方法可以有效的处理综合系统的不确定性问题。

3 总结

能源是国家经济的基础产业，是影响社会和经济的发展以及人类生活水平的改善的重要因素之一。为了协调能源资源的开发利用与生态环境保护、社会经济发展之间的发展，我们必须在满足社会经济发展对能源需求的前提下，更为合理科学地开发利用有效的能源资源，促使能源资源的开发利用与社会经济共同协调发展。而将不确定性能源规划和环境管理结合在一起可以使以上问题得到有效的解决。

【参考文献】

[1]王大中.21世纪中国能源科技发展展望[M].北京：清华大学出版社，2007，1-20.

[2]能源发展“十一五”规划[Z].北京：国家发展改革委员会，2007：1-5.

[3]邱大雄.能源规划与系统分析[M].北京：清华大学出版社，1995：7-33.

[4]郑博福，邓红兵，严岩，赵景柱.我国未来能源消费及其对环境的影响分析[M].环境科学，2005，26（3）：1-6.