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龙图腾网获悉河海大学申请的专利一种港口综合能源系统与集装箱物流系统协同调度方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115293697B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210936872.3，技术领域涉及：G06Q10/0832；该发明授权一种港口综合能源系统与集装箱物流系统协同调度方法是由普月;刘皓明;王健;杨志豪;袁晓玲;许一洲;高煜焜;于丽芳设计研发完成，并于2022-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种港口综合能源系统与集装箱物流系统协同调度方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种港口综合能源系统与集装箱物流系统协同调度方法，步骤如下：构建港口综合能源系统与港口集装箱物流系统协同调度架构；基于船舶平均在港时间最短和物流调度成本最低建立港口集装箱物流系统联合优化调度模型及作业用能模型；基于系统运行成本最低建立港口综合能源系统多能流耦合优化调度模型与能量出力模型；构建基于柔性流水线车间调度原理的港口集装箱物流调度流程模型；构建计及双重不确定性的港口综合能源系统与港口集装箱物流系统能量供需耦合模型；采用交替方向乘子法ADMM结合改进的非支配排序遗传算法MNSGA‑II求解，得到能流与物流调度计划。本发明的协同调度对港口经济、高效、低碳运营与绿色发展有促进作用。

本发明授权一种港口综合能源系统与集装箱物流系统协同调度方法在权利要求书中公布了：1.一种港口综合能源系统与集装箱物流系统协同调度方法，其特征在于：该协同调度方法的步骤如下： A、明确港口综合能源系统组成、港口集装箱物流系统组成与物流作业流程以及能流和物流的耦合关系，构建港口综合能源系统与港口集装箱物流系统协同调度架构； B、基于船舶平均在港时间最短和物流调度成本最低建立港口集装箱物流系统联合优化调度模型及作业用能模型； C、基于系统运行成本最低建立港口综合能源系统多能流耦合优化调度模型与能量出力模型； D、构建基于柔性流水线车间调度原理的港口集装箱物流调度流程模型； E、构建计及双重不确定性的港口综合能源系统与港口集装箱物流系统能量供需耦合模型； F、采用交替方向乘子法ADMM结合改进的非支配排序遗传算法MNSGA-II求解步骤B、C、D、E中的模型，得到港口能流与物流调度计划； 所述步骤C中的港口综合能源系统多能流耦合优化调度模型与能量出力模型包括港口综合能源系统多能流调度目标函数、港口综合能源系统调度约束条件、以及港口综合能源系统多能流耦合出力模型； 所述的港口综合能源系统调度约束条件包括能源供需平衡约束、能源网络供能约束、能源设备运行约束，其中能源供需平衡约束为t时段港口综合能源系统发电功率需满足港口基础设施和物流系统的总电力需求，如式35；系统产热、产冷功率需满足港口基础设施热、冷能需求，分别如式36和式37所示；外部天然气网与港内产气设备协同为燃气机组供气，可由式38表示； 式35-38中：和分别为t时段港口基础设施的电、热、冷负荷值；和分别为t时段风电、光伏和燃气轮机的发电功率；和分别为t时段电制冷、电转气设备和碳捕获的耗电功率；和分别表示t时段余热锅炉、燃气锅炉的产热功率以及吸收式制冷机的吸热功率；和为t时段吸收式制冷机和电制冷机的产冷功率；和分别为t时段燃气锅炉和燃气轮机的耗气功率；为t时段t时段的港口集装箱物流系统总电力需求； 港口综合能源系统多能流耦合出力模型：结合港口综合能源系统多能流供需平衡关系式以及各能源设备出力模型，引入调度因子α、β、θ和γ表示电网、天然气网和内部热网输入功率分配给多能耦合转换设备的比重，建立基于能源枢纽的港口综合能源系统多能流耦合出力模型如式44所示； 式44中：为t时段的港口基础设施的电负荷值；为t时段的港口集装箱物流系统总电力需求；为t时段的港口基础设施的热负荷值；为t时段的港口基础设施的冷负荷值；为t时段的风电出力扰动范围；为t时段的光伏出力扰动范围；为t时段的能源系统从外部电网购入功率；为t时段的能源系统从外部天然气网购气速率；为t时段的蓄电池放电功率；为t时段的蓄电池充电功率；为t时段的蓄热槽的放热功率；为t时段的蓄热槽的储热功率；A和B分别为多能耦合转化矩阵与储能充放能状态矩阵，和分别为燃气轮机的发电效率与产热效率；表示余热锅炉回收燃气轮机排出的高温烟气余热进而生成可利用热的效率；为电转气设备的产气功率；为燃气锅炉产热效率；和分别表示电制冷机、吸收式制冷机的制冷效率；Hg为天然气热值；α表示燃气轮机耗气功率占外供天然气网输入与电转气设备产气总功率的比重，β、和θ分别为电制冷机、电转气设备、碳捕获设备耗电功率占外供电网输入功率的比重，γ表示吸收式制冷机吸收热功率占余热锅炉和燃气锅炉产热总功率的比重，表达式分别如下： 式45中，为t时段燃气轮机的耗气功率；为t时段外供天然气网输入的产气功率；为t时段电转气设备的产气功率；为t时段电制冷机的耗电功率；为t时段电转气设备的耗电功率；为t时段碳捕获设备的耗电功率；为t时段的能源系统从外部电网购入功率；和分别表示t时段的余热锅炉的产热功率、燃气锅炉的产热功率以及吸收式制冷机的吸热功率； 所述步骤E中的构建计及双重不确定性的港口综合能源系统与港口集装箱物流系统能量供需耦合模型的具体步骤为：考虑船舶到港时间的不确定性与新能源出力的不确定性，建立船舶实际到港时间概率分布模型、风电与光伏实际出力概率分布模型，在此基础上，构建计及双重不确定性的港口综合能源系统与港口集装箱物流系统能量供需耦合模型； 其中，船舶实际到港时间概率分布模型是船舶实际到港时间可视为服从以计划到港时间为均值的均匀分布，如式50所示；为增强物流调度计划的鲁棒性，减少不确定性因素发生对调度计划的影响，引入延缓时间参数δ，规定在延缓时间内该船舶停泊资源仍然被该船舶占用，以此吸收不确定性带来的影响，而延缓时间的最大值与延缓时间正负可根据船舶到港时间的变动范围确定，如式51、52： δmax＝2μ51 式51、52中：表示船舶i实际到港时间；U为不确定集；Δtarr,i为船舶i到港时间的变动范围；μ为所有船舶计划到港时间标准差； 采用阶段一表示船舶靠泊接岸电的时间区间、阶段二表示岸桥从船舶上卸下集装箱的时间区间，因船舶计划在港时间决定阶段一可用时间区间、而阶段二卸箱结束时间决定了船舶靠泊结束时间，即阶段一结束用时；故阶段一、阶段二需在船舶计划在港时间窗内进行，表示为： 式53中：Wi,1和Wi,2分别表示船舶i进行阶段一、阶段二作业的时间窗；Wi为船舶i物流工作时间窗；tdep,i表示船舶i的计划最晚离港时间； 风电与光伏实际出力概率分布模型采用盒式不确定集合对风电与光伏实际出力进行刻画，如式54所示；并引入不确定度预算参数Γ用于调节电与光伏实际出力概率分布模型的保守性和鲁棒性、令不确定性变量应满足不确定度预算约束条件如式55，即最多可有Γ个不确定参数到达边界； 式54、55中：和分别表示t时段的风电、光伏的实际出力；和分别为t时段的风电、光伏出力预测值；和为t时段的风电、光伏出力扰动范围；ΓWT和ΓPV分别为t时段的风电、光伏出力的不确定度预算； 基于风电与光伏实际出力概率分布模型，将式35表达的港口综合能源系统调度约束条件中的能源供需平衡约束修正为： 式56中：表示t时段的能源系统从外部电网购入功率；为t时段的燃气轮机的发电功率；和分别表示t时段的蓄电池充、放电功率；和分别为t时段的电制冷、电转气设备和碳捕获的耗电功率；为t时段的港口基础设施的电负荷值；表示船舶实际到港情况下的集装箱物流全过程调度用电需求； 根据式50的船舶实际到港时间概率分布模型、式54的风电与光伏实际出力概率分布模型、式44的港口综合能源系统多能流耦合出力模型建立计及双重不确定性的港口综合能源系统与港口集装箱物流系统能量供需耦合模型：

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