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💥第一部分——内容介绍
考虑能量 - 物流耦合的港口综合能源系统优化调度研究
摘要
港口作为水陆物流转运枢纽与区域用能负荷集聚中心，兼具物流运输调度与多类型能源供给消耗双重属性，船舶岸电、场内货运车辆、港口生产设备形成高度耦合的能流 - 物流负荷，传统仅聚焦电力系统的港口能源调度方案割裂物流作业时序与能源供需关联，易出现可再生能源消纳不足、外购电网用电成本偏高、氢能储运设备利用率偏低等问题。本文以沿海大型海港为研究对象，搭建包含风光新能源、电解水制氢、储氢装置、船舶岸电、电动货运卡车、氢能货运卡车的港口综合能源系统，引入物流作业时序约束实现能流与物流深度耦合，基于混合整数线性规划方法构建多目标协同优化调度模型，以港口全时段外购电力成本、氢储能设备运维成本、风光弃能惩罚成本综合最低为优化目标，统筹协调电力生产、氢能转换储运、场内货运车辆充加氢作业、船舶靠岸岸电供电等多环节运行策略。通过典型海港日作业场景开展仿真分析，验证所提能量 - 物流耦合优化架构可有效匹配物流作业时序与能源出力特性，降低港口综合用能支出，提升风电、光伏就地消纳水平，为港口综合能源系统协同调度、绿色港口低碳运营提供理论支撑与调度参考。
关键词：港口综合能源系统；能量 - 物流耦合；混合整数线性规划；氢能储运；船舶岸电；优化调度
1 绪论
1.1 研究背景与意义
全球航运低碳转型背景下，港口作为交通运输行业碳排放关键节点，绿色化、多能互补化改造成为行业发展主流方向。传统港口能源管理体系将电力供应、氢能制备存储、场内货运调度分模块独立管控，未考虑物流作业时序对能源负荷的刚性约束：集装箱装卸、集卡场内转运、船舶靠离港等物流工序存在固定时间窗口，电动卡车充电、氢能卡车加氢需求随物流作业流程动态变化，若能源调度未匹配物流时序，会出现风光出力高峰无负荷消纳、用电高峰大规模外购市电、储氢设备闲置等资源浪费现象。
与此同时，港口多元能源设备规模化落地带来调度复杂度提升：分布式风电、光伏具备强间歇性与波动性；电解水制氢实现电 - 氢双向能量转换，储氢罐承担跨时段能量缓冲功能；船舶岸电替代船舶燃油发电，大幅提升港口短时电力负荷峰值；电动、氢能两类集卡并存进一步增加能流 - 物流耦合约束维度。单一电力调度模型无法兼顾物流作业刚性时序约束与多能源转换设备运行特性，亟需构建能量、物流协同耦合的优化调度框架。
现有文献《考虑能流 - 物流耦合的港口综合能源系统规划关键技术及挑战》系统梳理了港口能流物流耦合建模核心难点、技术瓶颈与研究方向，明确耦合调度是港口综合能源系统优化的核心突破口。本文基于该文献核心建模思路开展模型复现与场景拓展，搭建适配海港实际作业流程的 MILP 优化调度体系，量化物流作业时序对能源供需的影响，实现电力、氢能、货运调度一体化协同优化，对降低港口运营成本、提升新能源就地消纳、推进港口零碳改造具备实际工程价值。
1.2 国内外研究现状
1.2.1 港口综合能源系统优化研究
现阶段港口能源优化研究多聚焦单一电力系统调度，以风光储能、船舶岸电联合运行为核心，仅针对电力负荷波动制定储能充放电、市电购电策略，模型忽略场内货运车辆的充加氢时序约束。部分研究引入氢能设备参与港口调峰，但仅将制氢、储氢作为电力系统辅助调节单元，未结合集卡物流运输需求设计氢能消纳路径，造成储氢资源利用效率偏低。此类研究割裂物流作业与能源消耗的内在关联，调度方案落地性较差，难以适配港口连续化集装箱转运作业场景。
1.2.2 能流 - 物流耦合系统优化研究
能流物流耦合优化多应用于城市物流园区、工业园区场景，针对货运车队、配送车辆构建电 - 物流协同调度模型，但其负荷规模、设备类型与港口场景存在显著差异。港口具备大型船舶岸电短时大功率负荷、大规模集卡集中转运、海上风电高出力波动等独有特征，园区耦合模型无法直接移植。现有综述文献指出，港口场景下能流、物流耦合建模存在时序约束复杂、多能源转换变量耦合、整数调度变量规模大等难点，现有成熟耦合模型较少，仍存在较大研究拓展空间。
1.2.3 混合整数线性规划在港口能源调度中的应用
混合整数线性规划凭借求解效率高、模型通用性强的优势，广泛应用于综合能源系统调度问题。现有研究多采用 MILP 求解港口电力调度、制氢设备规划问题，但仅将物流负荷作为固定已知负荷输入，未引入整数变量刻画集卡出发、返回、充加氢的离散时序逻辑，无法实现物流作业流程与能源设备运行策略同步优化。针对上述研究缺口，本文引入物流离散整数约束，完善能流 - 物流耦合 MILP 调度架构。
1.3 现有研究存在的不足
1）能源调度与物流作业解耦：多数模型将集卡用电、用氢负荷视为固定时序负荷，无法同步优化货运发车计划与能源设备运行策略，调度灵活性不足； 2）多能转换设备耦合约束不完善：未统筹风电光伏、电解水制氢、储氢、岸电、电动 / 氢能集卡全链路能量交互，氢能消纳路径单一； 3）优化目标维度单一：仅以用电成本最低为目标，未兼顾储能运维损耗、新能源弃置经济惩罚，无法全面反映港口综合运营成本； 4）场景适配性弱：现有耦合模型多针对内陆物流园区，缺少海港船舶岸电、海上风光协同作业的典型场景适配。
1.4 研究内容与创新点
1.4.1 主要研究内容
1）梳理海港典型作业流程，拆解船舶靠离港、集装箱转运、集卡充加氢全流程时序逻辑，提取能流 - 物流耦合核心约束条件； 2）搭建包含风光、电解水制氢、储氢罐、船舶岸电、电动集卡、氢能集卡的港口多能源系统架构，基于 MILP 构建能量 - 物流耦合协同优化调度模型； 3）建立综合成本优化目标，涵盖外购市电成本、储氢设备运维成本、风光弃能惩罚成本三类经济指标； 4）依托 MATLAB-Yalmip-Gurobi 求解框架，结合海港典型日作业场景开展调度仿真，分析耦合调度方案在成本控制、新能源消纳、氢能设备利用率层面的优化效果。
1.4.2 论文创新点
1）复现现有经典能流 - 物流耦合建模思路并拓展海港专属场景，融入船舶岸电大功率负荷、海上分布式新能源，完善港口场景耦合调度体系； 2）同步引入能源设备连续运行变量与物流作业离散整数变量，实现电力氢能调度、集卡转运时序一体化协同优化，打破传统模型能流物流分离的建模局限； 3）构建多维度综合成本目标函数，兼顾购电支出、储氢运维损耗、新能源弃置损失，全面量化港口绿色运营综合经济代价； 4）采用标准化 MILP 线性化建模方式，依托成熟商用求解器搭建可复用调度框架，模型适配各类沿海港口多能源协同调度优化研究。
1.5 论文整体结构
本文共分为六个章节：第一章为绪论，阐述研究背景、国内外研究现状、现存不足与研究创新；第二章介绍港口能量 - 物流耦合综合能源系统架构，拆解各单元运行机理与能流物流交互逻辑；第三章构建混合整数线性规划优化调度模型，明确优化目标、系统运行约束、物流时序耦合约束；第四章设计海港典型作业仿真场景，说明场景参数、设备配置与仿真求解流程；第五章开展仿真结果分析，对比耦合调度与传统解耦调度方案的成本、新能源消纳、氢能设备利用差异；第六章总结全文研究结论，展望后续研究拓展方向。
2 港口能量 - 物流耦合综合能源系统架构
2.1 系统整体构成
本文研究的海港综合能源系统分为能源供给单元、能量转换存储单元、港口负荷单元、物流转运单元四大模块，各模块之间通过电力网络、氢能管网、物流运输链路形成深度耦合。 1）能源供给单元：包含港口陆上光伏、海上风电分布式新能源，以及区域公共电网，为系统提供基础电力输入，电网承担风光出力不足时的电力补充，风光为制氢、集卡充电、船舶岸电提供清洁电力； 2）能量转换存储单元：核心设备为电解水制氢装置与高压储氢罐。风光富余电力可输入电解水设备完成电转氢，氢气存储于储氢罐；风光出力不足、电网购电成本偏高时段，储氢罐释放氢气供给氢能集卡，实现电能跨时段平移消纳； 3）港口负荷单元：由船舶岸电负荷、港口码头生产固定负荷组成。船舶停靠码头期间关停自身燃油发电机，接入港口岸电系统供电，形成短时大功率集中电力负荷；码头装卸、照明、起重设备为基础稳定电力负荷； 4）物流转运单元：以电动集卡、氢能集卡为核心载体，承担码头与堆场之间集装箱转运作业。两类集卡具备固定作业时序约束，车辆出发、返程、充电、加氢时间窗口直接决定系统实时电力、氢能负荷，是连接能流与物流的核心耦合载体。
2.2 能流 - 物流耦合交互机理
港口系统存在两条核心交互链路，分别为电力链路、氢能链路，两条链路均与物流集卡作业深度绑定。 电力链路交互逻辑：风光新能源出力优先供给码头固定负荷、停靠船舶岸电、电动集卡充电；电力富余时启动电解水制氢完成能量存储；电力缺额时从公共电网外购电力，若风光出力过剩且无制氢、充电负荷，则产生弃风弃光惩罚成本。电动集卡充电需求完全由集装箱转运物流计划决定，物流高峰时段集中充电会推高系统电力峰值，增加电网购电成本。
氢能链路交互逻辑：电解水设备利用富余清洁电力制备氢气，存储至储氢罐；氢能集卡开展集装箱转运作业时消耗储氢罐氢气，物流作业量直接决定氢气消耗规模。储氢罐充放氢速率、储氢容量存在设备物理限值，同时设备持续运行产生固定运维损耗成本。
物流时序约束为系统耦合核心纽带：集卡具备固定作业时段，仅在非转运间隙可完成充电、加氢操作，物流作业时序限制能源设备消纳风光的时间窗口。若能源调度未匹配物流空闲时段，会出现风光出力峰值无车辆充加氢、制氢设备闲置，物流高峰时段电力、氢能供给不足只能高价外购电力的问题。耦合调度的核心逻辑即为调整制氢、充电、购电时序，匹配集卡空闲充加氢窗口，最大化消纳本地可再生能源，降低综合运营成本。
2.3 系统运行运行特性分析
1）新能源出力波动特性：海上风电昼夜出力差异显著，光伏仅日间产生电力，二者出力曲线与港口物流负荷、船舶岸电负荷时序不完全匹配，天然存在供需错配问题； 2）船舶岸电负荷冲击特性：船舶靠港时段集中产生大功率电力负荷，大幅抬升系统用电峰值，单纯依靠电网供电会增加购电成本，需提前利用风光制氢、储能调节平抑峰值； 3）物流负荷刚性时序特性：集装箱转运任务存在固定到港时间，集卡转运工序不可随意调整，仅车辆往返堆场的间隙可安排充加氢，负荷时序具备强刚性，是调度不可忽略的约束条件； 4）氢能转换缓冲特性：电解水制氢与储氢罐可实现电能跨时段转移，将日间富余风光电力转化为氢能存储，用于夜间物流集卡作业，是解决风光供需错配、衔接物流负荷的关键缓冲单元。
3 基于 MILP 的能量 - 物流耦合优化调度模型构建
3.1 建模思路
本文参考文献《考虑能流 - 物流耦合的港口综合能源系统规划关键技术及挑战》核心耦合建模框架，针对海港场景补充船舶岸电、海上风光设备模块，采用混合整数线性规划方法统一刻画连续能量变量与离散物流时序变量。模型以港口单日全时段运行过程为优化周期，划分均等调度时段，针对每个时段同步求解电网购电量、风光消纳量、电解水制氢功率、储氢罐充放氢量、电动集卡充电功率、氢能集卡耗氢量、集卡物流发车时序等决策变量。
模型全部约束条件均转化为线性等式、不等式形式，车辆启停、充加氢状态、船舶靠离港状态等离散逻辑采用 0-1 整数变量描述，规避非线性模型求解难度大、易陷入局部最优的缺陷，保证商用求解器高效稳定求解。
3.2 优化目标函数
模型以港口单日综合运行成本最小为优化目标，综合成本由三部分构成： 第一部分为外购电网电力成本，根据各时段电网分时电价与购电功率核算，用电高峰时段购电单价更高，激励模型优先利用本地风光与氢能减少高峰购电； 第二部分为氢储能系统运维成本，依据储氢罐实时储氢量、充放氢流量核算设备损耗、维护产生的经济支出，抑制储氢设备无意义频繁充放； 第三部分为可再生能源弃用惩罚成本，系统风光出力超出电力负荷、制氢设备消纳能力时产生弃风弃光，设置单位弃能惩罚系数，倒逼模型充分挖掘制氢、集卡充电负荷消纳本地清洁能源。
三类成本加权求和构成整体优化目标，调度策略同步平衡购电支出、储能运维损耗、新能源弃置损失，实现港口经济与低碳效益协同最优。
3.3 系统运行约束条件
3.3.1 电力功率平衡约束
每个调度时段内，系统总电力供给与总电力消耗保持平衡。电力供给包含本地风电、光伏出力以及公共电网外购电力；电力消耗涵盖码头固定生产负荷、船舶岸电负荷、电动集卡充电功率、电解水制氢设备耗电功率。风光出力超出系统全部用电负荷的部分计为弃风弃光量，纳入惩罚成本核算。
3.3.2 氢能系统运行约束
针对电解水制氢设备，设置制氢功率上下限、启停状态整数约束，设备仅在运行区间内产生氢气；针对储氢罐，约束单时段充氢速率、放氢速率、最大最小储氢容量，同时设置周期始末储氢量平衡条件，保证调度周期氢能供需闭环；氢能消耗仅来源于氢能集卡物流转运作业，各时段氢气消耗量与集卡作业数量、单台车单位耗氢量直接关联。
3.3.3 船舶岸电运行约束
依据船舶靠离港时刻表设置 0-1 整数变量表征船舶停靠状态，仅船舶停靠码头时段可接入岸电供电，岸电负荷存在单船功率上限，船舶离港后岸电负荷清零，避免无船时段无效电力消耗。
3.3.4 物流 - 能量耦合时序约束
该类约束为模型核心创新约束，用于绑定集卡物流作业与能源消耗行为。引入 0-1 整数变量描述单台集卡各时段处于转运、充电、加氢三种状态，同一时段车辆仅能执行单一工序；仅车辆处于空闲状态时，方可启动充电或加氢操作，转运作业过程中不消耗电能、氢气；同时匹配集装箱转运任务量约束各时段投入作业的集卡总数，保证物流作业需求完整满足。通过整数变量联动，实现物流发车计划与能源充放策略同步优化。
3.3.5 设备容量物理限值约束
分别对风电、光伏出力上限，电解水设备额定功率，储氢罐容量、充放氢流量，集卡充电设备功率，电网最大购电功率设置上下限约束，贴合港口各类设备实际工程运行参数，保证调度方案具备工程可行性。
4 仿真场景与求解框架说明
4.1 海港典型作业场景设计
以国内中型沿海集装箱港口为仿真对象，选取完整工作日 24 小时作为调度周期，均匀划分为短时调度时段，完整覆盖船舶到港、集装箱集中转运、风光出力昼夜变化、电网分时电价波动全场景特征。 场景能源设备配置包含码头分布式光伏、海上风电场、多台电解水制氢装置、大容量高压储氢罐、多艘集装箱船舶岸电接口、批量电动集卡与氢能集卡；输入数据包含风光日出力预测曲线、电网分时电价、船舶靠离港时间表、单日集装箱转运总任务量、码头基础固定负荷曲线、各设备额定参数与运维成本系数、新能源弃能惩罚单价。
场景设置两类调度方案用于对比分析：方案一为传统解耦调度，先固定集卡转运时序，再单独优化能源系统运行策略；方案二为本文所提能量 - 物流耦合协同调度，同步优化物流发车计划与多能源设备运行策略，通过两组方案仿真结果对比凸显耦合调度优化效果。
4.2 模型求解框架
本文采用 MATLAB 联合 Yalmip 建模工具、Gurobi 商用整数规划求解器搭建标准化求解框架。Yalmip 工具包负责 MILP 模型统一搭建，完成目标函数、线性约束、整数变量定义，无需手动编写底层求解代码；Gurobi 求解器针对大规模混合整数线性规划问题具备高效求解能力，可快速输出全时段各设备最优运行功率、集卡充加氢时序、电网购电计划等完整调度结果。
程序整体架构分层清晰，分为基础参数输入层、场景数据预处理层、MILP 模型搭建层、求解计算层、结果输出分析层，各模块注释完整，模块间相互独立，可通过修改设备参数、物流任务量、风光出力曲线快速适配不同规模海港、不同作业工况，具备良好拓展性，适用于港口微电网调度、多能源系统规划、能流物流耦合优化等后续研究二次开发。
5 仿真结果与分析
基于搭建的港口典型作业场景完成两组调度方案仿真计算，从综合运营成本、可再生能源消纳水平、氢能设备利用效率、系统电力峰值负荷四个维度对比分析耦合调度方案的优化效果。
5.1 综合运营成本对比
相较于传统能流物流解耦调度方案，能量 - 物流耦合协同调度可显著降低港口单日综合成本。耦合模型可灵活调整集卡充加氢时序，将充电、制氢负荷集中安排在风光出力充足、电网电价低廉时段，大幅削减高峰时段外购电力支出；同时合理控制储氢罐充放频次，减少设备运维损耗；充分消纳本地风光资源，降低弃能惩罚费用。三类成本同步优化，整体综合运营成本下降幅度明显，经济优势突出。
5.2 可再生能源消纳能力分析
传统解耦调度方案受固定集卡作业时序限制，风光日间出力高峰无充足充加氢负荷承接，产生大量弃风弃光，带来高额惩罚成本。耦合调度模型可微调集卡转运空闲窗口，安排更多车辆在风光高峰完成充电，同步提升电解水制氢设备运行功率，将富余电力转化为氢能存储，大幅降低弃能总量，提升海上风电、光伏就地利用率，契合港口低碳运营发展需求。
5.3 氢能储运设备运行特性分析
解耦调度模式下储氢罐充放氢时段分散，制氢设备仅在少量时段启动，设备平均利用率偏低。耦合调度依托物流时序协同优化，精准匹配风光富余电力与氢能集卡用氢需求，日间集中制氢存储，物流转运高峰平稳释放氢气，储氢罐充放氢流程有序均衡，避免设备闲置或频繁启停，有效提升电解水、储氢设备整体利用效率，降低氢能系统单位运维成本。
5.4 港口电力负荷峰值平抑效果
船舶靠港叠加集卡集中充电易形成系统电力尖峰，推高高峰购电成本。耦合调度通过调整集卡充电时段，避开船舶岸电大功率负荷窗口，同时利用制氢设备吸纳富余电力，实现负荷削峰填谷，有效降低港口电网最大购电功率，缓解码头配电网供电压力，减少电网扩容改造投资需求。
5.5 物流作业保障能力分析
耦合调度在优化能源策略的全过程中，严格满足单日集装箱总转运任务需求，各时段集卡作业总量符合港口物流生产计划，调整仅针对车辆充加氢空闲窗口，不改变整体物流转运效率，在保障港口正常生产作业的前提下实现能源系统经济优化，方案具备实际落地可行性。
6 结论与展望
6.1 主要研究结论
1）港口场景下能流与物流具备强耦合关联，物流集卡充加氢时序直接决定系统电力、氢能负荷曲线，传统能源 - 物流解耦调度方案存在运营成本高、新能源消纳不足、氢能设备利用率低等固有缺陷； 2）本文复现经典能流 - 物流耦合建模思路并拓展海港专属场景，引入船舶岸电、海上风光设备，基于 MILP 构建一体化协同优化模型，同步求解多能源设备运行策略与集卡物流作业时序，模型全部约束线性化，求解稳定高效； 3）以综合购电成本、氢储能运维成本、风光弃能惩罚成本最小为目标的耦合调度方案，可有效平抑港口电力负荷峰值，提升本地可再生能源消纳比例，降低港口单日综合运营支出，同时完整保障集装箱物流转运作业需求； 4）MATLAB-Yalmip-Gurobi 搭建的 MILP 优化求解框架分层清晰、拓展性强，可为各类沿海港口综合能源调度、能流物流耦合优化相关研究提供标准化建模与仿真工具支撑。
6.2 未来研究展望
1）不确定性拓展：本文风光出力、船舶到港时序均采用确定预测数据，后续可引入风光出力随机波动、船舶到港时间随机偏差，构建鲁棒 MILP 或随机混合整数规划模型，研究不确定场景下港口耦合调度策略； 2）多港口联动优化：单港调度模型可拓展至港区集群协同调度，考虑港口间氢能、电力互通，实现区域港口群能流物流联合优化； 3）低碳约束引入：在现有经济成本目标基础上叠加港口碳排放约束，构建成本 - 低碳多目标耦合调度模型，量化零碳港口改造下能流物流协同运行方案； 4）设备精细化建模：当前电解水、储氢设备采用线性简化模型，后续可引入设备启停损耗、变效率运行特性，构建更贴合工程实际的精细化 MILP 调度模型。
📚第二部分——运行结果
【MILP】能量-物流耦合+港口综合能源优化
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