基于物理信息GAN的生物质-光伏-氢能全可再生能源系统多目标调度

王玉玮; 王玉茹; 唐 哲; 史 琳; 张 峰; 李兵抗

doi:10.20204/j.sp.2025.11001

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基于物理信息GAN的生物质-光伏-氢能全可再生能源系统多目标调度

特别推荐 | 更新时间：2025-12-10

- 基于物理信息GAN的生物质-光伏-氢能全可再生能源系统多目标调度
- Multi-objective Scheduling for Biomass-Photovoltaic-Hydrogen Integrated Fully Renewable Energy Systems Based on Physics-informed GAN
- 智慧电力 2025年53卷第11期页码：1-9
- 作者机构：
  
  1. 华北电力大学（保定）经济管理系,河北,保定,071000
  2. 江苏银行股份有限公司,江苏,南京,210000
  3. 华北电力大学经济与管理学院,北京,102206
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20204/j.sp.2025.11001
  中图分类号：
- 纸质出版：2025
- 稿件说明：
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王玉玮,王玉茹,唐哲,史琳,张峰,李兵抗.基于物理信息GAN的生物质-光伏-氢能全可再生能源系统多目标调度[J].智慧电力,2025,53(11):1-9.

WANG Yuwei, WANG Yuru, TANG Zhe, et al. Multi-objective Scheduling for Biomass-Photovoltaic-Hydrogen Integrated Fully Renewable Energy Systems Based on Physics-informed GAN[J]. 2025, 53(11): 1-9.
王玉玮,王玉茹,唐哲,史琳,张峰,李兵抗.基于物理信息GAN的生物质-光伏-氢能全可再生能源系统多目标调度[J].智慧电力,2025,53(11):1-9. DOI： 10.20204/j.sp.2025.11001.

WANG Yuwei, WANG Yuru, TANG Zhe, et al. Multi-objective Scheduling for Biomass-Photovoltaic-Hydrogen Integrated Fully Renewable Energy Systems Based on Physics-informed GAN[J]. 2025, 53(11): 1-9. DOI： 10.20204/j.sp.2025.11001.

摘要

为应对生物质-光伏-氢能全可再生能源系统（BPH-FRES）运行中的光伏出力不确定性，并协同优化其经济与环境目标，提出一种融合物理信息生成对抗网络（PI-GAN）的多目标调度方法。首先，构建BPH-FRES系统结构并对关键设备建模；其次，针对光伏出力不确定性，提出PI-GAN框架生成高保真场景，并采用K-means++方法进行场景缩减；在此基础上，建立以运行成本与碳排放最小化为目标的多目标优化模型，并利用改进NSGA-II算法进行求解。仿真结果表明，所提PI-GAN方法能有效生成物理一致的光伏出力场景，显著提升不确定性建模的准确性；基于生成场景的均衡调度策略可在经济性与环保性之间取得良好平衡，实现系统综合运行效益的优化；敏感性分析进一步揭示了关键市场参数对系统运行策略的非线性影响。

Abstract

To address the uncertainty of photovoltaic （PV） power output and achieve the synergistic optimization of economic and environmental objectives in the operation of biomass-photovoltaic-hydrogen fully renewable energy systems （BPH-FRES），this paper proposes a multi-objective dispatch method that integrates a physics-informed generative adversarial network （PI-GAN）.First，the system architecture of BPH-FRES is constructed，and models of key components are developed.Next，to handle the uncertainty in PV power output，a PI-GAN framework is proposed to generate high-fidelity scenarios，which are then reduced using the K-means++ method.Based on this，a multi-objective optimization model aiming to minimize both operational costs and carbon emissions is established and solved using an improved NSGA-II algorithm.Simulation results demonstrate that the proposed PI-GAN method can effectively generate physically consistent PV output scenarios，significantly improving the accuracy of uncertainty modeling.The balanced dispatch strategy based on these scenarios achieves a favorable trade-off between economic and environmental objectives，optimizing the overall operational benefits of the system.Sensitivity analysis further reveals the nonlinear impact of key market parameters on system operation strategies.

关键词

Keywords

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