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这篇文章的核心内容是关于集装箱海港级联物流-能源耦合系统的协同优化方法。以下是文章的主要要点：
问题背景：集装箱海港的装卸和转运物流系统对整体能效有重要影响。物流设备如岸桥和电动集卡是海港重要的电气负载，其功率占比超过60%。
研究目的：提出一种协同优化方法，以提高集装箱海港级联物流与能源耦合系统的经济性和能效。
方法论：
- 建立了集装箱海港装卸与转运级联系统的用电负荷模型。
- 提出级联系统与能源系统的序贯调度方法，优化集装箱转移量。
- 考虑功率平衡和物流系统运行约束，建立级联物流-能量协同优化模型，目标是最小化运行成本。
模型构建：
- 对岸桥和电动集卡的用能特性进行分析，通过实时监控实现协同。
- 在运行约束下，结合分时电价和可再生能源出力信息，求解协同调度方案。
算例分析：以山东某海港为例，验证所提方法能够在保证物流系统效率的同时，有效提升海港能效，将运行成本降低了2.62%以上。
关键技术：包括岸桥和电动集卡的序贯协调、物流与能源系统的协同优化、电动集卡的聚类方法、以及考虑电价和可再生能源出力的调度策略。
研究意义：该研究有助于海港实现更高效的物流操作，同时优化能源消耗，降低运营成本，并提高对可再生能源的利用率。
作者信息：文章由魏皓、黄文焘、余墨多、邰能灵和谭恩荣共同撰写，他们来自上海交通大学和山东港口日照港集团有限公司。
复现仿真的大致思路如下：
定义参数：根据文章中提供的海港物流设备参数、船舶到港信息、电价机制等，定义相应的变量和参数。
建立模型：构建装卸系统与转运系统的序贯调度模型，以及级联物流-能量协同优化模型。
线性化处理：对模型中的非线性部分进行线性化处理，以便使用整数线性规划求解器。
求解模型：使用适当的求解器（如GUROBI）来求解混合整数线性规划（MILP）问题。
分析结果：分析求解器输出的最优解，包括岸桥的最优运行速度、电动集卡的最优数量分配、系统运行成本等。
绘制图表：根据优化结果，绘制岸桥运行速度、电动集卡数量分配、系统用电计划等图表。
以下是使用Python语言结合YALMIP和GUROBI求解器进行仿真的示例代码：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from yalmip import *
# 定义参数
# 此处省略具体的参数定义，可以根据文章中的数据进行设置
# 定义变量
# 同样省略具体变量定义
# 建立模型
# 此处省略具体的模型建立过程
# 线性化处理
# 同样省略线性化处理过程
# 求解模型
sdpvar(x, y, z, ...)
# 定义目标函数和约束条件
objective = minimize(real(yalmip_expr(...)))
constraints = [...]
# 求解
optimize(objective, constraints, solver='gurobi', verbose=True)
# 分析结果
if solvers.solverinfo('status') == 'optimal':
# 提取结果
optimal_speed = value(x)
optimal_trucks = value(y)
cost = value(objective)
# 绘制图表
plt.figure()
plt.plot(optimal_speed)
plt.title('Optimal Speed of Quay Cranes')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Speed (boxes/hour)')
plt.show()
# ... 绘制其他图表
else:
print('No optimal solution found.')请注意，上述代码仅为示例性质，实际的模型建立和求解过程需要根据文章中的具体数学模型和参数进行详细编写。由于文章中未提供完整的数学模型和参数，这里无法给出完整的程序代码。在实际应用中，需要根据具体的模型和变量，定义目标函数和约束条件，然后使用适当的求解器进行求解。求解完成后，根据求解结果进行分析和绘图。
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