这篇文档属于类型a，是一篇关于构建绿色弹性电力网络与供应链整合系统的原创性研究论文。以下为详细学术报告：
作者与发表信息
- 主要作者：Mohammad Yavari（伊朗库姆大学工业工程系）与Iman Mohammadi Bohreghi（伊朗霍尔木兹甘大学工业工程系）
- 期刊与时间：发表于*Applied Energy*期刊，2025年卷377期，文章编号124654
学术背景
研究领域与动机
该研究属于能源-供应链耦合系统优化领域，聚焦于在可再生能源供应不确定性和传统电网中断风险下，构建兼具经济性与环境可持续性的电力-供应链协同网络。
研究背景
现实挑战：
- 全球35%的二氧化碳排放来自发电厂（美国环保署数据），传统能源的环境代价高昂。
- 电力中断（如伊朗沙尘暴、智利地震等）对供应链造成连锁破坏，凸显电网韧性的必要性。
- 可再生能源（如风能、太阳能）的波动性及技术成本下降趋势需纳入规划考量。
科学问题：
- 现有研究多孤立设计可再生能源系统或供应链，忽视两者协同对韧性提升的潜力（如需求响应策略未被充分整合）。
- 缺乏量化评估可再生能源在中断情景下经济与环境效益的模型。
研究目标
开发一个双目标鲁棒优化模型，实现以下整合设计：
1. 将可再生能源与传统电网设施结合，降低碳排放；
2. 通过加固关键设施（如输电线路）提升抗中断能力；
3. 优化电力网络与易腐品供应链的协同决策。
研究流程与方法
1. 模型构建
数学框架：
- 双目标混合整数线性规划（Bi-objective MILP）：最小化总成本（包括建设、运维、中断损失）与碳排放量。
- 鲁棒优化（Robust Optimization）：处理可再生能源发电量的不确定性（如太阳能产能波动），采用Bertsimas和Sim提出的预算不确定集方法。
决策变量：
- 供应链层：供应商选择、生产量、库存水平、运输路径；
- 电力层：可再生能源电站选址、储能设备配置、输电线路加固方案。
2. 研究对象与场景
供应链网络：
- 节点：14家供应商、5个制造商、20个零售商，处理7类易腐乳制品（如牛奶、奶酪）。
- 约束：产品保质期、生产/仓储电力需求。
电力网络：
- 传统电厂、风/光电站、变压器、变电站的多层级结构；
- 中断场景：模拟伊朗地区沙尘暴、地震等导致的设施损坏（16种情景）。
3. 创新性方法
- 启发式算法（YAM方法）：
- 松弛模型：初步确定电力生产与存储需求；
- 整数规划：确定最小可再生能源设施与加固方案；
- 分配模型：优化输电线路加固优先级；
- 全局求解：整合前序结果，输出最终网络配置。
- 优势：相比CPLEX求解MILP模型，YAM在大型实例中计算效率提升显著（如测试问题3的求解时间从超8小时缩短至合理范围）。
4. 数据分析
- 性能指标：
- 经济性：总成本（单位：千托曼）；
- 环境性：碳排放量（千克）；
- 韧性：中断下未满足需求的比例。
- 对比实验：评估不同策略组合（仅可再生能源、仅加固、两者整合）的效果。
主要结果
1. 整合网络的优越性
成本降低：
- 仅引入可再生能源可降本13%；
- 结合加固策略后，降本幅度达22%（对比非韧性网络）。
排放与韧性改善：
- 可再生能源+加固方案减少碳排放28.5%，未满足需求下降33.4%；
- 单纯加固对减排无显著影响，但提升供电稳定性。
2. 技术演进的影响
- 部署时机：早期投资可再生能源虽成本较高，但长期看技术进步带来的成本下降可抵消初期投入，且提前布局增强网络韧性。
3. 鲁棒性验证
- 在20%可再生能源波动下，鲁棒模型仍保持成本与排放的平衡，而确定性模型性能显著恶化（表7-9）。
结论与价值
科学价值
方法论贡献：
- 提出首个整合电力-供应链设计的双目标鲁棒模型，填补了可再生能源韧性效益量化研究的空白。
- 开发的YAM启发式算法为NP-hard问题提供高效求解方案。
理论启示：
- 证明协同设计可打破经济与环境目标的传统权衡，实现“双赢”。
应用价值
- 工业参考：伊朗乳企案例表明，整合方案可显著降低运营风险，为高 perishability（易腐性）行业提供模板。
- 政策建议：支持可再生能源早期部署，优先加固关键输电节点。
研究亮点
- 跨学科整合：首次将电力网络韧性与易腐品供应链动态耦合建模。
- 技术创新：
- 鲁棒优化处理可再生能源不确定性；
- YAM算法实现大规模问题的高效求解。
- 实证验证：基于真实地理与气候数据的中断场景分析，增强结论可信度。
其他价值
- 技术经济分析：量化了可再生能源技术迭代对投资回报的影响，为决策者提供动态规划工具。
- 开源潜力：模型参数与案例数据可复用于其他区域或行业研究。
（报告字数：约2000字）