[论文解读] Towards Optimal Energy-Water Supply System Operation for Agricultural and Metropolitan Ecosystems

Marcello Di Martino, Paula Piva Linke+1 more|arXiv (Cornell University)|Mar 23, 2023

Water-Energy-Food Nexus Studies被引用 4

一句话总结

本文提出了一种混合整数线性优化框架，整合了城市和农业生态系统的能源与供水系统，采用基于前馈神经网络和泰勒近似法的代理模型，实现了大规模、计算高效的规划。该方法在确保土地与水资源可持续利用的前提下，最小化年平均成本，揭示了在多时段时间范围内食物、能源与水资源系统之间的协同效应。

ABSTRACT

The energy-water demands of metropolitan regions and agricultural ecosystems are ever-increasing. To tackle this challenge efficiently and sustainably, the interdependence of these interconnected resources has to be considered. In this work, we present a holistic decision-making framework which takes into account simultaneously a water and energy supply system with the capability of satisfying metropolitan and agricultural resource demands. The framework features: (i) a generic large-scale planning and scheduling optimization model to minimize the annualized cost of the design and operation of the energy-water supply system, (ii) a mixed-integer linear optimization formulation, which relies on the development of surrogate models based on feedforward artificial neural networks and first-order Taylor expansions, and (iii) constraints for land and water utilization enabling multi-objective optimization. The framework provides the operational profiles of all energy-water system elements over a given time horizon, which uncover potential synergies between the essential food, energy, and water resource supply systems.

研究动机与目标

• 为应对城市和农业生态系统中日益增长的能源与水资源需求。
• 开发一种整体性决策框架，实现能源与供水系统的同步优化。
• 最小化集成能源-水资源系统的设计与运行年平均成本。
• 将土地与水资源利用约束纳入以支持可持续的多目标优化。
• 生成随时间变化的系统组件运行配置，揭示食物、能源与水资源系统之间的协同效应。

提出的方法

• 为能源-水资源系统规划与调度制定大规模混合整数线性规划（MILP）模型。
• 采用基于前馈人工神经网络的代理模型，近似复杂系统行为。
• 应用一阶泰勒展开式，对非线性组件进行线性化处理，以提升计算可处理性。
• 将土地与水资源利用约束整合到优化中，以支持多目标决策。
• 利用基于时间范围的运行配置分析系统动态并识别协同效应。
• 通过代理建模实现大规模问题的可扩展求解，显著降低计算负担。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何联合优化能源与供水系统，以最小化城市和农业生态系统中的年平均成本？
• RQ2 基于神经网络和泰勒近似法的代理模型在实现耦合能源-水资源系统大规模优化中发挥何种作用？
• RQ3 如何有效将土地与水资源利用约束整合到多目标优化框架中，以实现可持续的系统运行？
• RQ4 在时间维度上联合优化时，食物、能源与水资源系统之间存在哪些运行协同效应？
• RQ5 随时间变化的需求与系统动态对最优系统设计与运行有何影响？

主要发现

• 所提出的框架成功最小化了在城市和农业应用中集成能源-水资源系统的年平均成本。
• 通过神经网络与泰勒近似法实现的代理建模，能够高效求解大规模、复杂的优化问题。
• 纳入土地与水资源利用约束有助于实现可持续的多目标系统运行。
• 随时间变化的运行配置揭示了能源与供水组件之间显著的协同效应。
• 该模型生成了可操作的系统设计方案与调度方案，有效平衡了成本、可持续性与资源需求。
• 该方法在互联资源系统的真实世界规划中展现出良好的可扩展性与计算效率。