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這篇文章的核心內容是關于集裝箱海港級聯物流-能源耦合系統的協同優化方法。以下是文章的主要要點：
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問題背景：集裝箱海港的裝卸和轉運物流系統對整體能效有重要影響。物流設備如岸橋和電動集卡是海港重要的電氣負載，其功率占比超過60%。
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研究目的：提出一種協同優化方法，以提高集裝箱海港級聯物流與能源耦合系統的經濟性和能效。
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方法論：
- 建立了集裝箱海港裝卸與轉運級聯系統的用電負荷模型。
- 提出級聯系統與能源系統的序貫調度方法，優化集裝箱轉移量。
- 考慮功率平衡和物流系統運行約束，建立級聯物流-能量協同優化模型，目標是最小化運行成本。
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模型構建：
- 對岸橋和電動集卡的用能特性進行分析，通過實時監控實現協同。
- 在運行約束下，結合分時電價和可再生能源出力信息，求解協同調度方案。
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算例分析：以山東某海港為例，驗證所提方法能夠在保證物流系統效率的同時，有效提升海港能效，將運行成本降低了2.62%以上。
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關鍵技術：包括岸橋和電動集卡的序貫協調、物流與能源系統的協同優化、電動集卡的聚類方法、以及考慮電價和可再生能源出力的調度策略。
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研究意義：該研究有助于海港實現更高效的物流操作，同時優化能源消耗，降低運營成本，并提高對可再生能源的利用率。
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作者信息：文章由魏皓、黃文燾、余墨多、邰能靈和譚恩榮共同撰寫，他們來自上海交通大學和山東港口日照港集團有限公司。
復現仿真的大致思路如下：
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定義參數：根據文章中提供的海港物流設備參數、船舶到港信息、電價機制等，定義相應的變量和參數。
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建立模型：構建裝卸系統與轉運系統的序貫調度模型，以及級聯物流-能量協同優化模型。
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線性化處理：對模型中的非線性部分進行線性化處理，以便使用整數線性規劃求解器。
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求解模型：使用適當的求解器（如GUROBI）來求解混合整數線性規劃（MILP）問題。
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分析結果：分析求解器輸出的最優解，包括岸橋的最優運行速度、電動集卡的最優數量分配、系統運行成本等。
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繪制圖表：根據優化結果，繪制岸橋運行速度、電動集卡數量分配、系統用電計劃等圖表。
以下是使用Python語言結合YALMIP和GUROBI求解器進行仿真的示例代碼：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from yalmip import *# 定義參數
# 此處省略具體的參數定義，可以根據文章中的數據進行設置# 定義變量
# 同樣省略具體變量定義# 建立模型
# 此處省略具體的模型建立過程# 線性化處理
# 同樣省略線性化處理過程# 求解模型
sdpvar(x, y, z, ...)# 定義目標函數和約束條件
objective = minimize(real(yalmip_expr(...)))
constraints = [...]# 求解
optimize(objective, constraints, solver='gurobi', verbose=True)# 分析結果
if solvers.solverinfo('status') == 'optimal':# 提取結果optimal_speed = value(x)optimal_trucks = value(y)cost = value(objective)# 繪制圖表plt.figure()plt.plot(optimal_speed)plt.title('Optimal Speed of Quay Cranes')plt.xlabel('Time')plt.ylabel('Speed (boxes/hour)')plt.show()# ... 繪制其他圖表else:print('No optimal solution found.')請注意，上述代碼僅為示例性質，實際的模型建立和求解過程需要根據文章中的具體數學模型和參數進行詳細編寫。由于文章中未提供完整的數學模型和參數，這里無法給出完整的程序代碼。在實際應用中，需要根據具體的模型和變量，定義目標函數和約束條件，然后使用適當的求解器進行求解。求解完成后，根據求解結果進行分析和繪圖。
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:二叉樹的使用)
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