淺談應用GLPK解決區域能源模型分析問題

孫漢聞 龍 妍

（1華中科技大學能源學院 湖北武漢 430000 2華中科技大學能源學院 湖北武漢 430000）

引言

隨著人民生活以及工業發展對能源需求的日益提高，能源問題近年來在工業界和學術界得到了大量的關注。解決區域能源問題，需要作出科學合理的規劃，需要對于研究區域構建模型，進行全面分析。因此構建模型對區域能源進行分析的研究得到很多研究者的關注。同時，能源互聯網[1]、綜合能源系統[2]等概念應運而生，再加上我國推動“互聯網+智慧能源”這一理念的普及，以及大數據科學的蓬勃發展，成功帶動了能源改革的發展。這些理論與技術為能源區域模型研究開辟了全新的視角。

隨著互聯網的發展和海量數據時代的來臨，作為互聯網和數據傳輸的重要載體，數據中心的地位愈發凸顯，在針對數據中心的研究當中，最受關注的方向之一就是資源規劃類問題。近年來這一領域中涌現了很多的研究方法與工具，其中高品質的分析工具軟件往往價格十分昂貴，另外針對具體問題必須對代碼進行調整，因此不開放源碼的軟件也無法滿足研究需求。而GLPK不但免費而且開放源碼，完美滿足了研究需求。所以本文將網絡數據中心資源規劃中的研究工具GLPK應用到能源模型分析中，以求更好地規劃區域能源資源。

1 研究現狀

1.1 區域能源模型分析現狀

目前在區域能源模型分析這一領域研究已經取得了很多的成果，但面對不同的區域對象類型，研究人員會采取不同的研究方法。在建筑區域中，鄭志、劉塨等在《建立住宅節能設計的計算機虛擬工程》[3]中，將區域建筑模型節能分析用計算機技術實現，并在搭建模型上分為建筑模型與環境模型兩塊進行分析。劉迪、吳俊勇、林凱駿等[4]在他們的研究中中詳細介紹了綜合能源系統（integrated energy system，IES）的概念。并在原有構建IES優化模型的基礎上運用Kriging模型（Kriging模型是一種通過計算已有樣本點的加權平均值來預測未知觀測點響應值的插值方法）進行精簡，達到了優化過程的效果。工業節能當中較常用的模型為平衡模型。基本可以分為物料平衡模型、能源供需平衡模型和能量平衡模型這三種。陳光[5]通過處理分析寶鋼集團在1998年的生產數據，以及各種生產工藝的技術總結，搭建了寶鋼能源優化模型。城市區域中，劉滿芝，劉賢賢[6]的研究則使用面板數據（Panel Data）模型對于全國城鎮居民生活能源消費進行分析。

1.2 GLPK資源優化分析

如何達到資源網絡中的資源最優配置是研究熱點，而GLPK正是在這一領域經常使用的工具。GLPK（GUN linear Programming kit）是一個GUN線性規劃工具包，由莫斯科航空學院的Andrew O.Makhorin開發。其將線性規劃的相關功能進行封裝，并能夠以函數調用的方式提供相應的功能。它是一款面向用戶的免費開源工具包，目前在多個領域都得到應用，成為相當重要的線性規劃解決工具。陳慧、谷寒雨[7]詳細介紹了GLPK的算法原理。張宇[8]在他的研究中介紹了GLPK工具相關知識以及分支切割算法相關的原理。運用GLPK來解決資源規劃問題的步驟主要如下：（1）確定問題對象。（2）確定主要算法。（3）確定輸入輸出格式。（4）附加功能。下面就將用一個小例子來進行一次演示。

2 GLPK實際應用于區域能源模型分析

下面采用武漢市某區為例，做一次能源問題的GLPK分析，設定該區未來規劃響應政府號召，采用清潔能源降低煤炭損耗，因此在本次分析內采用的設備或技術多為節能型設備。具體步驟如下：

（1）確定問題對象：這次分析的對象為武漢市某區的能源資源，針對性輸入近期五年的能源相關數據，以及區內所采用的技術數據。目標在于做一次經濟性分析，計算該區域在能源設備上進行的投資，得出以經濟性為指標的最優未來規劃。

（2）確定主要算法：將要計算的投資分為如下四個部分進行計。1.設備基礎投資，即為設備購買所需要的費用。2.設備基礎維修費用，這部分花費為設備每年必要的維修及維護所需要的經費。3.設備非固定維修費用，這部分計算考慮到設備的損毀率及一定的突發情況進行設定。4.殘值，考慮到在設備使用末期可以將設備進行出售以獲得一定的預計價值。另外，在模型搭建中按照GLPK的使用方法，先設定變量參數，再輸入限制，使該模型能生產出未來五年該區域所需要的冷熱電能源，并保證各個設備的輸入輸出結果符合設備特性。

（3）確定輸入輸出格式：本次分析采用的輸入輸出格式為txt格式。由于筆者采用java來編寫GLPK模型，而GLPK并沒有交互界面，因此需要人為來設定輸入輸出的方式。在這里筆者采用python來進行這部分模型內外的數據交換環節。將excel表格中的內容通過python轉變為GLPK可讀的txt格式，再將模型運行后的結果txt文件通過python寫入excel當中進行分析和處理。

（4）附加功能：除了基本的運算功能外，GLPK還帶有很多用于提升模型運算速率、建立網絡拓撲結構、提供靈活度分析甚至是生成表格的能力。這里由于采用了python進行處理以及這個例子本身的限制，所以并未太多使用這部分功能。

經過上述操作步驟，運行后得到圖1中的結果，采用百分比的形式表達在各項節能技術上的投資。

圖1 武漢市某區節能設備投資百分比圖

結語

目前區域能源模型分析的研究得到了越來越多的關注，結合大數據時代的到來，新的數據分析處理方法必然會與這一塊的研究進行結合。GLPK作為工具在資源分析規劃方面有著很大的優勢。能源作為新時代最重要的資源之一，與它的結合是非常值得去研究的。本文希望能給這一方面的研究帶來一點新的思路。

本文只是一個小想法的表達，未來在這一方面還會進行如下探究：

（1）運用GLPK進行以碳排放最優化為目的的模型分析。

（2）嘗試學習更多網絡資源優化分析的方法，將它們與能源領域研究進行結合。

（3）嘗試在更多的能源場景進行GLPK分析，例如建筑群、工業區域等等。