背景

在不断变化的环境中，电力供应商在匹配供需时面临着多重挑战。除了利用现有的需求预测来优化当前电厂的运营和能源交易，以确保可以提供适量的电力和热力之外，还存在其他挑战。其中包括政治和生态发展，要求从化石初级能源转向可再生的绿色能源，如风能、太阳能、氢能等。此外，储能在平衡几种绿色能源的既定供应变化方面也发挥着越来越重要的作用。

为了规划现有供电网络的最佳运行模式，以及评估涉及新设施的方案，考虑到所有相关约束和参数就变得至关重要。一般来说，这些方面主要是技术、工程、金融和政治的。这样的规划场景需要对所有相关因素进行详细建模，这就要求一个全面的数学优化模型。

解决方案

基于其创始人在多个成功项目中积累的长期经验，ENOSYS建立了EIP能源投资规划方案，帮助市政电力供应商等能源供应商优化流程和资源，从而在满足约束的同时实现利润最大化。这是通过应用最先进的数学建模和优化来实现的，从而做出与战术规划和战略投资有关的明智决策。

EIP能源投资规划是基于灵活的数学优化模型，它是通过GAMS软件来运行的。

它可以根据用户输入的数据，生成线性(linear program, LP)或混合整数线性(mixed-integer linear program, MILP)数学优化模型并求解，目标是在给定的收入和成本结构下，在整个规划范围内使总利润最大化。它在考虑CO2排放限制、设施年启动或运行小时数、最低供热量、一次和二次能源价格、新设施的投资成本和补贴等现有约束条件的情况下，生成的GAMS模型以动态适应所提供的数据，使模型复杂度达到合适的水平。

用户界面

在上面的视频中，图形化、交互式、基于web的用户界面中，用户可以通过直观地在画布上放置和连接组件来定义各自能源网络的拓扑结构，然后填写具有所需参数的表格，而无需深入研究数学公式的细节。

优化结果会以图形和表格的形式呈现，而且可以方便地导出以进行进一步处理和报告(图2和3)。此外，在解决方案视图中，可以在交互式GUI中对各种场景进行比较，以便轻松进行假设分析(图4)。需要注意的是，虽然目前更多的语言版本正在开发中，但用户界面目前仅提供德语版本。

背景

在不断变化的环境中，电力供应商在匹配供需时面临着多重挑战。除了利用现有的需求预测来优化当前电厂的运营和能源交易，以确保可以提供适量的电力和热力之外，还存在其他挑战。其中包括政治和生态发展，要求从化石初级能源转向可再生的绿色能源，如风能、太阳能、氢能等。此外，储能在平衡几种绿色能源的既定供应变化方面也发挥着越来越重要的作用。

为了规划现有供电网络的最佳运行模式，以及评估涉及新设施的方案，考虑到所有相关约束和参数就变得至关重要。一般来说，这些方面主要是技术、工程、金融和政治的。这样的规划场景需要对所有相关因素进行详细建模，这就要求一个全面的数学优化模型。

解决方案

基于其创始人在多个成功项目中积累的长期经验，ENOSYS建立了EIP能源投资规划方案，帮助市政电力供应商等能源供应商优化流程和资源，从而在满足约束的同时实现利润最大化。这是通过应用最先进的数学建模和优化来实现的，从而做出与战术规划和战略投资有关的明智决策。

EIP能源投资规划是基于灵活的数学优化模型，它是通过GAMS软件来运行的。

它可以根据用户输入的数据，生成线性(linear program, LP)或混合整数线性(mixed-integer linear program, MILP)数学优化模型并求解，目标是在给定的收入和成本结构下，在整个规划范围内使总利润最大化。它在考虑CO2排放限制、设施年启动或运行小时数、最低供热量、一次和二次能源价格、新设施的投资成本和补贴等现有约束条件的情况下，生成的GAMS模型以动态适应所提供的数据，使模型复杂度达到合适的水平。

用户界面

在上面的视频中，图形化、交互式、基于web的用户界面中，用户可以通过直观地在画布上放置和连接组件来定义各自能源网络的拓扑结构，然后填写具有所需参数的表格，而无需深入研究数学公式的细节。

优化结果会以图形和表格的形式呈现，而且可以方便地导出以进行进一步处理和报告(图2和3)。此外，在解决方案视图中，可以在交互式GUI中对各种场景进行比较，以便轻松进行假设分析(图4)。需要注意的是，虽然目前更多的语言版本正在开发中，但用户界面目前仅提供德语版本。

优化模型复杂性

作为能源行业各种规划应用的工具，EIP能源投资规划师需要做好准备，适应各种模型大小和复杂性。这就包括规划一个相对简单的抽水蓄能水电站，这里仅需要调用两种资源运行四个进程，到具有多种发电选择的市政电力和热网，排放控制等。后者可以很容易地处理十几个进程和5种及以上的资源，当面对建模更复杂的约束(如绿色能源配额、h2 -电解等)时，还可以进一步增加进程。

某些技术或业务约束将直接影响模型的复杂性:例如，运行最大启动次数将需要求解混合整数线性规划模型(MILP)，这比求解纯连续线性规划模型(LP)要花费更多的时间。在测试阶段，可以适当放宽所创建模型的这些“完整性属性”，以便更快地进行模型开发和原型制作。

最后，规划范围和时间粒度对模型的大小有强烈的影响，从而影响求解模型所需的时间和计算能力。根据应用场景的不同，时间范围可以从一年到几十年不等，而典型的个人时间间隔从15分钟到一天不等。通常，这会导致数万个时间段。

架构

EIP能源投资计划是一款SaaS产品。虽然GUI和项目的数据库托管在欧盟(德国)的服务器上运行，但其优化过程通常通过是GAMS Engine SaaS执行，该SaaS提供了几乎无限的横向扩展，因为它可以根据需要启动尽可能多的并行作业。为了满足特定的客户需求，EIP可以选择使用托管在欧盟的专用优化服务器。

作为一款SaaS产品，EIP能源投资规划软件是按年授权的。许可证通常包括计算时间配额，并提供开始优化所需的一切。并且不需要单独授权GAMS或优化引擎。它实现了EIP适用的广泛规划任务，可随时升级license。

关于ENOSYS

ENOSYS能源优化系统有限公司致力于为公司、客户和环境创造价值，在无需客户掌握数学公式细节的情况下，在许可的基础上为能源生产商和项目开发商提供创新的数学模型。

我们的SaaS产品——EIP能源投资规划软件，能够在能源转型的关键方面做出更好的决策，包括战略投资规划和战术规划。它减少了建模和/或决策的成本和时间，提高了回报，并确保公司的生存能力。

北京天演融智软件有限公司（科学软件网）是GAMS软件在中国的授权经销商，为中国的用户提供优质的软件销售和培训服务。