综述：考虑极端温度事件的现代农业园区综合能源系统两阶段优化调度

本文提出一种考虑极端温度事件的两阶段优化调度方法，通过建立能源-气象与农业负荷-气象耦合模型，量化极端温度对现代农业园区综合能源系统（IES-MAP）中光伏（PV）、生物质冷热电联供（B-CCHP）及灌溉负荷的影响，并引入水库需求响应（DRR）实现峰谷调节。研究采用CMIP6气象数据集预测关键参数，通过周前-日前两阶段优化降低运营成本，为农业能源安全提供新思路。

　　

引言

全球极端温度事件频发对农业能源系统造成双重冲击：美国2021年低温导致禽类冻死，土耳其2022年高温抑制蔬菜光合作用，中国南方持续高温引发粮食减产1.5%而能耗上升6.4%。现代农业园区综合能源系统（IES-MAP）虽整合光伏（PV）、生物质能等可再生能源，但气象波动导致供能不稳与负荷突变，亟需建立精细化调度模型。

建模方法

能源-气象耦合模型

光伏功率预测采用CMIP6数据集的光照强度、环境温度等多参数建模，突破传统单一光照线性模型局限。生物质厌氧发酵罐产气动态模型引入温度-微生物生长率关系，揭示B-CCHP系统在极端温度下的效率变化。

农业负荷-气象耦合模型

量化温室作物对光温异常的响应：高温抑制光合速率导致减产，低温增加加热负荷。创新性引入水库储能模块，通过灌溉系统需求响应（DRR）实现用电负荷的时空转移，缓解电网波动。

两阶段优化策略

周前阶段

以周运营成本最小为目标，优化PV、B-CCHP等设备出力计划，预判极端温度事件下的能源缺口。

日前阶段

基于周前计划进行小时级滚动优化，通过DRR调节水库泵站运行，最小化日前市场交易偏差成本。案例显示，该方法在夏季极端高温日降低能耗成本12.7%。

案例验证

以中国某季节性温差显著区域为对象，CMIP6数据筛选出3类极端事件：

1. 冬季连续低温（<-10°C持续5天）使B-CCHP产气效率下降18%

2. 夏季极端高温（>40°C）导致PV转换效率降低9%

3. 春秋温度骤变使温室负荷波动达±25%

结论

1. CMIP6多参数模型精准量化极端温度对IES-MAP源-荷影响

2. 两阶段优化实现周成本降低7.2%与日前偏差成本缩减34%

3. DRR机制使灌溉系统峰谷电价比达1:0.63，验证了农业能源系统的气候韧性提升路径。