在当前我国电力市场化改革和能源消费侧低碳转型背景下，高耗能工业用户如煤矿企业迫切需要优化电力消费策略以降低生产成本。传统煤矿用电优化方法通常忽视大型设备的具体运行调度，导致用电成本高且能效低。此外，现有方法未充分考虑电价的不确定性，使得企业制定的优化策略缺乏灵活性，难以有效应对电价变化。为此，本文提出了基于电价不确定性分析的综采工作面关键设备运行优化方法，旨在动态优化设备用电策略，从而控制煤炭生产中的能耗和成本。首先，基于贝叶斯优化理论和ARIMA时间序列模型进行电价预测，获取日前预测电价，并采用拉丁超立方抽样法和K-medoids聚类获取关键电价场景模拟电价波动。其次，构建了基于随机规划与信息间隙决策理论（IGDT）的双层优化模型，其中上层模型基于随机规划在关键电价场景下进行成本优化，确定最优生产策略，并关联电价、设备速度与采煤量，将各工艺阶段的采煤量约束重构为采煤机运行距离约束，提出了采煤机速度-时间非线性函数模型。下层模型则通过设定电价不确定参数波动范围，获取鲁棒电价场景，并引入成本偏差系数调节预期成本，基于IGDT进行鲁棒优化。通过上下层迭代求解，逐步优化调整各时段速度策略和各工艺阶段时间策略，确保在不同电价不确定参数下的经济性和鲁棒性。以我国山西省长治市某煤矿为例，基于实际综采工艺和电价数据对采煤机用电成本进行仿真。结果表明，在现行“三八”模式和改进“三N”模式下，基于双层优化模型的调整生产策略均能显著降低电费成本。此外，当电价不确定性参数从0.1增加到0.3，再从0.3增加至0.5时，“三八”模式下的电费成本波动幅度均仅为6e-6，而“三N”模式下分别为1.30%和1.88%，在电价不确定性参数增加时，两种模式均表现出良好的鲁棒性和稳定性。

0引言
1关键设备用电优化研究框架
2 煤矿综采日前市场成本模型
2.1 基于随机规划的综采日前电费成本模型
2.2 综采生产人工成本模型
3基于随机规划和IGDT日前优化模型
3.1获取预测电价、关键电价场景及权重
3.1.1 基于贝叶斯优化和ARIMA模型的电价预测
3.1.2 基于拉丁超立方抽样法(LHS)生成电价场景
3.1.3 基于K-medoids聚类获取关键电价场景
3.2 日前随机规划模型
3.2.1 目标函数
3.2.2 约束条件
3.3基于随机规划和IGDT的鲁棒优化模型
3.4双层优化模型及迭代求解算法
3.4.1 双层优化模型关联描述
3.4.2 双层优化模型及迭代求解算法描述
4案例分析
4.1 案例选择
4.2 若干假设
4.3 仿真参数
4.3.1 日前预测电价及关键电价场景
4.3.2相关参数
4.4 不同生产场景对比分析
4.4.1 生产场景1-“三八”作业模式下优化策略
4.4.2生产场景2-“三N”作业模式下优化策略
5 结论

郑征,陈迪蕾,黄涛.基于随机规划与IGDT鲁棒优化的煤矿综采工作面关键设备日前运行调度[J/OL].煤炭学报,1-14[2025-03-15].https://doi.org/10.13225/j.cnki.jccs.2024.1427.