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熱電資源調(diào)度系統(tǒng)多目標優(yōu)化

發(fā)布時間:2021-12-02 03:32
  熱電聯(lián)產(chǎn)(Combined Heat and Power,CHP)作為一種高效、環(huán)保的城市熱能和電能供應方式,在世界范圍內(nèi)得到廣泛應用,大大提升了能源的利用率并減少污染,如何進行熱電資源的優(yōu)化調(diào)度成為了CHP的研究熱點。本文主要針對兩種不同的供能模式,將城市中供應熱能、電能的實際問題轉(zhuǎn)化為基本的數(shù)學模型,利用進化算法優(yōu)化供能過程中的資源分配問題,并在如下幾個方面進行了深入研究:1.建立熱電聯(lián)產(chǎn)經(jīng)濟排放調(diào)度(Combined Heat and Power Economic Emission Dispatch,CHPEED)優(yōu)化模型,并提出基于指標&擁擠距離的進化算法(Indicator&crowding Distance-based Evolutionary Algorithm,IDBEA)求解該模型。熱電聯(lián)產(chǎn)經(jīng)濟排放調(diào)度是一個多約束、多目標的優(yōu)化模型。該模型具有兩個最小化目標,同時帶有若干不等式約束和等式約束。文中共建立了三種標準實驗系統(tǒng),規(guī)模分別為四臺機組、五臺機組和七臺機組。本文在三個實驗系統(tǒng)上分別分析了IDBEA的性能,實驗證明,IDBEA具有更好的個體多樣性和收... 

【文章來源】:西安郵電大學陜西省

【文章頁數(shù)】:74 頁

【學位級別】:碩士

【部分圖文】:

熱電資源調(diào)度系統(tǒng)多目標優(yōu)化


閥點效應圖示

區(qū)域圖,熱電聯(lián)產(chǎn),機組,電能


第3章基于IDBEA的熱電聯(lián)產(chǎn)經(jīng)濟排放調(diào)度11=∑∑=1=1+∑∑=1=1+∑∑=1=1+∑0=1+∑0=1+00(3.5)其中,表示第個機組與第個機組之間的損耗系數(shù),0表示第個機組的損耗系數(shù),00表示損耗系數(shù)參數(shù)。由于能量損耗的存在,在供應能源時需要考慮到損耗的能量,由此,電能功率需求的約束為:∑=1+∑=1=+(3.6)其中,和分別表示系統(tǒng)給定的電能功率需求和功率傳輸損耗。除了電能,系統(tǒng)還需考慮熱量需求約束:∑=1+∑=1=(3.7)其中,表示系統(tǒng)的熱量總需求。2)不等式約束每個機組都有特定的輸出功率限制,純發(fā)電機組的功率限制和純發(fā)熱機組的功率限制很容易得知。但是對于熱電聯(lián)產(chǎn)機組,其電能輸出和熱量輸出相互制約,通過描繪它的可行的區(qū)域可以分析其功率和熱量約束。如圖3.2描述了電能-熱能的可行區(qū)域[25]。圖3.2熱電聯(lián)產(chǎn)機組的電能-熱能可行區(qū)域圖3.2中的點A,B,…,F(xiàn)是可行域的坐標[5],這代表著熱電聯(lián)產(chǎn)機組的功率限制。熱電聯(lián)產(chǎn)機組的能量可行域是被ABCDEF包圍的封閉區(qū)域。從圖3.2可以看出熱量輸出與電能輸出之間的關(guān)系。例如,沿著BC,熱電聯(lián)產(chǎn)機組的電能輸出隨著

質(zhì)量指標


第3章基于IDBEA的熱電聯(lián)產(chǎn)經(jīng)濟排放調(diào)度13假設種群P表示決策空間的一個樣本,每個個體的適應值表示該個體在優(yōu)化目標上的貢獻度,適應值越大,貢獻度越高。根據(jù)適應值,對個體進行分級和分類,以便在迭代過程中有選擇地刪除最差的個體。本文使用HV指標函數(shù)作為計算適應值的公式,如式(3.12):F(1)=∑({2},{1})/2∈\{1}(3.12)其中,是二進制質(zhì)量指標,它表示兩個Pareto近似解集彼此之間的質(zhì)量比較[30]。是一個大于0的比例因子。的值隨著實際問題而變化。在CHPEED問題中,實驗證明當為0.05時,該算法具有相對較好的運算結(jié)果。在本文中,使用了基于Hypervolume概念的-指標:(,)={()()2∈1∈∶12(+)()(3.13)在上式(3.13)中,()表示目標空間中被A支配的超體積,而(,)表示相對于預定義參考點被B支配而不被A支配的空間的體積。經(jīng)過歸一化的處理,在最小化問題中,參考點為(0,…,0)。圖3.3是對二元質(zhì)量指標的解釋[30],其中A和B都包含一個決策向量。(a)A、B為非支配情況下的指標計算方式(b)B支配A情況下的指標計算方式圖3.3二元質(zhì)量指標的描述3.2.2擁擠距離算子為了解決IBEA求得的近似解集具有多樣性差的問題,本文引入了擁擠距離排序策略[24],以此作為依據(jù)來選擇種群中的個體并提高算法的性能。為了獲得種群中個體的擁擠距離,本文計算每個目標下的兩個相鄰個體之間的平均距離值。如圖3.4所示,個體的平均距離是由1和+1頂點組成的矩形的平均邊長。用實心圓標記的點是同一非支配前沿上的解。(,)>0(,)=(,)>0(,)>0

【參考文獻】:
期刊論文
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[2]生物質(zhì)冷熱電聯(lián)供系統(tǒng)多目標優(yōu)化分析[J]. 安克,李曉江.  能源與節(jié)能. 2016(09)
[3]基于負理想點的燃氣冷熱電聯(lián)產(chǎn)系統(tǒng)優(yōu)化方法[J]. 韓剛,由世俊,張歡.  天津大學學報(自然科學與工程技術(shù)版). 2016(10)
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[5]基于遺傳算法的熱電聯(lián)產(chǎn)工程廠址位置優(yōu)化方法研究[J]. 姜軍海,譚學龍.  武漢大學學報(工學版). 2011(S1)



本文編號:3527643

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