本文關(guān)鍵詞：基于上海商業(yè)區(qū)的多能源系統(tǒng)多目標(biāo)優(yōu)化和策略分析

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【摘要】：中國經(jīng)濟(jì)在過去十年以每年平均10%的速度增長,2010年已成為世界第二大石油消費(fèi)國和世界上最大的能源消費(fèi)國。提高能源利用效率和控制二氧化碳排放等已經(jīng)成為今后必須重視的關(guān)鍵問題�；仡欀袊哪茉聪M(fèi)情況,分布式供能系統(tǒng)可以提供解決方案,實(shí)現(xiàn)政府制定的節(jié)能減排條略目標(biāo)。由于分布式供能系統(tǒng)可以保證高能源效率,具有良好的環(huán)境影響性和可靠的能源供應(yīng)。在未來幾年,預(yù)計(jì)中國將成為應(yīng)用CCHP第一大國。為解決未來能源的缺乏問題和環(huán)境污染問題,CCHP系統(tǒng)與新能源系統(tǒng)聯(lián)合使用也是一種可行的技術(shù)方案。CCHP系統(tǒng)與多能源系統(tǒng)在確定之前,需要對目標(biāo)建筑根據(jù)氣候條件,負(fù)荷需求和能源價(jià)格等方面進(jìn)行分析研究。以達(dá)到最佳的設(shè)計(jì)方案,并保證系統(tǒng)最佳性能。本文圍繞建筑用能不斷增加的趨勢,提出的數(shù)學(xué)優(yōu)化模型為遺傳算法。由于優(yōu)化問題是一個(gè)多目標(biāo)優(yōu)化問題,其評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)是一次能源的消耗,二氧化碳排放量和成本等多參數(shù)。為找到最合適的策略,不同的優(yōu)化策略算法如BL,FTL,FEL或FEHL將應(yīng)用到模型上。在分析過程中,針對根據(jù)全年能耗以及夏季典型日的能源消耗,應(yīng)用數(shù)學(xué)工具對模型進(jìn)行分析,不僅研究得到系統(tǒng)的最佳設(shè)計(jì)方案,分析出系統(tǒng)最佳性能,同時(shí)對CCHP和多能源系統(tǒng)進(jìn)行了楊西的指標(biāo)比較。對模擬和分析結(jié)果進(jìn)行歸納總結(jié)。
【關(guān)鍵詞】：能效 分布式供能系統(tǒng) 多能源系統(tǒng) 多目標(biāo)優(yōu)化 遺傳算法
【學(xué)位授予單位】：上海交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TK01
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-13
• NOMENCLATURE13-15
• 1. INTRODUCTION15-29
• 1.1 Background15-18
• 1.2 Project context18-19
• 1.3 Literature review19-26
• 1.3.1 Related work on CCHP system19-22
• 1.3.2 Optimization of CCHP systems22-24
• 1.3.3 Related work on hybrid system24-26
• 1.4 Contributions26-27
• 1.5 Thesis organization27-29
• 2 CONFIGURATION OF SYSTEMS AND COMPONENTS29-47
• 2.1 Combined Cooling, Heating and Power Generation29-41
• 2.1.1 Prime movers30-37
• 2.1.2 Thermally-Activated technologies37-41
• 2.2 Hybrid System41-46
• 2.2.1 Geothermal heat pump42-44
• 2.2.2 Solar photovoltaic panels44-46
• 2.3 Conclusion of this chapter46-47
• 3 MATHEMATICAL OPTIMIZATION MODEL OF CCHP SYSTEM PERFORMANCE47-62
• 3.1 Optimization Algorithm: Genetic Algorithm47-53
• 3.1.1 Evaluation criteria function47-50
• 3.1.2 Objective function50-51
• 3.1.3 Genetic Algorithm model51-53
• 3.2 CCHP system53-57
• 3.2.1 Decision variables54
• 3.2.2 Constraints54-57
• 3.3 Hybrid System57-61
• 3.3.1 Decision variables59
• 3.3.2 Constraints59-61
• 3.4 Conclusion of this part61-62
• 4 OPTIMAL OPERATION STRATEGY SIMULATION OF BUILDING HYBRID SYSTEM USINGGENETIC ALGORITHM N REAL CASE STUDY62-103
• 4.1 Operation strategies62-83
• 4.1.1 Operation Strategies on the CCHP system62-65
• 4.1.2 Operation strategy on the Hybrid System without Energy Storage65-73
• 4.1.3 Operation strategies on the Hybrid System included Energy Storage73-83
• 4.2 Simulation parameters83
• 4.3 Results and Analysis83-101
• 4.3.1 Annual energy consumption83-91
• 4.3.2 Daily energy consumption91-101
• 4.4 General conclusion101-102
• 4.5 Further improvement and development102-103
• REFERENCE103-111
• 致謝111-112
• ACKNOWLEDGEMENTS112-113
• ACADEMIC ACHIEVEMENT113

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：857300