【摘要】：隨著科技發(fā)展,人類已經(jīng)獲得了前所未有的進(jìn)步,但是對(duì)能源的依賴也愈加強(qiáng)烈,然而很多能源本身具有不可再生性,緊缺必將成為一種常態(tài),同時(shí)這種應(yīng)用也給環(huán)境的污染造成了惡劣影響。面對(duì)這一形式,國(guó)家采取了各種各樣的監(jiān)管策略,對(duì)我們每個(gè)人來說,都應(yīng)該積極地響應(yīng)國(guó)家制定的各項(xiàng)措施,不斷節(jié)約能源,減少CO_2排放。而我們常使用的電能以及可再生的綠色可持續(xù)能源可以保護(hù)環(huán)境的同時(shí)又能滿足使用需求。為了響應(yīng)國(guó)家號(hào)召以及當(dāng)下的發(fā)展趨勢(shì),本文提出將二次清潔能源電能與可再生的綠色能源太陽(yáng)能相結(jié)合,構(gòu)建出一個(gè)復(fù)合能源的供熱系統(tǒng)。由于太陽(yáng)能的使用有隨機(jī)性和間歇性等缺點(diǎn),因此需要加入其他形式的能源,本文將空氣源熱泵和電鍋爐與之結(jié)合構(gòu)建出多種能源形式的復(fù)雜系統(tǒng),該系統(tǒng)可以滿足用戶對(duì)熱能的需求,同時(shí)也能做到能源的高效利用以及減少污染的排放。在這個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)行過程中,需要盡可能的少利用電能,盡可能的多利用太陽(yáng)能,盡可能的使系統(tǒng)的能效比達(dá)到最高。在形勢(shì)嚴(yán)峻的今天,節(jié)能減排成為了當(dāng)前該領(lǐng)域的重要研究?jī)?nèi)容。本文對(duì)該系統(tǒng)的主要設(shè)備進(jìn)行了特性研究并建立了數(shù)學(xué)模型,對(duì)多目標(biāo)優(yōu)化問題建立了多目標(biāo)優(yōu)化模型并提出了約束條件。在傳統(tǒng)的多目標(biāo)算法中對(duì)目標(biāo)問題的優(yōu)化只是將多目標(biāo)轉(zhuǎn)換成單目標(biāo),在優(yōu)化的過程中會(huì)丟失很多最優(yōu)解,這種算法往往不是準(zhǔn)確的。在常規(guī)的多目標(biāo)人工蜂群算法中,存在著很多缺點(diǎn),例如在算法過程中會(huì)對(duì)每個(gè)新產(chǎn)生的解進(jìn)行單獨(dú)比較來決定取舍,大大降低了算法的優(yōu)化效率,還有在保存優(yōu)秀食物源上采用外部種群的方式大大增加了算法的運(yùn)行空間等缺點(diǎn)。本文針對(duì)多目標(biāo)人工蜂群算法的這些缺點(diǎn),提出一種改進(jìn)的多目標(biāo)人工蜂群算法,具體包括以下三方面改進(jìn):用混沌序列取代隨機(jī)序列來提高初始種群的質(zhì)量;通過覓食機(jī)制的優(yōu)化來提高算法的運(yùn)行效率;借鑒NSGA-Ⅱ的思想引入Pareto支配和快速非支配的思想,并對(duì)擁擠度的計(jì)算方法進(jìn)行歸一處理改進(jìn),使得所有優(yōu)化目標(biāo)的優(yōu)化標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一。本研究選取了實(shí)際案例來驗(yàn)證方案的可行性,在對(duì)案例進(jìn)行充分分析的基礎(chǔ)上,將優(yōu)化后的復(fù)合能源供熱系統(tǒng)的能效比數(shù)據(jù)進(jìn)行了充分的分析,最終結(jié)果顯示優(yōu)化后的數(shù)據(jù)具有更高的能效比,通過驗(yàn)證說明了本研究得出的模型和算法相比于傳統(tǒng)的算法具有較高的性能,可以對(duì)復(fù)合能源供熱系統(tǒng)更加科學(xué)合理的控制,通過本研究可以為該領(lǐng)域的研究提供更加有效的指導(dǎo),為大面積推廣復(fù)合能源系統(tǒng)提供技術(shù)支持。
【學(xué)位授予單位】：天津理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP18;TK513.1
【圖文】：

i1fitnessiSNiiP 蜜蜂與觀察蜂二者建立聯(lián)系后，會(huì)依照公式（3-2）計(jì)算出相近適應(yīng)度。從前面內(nèi)容可以知道在上一階段的計(jì)算是利用貪婪選時(shí)必定會(huì)選擇最優(yōu)質(zhì)的蜜源。段計(jì)算周期內(nèi)，蜂群內(nèi)所有成員各自完成自己的任務(wù)后，還需要進(jìn)查。對(duì)于已經(jīng)不再適合的蜜源做出合理的判斷。為了保證判斷的代計(jì)算，這時(shí)就需要計(jì)數(shù)器工具[48]。假如計(jì)數(shù)器生成的數(shù)值超過么表明該蜜源已經(jīng)不再適合。此時(shí)觀察蜂會(huì)將新獲取的蜜源將的是定義域的波動(dòng)性。具體為：假定蜜源 Xi已經(jīng)被判斷不再適合會(huì)將其換掉，為了便于計(jì)算，假定在固定周期時(shí)間范圍內(nèi)，僅有時(shí)觀察蜂也僅有一個(gè)，而此時(shí)計(jì)數(shù)器內(nèi)通常會(huì)有數(shù)個(gè)值大于設(shè)編寫一個(gè)小程序求出最大值。的具體流程為：

圖 3-2 Pareto 支配關(guān)系示意圖看出，在目標(biāo)函數(shù)的圖像中切點(diǎn)所代表的這條曲線就是其中的最優(yōu)解集，圖中 D、于最優(yōu)解集。函數(shù)共同組成了 Pareto 前沿，通常情況下1 2* { ( ( *), ( *),..., ( *) | * kE f f X f X f X X 算法基本原理時(shí)，基本思想都是利用不同的計(jì)算方法對(duì)再作為下一次篩選的初始范圍，如此進(jìn)行多不同的算法，并且研究人員還在研發(fā)更唯一不同的就是篩選的具體執(zhí)行過程。人為選擇，從而尋找最優(yōu)蜜源得出的。本次

圖 3-3 多目標(biāo)人工蜂群算法總體框架解雖然不屬于最優(yōu)解集，但是它在整個(gè)算法中的作用不容忽視。而外對(duì)算法提供必要的支配解。雇傭蜂與觀察蜂在初始范圍內(nèi)尋找不同蜜加優(yōu)質(zhì)的目標(biāo)，而將這一目標(biāo)與既有蜜源更換時(shí)就需要借助于外部種旦發(fā)現(xiàn)新的資源也會(huì)利用一定的方法與外部種群重新構(gòu)成一個(gè)新的機(jī)制所采用的主要方法是根據(jù)觀察蜂與食物源信息之間的匹配程度，察蜂吸引住，說明這個(gè)資源可以被繼續(xù)挖掘[53]。如果 LIMIT 的大小參考值，那么也就意味著這個(gè)雇傭蜂完成了自己的使命，它無法獲得所以它會(huì)直接轉(zhuǎn)變?yōu)閭刹旆�，如果通過不斷的搜索，它再次獲得了新份將會(huì)再次轉(zhuǎn)換，如此不斷重復(fù)下去。蜂群通過協(xié)同工作最終尋找到法中的最優(yōu)解集，通常存儲(chǔ)于外部信息中。所以擴(kuò)大資源搜索范圍能得最優(yōu)資源[54-55]。該算法可以通過下圖清晰的展示出來。

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本文編號(hào)：2763959