基于多目标算法的冷热电联供型综合能源系统优化研究

"这篇文档是关于综合能源系统中冷热电联供(CCHP)的运行优化研究，基于多目标算法的应用。文章由陶静、徐武等人撰写，发表在2019年11月的《科学技术与工程》期刊上，探讨了如何通过优化算法平衡系统的经济效益和环保性能。研究构建了一个包含燃气轮机、燃气锅炉和电制冷机等设备的CCHP系统模型，并使用改进的粒子群算法来解决多约束优化问题，从而提高系统的运行效率和稳定性。通过实例分析验证了改进算法的有效性，对于未来的能源供给系统规划具有指导意义。该研究得到了国家自然科学基金和云南省科技厅项目的资助。" 在当前的能源系统中，通常采用的是各自独立的规划和运行模式，这导致能源利用率低下，浪费严重。冷热电联供型综合能源系统（CCHP）的出现，旨在通过同时供应冷、热和电力，以提高能源的整体效率。这种系统可以显著减少能源消耗，降低环境污染，尤其在满足多元化能源需求方面具有巨大的潜力。 陶静、徐武等人的研究关注了CCHP系统运行中的一个关键问题：如何在考虑经济性和环保性的基础上进行优化。他们提出将系统经济性（如运行成本）和环保性（如排放量）作为多目标优化的两个主要因素。为此，他们建立了一个包括燃气轮机、燃气锅炉和电制冷机在内的CCHP系统优化模型，这些设备的组合和调度直接影响到系统的性能。 优化模型的建立需要一系列的约束条件，比如设备的工作特性、能量转换效率以及能源需求的动态变化等。传统的优化方法可能无法有效地处理这些复杂约束，因此研究者采用了改进的粒子群算法。粒子群优化算法是一种启发式全局搜索算法，适用于解决多目标优化问题。通过调整算法参数，可以提高其在收敛精度、收敛速度和稳定性方面的表现，从而更好地适应CCHP系统的优化需求。 在实际案例中，研究人员运用改进后的粒子群算法对CCHP系统进行了仿真和优化，结果表明，这种方法能够兼顾经济性和环保性，使系统运行达到更优状态。这意味着在满足用户需求的同时，降低了运营成本并减少了对环境的影响。这一成果为后续的能源系统规划提供了重要的理论支持和技术参考，有助于推动综合能源系统的智能和高效发展。