粒子群算法优化的园区多能互补系统供能配比策略

本文主要探讨了在现代园区内实施的局域多能互补系统中存在的问题，这些问题包括由于供能设备种类繁多、系统结构复杂导致的能源利用率低下和整体运营效率不高。针对这些挑战，研究者提出了一个创新的供能配比优化方法，该方法基于一种适用于园区的多能互补系统架构。 优化模型的核心在于，它将电负荷、热负荷、冷负荷等多种能源需求作为约束条件，充分考虑了园区的实际能源消耗特性。通过引入经济性指标，如最小投资回收期、最大化投资净现值和最大化项目内部收益率，模型旨在寻找最优的供能设备组合，以实现能源的最大化利用和经济效益的最大化。 粒子群算法被选为解决此优化模型的关键技术。作为一种群体智能优化算法，粒子群算法模拟了鸟群或鱼群的觅食行为，通过不断迭代和调整个体位置，寻找全局最优解。这种方法能够在搜索空间中有效地探索和收敛，从而找到在满足多种约束条件下的最佳供能配比方案。 通过仿真分析，研究结果显示，该局域供能配比优化方法显著提高了能源利用率，降低了系统的运行总成本。这不仅有助于提升园区能源系统的整体性能，也符合了当前能源转型和可持续发展的趋势，对于推动清洁能源的高效利用和节能减排具有重要意义。 这篇文章提供了一种创新的策略，通过结合粒子群算法优化技术和多能互补系统的特点，解决园区局域供能系统的配置难题，为未来的能源管理提供了实用的解决方案。这对于提升能源效率、降低环境影响，以及促进绿色低碳经济发展具有积极的推动作用。