[發明專利]太陽能與天然氣耦合冷熱電聯供系統多目標優化方法及系統

在審

• 申請號: 202010099541.X
• 申請日: 2020-02-18
• 公開（公告）號: CN111367171A
• 公開（公告）日: 2020-07-03
• 發明（設計）人: 翟曉強;楊干;魏子清;肖冉
• 申請（專利權）人: 上海交通大學
• 主分類號: G05B13/04
• 分類號: G05B13/04;F24S20/40;F25B15/06
• 代理公司: 上海漢聲知識產權代理有限公司 31236
• 代理人: 胡晶

本發明提供了一種太陽能與天然氣耦合冷熱電聯供系統多目標優化方法及系統，包括：建立冷熱電聯供系統數學模型，確定冷熱電聯供系統數學模型中的粒子種群；確定冷熱電聯供系統數學模型中的粒子種群的約束條件；建立冷熱電聯供系統評價模型；初始化冷熱電聯供系統數學模型中粒子種群參數及粒子速度；根據粒子種群參數及粒子速度，計算適應度指標；根據適應度指標基于帕累托最優的多目標粒子群算法，計算帕累托最優解集，運用基于理想解的多屬性決策方法，確定最優配置參數；本發明解決了帕累托最優解集中多樣化方案的客觀排序問題，遴選出帕累托最優解集中的最佳方案，滿足冷熱電聯供系統的優化設計需求。

技術領域

本發明涉及冷熱電聯供系統優化設計領域，具體地，涉及太陽能與天然氣耦合冷熱電聯供系統多目標優化方法及系統，更為具體地，涉及一種基于帕累托最優和粒子群算法的太陽能與天然氣耦合冷熱電聯供系統多目標優化方法及系統。

背景技術

不斷增長的能源消耗已經引起了嚴重能源與環境問題。合理高效利用清潔能源已經成為解決上述問題的重要手段。其中，太陽能與天然氣耦合冷熱電聯供系統既可實現可再生能源與天然氣的高效利用，又同時滿足多樣化的負荷需求，已經得到各國政府的大力推廣。實際工程中，傳統冷熱電聯供等分布式供能系統設計主要依據最大熱(冷)或電負荷等集總負荷參數，忽略了氣象條件、建筑功能等因素引起的冷、熱、電負荷動態變化特點，往往不能保證系統的高效運行，因此，如何進行分布式供能系統的優化已經成為該技術領域的一個研究熱點。

太陽能與天然氣耦合冷熱電聯供的優化涉及眾多系統設計參數和運行參數，需要綜合考慮技術、環境、經濟等多方面因素，是一個復雜約束下多參數多目標的非線性優化問題。混合整型線性規劃等經典優化算法往往不能很好地解決多參數多極值多目標的復雜優化問題。而且，優化過程中所涉及的技術、環境和經濟等指標往往彼此沖突，常規的單一指標優化方法難以實現優化目標之間的平衡，并不能為決策者提供一組靈活選擇的解。此外，現有的多目標優化方法往往忽略了帕累托優化方案集的最終決策問題，因此不能引導決策者客觀地篩選出最終設計方案。

發明內容

針對現有技術中的缺陷，本發明的目的是提供一種太陽能與天然氣耦合冷熱電聯供系統多目標優化方法及系統。

根據本發明提供的一種太陽能與天然氣耦合冷熱電聯供系統多目標優化方法，包括：

步驟M1：建立冷熱電聯供系統數學模型，確定冷熱電聯供系統數學模型中的優化變量，即粒子種群；

步驟M2：確定冷熱電負荷需求和冷熱電聯供系統數學模型中粒子種群的約束條件；

步驟M3：確定冷熱電聯供系統優化運行的技術、經濟與環保性能，建立天然氣冷熱電聯供系統的評價指標，并作為優化目標函數，建立冷熱電聯供系統評價模型；

步驟M4：在冷熱電聯供系統數學模型中粒子種群的約束條件范圍內，初始化冷熱電聯供系統數學模型中粒子種群位置及粒子速度；

步驟M5：基于冷熱電聯供系統評價模型和冷熱電聯供系統數學模型，根據粒子種群位置及粒子速度，計算適應度指標；基于帕累托最優的多目標粒子群算法，根據適應度指標，計算冷熱電聯供系統的帕累托最優解集；

步驟M6：根據冷熱電聯供系統的帕累托最優解集，運用基于理想解的多屬性決策方法，最終確定冷熱電聯供系統的最優配置參數；

所述冷熱電聯供系統數學模型用于模擬冷熱電聯供系統運行過程中的能量變化；

所述冷熱電聯供系統評價模型是將冷熱電聯供系統的數學模型運行結果，通過計算得到對應節能、環保、經濟評價指標的模型，用于評價冷熱電聯供系統的運行；

所述粒子速度是粒子在一次迭代過程中的位移量；

所述帕累托最優的多目標粒子群算法包括粒子速度更新機制、帕累托支配準則和/或外部解集更新策略。