基于遗传算法的海水淡化系统优化调度研究

发布时间：2021-02-09 06:05

　　为了降低周期内能耗费用和减小启用蓄水池规格,建立一套海水淡化装置的多目标优化调度系统。采用嵌套型遗传算法对各决策变量进行串行搜索,首先对蓄水池组合进行优化,包括内外两层遗传算法,其中内层遗传算法是对机组启停向量进行搜素和对决策变量供水向量进行搜索,外层遗传算法是采用二进制编码对蓄水池组合进行随机搜索。其次对机组启停向量以及供水向量作进一步优化。仿真结果表明了所提出的嵌套型遗传算法能够实现海水淡化系统经济、高效、安全运行,所采取的串行搜索方法的搜索能力有明显提高。 

【文章来源】：绥化学院学报. 2020,40(08)

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

机组与蓄水池的基本配置图

本文所采取的嵌套型遗传算法的搜索算法流程图如图2所示。整个过程包括内、外2层遗传算法，采用串接搜索的方式对相关变量进行搜索，在确定最优的蓄水池组合N之后，再利用内层遗传算法1以及内层遗传算法2对M以及Q进行进一步优化。（一）蓄水池组合N的优化。对蓄水池组合N进行优化包括内外2层遗传算法，其中内层遗传算法包括对机组启停向量M进行搜素和对决策变量Q进行搜索，外层遗传算法是采用二进制编码对蓄水池组合N进行随机搜索。

根据上述的模型和约束条件对种群内个体进行随机搜索，当搜索到的个体适应度达到1时，表示该个体不受各惩罚条件的约束，即为我们所希望得到的可行解。内层遗传算法1的仿真图形如图3所示。2.内层遗传算法2。决策变量Q是在满足启停向量M的基础上取得的最小化运行费用。决策变量Q的约束条件为总供水量约束和机组供水量约束，该算法的搜索模型如式（15）所示。

【参考文献】：
期刊论文
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硕士论文
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本文编号：3025176