反渗透海水淡化工程动态调度研究
发布时间:2023-06-18 01:22
淡水短缺问题已成为制约全球经济发展的重要因素之一。反渗透海水淡化(Seawater Reverse Osmosis,SWRO)技术的广泛应用,有效地缓解了沿海地区淡水资源不足的问题,得到人们越来越多的关注。然而,SWRO工程的制水成本较高,能耗巨大始终是制约其发展及应用的主要瓶颈。如何通过生产调度,合理制定反渗透海水淡化工程中各个机组的产水计划,以提高系统中各个设备的利用率,实现系统的节能降耗、有效降低制水的成本,成为新的研究热点。本文针对反渗透海水淡化工程的全流程过程,围绕系统的动态调度问题展开研究。首先,对SWRO全流程工艺进行分析,将全流程工艺划分为:絮凝沉淀环节、机械过滤环节、反渗透环节以及水的后处理环节等,并依据机理与辨识方法建立了每个环节的单元操作模型和经济模型;然后将全流程模型进行整合,建立起反渗透海水淡化系统的全流程总费用模型。其次,针对过程参数的不确定性,在满足用户的用水量的需求下,以系统全流程制水费用最小为优化目标,以设计条件和运行条件为约束条件,以约束可行机会为鲁棒性评价指标,建立了基于机会约束规划的鲁棒调度问题模型。针对和声搜索算法过于依赖设置参数、容易陷入局部...
【文章页数】:78 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
1.1 课题研究背景及意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 反渗透海水淡化系统优化调度问题综述
1.2.1 反渗透海水淡化系统简介
1.2.2 反渗透海水淡化系统优化问题现状
1.3 动态生产调度问题的综述
1.3.1 动态调度问题的分类
1.3.2 动态调度问题的求解方法
1.4 本文的研究内容
第2章 卷式SWRO系统工艺分析与全流程建模
2.1 引言
2.2 卷式SWRO系统工艺与过程单元建模
2.2.1 卷式SWRO系统工艺流程
2.2.2 卷式SWRO系统过程单元建模
2.3 卷式SWRO系统全流程费用分析
2.3.1 卷式SWRO系统生产操作费用
2.3.2 卷式SWRO系统投资成本费用
2.3.3 其他费用
2.4 本章小结
第3章 基于PHS算法的SWRO系统鲁棒优化调度研究
3.1 引言
3.2 基于机会约束规划的鲁棒调度模型
3.2.1 机会约束规划模型
3.2.2 优化目标
3.2.3 基本约束
3.2.4 鲁棒性评价性指标
3.3 自适应粒子群和声搜索(PHS)算法
3.4 算例分析
3.4.1 某海水淡化厂算例介绍
3.4.2 计算结果与分析
3.5 本章小结
第4章 基于NBI-PHS算法的SWRO系统动态优化调度研究
4.1 引言
4.2 重调度的策略
4.3 基于多目标的完全重调度模型
4.3.1 优化目标
4.3.2 基本约束
4.3.3 随机机组故障概率
4.4 NBI-PHS算法获取优化问题的Pareto最优解
4.5 算例分析
4.5.1 仿真参数
4.5.2 计算结果与分析
4.6 本章小结
第5章 总结与展望
5.1 全文工作总结
5.2 后续工作展望
致谢
参考文献
附录
本文编号:3834507
【文章页数】:78 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
1.1 课题研究背景及意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 反渗透海水淡化系统优化调度问题综述
1.2.1 反渗透海水淡化系统简介
1.2.2 反渗透海水淡化系统优化问题现状
1.3 动态生产调度问题的综述
1.3.1 动态调度问题的分类
1.3.2 动态调度问题的求解方法
1.4 本文的研究内容
第2章 卷式SWRO系统工艺分析与全流程建模
2.1 引言
2.2 卷式SWRO系统工艺与过程单元建模
2.2.1 卷式SWRO系统工艺流程
2.2.2 卷式SWRO系统过程单元建模
2.3 卷式SWRO系统全流程费用分析
2.3.1 卷式SWRO系统生产操作费用
2.3.2 卷式SWRO系统投资成本费用
2.3.3 其他费用
2.4 本章小结
第3章 基于PHS算法的SWRO系统鲁棒优化调度研究
3.1 引言
3.2 基于机会约束规划的鲁棒调度模型
3.2.1 机会约束规划模型
3.2.2 优化目标
3.2.3 基本约束
3.2.4 鲁棒性评价性指标
3.3 自适应粒子群和声搜索(PHS)算法
3.4 算例分析
3.4.1 某海水淡化厂算例介绍
3.4.2 计算结果与分析
3.5 本章小结
第4章 基于NBI-PHS算法的SWRO系统动态优化调度研究
4.1 引言
4.2 重调度的策略
4.3 基于多目标的完全重调度模型
4.3.1 优化目标
4.3.2 基本约束
4.3.3 随机机组故障概率
4.4 NBI-PHS算法获取优化问题的Pareto最优解
4.5 算例分析
4.5.1 仿真参数
4.5.2 计算结果与分析
4.6 本章小结
第5章 总结与展望
5.1 全文工作总结
5.2 后续工作展望
致谢
参考文献
附录
本文编号:3834507
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