基于多目标人工蜂群算法的复合能源供热系统的优化研究

发布时间：2020-07-20 21:16

【摘要】：随着科技发展,人类已经获得了前所未有的进步,但是对能源的依赖也愈加强烈,然而很多能源本身具有不可再生性,紧缺必将成为一种常态,同时这种应用也给环境的污染造成了恶劣影响。面对这一形式,国家采取了各种各样的监管策略,对我们每个人来说,都应该积极地响应国家制定的各项措施,不断节约能源,减少CO_2排放。而我们常使用的电能以及可再生的绿色可持续能源可以保护环境的同时又能满足使用需求。为了响应国家号召以及当下的发展趋势,本文提出将二次清洁能源电能与可再生的绿色能源太阳能相结合,构建出一个复合能源的供热系统。由于太阳能的使用有随机性和间歇性等缺点,因此需要加入其他形式的能源,本文将空气源热泵和电锅炉与之结合构建出多种能源形式的复杂系统,该系统可以满足用户对热能的需求,同时也能做到能源的高效利用以及减少污染的排放。在这个系统的运行过程中,需要尽可能的少利用电能,尽可能的多利用太阳能,尽可能的使系统的能效比达到最高。在形势严峻的今天,节能减排成为了当前该领域的重要研究内容。本文对该系统的主要设备进行了特性研究并建立了数学模型,对多目标优化问题建立了多目标优化模型并提出了约束条件。在传统的多目标算法中对目标问题的优化只是将多目标转换成单目标,在优化的过程中会丢失很多最优解,这种算法往往不是准确的。在常规的多目标人工蜂群算法中,存在着很多缺点,例如在算法过程中会对每个新产生的解进行单独比较来决定取舍,大大降低了算法的优化效率,还有在保存优秀食物源上采用外部种群的方式大大增加了算法的运行空间等缺点。本文针对多目标人工蜂群算法的这些缺点,提出一种改进的多目标人工蜂群算法,具体包括以下三方面改进:用混沌序列取代随机序列来提高初始种群的质量;通过觅食机制的优化来提高算法的运行效率;借鉴NSGA-Ⅱ的思想引入Pareto支配和快速非支配的思想,并对拥挤度的计算方法进行归一处理改进,使得所有优化目标的优化标准统一。本研究选取了实际案例来验证方案的可行性,在对案例进行充分分析的基础上,将优化后的复合能源供热系统的能效比数据进行了充分的分析,最终结果显示优化后的数据具有更高的能效比,通过验证说明了本研究得出的模型和算法相比于传统的算法具有较高的性能,可以对复合能源供热系统更加科学合理的控制,通过本研究可以为该领域的研究提供更加有效的指导,为大面积推广复合能源系统提供技术支持。
【学位授予单位】：天津理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP18;TK513.1
【图文】：

i1fitnessiSNiiP 蜜蜂与观察蜂二者建立联系后，会依照公式（3-2）计算出相近适应度。从前面内容可以知道在上一阶段的计算是利用贪婪选时必定会选择最优质的蜜源。段计算周期内，蜂群内所有成员各自完成自己的任务后，还需要进查。对于已经不再适合的蜜源做出合理的判断。为了保证判断的代计算，这时就需要计数器工具[48]。假如计数器生成的数值超过么表明该蜜源已经不再适合。此时观察蜂会将新获取的蜜源将的是定义域的波动性。具体为：假定蜜源 Xi已经被判断不再适合会将其换掉，为了便于计算，假定在固定周期时间范围内，仅有时观察蜂也仅有一个，而此时计数器内通常会有数个值大于设编写一个小程序求出最大值。的具体流程为：

图 3-2 Pareto 支配关系示意图看出，在目标函数的图像中切点所代表的这条曲线就是其中的最优解集，图中 D、于最优解集。函数共同组成了 Pareto 前沿，通常情况下1 2* { ( ( *), ( *),..., ( *) | * kE f f X f X f X X 算法基本原理时，基本思想都是利用不同的计算方法对再作为下一次筛选的初始范围，如此进行多不同的算法，并且研究人员还在研发更唯一不同的就是筛选的具体执行过程。人为选择，从而寻找最优蜜源得出的。本次

图 3-3 多目标人工蜂群算法总体框架解虽然不属于最优解集，但是它在整个算法中的作用不容忽视。而外对算法提供必要的支配解。雇佣蜂与观察蜂在初始范围内寻找不同蜜加优质的目标，而将这一目标与既有蜜源更换时就需要借助于外部种旦发现新的资源也会利用一定的方法与外部种群重新构成一个新的机制所采用的主要方法是根据观察蜂与食物源信息之间的匹配程度，察蜂吸引住，说明这个资源可以被继续挖掘[53]。如果 LIMIT 的大小参考值，那么也就意味着这个雇佣蜂完成了自己的使命，它无法获得所以它会直接转变为侦察蜂，如果通过不断的搜索，它再次获得了新份将会再次转换，如此不断重复下去。蜂群通过协同工作最终寻找到法中的最优解集，通常存储于外部信息中。所以扩大资源搜索范围能得最优资源[54-55]。该算法可以通过下图清晰的展示出来。

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本文编号：2763959