基于多目标粒子群优化算法的冷热电联供型综合能源系统运行优化

创作时间:

作者:

@小白创作中心

基于多目标粒子群优化算法的冷热电联供型综合能源系统运行优化

引用

CSDN

https://m.blog.csdn.net/matlab_daizuo/article/details/145669176

随着能源危机和环境污染日益加剧，构建清洁、高效、可持续的能源体系成为全球共识。综合能源系统（Integrated Energy System, IES）作为一种将多种能源形式进行协同规划、集成运行的新型能源供应模式，能够有效提高能源利用效率、降低环境污染，并在推动能源转型中扮演重要角色。冷热电联供（Combined Cooling, Heating and Power, CCHP）作为 IES 的核心组成部分，通过燃料燃烧或可再生能源利用，同时产生电力、热力和冷量，满足用户的多元化能源需求，具有显著的节能减排优势。然而， CCHP 系统的运行优化是一个复杂的多目标优化问题，需要综合考虑经济性、环保性和可靠性等多方面因素，以实现最佳的运行效果。本文将探讨基于多目标粒子群优化算法（Multi-Objective Particle Swarm Optimization, MOPSO）的冷热电联供型综合能源系统运行优化问题，并分析其优势与挑战。

冷热电联供型综合能源系统运行优化的意义与挑战

CHP 系统通过回收余热，显著提高了能源利用效率，降低了能源浪费。在 CCHP 系统中，除了电力外，还可以根据用户需求生产冷量和热量，满足用户的多样化能源需求。这种能源供应方式不仅能够降低用户的能源成本，还能减少电网的输电损耗，提高能源系统的整体效率。

然而， CCHP 系统的运行优化也面临着诸多挑战：

多目标冲突：
运行优化往往需要在经济性（运行成本最低）、环保性（排放量最低）和可靠性（满足负荷需求）之间进行权衡。这些目标之间通常存在冲突，例如，降低运行成本可能会导致排放量增加，而提高系统可靠性则可能增加运行成本。
模型复杂性：
CCHP 系统涉及到多种能源设备的运行，如燃气轮机、燃气锅炉、吸收式制冷机、电制冷机、储能设备等。建立精确的系统模型需要考虑各种设备的运行特性、能量转换效率、以及相互之间的耦合关系，增加了模型的复杂性。
不确定性因素：
实际运行中，负荷需求、可再生能源出力、能源价格等因素都存在不确定性。这些不确定性因素会影响系统的优化效果，需要采用鲁棒的优化算法进行处理。
高维度搜索空间：
CCHP 系统的运行优化涉及到多个决策变量，如各种设备的出力、储能设备的充放电策略等。这些变量的组合形成了一个高维度的搜索空间，传统的优化算法难以有效地搜索到全局最优解。

多目标粒子群优化算法（MOPSO）概述

粒子群优化算法（PSO）是一种基于群体智能的优化算法，模拟鸟群觅食的行为。PSO 通过迭代更新粒子（解）的位置和速度，在搜索空间中寻找最优解。每个粒子都记录着自己的最优位置 (pbest) 和群体中最优位置 (gbest)。在每次迭代中，粒子根据自身的最优位置和群体最优位置来调整自己的速度和位置。

MOPSO 是 PSO 的扩展，用于解决多目标优化问题。与单目标 PSO 不同，MOPSO 维护一个 Pareto 解集，存储当前找到的非支配解。在更新粒子速度和位置时，MOPSO 需要考虑以下几点：

外部档案维护：
MOPSO 使用外部档案存储找到的非支配解。每次迭代后，新的解需要与外部档案中的解进行比较，如果新的解支配了外部档案中的某些解，则需要将这些解从外部档案中移除，并将新的解添加到外部档案中。
领导者选择：
在选择群体最优位置（gbest）时，MOPSO 需要从外部档案中选择一个解作为领导者。常见的领导者选择方法包括拥挤距离和轮盘赌选择。拥挤距离越大，表示该解周围的解越稀疏，更有可能被选择为领导者。
变异操作：
为了增加种群的多样性，防止算法陷入局部最优解，MOPSO 通常采用变异操作。变异操作可以随机改变某些粒子的位置或速度。