基于遗传算法的工业园区的多能源扩张供应计划的优化方法的研究
Shengwei Guo1, Hua Wei1, Feng Li1
1China National Offshore Oil Corporation Energy Economics Institute, Beijing, 100010, China.
本研究介绍了一种基因算法 (GA) 模型,用于优化工厂的多能源供应系统. 该模型大大降低了综合能源系统的成本和回报期,促进了绿色能源转型.
科学领域:
- 能源系统工程 能源系统工程
- 运营研究 运营研究
- 可持续制造 可持续制造 可持续制造
背景情况:
- 全球变暖需要对工业能源结构进行调整,包括整合风能和太阳能等零碳来源.
- 对于集成能源系统的当前优化软件往往缺乏通用性,并且无法考虑设施容量扩张.
- 设计连贯的多能源系统面临复杂性和成本方面的挑战.
研究的目的:
- 为工业工厂的多能扩展供应系统开发一个通用的优化模型.
- 尽量降低综合能源供应系统的成本,同时促进产能扩张.
- 促进传统和新工厂采用绿色能源结构.
主要方法:
- 开发一个多能扩展供应系统优化模型.
- 基因算法 (GA) 的应用,以优化成本.
- 与商业软件进行验证,并分析动态 vs 固定安装场景.
主要成果:
- 与商业软件相比,GA模型实现了23.19%的总成本节约和4年更快的回报期.
- 与固定安装相比,动态安装显示了8.4%的成本节约和2年更快的回报率.
- 优化热电联产 (CHP) 单元导致初始投资减少40%,利用率提高36%.
结论:
- 开发的基于GA的模型为优化工业多能源系统提供了一种更优,更具适应性的方法.
- 该模型有效降低成本并加速回报,支持工厂能源结构的绿色转型.
- 这种优化策略提高了整合多种能源的效率和经济可行性.
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