基于改进遗传算法的地热采暖系统经济优化评价方法研究
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摘要
地热作为可再生的新型清洁能源中最为现实并最具竞争力的能源之一，正被越来越多地的国家重视。我国地热供热是地热利用的主要途径。因此本文研究的目的在于研究优化地热供热系统的方法，以便于提高地热能的利用率，同时还能够实现较高的经济效益。
本文在对地热供热系统原理进行分析的基础上，利用改进的遗传算法（即遗传模拟退火算法）对地热供热系统进行优化运算，从而探索地热采暖系统优化的新方法。
本文得出以下结论：采用数学建模对地热采暖系统进行优化处理，在实际的工程应用中可以得到良好的结果；在地热采暖系统优化工作中引入改进的遗传算法；利用计算机程序Matlab对地热采暖系统进行建模并处理可以大大提高对地热采暖系统的优化能力。
本论文的创新点主要包括以下几点：
1．通过对地热采暖系统的分析及优化建模的过程中，发现对地热采暖系统优化模型影响较大的因素：调峰比和地热尾水温度；
2．采用最小二乘法对采暖度日值进行线性拟合，以建立地热采暖系统调峰热源耗热量的数学模型，并进而计算出调峰热源能源消耗，以便于采暖热耗热量及基础负荷与调峰负荷的计算，并进一步计算出调峰燃料消耗量，为地热采暖系统的优化提供参考；
3．地热采暖系统是受多种因素影响的复杂系统，本文将现代优化算法之一的遗传算法方法应用于地热采暖工程系统优化过程中；
4．本文结合遗传算法和模拟退火算法各自搜索能力的不同，对遗传算法进行改进，以利于提高模型的优化能力；
5．利用Matlab程序所提供的遗传算法工具箱对地热采暖系统进行数学建模，并采用改进的遗传模拟退火算法对数学模型进行优化。
Geothermal energy as a new type of clean renewable and the most realistic one ofthe most competitive energy is being more and more national attention. Geothermalheating is the main way to use in our country. Therefore, the purpose of this paper is notonly to study the optimal method of geothermal heating systems in order to improving theutilization of geothermal energy, but also to achieve higher economic efficiency.
In this paper, analysis based on the principle of geothermal heating systems, andusing an improved genetic algorithm (ie genetic simulated annealing algorithm) on theoptimization of geothermal heating system operation in order to explore the new methodof optimization for geothermal heating system.
In this paper, it concluded as follows: The mathematical modeling of the geothermalheating system to optimize, in real engineering applications can get good results; Use theimproved genetic algorithm method in the geothermal heating system optimization;Using Matlab program to model and treatment geothermal heating system can greatlyimprove the geothermal heating system optimization.
The innovation of this paper includes the following:
1. Through the process the analysis and optimization of modeling of geothermalheating system, found that influential factors of optimization model of geothermalheating system: Peak Ratio and geothermal water temperature;
2. Heating degree days using the least square method linear regression values, tocreate a geothermal heating system heating Peak mathematical model of heatconsumption, and thus calculate the peaking heat energy to heating and heat consumptionin heating base load and peak load calculations, and further calculate the fuelconsumption peaking, geothermal heating system for the optimization of reference;
3. Geothermal heating system is a complex system affected by many factors,in thispaper, using one of the modern genetic that is the algorithm optimization methodsapplied to geothermal heating system optimization process works
4. In this paper, based on their different search capabilities of genetic algorithm andsimulated annealing to improve the genetic algorithms in order to facilitate the ability of optimization model.
5. Using the Matlab program genetic algorithm toolbox provides geothermal heatingsystem on the mathematical modeling, and using an improved genetic simulatedannealing algorithm to optimize the mathematical model.
本文在对地热供热系统原理进行分析的基础上，利用改进的遗传算法（即遗传模拟退火算法）对地热供热系统进行优化运算，从而探索地热采暖系统优化的新方法。
本文得出以下结论：采用数学建模对地热采暖系统进行优化处理，在实际的工程应用中可以得到良好的结果；在地热采暖系统优化工作中引入改进的遗传算法；利用计算机程序Matlab对地热采暖系统进行建模并处理可以大大提高对地热采暖系统的优化能力。
本论文的创新点主要包括以下几点：
1．通过对地热采暖系统的分析及优化建模的过程中，发现对地热采暖系统优化模型影响较大的因素：调峰比和地热尾水温度；
2．采用最小二乘法对采暖度日值进行线性拟合，以建立地热采暖系统调峰热源耗热量的数学模型，并进而计算出调峰热源能源消耗，以便于采暖热耗热量及基础负荷与调峰负荷的计算，并进一步计算出调峰燃料消耗量，为地热采暖系统的优化提供参考；
3．地热采暖系统是受多种因素影响的复杂系统，本文将现代优化算法之一的遗传算法方法应用于地热采暖工程系统优化过程中；
4．本文结合遗传算法和模拟退火算法各自搜索能力的不同，对遗传算法进行改进，以利于提高模型的优化能力；
5．利用Matlab程序所提供的遗传算法工具箱对地热采暖系统进行数学建模，并采用改进的遗传模拟退火算法对数学模型进行优化。
Geothermal energy as a new type of clean renewable and the most realistic one ofthe most competitive energy is being more and more national attention. Geothermalheating is the main way to use in our country. Therefore, the purpose of this paper is notonly to study the optimal method of geothermal heating systems in order to improving theutilization of geothermal energy, but also to achieve higher economic efficiency.
In this paper, analysis based on the principle of geothermal heating systems, andusing an improved genetic algorithm (ie genetic simulated annealing algorithm) on theoptimization of geothermal heating system operation in order to explore the new methodof optimization for geothermal heating system.
In this paper, it concluded as follows: The mathematical modeling of the geothermalheating system to optimize, in real engineering applications can get good results; Use theimproved genetic algorithm method in the geothermal heating system optimization;Using Matlab program to model and treatment geothermal heating system can greatlyimprove the geothermal heating system optimization.
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1. Through the process the analysis and optimization of modeling of geothermalheating system, found that influential factors of optimization model of geothermalheating system: Peak Ratio and geothermal water temperature;
2. Heating degree days using the least square method linear regression values, tocreate a geothermal heating system heating Peak mathematical model of heatconsumption, and thus calculate the peaking heat energy to heating and heat consumptionin heating base load and peak load calculations, and further calculate the fuelconsumption peaking, geothermal heating system for the optimization of reference;
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4. In this paper, based on their different search capabilities of genetic algorithm andsimulated annealing to improve the genetic algorithms in order to facilitate the ability of optimization model.
5. Using the Matlab program genetic algorithm toolbox provides geothermal heatingsystem on the mathematical modeling, and using an improved genetic simulatedannealing algorithm to optimize the mathematical model.
引文
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