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

【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。 【关键词】：地热采暖 调峰比 模型 优化 遗传算法 模拟退火 Matlab程序
【学位授予单位】：天津大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2010
【分类号】：TU832;TP18
【目录】：

• 中文摘要3-4
• Abstract4-10
• 第一章 绪论10-21
• 1.1 研究的背景和意义10-13
• 1.1.1 地热采暖系统经济模型优化的概念11-12
• 1.1.2 地热采暖系统方案经济优化的重要性12-13
• 1.2 本论文问题的提出13-19
• 1.2.1 我国供热事业的发展及存在的问题13-14
• 1.2.2 地热供热的发展中亟需解决的经济性问题14-16
• 1.2.3 数学模型在供热系统经济评价工作中的意义16-17
• 1.2.4 地热采暖系统技术经济参数评价依据17-19
• 1.3 本文的研究目标、方法和思路19-20
• 1.3.1 主要研究的目标、方法19
• 1.3.2 研究思路19-20
• 1.4 本章小结20-21
• 第二章 国内外研究综述21-31
• 2.1 工程优化研究的发展情况21-26
• 2.1.1 工程优化的定义及应用21-22
• 2.1.2 工程优化的发展22-23
• 2.1.3 工程优化分类23-24
• 2.1.4 遗传算法应用于工程优化的发展24-26
• 2.2 地热利用的发展情况26-27
• 2.3 地热供热及其优化研究的发展情况27-30
• 2.4 本章小结30-31
• 第三章 地热采暖系统经济分析数学模型建立31-51
• 3.1 地热采暖系统31-32
• 3.1.1 地热采暖系统形式31-32
• 3.1.2 地热间接式采暖32
• 3.2 地热采暖系统的特点和特殊参数32-38
• 3.2.1 地热采暖系统的特点32-35
• 3.2.2 地热采暖系统的特殊参数35-38
• 3.3 地热采暖系统经济分析数学模型38-50
• 3.3.1 地热采暖系统经济分析的基础方程38-49
• 3.3.2 地热采暖系统经济分析的数学模型49-50
• 3.4 本章小结50-51
• 第四章 地热采暖系统经济模型的优化51-63
• 4.1 地热采暖系统的经济模型优化的目标51-52
• 4.2 地热采暖系统经济分析优化模型的目标函数52-60
• 4.2.1 地热采暖系统投资52-55
• 4.2.2 年运行费用55-60
• 4.3 地热采暖系统重要经济性参数的优化60-61
• 4.4 地热采暖系统经济分析优化模型的建立和求解61-62
• 4.5 本章小结62-63
• 第五章 遗传算法的理论基础63-78
• 5.1 遗传算法的介绍63-67
• 5.1.1 遗传算法的产生和发展64-65
• 5.1.2 遗传算法的特点65-66
• 5.1.3 遗传算法的基本术语66-67
• 5.2 简单遗传算法和混合遗传算法67-73
• 5.2.1 简单遗传算法的基本思路67-71
• 5.2.2 混合遗传算法思路71-73
• 5.3 遗传算法的操作73-75
• 5.4 改进遗传算法75-77
• 5.5 本章小结77-78
• 第六章 地热采暖系统优化经济分析的改进遗传算法78-88
• 6.1 地热采暖系统经济性改进的遗传算法过程分析78-79
• 6.2 地热采暖系统经济性的适应度函数设计79-80
• 6.3 地热采暖系统经济性遗传算法的编码80-81
• 6.4 地热采暖系统经济性的初始种群的生成81-82
• 6.5 地热采暖系统经济性的遗传算子的识别82-84
• 6.5.1 选择算子82
• 6.5.2 交叉算子82-83
• 6.5.3 变异算子83-84
• 6.6 地热采暖系统经济性的遗传算法过程的改进84-87
• 6.6.1 改进遗传算法的方法和理论84
• 6.6.2 地热采暖系统经济性的改进遗传算法数学模型84-87
• 6.7 本章小结87-88
• 第七章 地热采暖系统经济优化模型改进遗传算法的仿真研究88-96
• 7.1 改进遗传算法的地热采暖系统经济性优化模型的计算机仿真88-92
• 7.1.1 MATLAB 软件介绍88-92
• 7.1.2 地热采暖系统经济性优化模型 MATLAB 程序实现92
• 7.2 优化结果的比较92-95
• 7.3 本章小结95-96
• 第八章 实证研究96-114
• 8.1 工程概况96
• 8.2 地热采暖工程经济参数的设定96
• 8.3 遗传算法操作算子和参数的选定96-104
• 8.3.1 选择算子96-97
• 8.3.2 交叉算子97-98
• 8.3.3 变异算子98-99
• 8.3.4 参数的选定99-104
• 8.4 优化模型计算结果的校核104-113
• 8.4.1 优化模型的构建104
• 8.4.2 优化模型及实证104-113
• 8.5 本章小结113-114
• 第九章 总结与展望114-117
• 9.1 结束语114
• 9.2 本文的创新点114-115
• 9.3 展望115-117
• 参考文献117-127
• 攻读博士期间取得的学术成果127-128
• 致谢128

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