一种多子群协进化的粒子群算法同步综合换热网络

针对同时存在整型变量及连续变量的换热网络优化问题,提出一种多子群协进化的粒子群算法。为了增强粒子群算法的全局搜索能力,将种群按精英个体、一般个体、较差个体划分为3个子群,针对每个子群的粒子进化状态提出不同的学习算子,用于丰富粒子的进化方式,增加种群多样性;同时建立协进化机制,动态地更新子群,以实现粒子之间的良性竞争,更好地引导粒子进化。采用结构优化策略处理整型变量,并与多子群协进化的粒子群算法结合,实现了连续变量与整型变量的同步优化。通过两个优化实例验证算法的性能,优化结果表明了新方法的有效性。     

有分流换热网络同步优化综合

提出了有分流结构特征的换热网络同步综合数学规划方法.该方法以Yee和Grossmann提出的分级超结构模型为基础,在工艺物流匹配过程中考虑分流串级结构,建立混合整数非线性数学模型,采用无进化次数的改进粒子群算法进行求解.两个典型算例用来验证方法的可行性和有效性.     

基于动态拓扑结构的分布式Memetic差分进化算法同步综合换热网络

针对标准DE(差分进化)算法在优化换热网络时出现的局部搜索能力弱、易陷入局部最优等问题,本文建立了一种基于动态拓扑结构的分布式Memetic差分进化算法,同步综合换热网络。首先,在子种群内部采用基于欧拉距离的动态拓扑结构,子种群之间采用冯诺依曼拓扑结构,有效地加快了个体之间的信息交流,保持种群多样性,扩大搜索范围。继之,结合Memetic算法思想,将Hooke-Jeeves算法作为局部搜索策略,增强算法局部搜索能力。同时,对于局部搜索获得的新解,提出了一种协作学习机制,平衡算法的全局寻优与快速收敛能力。最后,为处理整型变量,提出了两条简单有效的整型变量优化策略,使算法实现了连续变量与整型变量的同步优化。选取两个经典算例验证了算法的有效性。算法应用于算例一,相对于现有文献的最优值,本文所得结构的费用值下降了1 783$/a,表明算法的性能优于标准DE算法以及其它改进版本的DE算法。算法应用于算例二,相对于现有文献的最优值,本文所得结构的费用值下降了1 209$/a,表明算法能够有效地处理大规模换热网络问题,具有很强的鲁棒性。     

基于结构性能连续性的模拟退火算法优化换热网络

换热网络优化是典型的混合整数非线性问题,其整型变量的组合情况(换热网络的结构)对于其优化的走向以及局部最优解的质量具有至关重要的作用.指出换热网络的结构与性能存在连续性,并由此提出以连续性指导整型变量最优搜索的换热网络模拟退火算法,对换热网络的结构进行最优搜索,降低换热网络的综合费用.通过对实际算例的优化,将换热网络的综合费用由1599229美元降至1581165美元.结果表明:换热网络结构与性能的连续性能指导整型变量的优化走向,保证模拟退火算法在换热网络优化过程中的可靠性.     

基于粒子群优化算法的蒸汽热网改造研究与验证

在工业蒸汽热网中,用户需求的不断增长与管网结构的日趋复杂导致局部管路过载、供汽参数不达标等不利工况的出现愈加频繁,亟需寻求针对改善供汽品质的通用管网改造策略.相较于传统人工计算方案,提出一种模型与优化结合的蒸汽热网改造方法,即首先建立蒸汽热网机理仿真模型,其次依据实际运行数据对模型进行验证,最后引入粒子群优化算法定量确...     

基于最优夹点温差的换热网络优化设计

介绍了夹点技术基本原理及其在换热网络优化设计中的原则。利用ASPENPinch软件设计了一个有三股热股流、两股冷股流的换热网络,求得最优夹点温差是23．7℃,设计时取值23℃。夹点温差分别取10、23、30％进行换热网络初步优化设计,在相同换热器情况下,三者的总费用分别是44279、41931、42156美元／a。这证明采用最优夹点温差的换热网络经济性最好。     

混合微分进化算法应用于换热网络优化

针对微分进化(Differential Evolution,DE)算法应用于换热网络优化存在局部搜索能力不足、收敛速度慢和求解精度低等问题,提出一种混合微分进化(Hybrid Differential Evolution,HDE)算法。当DE算法的变异、交叉和选择操作不再使种群的最优值继续进化时,加入梯度操作使当前种群的最优个体趋向更好的解。为了防止算法早熟收敛,当种群的多样性低于设定的阈值时,引入迁移操作,在最优个体附近区域重新生成新的个体并以此替换旧的个体,增强算法的种群多样性。通过算例验证了该算法可以有效适用于换热网络的优化过程,具有更强的局部搜索能力,更快的收敛速度和更高的优化效率。     

RWCE算法控制参数动态更新促进换热网络结构进化策略

相较其他进化算法,强制进化随机游走（RWCE）算法能够始终保持较高的种群多样性,从而有效地跳出局部最优。然而,目前对于该算法进化过程中的控制参数如最大步长、最小换热量或换热面积以及接受差解概率的设置仍无严格定义,其取值方法和取值范围都将对结构进化的进度、换热单元生成和消去速度以及最终的换热单元数产生直接影响。根据换热单元数设定逐渐变化的控制参数,进行逐级优化尝试。引入logistic函数作为接受差解概率的取值策略,使最大步长和保留系数均随换热单元数线性变化,实现控制参数的动态更新从而促进换热网络结构进化。通过算例验证,该策略能提高RWCE算法优化换热网络的效率,可获得更理想的网络结构。     

基于PSO算法与协同进化算法的地区电网无功优化模型

电力系统无功优化属于非线性优化范畴,传统的数学规划算法处理时存在较大的局限性,针对大规模电网全局无功电压优化控制困难,提出了基于协同进化框架的合作协同进化粒子群优化算法(PSO)的电力系统无功优化方法,构建了数学模型。实际大电网计算结果表明,该算法寻优质量高、收敛性好、计算复杂度低,适合求解大规模系统无功优化问题。     

基于改进的PSO算法的电力系统无功优化研究

电力系统无功优化是保证电力系统安全、经济运行的重要措施,粒子群优化算法（PSO）具有模型简单、收敛速度快、参数简洁等优点,但用于求解高维复杂优化问题时易陷入局部最优,针对此缺陷,在PSO算法的基础上提出了自适应随机变异粒子群优化算法（AMPSO）,将该算法用于求解电力系统无功优化问题,并以IEEE30标准节点系统为算例进行验证。结果表明,与PSO算法相比,AMPSO算法有效降低了系统网损,显现出良好的全局收敛特性。     

较大规模换热器网络的一种综合优化方法

基于分级超结构换热器网络模型的特点，改进了计算温度分布的通用解方法，以遗传算法和模拟退火算法为主，以瞎子爬山优化算法以及一些特殊优化策略为辅，设计了相应的计算程序，它需要的计算机内存要比现有的其他方法小。实例证明，该方法可成功地应用于较大规模的换热器网络的优化，并得到比现有各种方法更优的结果。     

一种应用于换热网络综合的伴随优化策略

为解决强制进化随机游走算法(random walk algorithm with compulsive evolution,RWCE)应用于换热网络综合时进化停滞的问题,提出了一种伴随优化策略(CO-RWCE):对种群中各个体优化进程进行监控,当个体因接受差解陷入长期进化停滞时,将该个体历史最优解回代给个体以调整优化方向;若多次回代后个体仍未进化,则将全局最优解传给个体并摄动以实现重生。在回代或重生后,采用一种游走概率递减技术,控制游走变量个数以提升搜索精度。优化结果表明:改进策略增强了个体自身进化能力,有效提升了算法搜索能力。     

进化概率差异化策略优化有分流换热网络

强制进化随机游走算法优化换热网络时具有程序简单、全局搜索能力强等特点,但在优化过程中不同的进化阶段对进化概率需求不同,算法中设置单一的进化概率难以满足实际进化需求。因此,提出一种进化概率差异化策略,该策略的核心思想是智能识别流股的换热程度,动态调整进化概率,对存在公用工程的流股强制参与进化,使算法在前期具有较强的结构搜索能力;完全换热的流股通过降低进化概率,提升算法全局的精细搜索能力。采用15SP和39SP算例进行验证,所获年综合费用分别为1 494 690和1 894 477$/a,验证了该策略能够提升算法的优化效率与质量。     

换热器网络优化研究进展

本文阐述了国内外换热器网络研究的最新进展,详细比较了研究换热器网络的两种不同的方法,还对换热器网络的动态特性研究做了简要介绍。作者认为：把窄点理论和混合整数非线性优化应用在其它动力系统如：制冷、空调、热泵、热电联产等,并对这些系统的节能也有一定的帮助。最后指出了换热器网络研究的发展方向。     

基于前馈-自抗扰算法的换热器动态试验温度控制研究

为了使换热器试验测控系统满足动态换热试验中对温度控制的要求,分析了试验系统中被控温度对象动态模型,设计了前馈-自抗扰温度控制算法。动态换热试验对象为管壳式换热器,试验过程管程流体为强迫对流换热,壳程流体自然对流换热,同时管程流体循环利用,要求控制管程入口温度稳定。控制算法全面利用模型信息,将壳程温度作为管程温度控制中的干扰,为其设计前馈补偿,同时设计自抗扰控制算法,处理模型偏差问题。利用AMESim软件搭建系统模型,在Simulink中设计控制算法,进行了AMESim/Simulink联合仿真,通过对比多种控制算法,验证了在壳程温度变化干扰的换热过程中,使用前馈-自抗扰控制算法能够使管程入口温度波动更小,更快达到稳定。     

多股流换热器动态过程场协同分析

建立了多股流板翅式换热器动态数学模型,通过换热器入口温度及流量阶跃的改变,模拟过渡过程中温度场的动态响应,利用温差场均匀性因子对多股流换热器过渡过程动态特性进行了评价,通过分析内部温度场与速度场的协同关系,揭示温差场在动态过程中的变化特征.将温差场均匀性因子与过渡时间结合,建立了自组织能力系数,并对多股流换热器控制品质进行了分析.多股流换热器在流量阶跃时,温差场均匀性因子平缓迁移,而温度阶跃时变化剧烈且存有极值.多股流换热器自组织系数越大,越易达到新的热平衡.     

基于改进参数的粒子群算法的换热网络优化

对于换热网络综合优化问题,粒子群算法能有效解决其容易陷入局部最优和无法收敛到全局最优的局限性。标准粒子群算法具有较强的随机性,可调节参数较少,不同的参数配置对算法的优化效果有显著影响。在分析粒子群算法中各参数特点的基础上,通过合理调整参数,使该算法在连续变量优化过程中具有更好的全局收敛性能。采用4股流体的小规模换热网络算例进行验证,优化结果表明,改进参数后的粒子群算法对计算换热网络综合问题有效。