兼顾求解速度和精度的换热网络动态模拟方法

以换热器集总参数动态模型为基础,首次建立了基于Grossmann分级超结构的换热网络动态模型和求解方法,可自动识别换热网络结构并建立相应的求解策略,实现了换热网络的动态模拟。模型中考虑了流体温度变化对物性和换热性能的影响,有效地提高了换热网络动态解的求解精度;采用内外双层解法,提高了换热网络动态解的求解速度。实例应用表明,基于Grossmann分级超结构的换热网络动态模型及求解策略可靠、准确,能够获得扰动后换热网络中流体参数的真实变化过程,为换热网络的动态优化和控制奠定了基础。     

粒子群算法最优同步综合换热网络

采用粒子群算法,对无分流换热网络综合问题提出改进的优化策略.运用超结构建立换热网络模型,以最小年度总费用为优化目标,按顺序求解思路优化换热器换热量.该算法比遗传算法简单,所需调节参数少,且不易陷入局部最优解,能迅速得到换热网络的结构与参数,具有获得全局最优解的能力.仿真研究验证了方法的有效性.     

考虑工况变迁和兼顾运行的换热网络优化设计

基于固定工况设计的换热网络无法保证变工况下的运行性能,以换热网络的运行优化和动态设计为出发点,提出了换热器旁路调节的方法,结合Grossmann的换热网络分级超结构模型,建立了换热网络旁路调节的数学模型和求解策略。利用蒙特卡罗随机技术和最速下降法混合优化策略获得了最佳旁路开度,保证了工况迁移时换热网络的运行性能。实例应用表明:旁路调节大大增加了换热网络的柔性,降低了运行费用。合理调整旁路开度可使得换热网络的运行始终处在较优状态,获得显著的经济效益。     

多周期操作工况下无分流换热网络的弹性设计

提出了基于多周期无分流换热网络的超结构形式及弹性设计方法——同步优化方法。首先建立网络多周期操作工况下的超结构模型;然后用遗传算法对上述模型进行求解。该方法能自动地合成多周期操作工况的换热网络最优流程结构。最后,通过换热网络的最优合成设计实例,说明本方法的有效性和应用前景。     

有分流换热网络的弹性设计-基于温度波动情形

提出了基于温度波动的有分流换热网络的超结构模型和同步优化的弹性设计方法。首先对于起始温度在一定范围内波动的物流进行预处理。即分段处理。然后建立换热网络同步优化的数学模型,最后对分段物流进行合并,并通过能量松弛方法得取满意一定弹性要求的换热网络结构。     

基于遗传/模拟退火算法考虑压降的换热网络优化改造

工艺系统中需要加入新物流、现存的换热网络结构需要改动、换热网络有较大的能量回收潜力,这些都是换热网络需要进行改造的原因.本文基于非等温混合分级超结构,建立了换热网络优化改造的MINLP数学模型,同时考虑了改造后的公用工程费用、新增换热器的费用、原有换热器新增面积的费用、新增动力设备的费用.将用于换热网络综合的分级超结构模型进行了简要的改进,增加了一些和现存设备相关的限制条件和二元变量.通过对现存换热网络进行分析,充分的利用原有的换热设备和换热网络结构,基于GA/SA算法求解可 得到优化改造的换热网络结构.实际算例的计算结果和文献结果对比表明,本文得到的改造方案用较少的投 资,实现了较多的公用工程节省,新增设备费用的静态投资回收期为0.53年,为换热网络改造提供了好的可行方案.     

基于自适应竞争群优化算法的无分流换热网络综合

换热网络模型具有非凸和非线性的特性,对于大规模超结构优化问题,采用经典的智能算法优化效率低,容易陷入局部最优值。以年综合费用为目标函数,基于自适应竞争群优化算法对无分流分级超结构换热网络模型进行优化。该方法采用对粒子平均位置的递减学习,通过自适应调节速度权重提高换热网络结构的全局优化能力和局部优化能力。通过两个典型算例分析表明,该方法相比量子粒子群算法大幅减少了模型调用次数,缩短了运行时间,并且找到了更好的优化结果。     

基于自适应竞争群优化算法的无分流换热网络综合

换热网络模型具有非凸和非线性的特性,对于大规模超结构优化问题,采用经典的智能算法优化效率低,容易陷入局部最优值。以年综合费用为目标函数,基于自适应竞争群优化算法对无分流分级超结构换热网络模型进行优化。该方法采用对粒子平均位置的递减学习,通过自适应调节速度权重提高换热网络结构的全局优化能力和局部优化能力。通过两个典型算例分析表明,该方法相比量子粒子群算法大幅减少了模型调用次数,缩短了运行时间,并且找到了更好的优化结果。     

基于面积再分配和遗传算法的换热网络改造

在过程工业中,现存的许多换热网络由于结构和工艺的不合理,存在较大的能量回收潜力,使得许多换热网络有改造的需要。本文结合了分级超结构模型和换热器再分配策略,并对现有换热器再分配策略做了进一步改进,充分利用现有换热器,而当再利用现有换热器时,对比新增面积费用和新增换热器费用的大小,选择较小的方案,使相同的改造效果下的投资费用最小化。基于分级超结构模型,建立了换热网络优化改造的MINLP数学模型,充分考虑改造后节省的公用工程、原有换热器增加面积的投资费用、新增换热器的投资费用;基于遗传算法求解得到优化改造的换热网络。案例研究表明,改造所得到的换热网络与原换热网络相比,公用工程费用的降幅超过60%,改造收益为1.49×10~7$/a;年度总费用为1.290×10~7$/a,比相关文献低31.2%和9.2%,公用工程费用也比文献节省了42.4%和17.0%,实现了更优的改造效果。     

基于实际热负荷分布的换热网络优化改造

采用非等温混合分流分级超结构,建立了基于实际热负荷分布的换热网络改造模型,以由改造费用和运行费用组成的年度化总成本为目标,并采用遗传算法进行求解。改造费用涉及现有换热器增加换热面积、配置新换热器、重新布置管道以及移动现有换热设备所产生的费用,充分考虑了原有换热网络经改造后结构的变化所引起的改造成本。在回用原有换热设备后,根据设备实际面积来计算换热网络的热负荷分布和温度分布,即基于实际热负荷分布对换热网络进行改造。案例研究表明,改造后的换热网络结构具有良好的节能效益,合理地再利用了原网络中的旧换热设备,并以较少的改造成本实现了较高的能量回收,投资回报期仅为0.43年,验证了所提改造方法的有效性和实用性。     

无分流换热网络的弹性设计(Ⅰ)基于温度波动情形

提出了基于温度波动的无分流换热网络的超结构模型和同步优化的弹性设计方法。对于起始温度在一定范围内波动的物流进行预处理即分段处理,并提出了分段原则;提出了基于规则的网络超结构模型并建立了弹性换热网络同步优化的数学模型;采用遗传算法求解了所提出的优化数学模型;提出了分段物流的合并及能量松弛的原则,对分段物流进行合并,并通过能量松弛方法得到优化的弹性换热网络结构。通过几个换热网络的弹性设计,说明了本方法的有效性和应用前景。     

换热器动态参数模型的建立与计算分析

利用分布集中参数法建立了换热器(蒸发器和冷凝器)的动态参数模型,膨胀阀和压缩机采用稳态方程的形式作为动态模型的可移动边界,从而使模型方程封闭可解。模型针对水源热泵机组内的蒸发器和冷凝器在模拟工况下进行计算。求解基于MATLAB的偏微分方程组,利用PDEPE函数,输入初值函数、边界条件和问题描述函数,分别得出机组运行过程中换热器内制冷剂的温度、压力和换热系数随换热管长度的变化曲线。     

多周期操作工况下热换网络的弹性设计

提出了基于专家系统的多周期换热网络的超结构形式及弹性设计方法。首先通过专家系统确定周期操作工况下物流的分流及匹配禁止情况。在此基础上建立网络多周期操作工况下的超结构模型;然后用遗传算法对上述模型进行求解。最后用分解协调法和网络结构和匹配单元同时进行优化。该方法不仅自动地合成多周期操作工况的换热网络最优流程结构,而且能同时满足网络在各操作工况下的各种工艺限制条件,最后,通过某个换热网络的最优合成设计     

SYNTHESIS OF FLEXIBLE HEAT EXCHANGER NETWORKS WITH STREAM NO - SPLITTING(Ⅰ) BASED ON RANGES OF STREAM SUPPLY TEMPERATURES

提出了基于温度波动的无分流换热网络的超结构模型和同步优化的弹性设计方法。对于起始温度在一定范围内波动的物流进行预处理即分段处理,并提出了分段原则;提出了基于规则的网络超结构模型并建立了弹性换热网络同步优化的数学模型;采用遗传算法求解了所提出的优化数学模型;提出了分段物流的合并及能量松弛的原则,对分段物流进行合并,并通过能量松弛方法得到优化的弹性换热网络结构。通过几个换热网络的弹性设计,说明了本方法的有效性和应用前景。     

综合考虑泵的设备及运行费用的换热网络优化

流体流经换热设备产生的压降是影响换热网络综合的重要因素,且压降会对整个换热网络系统的稳态运行造成影响。因此在进行换热网络综合时,泵的设备购置费、运行泵的能耗费用需同换热设备费用和公用工程费用同时进行考虑。本文基于有分流的非等温混合分级换热网络超结构模型,并且去除流股给热系数为常数的假设,将流股的给热系数作为流股流速的函数,以换热网络最低年总费用作为本文数学模型的目标函数,综合考虑泵的设备购置费用和泵运行时的能耗费用,建立了一个换热网络同步综合的MINLP数学模型。采用改进的拟并行的遗传/模拟退火算法对该数学模型进行求解,可获得最优的压降值及最优流股给热系数下的换热网络结构。最后,通过具体的算例证明了模型的有效性和可靠性,达到了既简化换热网络结构又降低了年总费用的目标。     

多周期操作工况下换热网络的弹性设计

提出了基于专家系统的多周期换热网络的超结构形式及弹性设计方法。首先通过专家系统确定各周期操作工况下物流的分流及匹配禁止情况,在此基础上建立网络多周期操作工况下的超结构模型;然后用遗传算法对上述模型进行求解;最后用分解协调法对网络结构和匹配单元同时进行优化。该方法不仅能自动地合成多周期操作工况的换热网络最优流程结构,而且能同时满足网络在各操作工况下的各种工艺限制条件。最后,通过某个换热网络的最优合成设计,说明本方法的有效性和应用前景。     

换热网络运行模拟优化

换热网络系统大多数是按给定工况,以投资费用和运行费用最优为目标设计的。但在实际运行过程中,确定和不确定性的影响因素往往导致换热网络的运行工况偏离设计值。偏离设计工况运行的换热网络性能变差,导致运行费用增加,甚至不能满足工艺物流换热要求。在换热网络结构给定条件下,将满足物流目标温度和运行费用最优作为目标函数,以单体模型和Yee et al.（1990）提出的多级超结构为基础,建立换热网络运行模拟优化模型,并进一步去除恒定膜传热系数假设使模型贴近实际问题。针对提出的非线性数学模型（NLP）问题,以标准粒子群算法为基础建立求解策略。在论文的最后,4个来源于已发表论文的实例研究证明了该优化方法的有效性。     

基于AEA和PSO的双层同步换热网络综合方法研究

换热网络优化是一个多维、非凸、非线性、不连续的复杂混合整数非线性规划问题,传统的优化方法很难寻找到全局最优解。针对该问题研究建立了换热网络分级超结构非等温混合模型,提出了一种双层同步优化算法。该算法外层使用Alopex Evaluation Algorithm(AEA)算法优化结构变量分流比,内层使用Particle Swarm Optimizer(PSO)算法优化换热量。还提出了一种改进的不可行解修复策略,改善了算法的搜索能力。三个案例研究用以说明算法可以稳定寻找到较好的优化结果。     

微分进化算法优化换热网络的性能

通过分析换热网络换热器面积与综合费用之间的关系,证明了连续变量引起的换热网络非线性及非凸等特性,这些特性造成换热网络局部最优解众多。而传统的基于梯度的优化算法受初始点影响很大,容易陷入局部最优解,是换热网络最优化的障碍所在。针对优化换热网络问题难以稳定收敛的角度出发,在换热网络分级超结构模型的基础上,研究了微分进化算法求解换热网络问题的鲁棒性。通过具体的算例,在固定结构下与经典的牛顿法比较,结果表明,该方法优化结果不受初始点影响,具有很好的鲁棒性,并且年综合费用得到进一步降低。用于工业生产过程中,可以稳定有效地节约成本。     

基于多重群体遗传算法的换热网络同步综合

通过对YEE换热网络分级超结构的分析和改进,建立了包含更多可行结构的换热网络超结构及其数学模型,扩大了网络结构的搜索范围。针对普通遗传算法和其他优化算法无法保证换热网络综合质量和效率的缺点,结合多重群体遗传算法进行网络优化综合,提高优化过程的稳定性,该方法将换热网络结构信息转化为种群和繁殖群体中个体的染色体信息,选择繁殖种群中优秀个体进入种群淘汰较差个体,实现种群的逐步新陈代谢。利用多重群体遗传算法对实际换热网络问题进行了优化。结果表明:多重群体遗传算法能有效提高换热网络优化的稳定性和鲁棒性,在优化变量和非凸性增加时,能获得综合性能良好的换热网络结构。