基于NSGA-Ⅲ算法的高维能量集成网络的优化改造

针对现有随机算法对高维能量集成网络（换热网络）求解困难与易陷入局部最优的问题，提出了一种基于参考点的非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅲ）的换热网络优化方法。该方法使用特殊的支配关系引入了自适应离散化Pareto前沿与参考点机制，对那些非支配且接近参考点的种群个体进行保留。本文基于非等温混合分流分级超结构模型，以用户最关心的环境影响指数、投资费用、操作费用与改造工程量为改造优化目标，从多个方面、多个层次考虑换热网络改造问题，为用户提供多种可供选择的改造方案。案例研究表明，改造后的换热网络以每年57304USD的投资费用节省25%的年度操作费用，同时还具有较小的环境影响指数与改造工程量；与文献相比，可以提供多元化的节能改造方案，满足用户的不同改造需求，且获得优于文献的综合改造结果，表明该方法具有较强高维求解能力。