基于模糊聚类的钢铁企业多能流协同优化模型

钢铁工业综合能源系统(integrated energy system, IES)通常包括多种能源，相互之间表现出复杂的耦合转换关系，现有方法难以给出动态协同优化结果。鉴于此，提出一种基于模糊聚类的多能流协同优化模型，并将其融入到多目标进化计算过程中，利用模糊推理预测出下一时刻多能流的累积调度量，且通过一种衡量约束违反程度的方法保证了调度方案的可行性，最后基于国内某钢铁厂真实数据对模型和算法进行了验证。试验结果表明，所建模型和所提算法相较于其他常用方法在控制能源放散和经济性方面表现更加出色，有助于企业提高整体能源利用率和降低经济成本。