【摘 要】
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现有能源管理技术往往聚焦于成本最优,没有兼顾对环境的影响,因此会造成能量的浪费;反之又可能出于减少环境损害而大大提高成本.为解决园区综合能源系统成本与环境收益平衡的问题,根据工业园区内能源系统的结构,搭建电源的出力模型.分析园区内负荷的组成结构并根据其特点进行划分,提出碳排放量最优、发电成本最优两个优化目标,采用免疫粒子群算法(Immune Particle Swarm Optimization,IPSO)自动对优化目标赋予权重并进行优化求解,实现多目标的协调优化.最后以某工业园区内数据为例进行实例验证,
【机 构】
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华北水利水电大学电力学院,河南 郑州 450040
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现有能源管理技术往往聚焦于成本最优,没有兼顾对环境的影响,因此会造成能量的浪费;反之又可能出于减少环境损害而大大提高成本.为解决园区综合能源系统成本与环境收益平衡的问题,根据工业园区内能源系统的结构,搭建电源的出力模型.分析园区内负荷的组成结构并根据其特点进行划分,提出碳排放量最优、发电成本最优两个优化目标,采用免疫粒子群算法(Immune Particle Swarm Optimization,IPSO)自动对优化目标赋予权重并进行优化求解,实现多目标的协调优化.最后以某工业园区内数据为例进行实例验证,对优化前、后结果进行比较,发现该优化方案降低了园区内综合发电成本和碳排放量,验证了该优化方案的有效性,并对可能存在的问题提出了相应的建议.
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