【摘 要】
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现有的解决蒸汽动力系统蒸汽需求不确定性的优化方法有随机规划和鲁棒优化，但二者不能同时兼顾稳定性和经济性。本文提出一种基于马尔可夫链的两阶段随机规划去解决这个问题。第一阶段基于空间距离表达划分不确定变量，通过聚类算法划分成不同工况。第二阶段基于状态切换概率构建马尔可夫链，通过场景生成和削减的方法预测蒸汽的需求值。以某煤制气企业蒸汽动力系统为实例建立相应的优化模型，将预测的蒸汽值带入优化模型求解，得出
【机 构】
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华南理工大学化学与化工学院广东省绿色化学产品技术重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目（21736004，22278151）；
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现有的解决蒸汽动力系统蒸汽需求不确定性的优化方法有随机规划和鲁棒优化，但二者不能同时兼顾稳定性和经济性。本文提出一种基于马尔可夫链的两阶段随机规划去解决这个问题。第一阶段基于空间距离表达划分不确定变量，通过聚类算法划分成不同工况。第二阶段基于状态切换概率构建马尔可夫链，通过场景生成和削减的方法预测蒸汽的需求值。以某煤制气企业蒸汽动力系统为实例建立相应的优化模型，将预测的蒸汽值带入优化模型求解，得出的最优操作方案与随机规划和鲁棒优化的进行对比和分析。结果表明，本文优化方法综合了随机规划经济性高和鲁棒优化稳定性高的优点，稳定性和经济性都介于随机规划和鲁棒优化的中间，为解决蒸汽动力系统的不确定优化问题提供新思路。
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