【摘 要】
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随着全球变暖和能源危机加剧,节能减排越来越受到关注.而作为传统工业的大型化工厂能量消耗甚巨,所以对其进行能量集成是同时节约能量和减少排放的有效途径.目前整厂能量集成思想和启发式智能算法是此类技术的研究热点,但是还没有成熟的方法和商业软件.传统方法夹点技术不能解决多维优化问题,并且难以达到全局最优.而MINLP的求解常陷于NP-hard困境,难于处理多目标复杂约束的问题.本研究中使用多目标遗传算法求
【机 构】
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西安交通大学动力工程多相流国家重点实验室,陕西 西安 710049;西安交通大学能源与动力工程学院,陕西 西安 710049
【出 处】
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首届中国工程院/国家能源局能源论坛
论文部分内容阅读
随着全球变暖和能源危机加剧,节能减排越来越受到关注.而作为传统工业的大型化工厂能量消耗甚巨,所以对其进行能量集成是同时节约能量和减少排放的有效途径.目前整厂能量集成思想和启发式智能算法是此类技术的研究热点,但是还没有成熟的方法和商业软件.传统方法夹点技术不能解决多维优化问题,并且难以达到全局最优.而MINLP的求解常陷于NP-hard困境,难于处理多目标复杂约束的问题.本研究中使用多目标遗传算法求解过程超结构,得到Pareto非劣集,再导入子问题中求解二次规划并判别是否满足约束条件.根据某大型化工厂空分实际流程和运行数据,利用ASPEN PLUS模拟了整个过程.依据实测数据结合上述新算法,提出了空分流程、级间余热回收和公用工程管网相耦合的新型节能系统.最后针对改进系统,进行火用分析和夹点分析.最终节能7.55MW,能量效率提高27.21％.研究结果表明基于全局集成新算法的过程集成技术应用于某厂流程优化取得了很好效果,研究并应用此技术将对节能减排发挥积极的作用.
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