[发明专利]一种多目标自适应聚类优化方法及系统

权利要求书

1.一种多目标自适应聚类优化方法，其特征在于，所述方法包括：

步骤S1：将N个目标按不同集群进行优先级分级；

步骤S2：根据已划分优先级的N个目标生成目标相关特性矩阵；

步骤S3：采用层次聚类法，根据所述目标相关特性矩阵进行目标聚类分析，获得最终的目标聚类结果；

所述将N个目标按不同集群进行优先级分级，具体包括：

步骤S11：基于多目标构建多目标描述问题；

步骤S12：根据所述多目标描述问题构建妥协决策问题；

步骤S13：根据上一次目标聚类结果，利用所述妥协决策问题中的优先级偏差函数将N个目标按不同集群进行优先级分级；

所述多目标描述问题包括四个决策变量，一个线性约束，十个非线性不等式约束和六个目标；

决策变量四个：

x₁：朗肯循环变量中的最大压力；

x₂：朗肯循环最小压力；

x₃：朗肯循环最高温度；

x₄：交换器中加热液的最高温度；

目标函数六个：

目标1，最小化涡轮机的蒸汽：minf₁(x₁，x₂，x₃，x₄)；

目标2，最大化朗肯循环效率：maxf₂(x₁，x₂，x₃，x₄)；

目标3，最大化热交换器效率：maxf₃(x₁，x₂，x₃，x₄)；

目标4，最大化系统效率指标1：maxf₄(x₁，x₂，x₃，x₄)；

目标5，最大化系统效率指标2：maxf₅(x₁，x₂，x₃，x₄)；

目标6，最大化热交换器的传热效率：maxf₆(x₁，x₂，x₃，x₄)；

边界条件：

500≤x₁≤5000(kPa)；

350≤x₂≤850(K)；

350≤x₃≤850(K)；

约束函数十个：

约束1，温度增量上限：TMAXE-TMAX≥DELTLM→g₁(x)≤0；

约束2，涡轮中的水分小于上限：RCMIT≤TMXL→g₂(x)≤0；

约束3，朗肯循环质量流量小于上限：FLOWR≤FRMXR→g₃(x)≤0；

约束4，热交换器和涡轮之间处的温度大于等于热交换器处：TEMP4≥TEMP3→g₄(x)≤0；

约束5，热交换器和涡轮之间处的质量是过热蒸汽：QUAL4≥1.0→g5(x)≤0；

约束6，交换器中的加热温差限制：TMAXE-TMINE≥TDELE→g₆(x)≤0；

约束7，交换器中加热液最低温限制：TMINE-TMEP2≥TDELC→g₇(x)≤0；

约束8，理想卡诺循环效率大于系统效率1：CARNOT≥f₄→g₈(x)≤0；

约束9，理想卡诺循环效率大于系统效率2：CARNOT≥f₅→g₉(x)≤0；

约束10，流体的有效温度在范围内：DBTMXE≥TMAXE→g₁₀(x)≤0；

其中，DELTLM为对数主温差；FLOWR为朗肯循环的质量流量；FRMXR为朗肯循环质量流量的上限；TEMP4为通过涡轮压强下降时的温度；TEMP3为通过热交换器的温度增加时的温度；QUAL4为通过涡轮压强下降处的水流质量；TMINE为热交换器最低温度；TMEP2为泵压力增加时的温度；TDELC为热交换器最低温度与泵压力增加处温度之间的最小温差；CARNOT为卡诺循环效率；DBTMXE为热交换器；g₁(x)-g₁₀(x)为系统约束；f₄为系统效率1(％)；f₅为系统效率2(％)。