[发明专利]一种多能源介质分层动态调控方法

摘要

本发明提供了一种多能源介质分层动态调控方法，包括基于能源梯级利用的方案，建立能源介质分层动态调控框架；根据能源介质分层动态调控框架，建立能源子系统的调控方案；根据能源子系统的调控方案，建立适合分层动态调控的优化模型及相应的求解方式；根据分层动态调控的优化模型及求解方式，设计仿生智能的协同优化算法对优化模型进行求解；利用求解得到的结果对多能源介质进行动态调控；其建立适合多种能源介质分层梯阶协同优化的调控策略，实现能源调控多周期、多目标动态协同优化并建立优化模型，设计具有自学习机制的差异进化算法对优化模型进行求解，从而解决钢铁生产复杂环境下多种能源介质的协同优化调度，综合经济性和实效性较好。

主权项

一种多能源介质分层动态调控方法，其特征在于，包括：基于能源梯级利用的方案，建立能源介质分层动态调控框架；根据所述能源介质分层动态调控框架，建立能源子系统的调控方案；根据所述能源子系统的调控方案，建立适合分层动态调控的优化模型及相应的求解方式；根据所述分层动态调控的优化模型及相应的求解方式，设计仿生智能的协同优化算法对所述优化模型进行求解；利用求解得到的结果对多能源介质进行动态调控；所述设计仿生智能的协同优化算法对所述优化模型进行求解，包括：优化目标；所述优化目标包括：对所述优化模型进行分解，确定分解后单个动态优化问题的数学描述为：min f(x,t)s.t.hi(x,t)=0,i=1,2...,mgj(x,t)<0,j=1,2,...,n;]]>其中，f(x,t)是与时间相关的目标函数，hi(x,t)＝0是第i个与时间t相关的等式约束条件，所述等式约束条件为m个；gj(x,t)＜0是第j个与时间t相关的不等式约束条件，所述不等式约束条件为n个；当静态环境下的n维函数f(x)，第i个状态点为οi(ci1,ci2,…,cin)，i＝1,2,…,K时，动态函数为：其中，F(x,ο,t)是与时间相关的动态函数；是变量x和状态点o间的映射关系；t是驱动f(x)动态变化的时间变量；设计自适应差异进化算法对所述优化模型进行求解；所述自适应差异进化算法包括：输入动态环境下被优化函数f(x)及其定义域；Step 1:初始化群体P：在定义域内初始化群体P，NP个体、D维，P＝{xij},i＝1,…,NP,j＝1,…,D；初始化参数变异步长F和交叉概率CR；Step 2:执行动态优化环境检测：检测优化环境是否变化，若优化环境改变则执行Step3至Step8；否则执行Step4至Step8；Step 3:学习操作1：判定当前优化环境所在的状态，用所述状态的历史最优解引导群体P学习适应环境；Step 4:学习操作2：群体P向当代最优解学习；Step 5:评估群体P，从父代和对应的子代中选择优秀个体；Step 6:控制参数调整：采用自适应机制更新变异步长F和交叉概率CR；Step 7:记录最优解x*与最优解对应的适应值fit＝f(x*)；Step 8:若满足结束条件，则输出相关统计数据；否则执行Step2。