一種基于分層嵌套算法的凈循環(huán)冷卻水系統(tǒng)綜合優(yōu)化方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及工業(yè)冷卻水領(lǐng)域，特別涉及一種基于分層嵌套算法的凈循環(huán)冷卻水系 統(tǒng)綜合優(yōu)化方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 目前，世界能源日益枯竭，可用水愈加短缺，節(jié)水節(jié)能已經(jīng)成為全球工業(yè)界越來越 重視的問題?，F(xiàn)絕大多數(shù)工業(yè)冷卻水系統(tǒng)采用循環(huán)冷卻水系統(tǒng)，其中應(yīng)用最為廣泛的是凈 循環(huán)冷卻水系統(tǒng)。但凈循環(huán)冷卻水系統(tǒng)在生產(chǎn)實踐中，從系統(tǒng)設(shè)計到運(yùn)行生產(chǎn)都有很多不 合理的地方，造成了大量的浪費(fèi)：在系統(tǒng)設(shè)計上，設(shè)備與生產(chǎn)需求不匹配造成不必要的投資 浪費(fèi)；在設(shè)備運(yùn)行上，設(shè)備運(yùn)行參數(shù)設(shè)定不合理，造成大量的電力浪費(fèi)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 本發(fā)明針對現(xiàn)有技術(shù)存在的上述不足，提供了一種基于分層嵌套算法的凈循環(huán)冷 卻水系統(tǒng)綜合優(yōu)化方法。本發(fā)明通過以下技術(shù)方案實現(xiàn)：
[0004] 一種基于分層嵌套算法的凈循環(huán)冷卻水系統(tǒng)綜合優(yōu)化方法，包括步驟：
[0005] S1、對凈循環(huán)冷卻水系統(tǒng)中的設(shè)備進(jìn)行機(jī)理建模，并在此基礎(chǔ)上確定凈循環(huán)冷卻 水系統(tǒng)綜合優(yōu)化的決策變量和工藝約束條件；
[0006] S2、根據(jù)凈循環(huán)冷卻水系統(tǒng)工藝流程確定管網(wǎng)系統(tǒng)的超結(jié)構(gòu)，根據(jù)所得超結(jié)構(gòu)以 及決策變量和工藝約束條件建立凈循環(huán)冷卻水系統(tǒng)的混合整數(shù)非線性規(guī)劃模型，將混合整 數(shù)非線性規(guī)劃模型視為一個內(nèi)層的非線性規(guī)劃模型和一個外層的組合優(yōu)化模型的結(jié)合；
[0007]S3、對外層的混合整數(shù)非線性規(guī)劃模型使用禁忌搜索算法來處理選擇變量的優(yōu) 化，產(chǎn)生滿足選擇變量約束的可行性選擇變量，在固定可行性選擇變量后，利用可行性選擇 變量的信息對內(nèi)層的非線性規(guī)劃模型進(jìn)行優(yōu)化求解。
[0008] 較佳的，步驟S2中根據(jù)所得超結(jié)構(gòu)以及決策變量和工藝約束條件建立凈循環(huán)冷 卻水系統(tǒng)的混合整數(shù)非線性規(guī)劃模型包括：
[0009] 用一組整型變量對系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)進(jìn)行表示，組整型變量滿足若干約束條件，若干約 束條件采用連續(xù)變量表示，以成本最小為目標(biāo)函數(shù)。
[0010] 較佳的，步驟S3中對外層的混合整數(shù)非線性規(guī)劃模型使用禁忌搜索算法來處理 選擇變量的優(yōu)化，產(chǎn)生滿足選擇變量約束的可行性選擇變量包括步驟：
[0011] St印1 :初始化控制參數(shù)，選取當(dāng)前點(diǎn)X(l，初始禁忌表TL1為空；
[0012] Step2 :產(chǎn)生當(dāng)前點(diǎn)X(l的一個滿足選擇約束的鄰域點(diǎn)集，并把鄰域點(diǎn)集中的第一個 點(diǎn)x作為當(dāng)前的候選解；
[0013] Step3:判斷當(dāng)前的候選解是否滿足特赦準(zhǔn)則，如滿足，則把這個點(diǎn)保留在鄰域點(diǎn) 集中，否則轉(zhuǎn)step5;
[0014] Step4 :判斷當(dāng)前候選解是否滿足禁忌準(zhǔn)則，如滿足，轉(zhuǎn)step5,否則把這個點(diǎn)保留 在鄰域點(diǎn)集中；
[0015] Step5 :判斷鄰域點(diǎn)集中的點(diǎn)是否被評估完，如果是，轉(zhuǎn)Step6,否則選取鄰域點(diǎn)集 中的下一個點(diǎn)為新的當(dāng)前候選解并轉(zhuǎn)Step2 ;
[0016] St印6 :判斷產(chǎn)生的新鄰域點(diǎn)集是否為空，如果是，則轉(zhuǎn)St印2,否則轉(zhuǎn)St印7 ;
[0017] Step7:對新鄰域點(diǎn)集中的每一個點(diǎn)進(jìn)行自適應(yīng)模型轉(zhuǎn)換，得到非線性最優(yōu)化問 題，依次進(jìn)行包括種群初始化、變異、交叉、迀移及選擇操作，通過改進(jìn)的微分進(jìn)化算法求 解；
[0018] StepS:根據(jù)微分進(jìn)化算法求解的結(jié)果選取新鄰域點(diǎn)集中的最優(yōu)點(diǎn)作為當(dāng)前解，并 更新最優(yōu)解和禁忌表；
[0019] Step9 :判斷終止準(zhǔn)則是否滿足，如滿足，則終止整個程序并輸出已知的最優(yōu)解，否 則轉(zhuǎn)Step2。
[0020] 較佳的，步驟S3中利用可行性選擇變量的信息對內(nèi)層的非線性規(guī)劃模型進(jìn)行優(yōu) 化求解包括：
[0021] 利用可行性選擇變量對內(nèi)層的非線性規(guī)劃模型進(jìn)行自適應(yīng)模型改善，建模后新的 非線性規(guī)劃模型使用微分進(jìn)化算法求解出當(dāng)前的可行性選擇變量對應(yīng)的最優(yōu)解，并返回給 外層的混合整數(shù)非線性規(guī)劃模型用于尋求更優(yōu)的選擇變量，不斷重復(fù)直至滿足外層的混合 整數(shù)非線性規(guī)劃模型的終止條件。
[0022] 本發(fā)明相較于現(xiàn)有技術(shù)，其達(dá)到的有益技術(shù)效果在于：
[0023] (1)采用綜合優(yōu)化方法對凈循環(huán)水系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化，既能進(jìn)行設(shè)計優(yōu)化，又能確定最 優(yōu)的運(yùn)行參數(shù)。
[0024] (2)將超結(jié)構(gòu)思想應(yīng)用于循環(huán)冷卻水系統(tǒng)的管網(wǎng)結(jié)構(gòu)設(shè)計，能在所有可能的管網(wǎng) 結(jié)構(gòu)中選出最優(yōu)的方案。
[0025] (3)對建立的凈循環(huán)冷卻水系統(tǒng)的優(yōu)化模型，采用分層嵌套思想進(jìn)行求解：在外 層使用禁忌搜索算法來處理選擇變量的優(yōu)化，當(dāng)固定可行性選擇變量后，利用可行性選擇 變量的信息對內(nèi)層的非線性規(guī)劃模型進(jìn)行自適應(yīng)模型改善，建模后新的非線性規(guī)劃模型使 用微分進(jìn)化算法，求解出當(dāng)前可行性選擇變量對應(yīng)的內(nèi)層最優(yōu)解，它產(chǎn)生的最優(yōu)解又返回 給外層用于尋找更優(yōu)的選擇變量。這種求解方法，有效降低了問題的復(fù)雜度，提高了優(yōu)化速 度和精度。
【附圖說明】
[0026] 圖1所示的是本發(fā)明一實施例的凈循環(huán)冷卻水系統(tǒng)超結(jié)構(gòu)圖；
[0027] 圖2所示的是本發(fā)明分層嵌套法求解過程綜合MINLP的結(jié)構(gòu)框圖；
[0028] 圖3所示的是本發(fā)明分層嵌套算法的搜索過程圖。
【具體實施方式】
[0029] 以下將結(jié)合本發(fā)明的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述 和討論，顯然，這里所描述的僅僅是本發(fā)明的一部分實例，并不是全部的實例，基于本發(fā)明 中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動的前提下所獲得的所有其他實施 例，都屬于本發(fā)明的保護(hù)范圍。
[0030] 為了便于對本發(fā)明實施例的理解，下面將結(jié)合附圖以具體實施例為例作進(jìn)一步的 解釋說明，且各個實施例不構(gòu)成對本發(fā)明實施例的限定。
[0031]針對凈循環(huán)冷卻水系統(tǒng)綜合優(yōu)化模型的特性，本發(fā)明提出了以啟發(fā)式優(yōu)化算 法一一禁忌搜索算法，與群體智能算法一一改進(jìn)的微分進(jìn)化算法，結(jié)合而成的分層嵌套優(yōu) 化算法作為優(yōu)化求解算法。禁忌搜索算法是人工智能同局部鄰域搜索算法的結(jié)合。在禁忌 搜索算法中，鄰域函數(shù)沿用局部鄰域搜索的思想，用于實現(xiàn)鄰域搜索禁忌表和禁忌對象的 設(shè)置，體現(xiàn)了算法避免迂回搜索的特點(diǎn)；特赦準(zhǔn)則是對禁忌策略的放松，是對優(yōu)良狀態(tài)的獎 勵。針對凈循環(huán)冷卻水系統(tǒng)綜合優(yōu)化模型的特點(diǎn)，本發(fā)明利用禁忌搜索算法來確定外層的 選型變量。在外層的選型變量確定之后，凈循環(huán)冷卻水系統(tǒng)綜合優(yōu)化問題就變成了一個典 型的非線性優(yōu)化問題。對于一般非線性優(yōu)化問題，可以采用傳統(tǒng)的最優(yōu)化方法進(jìn)行求解。但 凈循環(huán)冷卻水系統(tǒng)綜合優(yōu)化問題是非常復(fù)雜并且?guī)в懈叨确蔷€性、多約束等特性的問題， 采用傳統(tǒng)的優(yōu)化方法很難求解。本專利提出采用群體智能算法一一微分進(jìn)化算法進(jìn)行求 解。針對