基于改进烟花算法的并联冷机负荷分配优化研究
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西安建筑科技大学

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中图分类号:

TU831.6

基金项目:

基于大数据的绿色建筑能耗管理分析平台关键技术及示范(2017ZDL-SF-16-5),国家重点研发计划资助项目“新型建筑智能化系统平台技术”(2017YFC0704100)


基于改进烟花算法的并联冷机负荷分配优化研究
Author:
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Xi''an University of Architecture and Technology

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    摘要:

    本文针对并联冷机负荷分配优化问题提出了一种改进烟花算法,以并联冷机系统功耗最小为优化目标,以每台冷机的部分负荷率作为优化变量进行求解。在改进烟花算法中,首先针对基本烟花算法搜索初始解不均匀问题,提出了基于混沌初始化的变量定义方法;然后针对高斯突变不利于跳出局部最优问题,采用变异范围更大的莱维飞行变异方法,提高了基本烟花算法的搜索能力;最后针对改进的烟花算法,以两个并联冷机系统测试案例对提出的改进烟花算法性能进行测试,并与其他的优化算法的结果进行对比。实验表明,相比于其他算法,改进烟花算法可以得到较优的运行策略,具有较好的节能效果。

    Abstract:

    In this study, an improved firework algorithm is proposed to achieve load distribution optimization of parallel chillers. Achieving lowest energy consumption of the parallel chiller system is the optimization goal and the partial load rate of each chiller is used as an optimization parameter. In the improved firework algorithm, a variable definition based on chaotic initialization is proposed to solve the problem of non-uniformity of initial solutions. To solve the problem of Gaussian mutation which can not jump out of the local optimization problem, this study uses the Levy flight variation method, which has a larger variation range. To verify the feasibility and effectiveness of the proposed algorithm, two cases using parallel chiller systems are tested to compare other algorithms. The experimental results show the improved fireworks algorithm can search for a better operating strategy and save more energy saving.

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  • 收稿日期:2020-06-22
  • 最后修改日期:2021-07-04
  • 录用日期:2020-08-28
  • 在线发布日期: 2020-10-02
  • 出版日期: