首页 > 论文范文 > 工程工业论文 > 工程综合论文 > 环境科学论文 > 基于多目标粒子群算法的城市工业区节能减排控制方法研究

基于多目标粒子群算法的城市工业区节能减排控制方法研究

2024-08-27 44 上传者：管理员

摘要：为了降低城市工业区能源消耗量，减少排放，引入了多目标粒子群算法，开展城市工业区节能减排控制方法研究。根据城市工业区的能源使用状况和排放特点，明确了节能减排的多个优化目标。在多个条件的约束下，建立了多目标城市工业区节能减排控制模型。利用多目标粒子群算法对模型进行优化改进，结合节能减排控制模型，引入最优折中解理论实现城市工业区节能减排负荷最优分配控制。通过对比实验证明，新的控制方法应用下，城市工业区的能源消耗量和排放量均减少，达到了节能减排的目的。

关键词：
城市工业区
多目标粒子群算法
环境污染
能源消耗
节能减排控制
加入收藏

工业区作为城市发展的重要组成部分，不仅是经济增长的引擎，还是能源消耗和环境污染的主要来源之一。随着城市化进程的不断加速，城市工业区的能源消耗量和排放量在不断增加，给环境和社会经济带来了严重的压力和挑战。因此，开展城市工业区节能减排控制方法研究具有重要的现实意义和深远的影响。研究城市工业区的节能减排控制方法具有重要意义。1）有效控制工业区的能源消耗和排放，可降低资源消耗、能源成本，减少大气污染物排放，改善城市环境质量，保护居民健康。2）引入先进技术和管理手段可提高工业生产效率，降低生产成本，增强企业竞争力、可持续发展能力，促进工业结构优化升级，推动城市工业向高质量发展。3）研究响应国家能源和环境政策，贯彻能源节约利用、环境保护举措，实现经济发展、环境保护双赢目标，推动构建资源节约、环境友好城市。

目前，针对节能减排控制的研究众多。耿治胜等[1]提出了基于LSTM-Attention与MOPSO (Multi Objective Particle Swarm Optimization，多目标粒子群算法）的节能减排控制算法；张宜涛[2]在节能减排背景下，探究了大气污染物排放控制方法；景燕鹏[3]设计了一种全新的节能减排系统。这些方法和技术在一定程度上达到了节能减排的效果，但往往存在单一目标优化、缺乏全局优化考虑等问题。单一目标优化往往只关注能源消耗或排放减少的某一方面，而忽略了其他重要指标，如生产成本、产品质量等。同时，传统的优化方法往往难以处理复杂的工业系统，难以实现全局最优。近年来，多目标优化算法在解决复杂系统优化问题中展现出独特的优势。本研究提出基于多目标粒子群算法的城市工业区节能减排控制方法，旨在通过综合考虑多个优化目标，达到全局最优的节能减排效果。

1、多目标城市工业区节能减排控制模型建立

通过多个优化目标、约束条件及决策变量的选择，构建多目标城市工业区节能减排控制模型。在构建节能减排控制模型之初，首要任务是明确并细化模型的优化目标。这些目标不仅是模型构建的导向，更是后续决策和优化的基础[4]。燃料成本最小化是其中的一个重要目标。考虑到在城市工业区的日常运营中燃料消耗占据了相当大的一部分成本，因此，降低燃料成本对于提升工业区的经济效益具有显著意义。通过优化设备运行策略、提高能源利用效率等方式，有效减少燃料消耗，进而降低燃料成本。利用工业区内机组有功出力的二阶多项式表示燃料成本最小化目标：

式中：min F表示燃料成本最小化，ai、bi、ci均为煤耗特性系数，Pi为机组运行过程中产生的有功功率[5-6]。

与此同时，污染物排放量最小化也是一个不容忽视的目标。随着环保意识的日益增强，污染物排放成为了衡量一个工业区环保水平的重要指标。为了实现可持续发展，必须严格控制污染物的排放，确保工业区的生产活动对环境的影响最小化。通过优化生产工艺、采用清洁生产技术等手段，可以有效减少污染物的生成和排放，保护生态环境。工业区内机组运行时产生的有害物质包括SO2和NOx，对于这2种有害物质的排放目标可以通过以下公式描述：

式中：表示SO2排放目标最小化，表示NOx排放目标最小化，ai S、bi S、gi S为机组的SO2排放特性系数；ai N、bi N、gi N为机组的NOx排放特性系数。由于2个目标函数在维度上存在差异，因此，需要对2个目标函数进行归一化处理。但由于本文后续引入了多目标粒子群算法，该算法无需对多目标问题进行单一目标处理，且通过引入半可行区域的概念，可以避免使用罚因子来处理约束，仅需对比具有相同维数的目标函数，因此，目标函数维数的差异并不会对算法的结果产生影响。

在构建多目标城市工业区节能减排控制模型时，除了要明确优化目标外，还需要设定一系列约束条件以确保模型的可行性和实用性。以下是根据上述模型给出的约束条件及相关公式。

1）生产需求约束：确保工业区的生产量满足市场需求。

式中：Qmin为生产量的最小限值，Q(x）为生产量函数，x为决策变量向量，Qmax为生产量的最大限值。

2）设备能力约束：每个设备的运行都受到其最大和最小能力的限制。

式中：ximin为设备运行参数最小允许值；xi为设备运行参数，例如功率、负载率等；ximax为设备运行参数最大允许值；R为设备集合。

3）能源供应约束：能源供应必须满足生产需求，同时不超过能源供应能力。

式中：Esupply为能源供应总量，Edemand(x）为生产活动所需的能源量。

这些约束条件共同构成了多目标城市工业区节能减排控制模型的基础，为后续的优化算法提供了明确的边界和限制。

2、基于多目标粒子群算法的模型优化改进

多目标粒子群算法是在标准粒子群优化（PSO）算法的基础上，结合多目标优化技术而发展起来的一种算法。在多目标优化的背景下，全局最优解通常是一组帕累托最优解[7]。基于多目标粒子群算法的模型优化改进，首先需要对粒子进行编码，以表示决策变量的取值。假设决策变量为X=[x1,x2，…，xn]，其中，n为决策变量的数量。每个粒子i在搜索空间中的位置可以表示为Xi，将其速度设置为vi。在初始状态下，随机生成粒子的位置和速度可表示为：

式中：rand（·）表示区间内随机生成矢量，vmin为速度最小值，vmax为速度最大值。

在每次迭代中，根据个体最优解和全局最优解的信息更新粒子的速度和位置为：

式中：vi(t+1）为下一时刻粒子更新速度，w为惯性权重，vi(t）为当前粒子速度，c1为学习因子，r1为随机数矢量，⊗表示逐元素相乘，pBest,i为粒子个体最优位置。对于约束条件，采用罚函数法或修复策略来处理[8]。罚函数法是将约束条件转化为罚项，加入到目标函数中，从而将有约束优化问题转化为无约束优化问题。修复策略则是在每次迭代后，对不满足约束条件的粒子进行修复，使其满足约束条件。通过上述流程，实现对模型的优化改进。

3、基于负荷最优分配的城市工业区节能减排控制

引入最优折中解理论，利用模糊隶属度函数表示每个Pareto解中各个目标函数对应的满意度，模糊隶属度函数表示为：

式中：ui为模糊隶属度函数，fi为子目标适应度，fi,min为子目标适应度下限，fi,max为子目标适应度上限。当ui的取值为0时，说明某一目标函数值为完全不满意；当ui的取值为1时，说明某一目标函数值为完全满意。对于上述模型输出的Pareto解集中的每一个解，求解出标准化满意度，其对应的分配策略即为最优分配，利用这一策略实现对城市工业区节能减排的最优控制。

4、对比实验

本实验旨在对比文献[1]方法、文献[2]方法和本文提出的基于多目标粒子群算法的城市工业区节能减排控制方法的应用效果。实验选取一典型城市工业区作为研究对象，该区域涵盖多个工业门类，能源消耗和排放水平具有一定代表性。实验前，收集工业区的历史能耗、排放及生产数据，建立相应的数据集。该工业区总规划面积69.72 km2，作为自治区级的A类产业园区，它不仅是经济发展的重要引擎，更是推动产业转型升级的关键力量。在这片充满生机的土地上，热电联产集中供热管网和大工业天然气直供管网如血脉般贯穿其中，为各类工业活动提供了稳定而高效的能源保障。同时，一个占地5.0×105m2的标准厂房集中区拔地而起，为众多企业提供了优质的生产空间。此外，为了解决员工的居住问题，还配套建设了26栋宿舍楼，总面积达1.1×105m2。

经过多年的发展，该工业园已经孕育出一批实力雄厚的工业基地。能源电力领域，园区内的企业凭借先进的技术和高效的管理，为区域乃至全国的电力供应做出了重要贡献。金属冶炼和铝深加工方面，园区依托丰富的资源和强大的研发实力，不断推出高品质的产品，满足了市场的需求。在制糖综合利用、食品医药、电子信息、新材料等领域，园区同样展现出了强大的竞争力，为地方经济的繁荣注入了新的活力。汽车零部件和化工产业也是该工业园的重要支柱。园区内的汽车零部件企业凭借精湛的工艺和严格的质量控制，为国内外知名汽车厂商提供了优质的零部件产品。在3种不同控制方法下，将其能源消耗情况与未应用任何控制策略时进行对比，通过简单计算，获得能源消耗降低量和排放减少量。将得到的结果记录如表1所示。

表1 3种控制方法应用下能源消耗降低量与排放减少量

从表1中的数据可以清晰地看到，文献[1]和文献[2]中提出的控制方法在应用于城市工业区时，相较于未应用任何控制方法的情况，其节能减排效果是显著的。具体来说，这2种控制方法的应用使得能源消耗量降低了400吨标准煤以上，同时排放减少量也达到了20 t以上。这一成果无疑为城市工业区的可持续发展做出了积极贡献，降低了环境污染，提高了能源利用效率。

然而，当对比本文提出的基于多目标粒子群算法的城市工业区节能减排控制方法后，可以发现其应用效果更为显著。该方法的应用使得能源消耗降低量达到了653.36吨标准煤，排放减少量也高达42.54 t。这些数据不仅远超未应用任何控制方法的情况，相较于文献[1]和文献[2]中的控制方法也有了显著的提升。

这一结果充分证明本文提出的控制方法在城市工业区节能减排方面的应用优势。通过综合考虑多个优化目标，该方法能够实现全局最优的节能减排效果，不仅降低了能源消耗和排放水平，还有助于提高企业的经济效益和竞争力。因此，可以说本文方法的应用效果最为理想，对于推动城市工业区的绿色发展和可持续发展具有重要意义。

节能减排的目标不仅在于减少能源消耗和排放，同时也要考虑企业的经济效益。通过测试生产成本下降百分比，可以全面评估节能减排措施对企业经济效益的影响，确保节能减排措施在减少能耗和排放的同时，不会对企业的运营造成过大压力，甚至能够带来经济效益的提升。因此，以生产成本下降百分比为指标，将本文方法与文献[1]方法、文献[2]方法进行对比测试。3种方法的生产成本下降百分比结果如表2所示。

表2 生产成本下降百分比

根据表2中数据，本文方法的生产成本下降百分比为7.15%，明显高于文献[1]和文献[2]提出的方法，其分别为5.63%和4.21%。因此，本文方法在降低生产成本方面具有明显优势。这一优势可能反映了本文方法在节能减排控制方面取得的成果。通过对工业生产过程的优化和技术创新，本文方法能够更有效地降低生产所需的能源消耗和原材料成本，从而实现更大幅度的生产成本下降。这表明本文方法在实际应用中有望带来更显著的经济效益，提高企业的竞争力和可持续发展能力。

5、结束语

基于多目标粒子群算法，提出了一种城市工业区节能减排控制方法，通过综合考虑能源消耗、排放减少、生产成本等多个目标，实现了全局最优的节能减排效果。实验结果表明，该方法能够有效降低工业区的能源消耗和排放水平，同时保持生产成本的可控性。然而，研究仍存在一定的局限性，如算法参数的调整、工业系统模型的简化等。未来研究可以进一步改进算法性能，提高优化效率；同时，可以考虑引入更多的优化目标和约束条件，以更全面地反映工业区的实际情况。此外，还可以将该方法应用于其他领域的节能减排控制方面，为可持续发展贡献更多的智慧和力量。

参考文献:

[1]耿治胜,王月明,高东辉,等.基于LSTM-Attention与MOPSO高炉节能减排控制算法研究[J].电子测量技术,2023,46(14):102-108.

[2]张宜涛.节能减排背景下大气污染物排放控制研究[J].皮革制作与环保科技,2022,3(2):30-33.

[3]景燕鹏.浅析建筑采暖通风空调工程的节能减排系统设计[J].中国建筑装饰装修,2024(6):77-79.

[4]李响,张楠,宋培.碳排放交易制度的节能减排效应及作用机制研究:基于合成控制法的经验证据[J].现代财经(天津财经大学学报),2022,42(4):96-113.

[5]毛晓波,沈博文,於慧敏.碳中和目标下炼钢用电炉节能减排自动控制方法[J].自动化应用,2023,64(23):206-208.

[6]贺勇,卫岂伦,廖诺.基于系统动力学的电煤供应链节能减排路径仿真分析[J].工业工程,2022,25(3):39-46.

[7]陈琳,尹建兵,徐航,等.基于PSO-LSSVM的光伏新能源节能减排效果评价研究[J].自动化与仪器仪表,2023(6):84-88.

[8]赵宇冰,刘育平,卜小伟,等.基于决策树算法的园区照明系统能耗优化控制方法[J].计算技术与自动化,2023,42(1):72-77.

文章来源:杨华.基于多目标粒子群算法的城市工业区节能减排控制方法研究[J].能源与节能,2024,(08):111-114.