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基于上海商业区的多能源系统多目标优化和策略分析

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NOMENCLATURE

1. INTRODUCTION

1.1 Background

1.2 Project context

1.3 Literature review

1.4 Contributions

1.5 Thesis organization

2 CONFIGURATION OF SYSTEMS AND COMPONENTS

2.1 Combined Cooling, Heating and Power Generation

2.2 Hybrid System

2.3 Conclusion of this chapter

3 MATHEMATICAL OPTIMIZATION MODEL OF CCHP SYSTEM PERFORMANCE

3.1 Optimization Algorithm:Genetic Algorithm

3.2 CCHP system

3.3 Hybrid System

3.4 Conclusion of this part

4 OPTIMAL OPERATION STRATEGY SIMULATION OF BUILDING HYBRID SYSTEM USING GENETIC ALGORITHM N REAL CASE STUDY

4.1 Operation strategies

4.2 Simulation parameters

4.3 Results and Analysis

CONCLUSION

4.4 General conclusion

4.5 Further improvement and development

参考文献

致谢

ACKNOWLEDGEMENTS

ACADEMIC ACHIEVEMENT

上海交通大学硕士学位论文答辩决议书

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摘要

中国经济在过去十年以每年平均10%的速度增长,2010年已成为世界第二大石油消费国和世界上最大的能源消费国。提高能源利用效率和控制二氧化碳排放等已经成为今后必须重视的关键问题。回顾中国的能源消费情况,分布式供能系统可以提供解决方案,实现政府制定的节能减排条略目标。由于分布式供能系统可以保证高能源效率,具有良好的环境影响性和可靠的能源供应。在未来几年,预计中国将成为应用CCHP第一大国。为解决未来能源的缺乏问题和环境污染问题,CCHP系统与新能源系统联合使用也是一种可行的技术方案。
  CCHP系统与多能源系统在确定之前,需要对目标建筑根据气候条件,负荷需求和能源价格等方面进行分析研究。以达到最佳的设计方案,并保证系统最佳性能。
  本文围绕建筑用能不断增加的趋势,提出的数学优化模型为遗传算法。由于优化问题是一个多目标优化问题,其评价标准是一次能源的消耗,二氧化碳排放量和成本等多参数。为找到最合适的策略,不同的优化策略算法如BL,FTL,FEL或FEHL将应用到模型上。
  在分析过程中,针对根据全年能耗以及夏季典型日的能源消耗,应用数学工具对模型进行分析,不仅研究得到系统的最佳设计方案,分析出系统最佳性能,同时对CCHP和多能源系统进行了杨西的指标比较。
  对模拟和分析结果进行归纳总结。

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