基于连续性的换热网络整型变量优化策略

换热网络优化是典型的混合整数非线性问题,其整型变量(换热网络的结构)的组合情况对于其优化的走向以及局部最优解的质量具有至关重要的作用.分析了换热网络结构与性能之间的连续性特征;利用最速下降法对换热网络整形变量进行初步优化以确定合适的换热器数目,生成一系列连续变化的换热网络结构;以结构序列作为优化变量,借助换热网络性能连续性原理,将多维整型变量转换为一维连续变量,对整型变量进行启发式的连续性搜索.通过具体算例求解,该方法帮助优化过程跳出了局部最优的陷阱,并得到了较好的优化结果.     

基于结构性能连续性的模拟退火算法优化换热网络

换热网络优化是典型的混合整数非线性问题,其整型变量的组合情况(换热网络的结构)对于其优化的走向以及局部最优解的质量具有至关重要的作用.指出换热网络的结构与性能存在连续性,并由此提出以连续性指导整型变量最优搜索的换热网络模拟退火算法,对换热网络的结构进行最优搜索,降低换热网络的综合费用.通过对实际算例的优化,将换热网络的综合费用由1599229美元降至1581165美元.结果表明:换热网络结构与性能的连续性能指导整型变量的优化走向,保证模拟退火算法在换热网络优化过程中的可靠性.     

采用换热单元数限制策略的RWCE算法优化换热网络

针对强制进化随机游走算法(RWCE)在优化后期换热单元数和最小年综合费用变化缓慢的问题,提出强制限制换热单元数的方式优化换热网络:首先对换热网络结构中换热单元数下限进行控制,若某种结构的换热单元数小于该下限值,即强制增加换热单元,确保后期仍有较多的换热单元参与进化;为进一步优化换热网络,在维持换热单元数下限的基础上,对换热单元的换热量重新分配,使其在跳出局部极小换热单元数的同时,进一步精细搜索,增强结构进化能力。通过9SP和16SP算例验证,得到相较文献更低的年综合费用,分别为2 926 484和6 830 843$/a,表明引入该策略的RWCE算法,具有更强的全局搜索能力,兼顾了整型变量和连续变量的优化,优化效率和质量得以提高。     

RWCE算法控制参数动态更新促进换热网络结构进化策略

相较其他进化算法,强制进化随机游走（RWCE）算法能够始终保持较高的种群多样性,从而有效地跳出局部最优。然而,目前对于该算法进化过程中的控制参数如最大步长、最小换热量或换热面积以及接受差解概率的设置仍无严格定义,其取值方法和取值范围都将对结构进化的进度、换热单元生成和消去速度以及最终的换热单元数产生直接影响。根据换热单元数设定逐渐变化的控制参数,进行逐级优化尝试。引入logistic函数作为接受差解概率的取值策略,使最大步长和保留系数均随换热单元数线性变化,实现控制参数的动态更新从而促进换热网络结构进化。通过算例验证,该策略能提高RWCE算法优化换热网络的效率,可获得更理想的网络结构。     

隔代强制进化遗传算法在换热网络优化中应用

在对换热网络分级超结构及其数学模型分析的基础上,对网络综合优化问题进行了研究．针对普通遗传算法及其它优化算法无法保证网络优化质量和效率的缺点,对遗传算法进行了改进,提出了换热网络隔代强制进化遗传算法。该方法将换热网络结构信息转化为种群中染色体信息,利用种群的进化实现网络结构的优化,在进化过程中使用隔代强制策略,使种群向更优方向稳步进化,保证各代优化结果的有效性,降低最优群体的生成代数,并利用最优个体保存技术记录优化过程中最佳换热网络结构。采用此方法对具体换热网络实例进行了优化综合,结果表明：隔代强制进化遗传算法能在网络优化过程中避免早熟收敛而陷入局部最小点的现象,使搜索质量和效率得到有效提高。用隔代强制进化遗传算法对有分流和无分流换热网络进行优化综合,均能获得综合性能良好的网络结构。     

应用遗传算法优化设计微型燃气轮机原表面换热器

提出将热力性能设计与遗传算法搜索过程相结合的方法.对适用于100 kW微型燃气轮机的人字形交错波纹板式原表面换热器进行结构优化,分别以重量最轻和换热紧凑度/重量最大作为目标函数,把换热器芯体外形尺寸和换热表面结构尺寸作为待寻求最佳值的优化变量进行优化.遗传算法程序采用二进制编码,锦标赛选择,均匀交叉和单点变异,并采用基...     

基于局部搜索增强策略的微分进化算法应用于换热网络优化

针对微分进化算法应用于换热网络优化时,局部搜索能力不强及易出现"早熟收敛"的现象,提出了一种兼顾局部搜索和全局寻优能力的改进策略。首先,对算法出现早熟的主要原因进行了机理分析;在此基础上,从动态更新角度引入局部增强算子,以当前解为中心进行邻域精细搜索,保证了局部搜索精度;最后,结合强制跳出机制,解决了算法易陷入局部极值的缺陷,对于非凸非线性问题较为严重的换热网络问题,实现了换热网络优化全局寻优能力和局部搜索精度的兼顾。算例结果表明,新的局部搜索增强策略能够进一步改善种群多样性和提高寻优效率及精度,获得比文献中结果更好的解,有效提高微分进化算法应用于与换热网络优化的能力。     

基于内点法-退火因子法的主动配电网无功优化

大规模分布式电源(distributed generation,DG)接入主动配电网对配电网的潮流、节点电压和网络损耗有很大的影响。在主动配电网(active distribution network,ADN)中,具有一定的无功调节能力。本文研究了风力发电、光伏发电和其他DG的有功功率与无功功率的关系,结合传统的电压调节方法,对有源配电网的潮流进行了优化。根据DG的有功功率预测,动态调整DG的无功出力,以保持局部电压稳定,实现最优分配。目标函数由总网络损耗和离散变量罚函数构成,以电压无功调节能力为约束条件,将配电网无功优化问题建立为一个混合整数优化问题;采用内点法和罚函数法相结合的方法处理离散变量,在目标函数中引入连续可微改进的高斯罚函数,在高斯罚函数加入模拟退火因子,使目标函数跳出局部最优而获得全局最优,并将混合整数优化问题转化为连续问题求解。以光伏发电和风力发电为例,说明无功优化可以减少网络损耗,有效改善配电网的性能。     

一种多种群混合搜索微分进化算法优化换热网络

针对基本微分进化算法应用于换热网络优化时易陷入局部极值而出现早熟收敛的问题,提出了一种多种群混合搜索DE(微分进化)算法。首先,利用对立操作进行种群的多轮再生,提高了解空间的多样性;其次,各个按照不同的局部搜索机制实现种群的进化、更新,提高算法的局部搜索能力;最后,经算例研究表明:本文所述方法不仅能够有效提高种群多样性,克服算法易陷入局部极小值的缺点,且算法的稳定性和全局收敛能力均有显著提升。为启发式算法解决复杂换热网络优化问题提供了进一步的研究基础。     

蚁群算法在换热网络优化中的应用

提出将蚁群算法应用于换热网络优化中,按照相等的能量份额将各股热流体分解成能量集合,热流体能量通过换热器在与冷流体换热的过程中得到分配,换热器单元面积得到相应地调整．能量分配过程中换热网络得到优化,从而使年综合费用减少的换热器面积不断积累,最终形成了一个最优的换热网络结构．通过具体算例验证了该方法的可行性和有效性,最终优化的结果证明该方法具有较强的全局搜索能力,能够应用于复杂换热网络的优化问题中．     

基于温差均匀性因子协进化的双层算法同步优化换热网络

针对同时存在整型变量和连续型变量的换热网络综合问题,提出一种双层优化方法。外层以换热网络的温差均匀性因子作为网络结构性能的评价指标,通过蒙特卡洛随机抽样技术产生试探结构,采用整型优化算法逐步进化外层结构;内层以最小年综合费用作为优化指标,采用动态更新子群的改进粒子群算法优化连续变量。优化结果表明,温差均匀性因子可以有效评价换热网络的结构性能,从而指导结构的进化;改进的粒子群算法具有更强的全局搜索能力,相关算例均找到了更优的网络设计,应用于工业生产实际,可以有效节约成本。     

基于分级超结构的换热网络改造优化

建立了基于分级超结构模型的换热网络改造同步优化数学模型。该模型不依赖于夹点约束,不需要预先给定最小传热温差,能够有效权衡改造投资费用与运行费用之间的关系。改造投资费用中考虑了现有换热器的重新配置费用、现有换热器新增传热面积费用和新增换热器费用,符合工程实际要求。针对换热网络改造优化数学模型具有不连续和非线性的特点,数学模型的求解采用双层优化策略,其中表示网络结构调整的离散变量优化利用遗传算法,而表示操作参数的连续变量优化利用粒子群算法优化。2个不同规模的换热网络改造算例用于验证所提出方法的有效性。     

Optimizing heat exchanger networks with genetic algorithms for designing each heat exchanger including condensers

This paper presents a procedure for the design of the components of a heat exchanger network (HEN). The procedure first uses pinch analysis to maximize heat recovery for a given minimum temperature difference. Using a genetic algorithm (GA), each exchanger of the network is designed in order to minimize its total annual cost. Eleven design variables related to the exchanger geometry are considered. For exchanger involving hot or cold utilities, mass flow rate of the utility fluid is also considered as a design variable. Partial or complete condensation of hot utility fluid (i.e., water vapor) is allowed. Purchase cost and operational cost are considered in the optimization of each exchanger. Combining every exchanger minimized cost with the cost of hot utility and cold utility gives the total cost of the HEN for a particular ΔT_min. The minimum temperature difference yielding the more economical heat exchanger network is chosen as the optimal solution. Two test cases are studied, for which we show the minimized total cost as a function of the minimum temperature difference. A comparison is also made between the optimal solution with the cost of utilities and without it.     

改进精度的换热网络优化遗传算法

在换热网络分级超结构及其数学模型基础上,提出了改进精度的换热网络优化综合遗传算法,该算法采用三层优化结构,利用中间层修正换热系数和流体物性,在计算量上升不多的情况下,从本质上提高了换热网络优化过程中的精度。采用此方法对炼油厂常减压系统进行优化,得到了良好的效果。     

利用夹点技术优化蒸馏换热网络

介绍夹点技术设计的基本原理及设计原则,采用Aspen Hx-net软件,运用夹点技术对某炼油厂常压蒸馏装置换热网络进行优化分析,确定最优传热温差△Tmin、最小公用工程用量和夹点位置,并对换热网络进行了优化.装置运行情况表明,优化后的换热网络节能效果明显,装置投资回收期仅8个月.     

Multipopulation differential evolution algorithm based on the opposition-based learning for heat exchanger network synthesis

Multipopulation differential evolution combined with opposition-based learning is developed to improve the convergence efficiency and optimization accuracy for heat exchanger network synthesis. The algorithm is based on a stagewise superstructure simultaneous optimization model without considering stream splitting. The candidate population and its opposite population are searched in parallel. Mutation operations are implemented on both populations to provide a full information exchange among populations at each generation. A regrouping schedule is introduced to avoid premature convergence. The algorithm is applied to five heat exchanger network cases of different sizes. More economic networks are found using this method with less computational time.     

Different Strategies to Improve Industrial Heat Exchange

A variety of different strategies are available to process and equipment designers to improve industrial heat transfer. These range from the use of efficient forms of individual heat exchangers to the optimum utilization of the individual units in a network, generally referred to as "process integration." This article attempts to review these strategies with reference to the conventional and more recent forms of shell-and-tube heat exchangers. In the context of a heat exchanger network, process heat transfer intensification ( global intensification ), i.e., network design for maximum energy recovery, is a first important step. This needs to be then combined with heat transfer intensification in individual units/shells ( local intensification ). The benefits of global and local intensification are illustrated with examples of a helically baffled heat exchanger ( Helixchanger ), as a representative of a more recent form of shell-and-tube exchanger. Some aspects concerning the use of multistream heat exchangers are discussed, and finally, an example for optimization of a plate-type heat exchanger is presented.