基于tscTFCSNPS路径选择的区域综合能源系统低碳优化方法

作     者：刘佳良 王涛 潘怡 

作者机构：西华大学电气与电子信息学院 

出 版 物：《电力建设》 (Electric Power Construction)

年 卷 期：2023年

核心收录：

学科分类：080702[工学-热能工程] 0808[工学-电气工程] 080802[工学-电力系统及其自动化] 08[工学] 083305[工学-城乡生态环境与基础设施规划] 0807[工学-动力工程及工程热物理] 0833[工学-城乡规划学] 

基　　金：国家重点研发计划资助(2021YFB2601500) 

主　　题：区域综合能源系统 脉冲神经膜系统 路径优化 遗传算法 

摘      要：为了解决区域综合能源系统实际应用中难以确定最优供能路径的问题，本文提出一种区域综合能源下带时间约束的标注模糊有色脉冲神经膜系统(Regional Integrated Energy System-Tagged Fuzzy Colored Spiking Neural P System with time sequence constraint，RIES-tscTFCSNPS)供能路径寻优推理模型，以研究系统在参变量相同条件下，不同供能路径运行的优劣情况。首先，在满足负荷需求的情况下，使用RIES-tscTFCSNPS模型选出所有符合约束条件的供能路径；然后，将运行成本和CO2排放量两个目标函数进行加权组合，建立一个新的目标函数，并使用遗传算法对其进行优化求解；最后，通过分析优化结果，得到在不同场景下的最优供能方案。本文以某综合园区为例，设置4种不同场景进行实验分析，仿真结果表明本文所提模型有效提高了系统的经济性，并降低了CO2的排放量。