摘要 : 为实现工业废水处理过程中进料流量和进料浓度波动状态下的机械蒸汽再压缩系统逐时优化,建立了基于自适应SPAE2算法的逐时优化模型。采用SPEA2算法并结合自适应交叉概率、变异概率以及组合权重法的多目标逐时优化,以系统总功耗和总换热面积为优化目标... 展开 为实现工业废水处理过程中进料流量和进料浓度波动状态下的机械蒸汽再压缩系统逐时优化,建立了基于自适应SPAE2算法的逐时优化模型。采用SPEA2算法并结合自适应交叉概率、变异概率以及组合权重法的多目标逐时优化,以系统总功耗和总换热面积为优化目标,得到蒸发温度、压缩温升的最优组合。在原始研究的基础上,改进了SPEA2算法,并且将原始数据与优化结果进行对比,自适应SPEA2算法具有更强的全局寻优能力,优化结果具有更高准确性。利用最小二乘法对优化结果进行数据拟合,优化结果与恒定蒸发工况下结果相比:系统总功耗平均降低123.7 kW,换热面积平均减少36.3 m^(2);性能系数和㶲效率分别平均提高8.8%和26.6%,㶲损失平均降低102.3 kW。研究结果表明,所建立的系统逐时优化模型可以得到系统进料波动状态下各设备参数逐时变化值,提高了目标系统的能量利用率和热力学完善度。 收起