1、PDF外文：http:/ 中文 3860 字 毕业设计外文资料翻译 学 院： 电气工程学院 专 业： 电气工程及其自动化 姓 名：
2、 学 号： 外文出处： Energy 64 (2014) 375-388 附 件： 1.外文资料翻译译文； 2.外文原文。 指导教师评语： &nbs
3、p; 签名： - 1 - 附件
4、 1：外文资料翻译译文 直接基于小区热水系统综合能源的建模及优化运行 本文提出了一种直接基于小区热水系统综合能源的模型 ,并且此系统能联合使用风能，太阳能，天然气和电能。该模型包括一个单独的风力涡轮发电机，热生产者，一个供水网络和加热负载。这项研究还调查了系统在日常运作中化石燃料消耗进行优化的最佳操作策略。基于该模型，通常获得控制策略的目标函数被复杂的操作限制所构造。 GSO（搜索 优化组）用来追踪锅炉的最佳设定点温度和泵的最佳水流量，以尽量减少燃料的消耗，与此同时满足变量约束。 为了验证该模型和优化经营策略，模拟研
5、究已经开展。最佳的操作策略是在与未优化的控制策略的比较中获得评估。仿真结果证明了该模型的有效性，并表明，最佳的操作策略是能够使系统运行更加节能。这个被提议的系统也在与常规天然气加热系统的比较中获得评价。 这些比较的结果论证了投资的可行性，有意义的能源节约和日常运作实现成本降低。 1 介绍 近日，化石燃料的有限储备和全球环境问题已经激发了人们专注于可再生能源的利用。化 石燃料的燃烧对温室气体不断增长的排放负主要责任，并且排放的数量已经达到这样的水平，所以我们需要采取措施来防止气候变化所造成的不良影响。因此，有效的利用能源和 /或增加
6、可再生能源的比例对能源供应体系是有必要的，以此来减少化石燃料消耗和排放。作为能源供应体系的一个重要类型，加热系统要么是基于个人供暖要么是基于区域供暖。对于加热系统来说，节约一次能源，减少对环境的污染，提高居民生活质量是非常重要的。区域供暖已经证明比个体供暖更好，因为它可以减少更多的一次能源消耗和排放。相当数量的关于区域供热系统模型的研究已经在进行 了。此外，研究表明，一个恰好的区域供热系统的优化供热面积在 50,000.00 m2和 250,000.00m2范围之间。如果加热面积大于该范围时，那么备用加热系统 ,被叫做间接区域供热系统，就会被建议使用。随着加热系统的发展，如何减少其化石燃料的消
7、耗，同时满足当地的热量需求已经成为一个需要解决的问题。 为了减少加热系统的化石消耗 , 各种方法都已经被应用。斯珀林和默勒已经在当地的可再生能源系统中研究了终端能源节约和区域供暖扩建。马勃和哈维已经分析了在区 - 2 - 域供热系统中天然气结合热电厂的生物燃料气化炉因素。 Roonprasang 等已经进行了利用太阳能水泵的一个新太阳能热水器系统的实验研究。 stergaard 和隆德已经为区域供暖开发出一种利用低温地热的可再生能源系统。 stergaard 等已经为奥尔堡市研究出了基于低温地热，风能和生物质能的可再生能源的方案。由此可以看出，可再生能源的综合利用和能源的有效利用是
8、实现更节能的供热，减少环境污染的两种主要方法。与化石燃料的使用相比，可再生能源的利用可以使供热可持续发展，但仅仅使用可再生能源不能保证供热的质量。事实上，包括不可再生能源和可再生能源的能源资源的综合利用，可以同时使供 热保持持续和可靠。对于区域供热，多元化能源包括化石燃料，热电联产热，废热和从地源热泵的有效热，太阳能热能和生物质能等的可再生能源。事实上，随着风力发电机和光伏技术的飞速发展，风能和太阳能资源更广泛地用于发电和产热。此外，这些技术在经济方面是有希望证明自己用于居住或工业等众多社会各界小规模的独立应用。 除了能源资源综合利用，供热系统的运行优化也被认为是减少化石燃料消耗的
9、措施。为了研究特定系统的最佳操作策略，通常采用一种优化算法。 EAs（进化算法），从适应自然的研究和人工系统，在过去的几十年已经进行了全面研究。 GA（遗传算法），PSO（粒子群优化）和其他人群为基础的优化技术已被广泛应用于优化问题求解。近日，GSO（组搜索优化）被他等人提出，这是从群居，动物界现象的一种的启发。 GSO 尤其是涉及动物搜索行为和利用 PS（监制 -Scrounger）生物模型，它假定组成员搜索无论是对'发现 '（制片人）或 '加入 '（ scrounger）的机会。 GSO 的广泛讨论和深入的分析，可以参见参考文献。其中就一系列单目标测试函数
10、GSO 和其他中介之间的综合比较已经被报道。 GSO 的表现对于代表参数不如使得真实世界的应用中特别有吸引力的最大追求 角度敏感。实际上， GSO 已被应用到解决一些真实的实际问题。他和李已经研究了一个调查组基于机器状态监测的神经网络优化的应用。 吴等人与多个生产者已经研制出了的FACTS 装置。刘等人已申请了对桁架结构的设计 GSO。席尔瓦等人开发了基于群搜索优化进化的极端学习机。 在本文中，综合能源利用率和运行优化被认为是减少小区热水系统化石燃料的消耗，同时满足变化的热量需求的联合措施。本文的其余部分安排如下。第 2 节介绍了联合使用风能，太阳能，天然气和电能的直接的区域供热系统的典范。第 3 节的重点在于操作最佳化 系统日常运作的化石 燃料的消耗因使用 GSO 而得到优化。在第 4 节，提出
