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龍圖騰網(wǎng)恭喜菱感能源科技(蘇州)有限公司申請(qǐng)的專(zhuān)利一種基于集成優(yōu)化算法的冷站負(fù)荷分配方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119168295B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-25發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202411233593.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/0631；該發(fā)明授權(quán)一種基于集成優(yōu)化算法的冷站負(fù)荷分配方法是由鄧才亮;朱明華;黃巖設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-09-04向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本一種基于集成優(yōu)化算法的冷站負(fù)荷分配方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種基于集成優(yōu)化算法的冷站負(fù)荷分配方法，涉及冷站負(fù)荷分配技術(shù)領(lǐng)域，所述基于集成優(yōu)化算法的冷站負(fù)荷分配方法包括下述步驟：S1、建立冷站模型；S2、構(gòu)建冷站負(fù)荷分配的優(yōu)化模型；S3、集成優(yōu)化算法對(duì)優(yōu)化模型求解；S4、最優(yōu)負(fù)荷分配方案應(yīng)用。該基于集成優(yōu)化算法的冷站負(fù)荷分配方法，將多種優(yōu)化算法進(jìn)行組合集成，利用不同算法的優(yōu)勢(shì)，在信息共享的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)揚(yáng)長(zhǎng)避短，在提高求解效率的同時(shí)，增強(qiáng)算法的全局尋優(yōu)能力，克服了單一優(yōu)化算法的局限性，可有效提高負(fù)荷分配的效率和精度，減少冷站能耗，具有良好的節(jié)能效果。

本發(fā)明授權(quán)一種基于集成優(yōu)化算法的冷站負(fù)荷分配方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于集成優(yōu)化算法的冷站負(fù)荷分配方法，其特征在于：所述基于集成優(yōu)化算法的冷站負(fù)荷分配方法包括下述步驟：S1、建立冷站模型：通過(guò)在冷站各個(gè)子系統(tǒng)和設(shè)備上安裝傳感器，實(shí)時(shí)采集冷水機(jī)組的進(jìn)出水溫度、冷凍水流量、制冷量關(guān)鍵參數(shù)，并將數(shù)據(jù)傳輸至冷站控制系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行存儲(chǔ)，并在此基礎(chǔ)上綜合冷水機(jī)組特性曲線、冷卻塔熱力學(xué)模型、水泵能耗模型以建立能夠精確反映冷站實(shí)際運(yùn)行狀態(tài)的數(shù)學(xué)模型；S2、構(gòu)建冷站負(fù)荷分配的優(yōu)化模型：以最小化冷站總能耗為目標(biāo)函數(shù)，結(jié)合冷水機(jī)組運(yùn)行工況約束、冷凍水流量平衡條件，構(gòu)建冷站負(fù)荷分配的優(yōu)化模型，該優(yōu)化模型以各冷站的負(fù)荷分配比例為決策變量，通過(guò)能耗計(jì)算公式量化各方案的目標(biāo)函數(shù)值；S3、集成優(yōu)化算法對(duì)優(yōu)化模型求解：集成優(yōu)化算法的核心思想是將多種啟發(fā)式算法進(jìn)行有機(jī)結(jié)合，并通過(guò)信息交換機(jī)制實(shí)現(xiàn)算法間的協(xié)同優(yōu)化，具體地，集成優(yōu)化算法包含以下子步驟：A：參數(shù)初始化；B：并行優(yōu)化；C：解評(píng)價(jià)與信息交換；D：算法更新；E：迭代求解；F：結(jié)果輸出；參數(shù)初始化具體內(nèi)容如下：對(duì)粒子群優(yōu)化算法、遺傳算法、模擬退火算法的共用參數(shù)進(jìn)行統(tǒng)一的初始化，包括初始解集合、適應(yīng)度評(píng)價(jià)函數(shù)、終止條件；并行優(yōu)化具體內(nèi)容如下：粒子群、遺傳和模擬退火算法在各自的搜索空間內(nèi)并行進(jìn)行優(yōu)化，從不同角度搜索最優(yōu)負(fù)荷分配解，其中，粒子群算法通過(guò)粒子的位置和速度更新實(shí)現(xiàn)解的迭代，遺傳算法通過(guò)選擇、交叉、變異操作實(shí)現(xiàn)種群的進(jìn)化，模擬退火算法通過(guò)溫度參數(shù)控制接受新解的概率；解評(píng)價(jià)與信息交換具體內(nèi)容如下：定期對(duì)三種算法的當(dāng)前解進(jìn)行統(tǒng)一的適應(yīng)度評(píng)價(jià)，計(jì)算各解的目標(biāo)函數(shù)值，根據(jù)評(píng)價(jià)結(jié)果，識(shí)別出各算法的優(yōu)質(zhì)解，通過(guò)共享內(nèi)存機(jī)制進(jìn)行信息交換，其中，粒子群算法將其全局最優(yōu)解共享給遺傳算法，作為新的優(yōu)質(zhì)個(gè)體加入種群，遺傳算法將其種群中適應(yīng)度最高的個(gè)體共享給模擬退火算法，作為新的當(dāng)前解，模擬退火算法將其接受的新解共享給粒子群算法，幫助粒子跳出局部最優(yōu)區(qū)域；算法更新具體內(nèi)容如下：根據(jù)交換的信息，各算法對(duì)自身的關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行適應(yīng)性更新，粒子群算法根據(jù)共享的優(yōu)質(zhì)解調(diào)整粒子的速度，遺傳算法根據(jù)引入的外部個(gè)體動(dòng)態(tài)調(diào)整交叉和變異概率，模擬退火算法根據(jù)共享解的能耗水平調(diào)整溫度的衰減速率；迭代求解具體內(nèi)容如下：更新后的三種算法再次進(jìn)入并行優(yōu)化階段，重復(fù)步驟B-D，直到滿足最大迭代次數(shù)或解的精度要求，在每輪迭代中，算法間不斷交換信息；結(jié)果輸出具體內(nèi)容如下：當(dāng)滿足終止條件時(shí)，從三種算法的優(yōu)化結(jié)果中選出總能耗最低的負(fù)荷分配方案，作為最終的全局最優(yōu)解，將最優(yōu)解解碼為各冷站的負(fù)荷分配比例，傳輸給下一步的控制模塊；S4、最優(yōu)負(fù)荷分配方案應(yīng)用：根據(jù)最優(yōu)負(fù)荷分配比例，計(jì)算各冷站及其內(nèi)部冷水機(jī)組的運(yùn)行參數(shù)設(shè)定值，冷水機(jī)組的啟停狀態(tài)、冷凍水出水溫度、冷凍水流量，通過(guò)數(shù)據(jù)總線，將這些控制指令下發(fā)給各冷站的現(xiàn)場(chǎng)控制器，控制器根據(jù)指令調(diào)整冷水機(jī)組的運(yùn)行狀態(tài)，使實(shí)際運(yùn)行工況逼近最優(yōu)方案，同時(shí)，冷站控制系統(tǒng)還需對(duì)負(fù)荷分配優(yōu)化程序進(jìn)行周期性觸發(fā)，實(shí)時(shí)獲取冷站的運(yùn)行工況變化，動(dòng)態(tài)更新優(yōu)化結(jié)果，保證冷站在不同負(fù)荷需求下均能實(shí)現(xiàn)能耗最優(yōu)運(yùn)行。

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