Hierarchical optimization of district heating plants by integrating evolutionary and non-linear programming algorithms
Notice bibliographique
Résumé
In district heating systems, the capacity and types of energy sources, along with their control mechanisms to meet heating demands, are intricately linked. Effective planning must consider financial constraints and system operations, especially with thermal storage. Control methods can significantly influence sizing decisions by adjusting heat production and storage rates across different equipment. Addressing these issues concurrently is essential to maximize cost savings throughout the system's lifespan. This study addresses critical research gaps, such as the lack of integrated bi-level schemes that combine evolutionary and mathematical optimizers while maintaining original non-linear problem formulations. Specifically, it puts forward a novel tri-level optimization framework aimed at minimizing the lifecycle cost (LCC) of district heating plants, powered by a mix of green (solar thermal and biomass) and conventional (gas) heat sources, along with daily thermal storage. The three levels of this scheme are: i) a particle swarm optimizer (PSO) to explore capacities of heat production and storage devices to minimize LCC; ii) an interior-point optimizer (Ipopt) to minimize annual operating costs with explicit operational constraints; and iii) a simulation layer to enhance computational efficiency. Technical suggestions regarding the initialization and early termination of Ipopt to achieve the global optimal solution with reasonable computation time are described in detail. When applied to the multi-source plant, this methodology showed successful and rapid convergence of PSO towards feasible system designs. The study achieved a minimum LCC of 36.34 million USD, corresponding to a levelized cost of heat of 0.0256 USD/kWh, by maximizing green heat sources and using moderate-volume storage. Biomass fuel (74.8%) and capital costs of biomass (8.1%) and solar (7.9%) systems were the primary LCC contributors. Thermal storage enhanced operational flexibility; without it, the gas boiler capacity increased by 112.1 times, and LCC and carbon emissions rose by 3.4% and 106.97%, respectively. In conclusion, the proposed methodology successfully demonstrated substantial cost savings and environmental benefits through strategic renewable energy use and thermal storage, laying the groundwork for its reapplication to more complex system configurations. • A novel tri-tier genetic-mathematical optimization is proposed for energy systems. • Intertwined PSO and Ipopt algorithms tune the operation and sizing simultaneously. • This approach is applied to a solar-assisted district heating plant with storage. • Life cycle costs are minimized to 36.34 × 10 6 USD by reducing the use of gas fuel. • Without storage, costs and emissions increase by 3.4 and 106.97%, respectively.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».