基于改进白鲸算法的太阳能与生物质互补CCHP系统多目标优化研究

《基于改进白鲸算法的太阳能与生物质互补CCHP系统多目标优化研究》是一篇聚焦于可再生能源与能源系统优化的学术论文。该论文旨在探讨如何通过改进的白鲸优化算法对太阳能与生物质互补的冷热电联产（CCHP）系统进行多目标优化，以提升系统的经济性、环境效益和能源利用效率。

在当前全球能源结构转型和碳中和目标的推动下，清洁能源的开发和利用成为研究热点。其中，太阳能和生物质能作为两种重要的可再生能源形式，具有资源丰富、环境友好等优势。然而，由于这两种能源的间歇性和不稳定性，单独使用难以满足持续稳定的能源需求。因此，将太阳能与生物质能结合，构建互补型CCHP系统，成为实现能源高效利用的重要途径。

CCHP系统即冷热电联产系统，是一种能够同时提供电力、供热和制冷的综合能源系统。其核心在于通过高效的能源转换和梯级利用，提高整体能源利用率。然而，CCHP系统的运行涉及多个变量和约束条件，如能源供需平衡、设备容量限制、经济成本以及环境排放等，使得系统的优化过程变得复杂。

传统的优化方法在处理多目标优化问题时存在一定的局限性，例如计算效率低、收敛性差或难以找到帕累托最优解。为此，本文引入了一种改进的白鲸优化算法（Improved Whale Optimization Algorithm, IWOA）。白鲸优化算法是一种模拟白鲸群体行为的智能优化算法，具有较强的全局搜索能力和收敛速度。通过对原始白鲸算法进行改进，如引入自适应参数调整机制、增强局部搜索能力等，提升了算法在多目标优化中的性能。

在论文中，作者建立了太阳能与生物质互补CCHP系统的数学模型，包括能源供应模型、能量转换模型和负荷需求模型。同时，定义了多个优化目标，如系统运行成本、温室气体排放量、能源利用效率等，并通过改进的白鲸优化算法对这些目标进行协同优化。

为了验证所提方法的有效性，论文进行了大量的仿真实验，并与其他优化算法进行了对比分析。实验结果表明，改进后的白鲸优化算法在求解多目标优化问题时表现出更高的精度和更快的收敛速度，能够在保证系统稳定运行的前提下，有效降低运行成本并减少环境污染。

此外，论文还对优化结果进行了详细分析，探讨了不同参数设置对系统性能的影响，为实际工程应用提供了理论依据和技术支持。研究结果不仅有助于提高太阳能与生物质互补CCHP系统的运行效率，也为未来能源系统的智能化、绿色化发展提供了新的思路。

综上所述，《基于改进白鲸算法的太阳能与生物质互补CCHP系统多目标优化研究》是一篇具有重要理论价值和实践意义的学术论文。它不仅拓展了多目标优化算法的应用范围，也为可再生能源系统的优化设计提供了新的方法和工具，对未来能源系统的可持续发展具有积极的推动作用。