基于改进多目标差分进化的蒸汽动力系统碳排放和生产成本优化

化工企业生产过程中向空气排放大量温室气体，在双碳背景下，其需兼顾节能降本和减少碳排放两个矛盾的优化目标。本文先通过排放因子法对蒸汽动力系统的碳排放加以评价作为环境指标，再通过产能和耗能设备的运行参数、能源管网内部不同公用工程的产耗平衡，构建多目标优化的MINLP模型，提出一种动态参数多目标差分进化算法(D-MOEA)对MINLP模型进行求解，算法引进参数自适应调整策略，旨在提高算法的全局寻优能力，增强收敛能力。以某乙烯工厂实例为背景，用排放因子法作为碳排放的评价指标，使用动态参数多目标差分进化算法进行运算，结果表明排放因子法建立模型的有效性，以及算法的收敛性和精度更高。

如今的工业生产中，蒸汽动力系统(SPS)多以消耗化石燃料为基础。化石燃料经过燃烧后产生的气体排放到环境中，对地球的生态平衡带来了很大的负面影响。虽然传统SPS 的优化设计仅考虑经济因素， 随着化石能源的越来越短缺以及环境标准的日益严格，传统SPS 的优化设计考虑环境因素已经成为一种必然的发展趋势[1]。

近年来， SPS 的多目标优化主要从模型的改造和算法的改进入手。

张鹏飞等[2]综合考虑了能源设备、生产操作及大气污染物排放等因素，建立了SPS 的多目标混合整数线性规划(MOMILP)模型，采用改进增广ε-约束法对生产成本和环境成本两个目标统筹进行优化，获得了设备燃料配比和能源分配的优化调度方案，在实际工程中基于不同的环境收费标准下的生产调度方案进行了对比，结果验证了优化调度模型的有效性。Wu 等[3]提出了一种具有旋转设备驱动选择的SPS 多目标优化设计模型，该模型将汽轮机和电动机的能源性能嵌入其中， 并且使用生命周期评价方法对系统中设备材料和公用设施对环境的影响， 并将该方法应用于实际工厂，得到经济和环境目标的pareto 前沿，分析说明合适的驱动方案可以有效地降低蒸汽系统的经济和环境影响。张琦等[4]针对煤气–蒸汽–电力系统的燃料结构、工况多变等特点， 充分考虑了富余煤气波动、蒸汽和电力的动态需求、多能源结构、分时电价等各种因素，构建了钢铁企业煤气–蒸汽–电力耦合优化模型，并利用GAMS 进行优化求解，结果表明该模型方案实现了富余煤气的合理分配以及能源的高效利用， 降低了能源系统的运行成本， 提高了企业的经济效益和环境效益。

Xiao等[5]增加脱硫脱硝设备以衡量经济和环境目标，建立了基于湿法石灰石烟气脱硫和基于选择性催化还原脱硝的详细超结构网络，并嵌入到SPS 模型中，以蒸汽流量、出口焓、直接驱动设备的汽轮机功率消耗和汽轮机发电量、脱硫和脱硝的流量和效率作为优化变量，建立了SPS 与脱硫脱硝耦合的多目标混合整数非线性规划模型， 使用NSGA-II 求解模型后得到操作优化的最优方案。

文凯等[6]充分考虑了动态供需、分时段电价、能源结构等因素， 并通过使用运行成本的经济指标并结合生命周期评价(LCA)方法构建了环