基于NSGA-Ⅱ算法的太阳能蓄供热系统配置优化研究

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中图分类号：TK513.5 文献标志码：A

0引言

在“双碳"背景下，太阳能作为一种清洁、可再生能源，在供热系统中的应用愈发广泛。但太阳能供热系统的成本与性能优化过程存在相互制约关系，而获取Pareto最优解集是实现多目标优化的有效方法[2]。

NSGA-Ⅱ遗传算法适用于多目标优化问题。张天虎等[3]针对高海拔和寒冷地区的太阳能耦合空气源热泵系统，将年成本、单位热成本和年均太阳能保证率成本作为目标函数，利用不同优化目标获得不同的解决方案，系统性能显著提高；李霏等4在污水处理中利用NSGA-Ⅱ算法建立多目标优化模型，以达成污水处理出水水质标准并有效降低运行能耗。（剩余9611字）