基于遗传算法的工业园区多能扩容供能方案优化方法研究

为何更聪明的工厂能源很重要

在全球争相降低温室气体排放的背景下，工厂面临一项艰巨任务：如何在使用更多清洁能源并控制成本的同时为不断扩展的生产线供能。本文研究了一种用于工业园区多年期能源系统规划的新方法，将太阳能与高效的现场发电设备结合，使产能随需求分阶段增长。研究表明，借助现代算法进行谨慎规划，可以在不要求企业承担巨额一次性投资的前提下，显著降低能源费用和碳足迹。

从一刀切到定制化能源方案

许多工厂如今希望构建“多能”系统，将电网电力、天然气、太阳能以及既产电又产热的热电联产（CHP）单元融合在一起。现有的规划工具与商业软件可以设计此类系统，但它们常假定工厂的能源需求固定且所有设备在一开始就全部安装。对于真实的工厂而言，随着产能扩张，需求通常会增长，而且很少有道理在第一天就购买所有未来的产能。作者认为，目前缺少一种专为小型工业场地设计、能够处理需求变化和分阶段建设的规划工具，同时还能让工程师和管理者在实际操作中可行。

让进化算法为更好的能源系统搜寻解法

为填补这一空白，研究人员建立了基于“遗传算法”的优化模型，这是一种受生物进化启发的搜索方法。算法并不试图对复杂成本公式求导，而是将每一种可能的长期能源方案视为一串选择：第一年安装多少太阳能板和多少台CHP单元、每隔几年增加多少、何时更换老化设备。每个候选方案在20年期内进行模拟，跟踪投资成本、燃料消耗、购网电量和维护费用。算法随后“选择”较优方案、“混合”其特征并偶尔对某些选择进行“变异”，逐步演化出使总成本最小或回收期最短的策略。

设计何时以及如何建设

模型将每种技术拆解为几个简单的规划参数：初始容量、后续每次扩建的规模、扩建频率以及在相关情况下所选用的硬件模块。对于太阳能板，这些选择必须满足屋顶面积限制、最小可行安装规模和典型项目经济性，以避免微小且不经济的追加。对于CHP单元，工具假定采用模块化的1000千瓦块，并防止大幅超出工厂热电需求的过度建设。由于决策变量是离散的——一次增加整台涡轮或整台CHP单元——作者指出遗传算法比许多假定平滑、连续可调的方法更适合处理此类问题。

击败商业软件与一次性建设策略

团队首先将其方法与广泛使用的商业规划工具HOMER进行了比较。在一个允许太阳能、风能和CHP参与的测试案例中，他们的模型找到了一种包括一台风力发电机、若干CHP单元和适度太阳能容量的配置，使总体项目成本比HOMER的设计降低约23%，简单回收期也从9年缩短到5年。第二个更详细的案例考察了中国海南的一个电力与制冷需求较大的工业园区，并具备屋顶太阳能安装空间。在该案例中，优化方案装设了最大1.6兆瓦的太阳能，并以9台CHP单元起步，随后随着需求增长每两年增加更多CHP容量。20年期内，这种“动态安装”相比全部从电网和燃气网络购买电力的常规方案将总能耗成本降低了77%。

为何分阶段建设更占优

作者还将其分步方法与一种更简单的“固定安装”策略进行了比较，后者在一开始就安装所有现场设备。尽管两者使用了相同的最大太阳能容量，固定方案却提议在初期就安装26台CHP单元，远超过工厂早期的需求。该选项实现了4年回收期，但生命周期成本更高且许多单元利用不足。相比之下，动态方案的初始投资不到固定方案的一半，仅用两年就回本，并使CHP单元保持更高的利用率，从而更好地发挥每一分钱的效益。该分阶段策略还将更换成本分散开来，并保留了在未来需求或能源价格与当前预测不同的情况下进行调整的空间。

这对工厂与气候目标意味着什么

对非专业读者而言，结论很直接：工厂不必在省钱与环保之间做出选择。通过规划何时以及安装多少现场能源设备，并利用智能搜索方法探索数千种可能的建设路径，工业园区可以大幅降低能源支出，同时向更清洁的能源（如太阳能和高效CHP）转型。研究表明，经过深思熟虑的分阶段投资可将初始支出削减多达40%、加速回本并降低风险，同时支持全球减排努力。

引用: Guo, S., Wei, H., Li, F. et al. Research on optimization methods for multi-energy expansion supply plans in industrial parks based on genetic algorithms. Sci Rep 16, 5200 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-36503-4

关键词: 工业能源规划, 工厂可再生能源, 热电联产, 遗传算法优化, 多能系统