区域能源系统多目标优化：?效率与用户满意度动态协同研究

本文提出一种集成?效率（Exergy Efficiency）与用户满意度动态的两层闭环优化模型，通过改进的多目标粒子群算法（MOPSO）实现区域综合能源系统（IES）的经济性、环保性与能效协同优化。研究显示系统能源效率提升8.36%，?效率提高1.61%，碳排放降低16.3%，为智慧能源管理提供创新解决方案。

　　

Section snippets

Customer Satisfaction Model

随着能源消费者积极参与节能行动，绿色经济逐步迈向自持闭环（closed loop）。基于分时电价（Time-of-Use, TOU）策略的能源消费模式要求居民根据电价差异调整负荷运行状态。通过将用能任务从高峰时段转移至低谷时段，消费者可优化能源成本，但可能牺牲即时舒适度（immediate comfort levels）。

Optimization Algorithm

本节阐述我们提出的新型多目标粒子群优化（MOPSO）算法中速度收缩机制的细节。在粒子群算法中，每个潜在解称为粒子（particle），解集合构成种群（swarm）。第t代粒子x_(t)⁽ⁱ⁾的优化遵循公式（44）更新，其中速度向量动态调整以平衡全局探索与局部开发。

Case Studies and Results Presentation

通过区域综合能源系统多目标优化的案例研究，重点解析能源生产设备的性能表现。本案例构建了传统能效方法与?效率（exergy efficiency）的对比框架，表明在兼顾碳排放与?效率的多目标优化中，系统综合性能显著提升。

Conclusion

研究表明，通过多目标优化方法协同降低碳排放、提升?效率和能源消费效率，可显著增强区域综合能源系统的整体性能。与传统方法相比，所提方案在能源和环境效益方面实现重大突破。

Ethical Approval

本研究经机构审查委员会批准，确保参与者权益保护并符合伦理规范。

Funding

本研究由贵州省哲学社会科学规划项目（编号21GZZD13）和贵州省教育厅高校人文社科研究项目（编号2024RW148）资助。

CRediT authorship contribution statement

吴学成（Xuecheng Wu）：文稿审阅与起草、软件实现、方法论、数据整理；熊琼兵（Qiongbing Xiong）：文稿审阅与起草、课题指导、项目管理、概念设计；余慈珍（Cizhen Yu）：文稿审阅与起草、验证分析、资源整合、形式化分析。

Declaration of Competing interest

作者声明不存在可能影响本研究的已知竞争性财务利益或个人关系。

Acknowledgements

无需致谢任何个人或组织对本研究的贡献。

Competing interests

作者声明无竞争利益。