摘要
本研究旨在对平板玻璃加工厂的多目标优化进行探讨。研究目的是确定中小型平板玻璃加工企业为能够参与可再生能源社区而需满足的运营条件。意大利有超过300家此类企业，对于它们而言，可再生能源社区是实现欧盟2050年脱碳目标的少数可行策略之一。本研究在两种场景下展开：场景一包括阶段一和阶段二，两阶段的共同目标是进行预测与优化。阶段一中的预测用于优化工厂的能源负荷，而阶段二则基于预测结果，并结合意大利的全国能源价格以及F1、F2、F3三种区域价格区间，对能源负荷进行调整和削减。通过预测以及环境和社会绩效指标，可以确保最佳的能源利用与管理方式，从而实现降低二氧化碳排放的同时，为社区带来益处。随后，通过优化工业能源需求，对企业的参与准备程度进行了技术经济分析和评估：本研究共考量了三个优化目标，即能源成本、碳排放量以及负荷削减幅度。为解决这一三目标优化问题，采用了四种算法：多目标粒子群优化算法、多目标蚁群算法、非支配排序遗传算法以及多目标灰狼优化算法。这些算法在阶段二中得到验证，用以找到能在控制能源成本、减少峰值负荷以及降低碳排放方面的最优方案。为实现这一目标，还采用了基于蒙特卡洛模拟和VIKOR方法的随机分析方法，以选出最佳结果。研究结果表明，非支配排序遗传算法、多目标粒子群优化算法和多目标蚁群算法在解决问题方面更为有效，而多目标灰狼优化算法则能更快地找到最优解。根据既定目标，本研究还提出了一种新的能源社区配置方案，同时设立了社区福祉指数，并评估了该方案为工厂带来的益处。在场景二中，研究了在工厂安装光伏发电装置的情况，并评估了多余能源向电网输送的规模。场景二的结果显示，共有497.184兆瓦时的能源被输送到了电网中，占比为33.9%。这两项研究结果都表明，经过优化的工业能源需求结构有助于提升中小企业在未来可再生能源社区中的参与度。
