基于改进遗传鲸鱼算法的建筑电气能源调度优化

随着可再生能源的广泛应用,如何在不稳定的能源供应下实现经济效益与环境效益的双赢,成为当前研究的重要课题。本文提出了一种基于改进遗传鲸鱼算法的建筑电气能源调度优化方法,通过优化建筑能源系统的调度,实现了降低成本和减少碳排放的双重目标。实验结果表明,所提出的算法在提高优化精度和收敛速度的同时,每天可节省约92.896元的成本,并减少约0.091吨的碳排放。这项研究为未来建筑能源系统的优化调度提供了一种有效的解决方案。

基于太阳能光伏发电系统的建筑电气能源优化配置研究

太阳能光伏发电系统近年来作为清洁能源的主流形式,在建筑电气能源配置中获得越来越广泛的应用。本研究基于太阳能光伏发电系统,对建筑电气能源的优化配置进行了深入探索。首先,我们建立了适应各种建筑类型的能效优化模型,克服了传统能源优化方法难以适应不同建筑领域的限制;其次,引入先进的智能优化算法,对传入和输出能源进行了智能配置;最后,通过大量实证数据检验,结果显示,采用智能优化算法,并结合光伏发电系统,能够显著提升建筑电气能源的使用效率,并显著降低设备的能耗。显然,这会对降低建筑业的碳排放,推动绿色可持续建筑的发展产生积极影响。本研究对于其他类似的建筑电气能源优化配置问题具有一定的参考价值。