基于遺傳算法的有機朗肯循環（ORC）系統的雙重目標優化

通過操縱有機朗肯循環（ORC）系統可以利用低潛在的廢熱能以獲得有用的凈功率輸出。本文采用非支配排序遺傳算法（II）對當前的ORC系統進行了雙重目標（ηth和SIC）優化。本文還通過在基本循環中采用七種有機化合物（R-123、R-1234ze，R-152a、R-21、R-236ea、R-245ca和R-601），在恢復周期中采用四種干燥的化合物（R-123，R-236ea，R-245ca和R-601）以研究兩種結構的行為并比較它們的性能。通過敏感性分析得出，恢復周期提高了系統的熱力學行為，但也顯著提高了成本。R-21、R-245ca和 R-601在BORC中表現出良好的性能，而R-601和R-236ea在RORC中表現出良好的性能。由于較高的總投資成本和運營維護成本，RORC與BORC相比具有較長的投資回收期。

本文研究通過優選7種不同的有機化合物用于討論ORC系統兩種結構的熱經濟性行為。該研究工作的關鍵特征包括在MATLAB軟件中創建數值模擬模型，以及使用NSGA-II算法中作為雙重目標優化方法來獲得帕雷托最優解,模擬流程見文中Fig.1。這項工作的結論如下：

·在設置好的模擬條件下，ORC系統的兩種結構均可為不同的有機化合物提供201至243 kW的凈功率輸出。

·加入回流換熱器可以提高10.84%左右的熱效率。

·由于每個工作流體都有其自身的蒸發壓力臨界值，蒸發壓力對優化目標函數的影響顯著。

·過熱度最佳值接近其下限值（＜1℃），使得熱效率沒有得到有效提高；如果過熱度升高，則專項投資成本SIC總體上會增加，因此遺傳算法會向超熱下界演化。