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Optimizing Building Energy Systems Using Generalized Disjunctive Programming: Improving Model Precision and Decision-Making Efficiency
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AI
DOI：10.1155/er/1636287.png)
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摘要
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本文通过广义析取规划（GDP）的视角审视建筑能源系统（BESs）的优化，该方法论能够简化复杂逻辑结构和离散决策的建模。研究聚焦于BES优化中的三个关键方面：最小部分负荷约束的施加、离散设备尺寸与定价的选择，以及补贴政策的整合。这些要素至关重要，源于现实技术运行动态的限制、精确设备投资策略的必要性，以及政策激励对系统设计的显著影响。综合案例研究的结果表明，这些约束对决策制定和系统性能产生重大影响。具体而言，部分负荷约束导致设备运行优先级的转变，并增加对能源存储系统的依赖，特别是在低需求时段。此外，定价模型对设备选择有显著影响，而补贴整合则能降低总体成本并鼓励采用节能技术（如热泵）。然而，GDP的应用引入了计算挑战，尤其是由于跨多个时间步长应用的复杂析取约束，这需要在BES优化中审慎考虑。
Keyword:
building energy systems
generalized disjunctive programming
part load operation
price model
subsidy
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