【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于矿山通风，特别涉及一种基于nsgaⅱ算法的矿井通风系统多目标优化方法。
技术介绍
1、煤炭能源是国家能源安全的重要支柱之一，大部分煤层需要采用地下开采，并建立安全可靠的煤矿通风系统。通风系统需要为井下输送氧气、抽放粉尘和有害气体、调节井下气候。通风系统是保证煤矿安全的核心之一，也是能源消耗的重要部分。通风系统稳定、安全、高效的运行对于煤矿的安全生产、节能减排和降低成本十分重要。然而，通风系统中分支风量的变化会对矿井的安全生产产生影响，同时也增加了矿井通风系统管理和风量调节的复杂性。
2、过去的研究多采用单目标模型优化矿井通风系统，但实际上，通风系统的能耗和投资成本等目标都需要考虑。nsgaⅱ算法不仅能减少矿井通风系统总能耗，而且减低调节分支数量。求解通风能耗和调节分支数量多目标优化调节方案，为煤矿通风系统运行和管理提供决策依据，对于工程应用具有切实指导意义。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提出一种基于nsgaⅱ算法的矿井通风系统多目标优化方法，在保证用风需求的前提下，能够有效考虑增设调节设施数量与通风能耗两个目标函数，多方位多角度的考虑矿井通风优化问题。
2、一种基于nsgaⅱ算法的矿井通风系统多目标优化方法，包括以下步骤：
3、s1：建立数学模型，明确多目标优化问题的目标函数和约束条件；
4、s2：准备矿井通风网络的拓扑数据；
5、s3：根据矿井实际情况确定井下用风地点的需风量，可调分支位
6、s4：基于nsgaii算法进行优化，设置算法参数和种群参数，基于nsgaii算法对设置的种群进行迭代优化，生成pareto前沿；
7、s5：根据决策者的倾向选择非支配解作为优化方案。
8、所述步骤s1包括，增设调节控制成本由调节分支数决定，因此所述的数学模型以矿井通风网络通风机总功耗最小和分支调节数最小为优化目标，以节点风量平衡、回路风压平衡、矿井阻力定律、调节分支风量风压上下限为约束条件建立；优化模型如下所示：
9、通风能耗优化目标函数：
10、
11、调节分支数目标函数：
12、
13、式中，w为风机总能耗；nf为风机数；hfj为第j个风机风压；qfj为第j个风机风量；f为调节分支数总数；zj为j分支调节性取值，需要调节为1，不调节为0；
14、以风压平衡定律、风量平衡定律、风阻定律以及各支路风量风压上下限约束条件，支路风量用余树支路风量表示，回路风压用通路法表示，则约束条件如下：
15、
16、
17、hfj＞0(5)
18、qjmin≤qj≤qjmax(j＝1，2，…，n)(6)
19、δhjmin≤δhj≤δhjmax(j＝1，2，…，o)(7)
20、式中，qj为通风网络中第j条支路风量；csj为对应于所选生成树的独立回路矩阵元素；qs为所选生成树的余树回路风量；为已知的余树支路风量表达式，该项为常数；为未知待求的余树支路风量表达式；若第i通路包含j支路，lij取1，否则取0；rj为支路j上的风阻；qjmax、qjmin分别为j分支风量调节上下限；δhjmax、δhjmin为j分支风压调节上下限；n为通风网络支路总数；o为可调分支总数；np为通风网络中独立通路总数；k为为风量已知(需风量)的支路数；b为余支数。
21、所述步骤s4包括以下步骤：
22、s4-1确定父代种群元素，父代种群元素μk为多目标数学模型中需要进行优化的决策变量的集合，即分支调节量和未知余支风量的集合；
23、s4-2根据约束条件生成父代种群p0，种群规模为n，由于决策变量空间是一个多维区域，n的值与问题的复杂性与解空间的维度有关；
24、s4-3适应度评估，计算种群所有个体通风能耗优化目标函数值和调节分支数目标函数值，采用快速非支配排序的方法对于元素进行分层，每一层构成一个非支配解集fi，并计算每一个非支配解集中个体的拥挤度，并根据拥挤度降序排列；
25、s4-4按s4-3中分层的顺序将非支配解集中的个体填入p1，直到p1中的元素个数达到n，若将某一层的非支配解集元素均填入p1后元素个数大于n，则对该层的元素按拥挤度降序排列，按拥挤度由大到小逐个填入种群p1，直到种群p1的大小达到n；
26、s4-5用新的父种群p1通过交叉变异得到新的子种群q1，重复s4-2至s4-4的步骤，直至迭代次数g达到设定值gmax，输出pareto前沿。
27、步骤s5中，根据两个优化目标的侧重点，在pareto前沿中选择一个非支配解，作为矿井通风优化方案。
28、本专利技术可有效解决现阶段矿井通风优化问题目标单一，不能综合考虑增设调节设施数量、通风能耗过大等问题。
29、与现有技术相比，本专利技术具有如下有益效果：
30、(1)本专利技术建立了基于通风总能耗和调节分支总数两个方面的目标函数，多方位多角度的考虑矿井通风优化问题。
31、(2)本专利技术将nsgaii多目标优化算法应用于矿井通风优化中，相对于采用权重系数对于多目标进行优化的方法计算更便捷。
32、(3)本专利技术采用多目标优化的方式生成pareto前沿，在非支配解集中可根据需要或使用倾向灵活选择非支配解，相较于传统的利用权重系数的控制方法更为灵活，不用根据个人经验调整权重系数，简化计算过程。
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1.一种基于NSGAⅡ算法的矿井通风系统多目标优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于NSGAⅡ算法的矿井通风系统多目标优化方法，其特征在于，所述S1中，增设调节控制成本由调节分支数决定，因此所述的数学模型以矿井通风网络通风机总功耗最小和分支调节数最小为优化目标，以节点风量平衡、回路风压平衡、矿井阻力定律、调节分支风量风压上下限为约束条件建立；优化模型如下所示：
3.根据权利要求1所述的一种基于NSGAⅡ算法的矿井通风系统多目标优化方法，其特征在于，所述S4中，
4.根据权利要求1所述的一种基于NSGAⅡ算法的矿井通风系统多目标优化方法，其特征在于，所述S5中，根据两个优化目标的侧重点，在Pareto前沿中选择一个非支配解，作为矿井通风优化方案。
【技术特征摘要】
1.一种基于nsgaⅱ算法的矿井通风系统多目标优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于nsgaⅱ算法的矿井通风系统多目标优化方法，其特征在于，所述s1中，增设调节控制成本由调节分支数决定，因此所述的数学模型以矿井通风网络通风机总功耗最小和分支调节数最小为优化目标，以节点风量平衡、回路风压平衡、矿井阻力定律、调节分支风...
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