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水电能源与生物柴油生产的智能预测与优化
1. 水电能源预测
在水电能源领域，准确预测能源产量对于合理规划和有效利用资源至关重要。利用小波和粒子群优化算法来优化神经网络的初始权重和阈值，能够对负荷进行更好的预测。用于预测水电潜力的人工神经网络（ANN）架构，将总水头、水库容量、灌溉情况、月入流量、压力管道直径和长度作为输入，而将发电量作为输出。
不同研究者在水电相关预测方面开展了诸多工作，具体如下表所示：
| 研究发现 | 相关人员 |
| — | — |
| 每日泥沙负荷预测 | Kumar 等人（2020） |
| 河流流量预测 | Maxwell（2014）、Meque Uamusse（2015）等 |
| 运行条件预测 | Bozˇic 和 Jovanovic（2016） |
| 水库运行政策 | Haddad 等人（2005） |
| 未来储水量预测 | Abdulkadir 等人（2015） |
| 气候变化影响预测 | Nn 等人（2014） |
| 项目成本预测 | Tayyab 等人（2016） |
| 水库水位预测 | Unes 等人（2015） |
| 降水预测 | Solgi 等人（2014）、Abhishek 等人（2012） |
| 电厂负荷预测 | Li 等人（2016） |
| 潜力估计 | Lopes 等人（2019） |
为了衡量预测的准确性，常用的参数有均方误差（MSE）和相关系数（R2）。
- 均方误差（MSE）用于预测整体训练向量的误差，其计算公式为：
[MSE = \frac{1}{n} \sum_{i}^{n} (h_i - h_m)^2]
其中，$h_i$ 和 $h_m$ 分别是所有第 $i$ 个训练向量的实际和预测输出值，“$n$” 是训练的总数量。
- 相关系数（R2）用于检查输出的准确性水平，其计算公式为：
[R^2 = 1 - \sqrt{\frac{\sum_{1}^{n} |h_n - h_m|^2}{h_n}}]
在本次研究中，使用了各种神经网络来训练和预测能源产量。采用了如 Levenberg - Marquardt 这样的学习算法来测试预测模型的选择，使用了前馈神经网络（FFNNs）进行分析。输入和输出数据的统计信息基于 9 个输入和 1 个输出进行分组。对于神经元数量和隐藏层数量的选择，没有标准的指导原则，通常采用试错法。对一些神经元数量和内部层进行检查和评估，测试每个模型的执行情况并选择最佳模型。
训练网络时，同时使用了输入和输出数据。检查不同的 ANN 组合特征，直到达到完全回归系数。之后，进行了多次不同隐藏层数量和每层神经元数量的测试，以保持 ANN 每层的最大回归系数（R2）。算法用于调节每个的加权平均值。最终，均方误差（MSE）的最佳验证输出值为 0.0000060716，对应的梯度为 1.9375。
通过以上建模，预测了每个水电厂的发电目标。该模型使用 2011 年至 2020 年的实际年度能源产量数据进行建模，与其他研究者的类似工作相比，具有更好的相关系数和最小的 MSE。该模型的相关系数值为 0.99128，均方值（MSE）为 0.0000060716。
2. 生物柴油生产优化
随着人口和工业的快速增长，能源需求日益增加，传统能源储备逐渐枯竭，且化石燃料对环境和人类健康造成严重影响，因此选择替代的可再生能源迫在眉睫。生物柴油作为一种替代的纯可再生燃料，具有减少一氧化碳排放、无损且可生物降解的优点。
生物柴油是酯交换过程的产物，在催化剂存在的情况下，脂质与酒精在特定温度下反应生成甘油和生物柴油。生物柴油的质量和产量取决于多个潜在输入因素，包括原材料、化合物种类、工作条件以及甲醇与油的比例。
以下是一些常见的生物柴油生产原料及相关研究：
- 棕榈油污泥（POS）
- 不同类型的原料
- 阿马里树种子
- 桉树油
- 橡胶籽油（RSO）
- 精炼棉籽油、大豆油
- 废食用油
- 藻类油
- 多蕊榄仁种子油
- 木瓜籽油
- 微藻
为了获得输入参数的最优值，常使用响应面方法（RSM）结合 Box - Behnken 设计（BBD）。也有通过 RSM 从废食用油进行酯交换过程生产生物柴油的研究。此外，还进行了柴油、马胡甲酯（MME）和甲醇混合物在 IDI 发动机上的实验，以及从甜瓜油制备甲酯的方法研究。RSM 模型还用于寻找黄檀生物柴油的最佳工艺参数，并与实验输出进行比较。
在生物柴油生产的参数优化中，使用了多种非线性模型，如响应方法、Taguchi 法、多变量分析、Box - Behnken RSM 和人工神经网络（ANN）线性模型等。还提出了一些先进技术，如蚁狮算法（ALO）、模糊逻辑模型等用于优化废食用油生产生物柴油的参数。为了升级酯交换过程参数，同时应用了 RSM 和 ANN 模型。
生物柴油生产实验中，从尼日利亚阿费巴巴洛拉大学获取废食用油，将其分离并预热至 100°C 以去除污染物。选择甲醇作为酒精来源，因其价格低廉且反应迅速。设置 HCl 和氢氧化钠的浓度范围为 1.0 - 2.0wt%。将 1.4wt% 浓度的 HCl 加入甲醇中，甲醇与油的摩尔比为 6:1，在混合罐中轻轻混合 10 分钟形成甲醇 HCl。然后在 305rpm 和 60°C 的条件下混合 3 小时，产物放入隔离通道储存 24 小时，此时产物分为两层，上层为水和甲醇的混合物，下层为酯交换油。将酯交换油返回反应器，加入混合的甲醇钠，再次在 305rpm 和 60°C 的条件下混合 3 小时，最终产物分为两层，上层为生物柴油，下层为甘油。
输入参数的名称和范围如下表所示：
| 序号 | 潜在输入参数名称 | 范围 |
| — | — | — |
| 1 | 反应时间 | 1 - 5h |
| 2 | 反应温度 | 40 - 100°C |
| 3 | 搅拌速度 | 200 - 400 rev/min |
| 4 | 催化剂浓度 | 1 - 2wt% |
| 5 | 甲醇与油的比例 | 4:1 - 9:1 |
在本次研究中，设计了一个过程系统，使用四个水平和五个因素的潜在独立参数（反应时间、温度、搅拌速度、催化剂浓度和甲醇 - 油比）来研究输出（生物柴油产量百分比）的影响。以下是十六组输入和输出参数的组合：
| 序号 | 反应时间（h） | 反应温度（°C） | 搅拌速度（rpm） | 催化剂浓度（wt%） | 甲醇与油 | 产率（%） |
| — | — | — | — | — | — | — |
| 1 | A | B | C | D | E | Y |
| 2 | 1 | 40 | 400 | 2 | 9 | 88.8 |
| 3 | 1 | 40 | 200 | 2 | 4 | 89.9 |
| 4 | 5 | 40 | 400 | 1 | 9 | 90 |
| 5 | 5 | 90 | 400 | 1 | 4 | 81.5 |
| 6 | 3 | 102.8 | 300 | 1.5 | 6.5 | 80 |
| 7 | 1 | 90 | 400 | 2 | 9 | 84.2 |
| 8 | 1 | 40 | 200 | 2 | 9 | 91 |
| 9 | 5 | 40 | 200 | 2 | 4 | 70 |
| 10 | 5 | 90 | 200 | 2 | 9 | 78 |
| 11 | 5 | 40 | 400 | 2 | 4 | 86.7 |
| 12 | 1 | 40 | 200 | 2 | 4 | 90.2 |
| 13 | 3 | 65 | 300 | 1.5 | 6.5 | 78 |
| 14 | 5 | 90 | 400 | 2 | 4 | 90 |
| 15 | 5 | 90 | 200 | 1 | 4 | 82.8 |
| 16 | 5 | 90 | 400 | 2 | 9 | 81 |
由于生物柴油生产具有非线性特征，甲醇与油的比例和催化剂浓度会随反应时间和温度的变化而变化。生物柴油的产量取决于甲醇与油的比例、催化剂浓度、搅拌速度和反应温度。
为了更精确和可靠地展示生物柴油的生成，使用了一种新颖的元启发式优化技术——大象群水搜索算法（ESWSA），通过引入变化的切换概率和基于 Levy 的全局搜索。同时，使用 RSM 来构建生物柴油生产过程的数值模型，并通过改进的 ESWSA 对其进行升级。
综上所述，无论是水电能源的预测还是生物柴油生产的优化，都借助了先进的算法和模型，以实现资源的有效利用和生产的高效进行。在未来的研究和实践中，可以进一步探索这些技术的应用，以提高能源领域的可持续发展水平。
水电能源与生物柴油生产的智能预测与优化
3. 生物柴油生产的数学模型
生物柴油生产具有非线性特性，甲醇与油的比例、催化剂浓度会随反应时间和温度的变化而改变，且生物柴油的产量受甲醇与油的比例、催化剂浓度、搅拌速度和反应温度等因素影响。以下为输入参数的范围和具体的输入输出参数组合表：
| 序号 | 潜在输入参数名称 | 范围 |
|---|---|---|
| 1 | 反应时间 | 1 - 5h |
| 2 | 反应温度 | 40 - 100°C |
| 3 | 搅拌速度 | 200 - 400 rev/min |
| 4 | 催化剂浓度 | 1 - 2wt% |
| 5 | 甲醇与油的比例 | 4:1 - 9:1 |
| 序号 | 反应时间（h） | 反应温度（°C） | 搅拌速度（rpm） | 催化剂浓度（wt%） | 甲醇与油 | 产率（%） |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | A | B | C | D | E | Y |
| 2 | 1 | 40 | 400 | 2 | 9 | 88.8 |
| 3 | 1 | 40 | 200 | 2 | 4 | 89.9 |
| 4 | 5 | 40 | 400 | 1 | 9 | 90 |
| 5 | 5 | 90 | 400 | 1 | 4 | 81.5 |
| 6 | 3 | 102.8 | 300 | 1.5 | 6.5 | 80 |
| 7 | 1 | 90 | 400 | 2 | 9 | 84.2 |
| 8 | 1 | 40 | 200 | 2 | 9 | 91 |
| 9 | 5 | 40 | 200 | 2 | 4 | 70 |
| 10 | 5 | 90 | 200 | 2 | 9 | 78 |
| 11 | 5 | 40 | 400 | 2 | 4 | 86.7 |
| 12 | 1 | 40 | 200 | 2 | 4 | 90.2 |
| 13 | 3 | 65 | 300 | 1.5 | 6.5 | 78 |
| 14 | 5 | 90 | 400 | 2 | 4 | 90 |
| 15 | 5 | 90 | 200 | 1 | 4 | 82.8 |
| 16 | 5 | 90 | 400 | 2 | 9 | 81 |
这个数学模型有助于我们深入理解生物柴油生产过程中各参数之间的关系，为后续的优化提供理论基础。
4. 大象群水搜索算法（ESWSA）在生物柴油生产中的应用
大象群水搜索算法（ESWSA）是一种现代元启发式优化技术，其灵感来源于干旱季节智能且具有社会性的象群寻找水资源的行为。该优化技术所需设置的参数较少，能有效应用于不同的过程系统进行参数调整。到目前为止，ESWSA 已应用于多个领域，如流体流过程建模、光伏电池参数优化和焊接过程建模等。
在生物柴油生产中，为了更精确和可靠地展示生物柴油的生成，使用了改进的 ESWSA。具体操作是引入变化的切换概率和基于 Levy 的全局搜索，同时利用响应面方法（RSM）构建生物柴油生产过程的数值模型，并通过改进的 ESWSA 对其进行升级。以下是 ESWSA 在生物柴油生产中的应用流程：
graph LR
A[获取生物柴油生产数据] --> B[构建 RSM 数值模型]
B --> C[初始化 ESWSA 参数]
C --> D[引入变化的切换概率和 Levy 全局搜索]
D --> E[运行 ESWSA 进行参数优化]
E --> F[得到最优参数组合]
F --> G[应用最优参数进行生物柴油生产]
5. 总结与展望
通过上述内容可知，在水电能源预测方面，利用小波和粒子群优化算法优化神经网络的初始权重和阈值，结合前馈神经网络（FFNNs）等方法，能够较为准确地预测水电厂的发电目标，且模型具有较好的相关系数和最小的 MSE。在生物柴油生产优化方面，生物柴油作为可再生能源具有诸多优点，其生产过程涉及多种原料和参数，通过响应面方法（RSM）、Box - Behnken 设计（BBD）以及新颖的元启发式优化技术大象群水搜索算法（ESWSA）等，可以实现对生物柴油生产参数的优化，提高生物柴油的产量和质量。
未来，可以在以下几个方面进行进一步的研究和探索：
- 对于水电能源预测，可尝试结合更多的数据特征和先进的算法，进一步提高预测的准确性和稳定性。
- 在生物柴油生产优化中，深入研究不同原料和工艺条件下的生产过程，优化 ESWSA 等算法的参数设置，以实现更高的生产效率和更低的成本。
- 探索水电能源和生物柴油等可再生能源之间的协同发展模式，促进能源领域的可持续发展。
总之，随着科技的不断进步，先进的算法和模型将在可再生能源领域发挥越来越重要的作用，为解决能源危机和环境保护问题提供有力的支持。
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