ORC工質(zhì)選擇的多級(jí)非結(jié)構(gòu)性模糊決策分析

許俊俊，羅向龍，王永真，朱倩南，陳穎，莫松平，黃宏宇

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ORC工質(zhì)選擇的多級(jí)非結(jié)構(gòu)性模糊決策分析

許俊俊1，羅向龍1，王永真1，朱倩南1，陳穎1，莫松平1，黃宏宇2

（1廣東工業(yè)大學(xué)材料與能源學(xué)院，廣東廣州 510006；2中國(guó)科學(xué)院廣州能源研究所，廣東廣州 510650）

工質(zhì)的選擇是有機(jī)朗肯循環(huán)（ORC）系統(tǒng)優(yōu)化中的關(guān)鍵問(wèn)題之一。建立了基于多級(jí)非結(jié)構(gòu)性模糊決策分析方法的ORC工質(zhì)優(yōu)選體系，根據(jù)影響因素的非結(jié)構(gòu)性的特點(diǎn)建立三級(jí)模糊優(yōu)選模型，綜合考慮ORC系統(tǒng)的技術(shù)性能、經(jīng)濟(jì)性能和環(huán)保性能3方面因素的影響，并針對(duì)影響ORC工質(zhì)優(yōu)選的因素復(fù)雜、確定隸屬函數(shù)主觀因素較強(qiáng)的情況引入非結(jié)構(gòu)性模糊決策法以確定其隸屬度與權(quán)重。應(yīng)用此模型對(duì)150℃熱源條件下某ORC系統(tǒng)進(jìn)行工質(zhì)的優(yōu)選，得到了不同評(píng)價(jià)級(jí)對(duì)應(yīng)的優(yōu)選工質(zhì)序列。R123是對(duì)應(yīng)三級(jí)評(píng)價(jià)準(zhǔn)則下該ORC系統(tǒng)的最優(yōu)工質(zhì)，驗(yàn)證了多級(jí)非結(jié)構(gòu)性模糊決策模型在ORC工質(zhì)優(yōu)選中的適用性。

有機(jī)朗肯循環(huán)；工質(zhì)優(yōu)選；多級(jí)模糊優(yōu)化；非結(jié)構(gòu)性模糊決策；過(guò)程系統(tǒng)；模型；優(yōu)化設(shè)計(jì)

引 言

采用有機(jī)朗肯循環(huán)（ORC）將低品位熱能（太陽(yáng)能、生物質(zhì)能、地?zé)崮?、各種余熱等）轉(zhuǎn)化為電能，是提高能源利用效率和降低環(huán)境污染的有效途徑之一，工質(zhì)的選擇對(duì)ORC系統(tǒng)綜合性能有著決定性的影響[1]。在過(guò)去的幾年里，國(guó)內(nèi)外學(xué)者[1-5]基于熱力學(xué)第一定律效率、第二定律效率和熱經(jīng)濟(jì)性等單一評(píng)價(jià)指標(biāo)在ORC工質(zhì)選擇上做了大量的工作，得到了很多有價(jià)值的結(jié)果[6]。然而傳統(tǒng)的ORC工質(zhì)選擇設(shè)計(jì)中，設(shè)計(jì)者往往根據(jù)具體的操作工況采用經(jīng)典數(shù)學(xué)方法進(jìn)行選擇計(jì)算，決策者也以“非此即彼”的思想對(duì)計(jì)算結(jié)果進(jìn)行決策。顯然，工質(zhì)的優(yōu)選受到其運(yùn)行工況、熱力性能、循環(huán)效率、經(jīng)濟(jì)性、環(huán)保性、安全性等多方面因素影響，靠單一的評(píng)價(jià)指標(biāo)很難將這些具有不同層次和類別的因素進(jìn)行量化分析，而且優(yōu)化結(jié)果甚至相悖。如Liu等[7]基于熱力學(xué)第一定律的評(píng)價(jià)認(rèn)為ORC熱效率是工質(zhì)臨界溫度的弱函數(shù)；而Aljundi[8]選取熱效率、?效率和質(zhì)量流量作為評(píng)價(jià)指標(biāo)，其研究表明ORC熱效率是工質(zhì)臨界溫度的強(qiáng)函數(shù)，與前者的結(jié)論完全相反。再如Tian等[9]的研究表明R141b、R123和R245fa這3種工質(zhì)有較高的第一定律效率和輸出功，但其對(duì)應(yīng)的單位發(fā)電成本較高，單位面積輸出功所需換熱器面積也較大。因此，靠單一指標(biāo)簡(jiǎn)單評(píng)價(jià)的方法是不夠完善的，工質(zhì)的優(yōu)選必須是綜合考慮眾多影響因素之后的結(jié)果，而建立多種評(píng)價(jià)指標(biāo)以及基于這些評(píng)價(jià)指標(biāo)的ORC工質(zhì)優(yōu)選方法是當(dāng)前ORC研究面臨的難題之一。

ORC系統(tǒng)性能的評(píng)價(jià)指標(biāo)主要從三方面考慮：一是有機(jī)物工質(zhì)的物性參數(shù)，包括工質(zhì)的物理化學(xué)特性、穩(wěn)定性、環(huán)保性等；二是ORC系統(tǒng)的技術(shù)性指標(biāo)，包括系統(tǒng)熱效率、?效率、輸出凈功、熱回收率等；三是系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性評(píng)價(jià)指標(biāo)，如設(shè)備投資成本、發(fā)電成本、單位?成本、初投資年度化成本等。由于很難選擇一種工質(zhì)使得以上指標(biāo)在各種參數(shù)條件和運(yùn)行工況下均達(dá)到最優(yōu)，基于多評(píng)價(jià)指標(biāo)的優(yōu)選方法得到了學(xué)者們的關(guān)注，多目標(biāo)優(yōu)化是其中的一種。Wang等[10]利用遺傳算法建立ORC系統(tǒng)多目標(biāo)優(yōu)化模型，得到了兩個(gè)優(yōu)化目標(biāo)（循環(huán)熱效率和總投資成本）之間的帕累托權(quán)衡曲線；王志奇等[11]建立了以熱回收效率和單位輸出功所需的換熱器面積為目標(biāo)的ORC系統(tǒng)多目標(biāo)參數(shù)優(yōu)化模型，利用模擬退火算法求解。盡管多目標(biāo)優(yōu)化給出了各單目標(biāo)對(duì)應(yīng)的最優(yōu)目標(biāo)及多目標(biāo)權(quán)衡下的各單目標(biāo)取值上下限，最終的決策還是基于決策者主觀上對(duì)各目標(biāo)的偏好，而且當(dāng)目標(biāo)多于3個(gè)時(shí)，結(jié)果很難直觀表示。

與多目標(biāo)優(yōu)化相對(duì)應(yīng)的另一種基于多評(píng)價(jià)指標(biāo)的優(yōu)化方法為多屬性決策[12]，其一般思路是基于模糊數(shù)學(xué)的方法對(duì)各評(píng)價(jià)指標(biāo)或?qū)傩赃M(jìn)行量化，通過(guò)嚴(yán)格的模糊數(shù)學(xué)過(guò)程得到歸一化的評(píng)價(jià)指標(biāo)，并對(duì)該指標(biāo)進(jìn)行排序，決策者可以根據(jù)該歸一化的評(píng)價(jià)指標(biāo)順序進(jìn)行方案優(yōu)選。多屬性決策方法中問(wèn)題目標(biāo)是有限的，決策變量是離散的，既可以是定量的，也可以是定性的。常用的多屬性決策方法如簡(jiǎn)單加權(quán)法（SAW）、接近理想點(diǎn)法（TOPSIS）、層次分析法（AHP）和非結(jié)構(gòu)性模糊決策法（NSFDMM）等[13]，在換熱器設(shè)計(jì)[14]、海洋平臺(tái)設(shè)計(jì)選型[15]等方面已有廣泛的運(yùn)用。

ORC工質(zhì)的優(yōu)選屬于典型的多屬性決策問(wèn)題，本研究基于多級(jí)模糊優(yōu)選決策理論[16]建立ORC工質(zhì)優(yōu)選的分層次評(píng)價(jià)指標(biāo)，利用優(yōu)先關(guān)系法將影響ORC工質(zhì)選擇的半結(jié)構(gòu)性模糊因素進(jìn)行量化，通過(guò)建立模糊優(yōu)選模型進(jìn)行多級(jí)模糊優(yōu)選，以獲得ORC工質(zhì)優(yōu)選序列。

1 多級(jí)非結(jié)構(gòu)性模糊優(yōu)選方法

方案優(yōu)選的實(shí)質(zhì)是綜合考慮了大量技術(shù)、經(jīng)濟(jì)、環(huán)境等因素的決策問(wèn)題。在決策時(shí)，因素的評(píng)價(jià)往往具有一定的不確定性，這些不確定性主要來(lái)自指標(biāo)特征值的隨機(jī)性和模糊性。對(duì)于隨機(jī)性，通常采用概率統(tǒng)計(jì)學(xué)方法。而模糊性是指存在于客觀事物、概念在共維條件下差異之間的過(guò)渡狀態(tài)。對(duì)于模糊性，可采用模糊數(shù)學(xué)中的模糊集理論解決，此類評(píng)價(jià)稱為模糊綜合評(píng)價(jià)。

決策問(wèn)題的關(guān)鍵是確定因素的隸屬度和權(quán)重。在多屬性決策問(wèn)題中，屬性值定性與定量相混合。同時(shí)需要處理的因素指標(biāo)較多，所構(gòu)成的因素集常常是非結(jié)構(gòu)性的，即指標(biāo)特征值部分已知、部分未知。對(duì)于此類非結(jié)構(gòu)性問(wèn)題，通常采用非結(jié)構(gòu)性模糊決策分析法。

ORC工質(zhì)的優(yōu)選問(wèn)題是包含了多種不確定參數(shù)的非結(jié)構(gòu)性多屬性決策問(wèn)題。適合采用多級(jí)模糊優(yōu)選理論，并應(yīng)用非結(jié)構(gòu)性模糊決策分析法確定因素的隸屬度和權(quán)重。多級(jí)非結(jié)構(gòu)性模糊優(yōu)選流程如圖1所示。

1.1 多級(jí)模糊優(yōu)選

從現(xiàn)有的研究可知[1,4,6-9]，影響ORC工質(zhì)選擇的因素很多，這些因素具有不同的層次和類別，同時(shí)各個(gè)因素之間也存在較強(qiáng)的相關(guān)性。如果對(duì)這些影響因素進(jìn)行單級(jí)模糊優(yōu)選，其權(quán)重很難合理分配，而且權(quán)重集中各權(quán)的權(quán)重太小，會(huì)出現(xiàn)大量“泯滅”的影響。針對(duì)這一問(wèn)題，翟鋼軍等[15]在海洋平臺(tái)設(shè)計(jì)選型中借鑒層次分析法對(duì)影響因素進(jìn)行不同的級(jí)別劃分，其規(guī)則是按照因素的重要程度進(jìn)行級(jí)別劃分，同時(shí)在運(yùn)算中要求將上一級(jí)的優(yōu)選結(jié)果帶入下一級(jí)運(yùn)算，使下一級(jí)的運(yùn)算充分考慮到上一級(jí)因素的影響，較好地體現(xiàn)了各影響層之間的相關(guān)性。

1.2 非結(jié)構(gòu)性模糊決策法

ORC工質(zhì)優(yōu)選的影響因素包括結(jié)構(gòu)性因素和非結(jié)構(gòu)性因素，因此在ORC工質(zhì)優(yōu)選中因素集是半結(jié)構(gòu)性的。而確定各個(gè)因素對(duì)決策集的相對(duì)隸屬度是確定模糊關(guān)系矩陣的關(guān)鍵。對(duì)于非結(jié)構(gòu)性決策問(wèn)題，陳守煜[16]提出了非結(jié)構(gòu)性決策模糊集分析單元系統(tǒng)理論。其主要特點(diǎn)是：以比較符合我國(guó)語(yǔ)言與思維習(xí)慣的互補(bǔ)性作為二元對(duì)比的判斷準(zhǔn)則，嚴(yán)格區(qū)別重要性與優(yōu)越性等概念的含義。對(duì)于半結(jié)構(gòu)性問(wèn)題，應(yīng)用因素之間的優(yōu)先關(guān)系二元對(duì)比方法可以將這些模糊影響因素量化，從而得到各因素的相對(duì)隸屬度。

2 多級(jí)模糊優(yōu)選模型

2.1 建立因素集和因素層次集

影響ORC工質(zhì)選擇的因素集為

=(1,2,…,C) (1)

借鑒層次分析法，按照因素對(duì)優(yōu)選結(jié)果的影響的重要性將模糊因素集進(jìn)行劃分。以三級(jí)劃分為例，一級(jí)為最次要影響因素，二級(jí)為次要影響因素，三級(jí)為重要影響因素，得到層級(jí)劃分如下

式中，1、2、3分別為第一級(jí)、第二級(jí)、第三級(jí)因素對(duì)應(yīng)的模糊優(yōu)選評(píng)判集。

2.2 建立因素權(quán)重集和因素層權(quán)重集

因素的權(quán)重集準(zhǔn)確反映了各因素的重要程度，對(duì)各因素C賦予相應(yīng)的權(quán)重，表示為

=(1,2,…,) (3)

=(1,2) (4)

式中，1、2分別表示第一級(jí)與第二級(jí)、第二級(jí)與第三級(jí)之間的二元優(yōu)先關(guān)系。

2.3 建立模糊優(yōu)選決策集

本研究的優(yōu)選對(duì)象是有機(jī)工質(zhì)的種類，結(jié)合已有文獻(xiàn)的研究選取合適的候選工質(zhì)構(gòu)成決策集體

=(1,2,…,v) (5)

式中，v代表第個(gè)決策方案。

2.4 三級(jí)模糊優(yōu)選

三級(jí)模糊優(yōu)選過(guò)程如下。

（1）一級(jí)模糊優(yōu)選 第一層因素模糊優(yōu)選矩陣1為

式中，r代表第個(gè)方案在第個(gè)因素下的相對(duì)隸屬度。

權(quán)重集1為

1=(1,2,…,1) (7)

將第一層因素模糊優(yōu)選矩陣1與其對(duì)應(yīng)的權(quán)重集1進(jìn)行模糊運(yùn)算，得到一級(jí)模糊優(yōu)選評(píng)判集

1=1·1=(11,12,…,1n) (8)

（2）二級(jí)模糊優(yōu)選 第二層因素模糊優(yōu)選矩陣2為

權(quán)重集2為

2=(1+1,2,…,2,1) (10)

將第二層因素模糊優(yōu)選矩陣2與其對(duì)應(yīng)的權(quán)重集2進(jìn)行模糊運(yùn)算，得到二級(jí)模糊優(yōu)選評(píng)判集

2=2·2=(21,22,…,2n) (11)

同理進(jìn)行第三級(jí)模糊優(yōu)選，得到三級(jí)模糊優(yōu)選評(píng)判集。

2.5 模糊決策分析

由最大隸屬度原則，取三級(jí)模糊優(yōu)選評(píng)判集中最大的優(yōu)化指標(biāo)所對(duì)應(yīng)的決策集中的有機(jī)工質(zhì)作為模糊決策的優(yōu)選結(jié)果。

3 用非結(jié)構(gòu)性模糊決策法確定因素的相對(duì)隸屬度及權(quán)重

3.1 因素的相對(duì)隸屬度確定

給出因素C的標(biāo)度矩陣，以確定在因素C下決策集對(duì)優(yōu)的定性排序

其中

根據(jù)優(yōu)越性排序一致性原理，若滿足條件

則稱矩陣為優(yōu)越性排序一致性標(biāo)度矩陣。將一致性標(biāo)度矩陣的每一行求和，并按降序排列，得到標(biāo)度的定性排序。

為了在二元定量對(duì)比中更易于按我國(guó)的語(yǔ)言習(xí)慣給出定量標(biāo)度a1j，陳守煜[16]建立了語(yǔ)氣算子與定量標(biāo)度之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，視語(yǔ)氣算子的強(qiáng)弱將其分為20個(gè)語(yǔ)氣算子級(jí)差，優(yōu)先關(guān)系相同則賦值0.5，完全不同則賦值1，中間根據(jù)重要性關(guān)系強(qiáng)弱進(jìn)行劃分。根據(jù)排序情況給每一個(gè)標(biāo)度進(jìn)行定量化并賦予相應(yīng)的語(yǔ)氣算子。a1j可以表示為

a1j=0.475+0.025R (15)

因素C對(duì)優(yōu)的相對(duì)隸屬度r為

使用該公式確定的語(yǔ)氣算子與定量標(biāo)度及相對(duì)隸屬度的對(duì)應(yīng)關(guān)系見(jiàn)表1。

表1 語(yǔ)氣算子與定量標(biāo)度及相對(duì)隸屬度的對(duì)應(yīng)關(guān)系Table 1 Semantic operator，scores and transformed priority scores

3.2 因素權(quán)重的確定

各因素權(quán)重計(jì)算的實(shí)質(zhì)是計(jì)算因素之間的相對(duì)優(yōu)先關(guān)系。采用非結(jié)構(gòu)性模糊決策法確定權(quán)重，其基本原理與確定因素的隸屬度一致，即對(duì)各個(gè)評(píng)價(jià)因素進(jìn)行二元對(duì)比排序，參照表1賦值得到對(duì)應(yīng)的標(biāo)度矩陣，再進(jìn)行歸一化即可得到各因素的權(quán)重。

3.3 各層評(píng)判集權(quán)重的確定

第層評(píng)判集的權(quán)重計(jì)算，可采用式（17）[13]。

式中，n1為第1因素層中因素的個(gè)數(shù)。

4 實(shí)例應(yīng)用

本研究根據(jù)表2給出的廢熱源的參數(shù)，利用MATLAB建立亞臨界有機(jī)朗肯循環(huán)發(fā)電系統(tǒng)模型，計(jì)算不同工質(zhì)條件下的循環(huán)性能參數(shù)。

表2 廢熱源基本參數(shù)Table 2 Technological parameters of heat source

4.1 建立因素集和決策集

影響ORC工質(zhì)優(yōu)選的因素很多，在具體仿真模型所獲得的計(jì)算數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上選取具有代表性的8個(gè)因素構(gòu)成模糊優(yōu)選因素集，并以安全環(huán)保性、系統(tǒng)熱力性能、經(jīng)濟(jì)性能為依據(jù)將這些因素分為3個(gè)等級(jí)。參考現(xiàn)有文獻(xiàn)的研究[1,3]選取了5種適合150℃低溫?zé)嵩碠RC發(fā)電系統(tǒng)的有機(jī)工質(zhì)構(gòu)成優(yōu)選決策集。對(duì)應(yīng)的綜合評(píng)價(jià)層次結(jié)構(gòu)如圖2所示。

根據(jù)模擬熱源的條件建立ORC性能計(jì)算模型，利用計(jì)算機(jī)程序計(jì)算各方案的性能參數(shù)，其中工質(zhì)的安全性、環(huán)保性參數(shù)查詢相關(guān)技術(shù)手冊(cè)獲得。圖3給出了ORC發(fā)電系統(tǒng)的溫熵圖，熱力性能和經(jīng)濟(jì)性能參數(shù)所用到的計(jì)算公式在表3中給出。各因素的參數(shù)見(jiàn)表4。

表3 因素計(jì)算公式和數(shù)據(jù)來(lái)源Table 3 Calculation equations for different criteria

表4 方案各項(xiàng)指標(biāo)及參數(shù)Table 4 Technological parameters of available options

4.2 確定因素的相對(duì)隸屬度及權(quán)重

按照二元對(duì)比原理對(duì)每一個(gè)決策因素進(jìn)行各種方案的二元對(duì)比分析，經(jīng)一致性檢查后對(duì)各因素的定量標(biāo)度進(jìn)行計(jì)算和排序；根據(jù)表1給出的相對(duì)隸屬度與語(yǔ)氣算子對(duì)應(yīng)關(guān)系，按照排序順序賦予相應(yīng)的語(yǔ)氣算子；最后將賦值結(jié)果進(jìn)行歸一化處理，得到各個(gè)因素的相對(duì)隸屬度指標(biāo)。以安全等級(jí)因素為例確定各方案在該因素下的相對(duì)隸屬度，計(jì)算過(guò)程見(jiàn)表5。其他因素的相對(duì)隸屬度的計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表6。

表5 安全等級(jí)因素二元對(duì)比排序結(jié)果與相對(duì)隸屬度確定Table 5 Output of pair-wise comparisons and semantic score considering safety class

表6 各方案的相對(duì)隸屬度Table 6 Weighting of each element after normalization

同理，對(duì)各因素按照重要性不同在各因素層內(nèi)進(jìn)行二元對(duì)比排序，歸一化處理后得到各因素的權(quán)重。其中，第一級(jí)因素的權(quán)重為

1={0.4036,0.2982,0.2982} (18)

第二級(jí)和第三級(jí)因素層分別有3個(gè)和2個(gè)因素指標(biāo)，利用式（17）計(jì)算得到第一級(jí)和第二級(jí)評(píng)判集的權(quán)重分別為0.25、0.33，進(jìn)行歸一化處理后得到第二級(jí)和第三級(jí)因素的權(quán)重如下

= {0.3018，0.2013，0.2469，0.2500} (19)

= {0.3000，0.3667，0.3333} (20)

4.3 三級(jí)模糊優(yōu)選計(jì)算

根據(jù)第一級(jí)隸屬度矩陣1與因素權(quán)重集1的方案的隸屬度和因素的權(quán)重，利用式（21）進(jìn)行模糊優(yōu)選計(jì)算，得到第一級(jí)模糊優(yōu)選評(píng)判集1。

= W·R(21)

式中，為第級(jí)因素層。

將1作為第二級(jí)隸屬度矩陣2的最后一行參與運(yùn)算，得到第二級(jí)模糊優(yōu)選評(píng)判集2，并按照同樣的方法將其列入第三級(jí)進(jìn)行模糊優(yōu)選計(jì)算。

按照最大隸屬度原則，選取各級(jí)優(yōu)選評(píng)判集中最大指標(biāo)對(duì)應(yīng)的工質(zhì)種類作為該級(jí)模糊優(yōu)選決策的結(jié)果。圖4給出了本案例三級(jí)模糊優(yōu)選計(jì)算結(jié)果。從模糊優(yōu)選結(jié)果可以看出：在只考慮有機(jī)工質(zhì)的安全等級(jí)和環(huán)保特性的情況下，R236fa的性能最優(yōu)，其次是R123和R124；進(jìn)一步考慮系統(tǒng)熱力性能指標(biāo)后，排序最優(yōu)的3種工質(zhì)分別為R123、R236fa和R245fa；綜合考慮經(jīng)濟(jì)性因素之后，R123評(píng)價(jià)值最高，其次是R245fa和R114。優(yōu)選結(jié)果表明R123是該150℃熱源條件下綜合性能指標(biāo)最優(yōu)的有機(jī)工質(zhì)。該結(jié)果與Mago等[20]、Gu等[21]的研究結(jié)論一致。此例證明了ORC工質(zhì)優(yōu)選中多級(jí)模糊優(yōu)化模型的適用性。

5 結(jié) 論

（1）建立了基于多級(jí)非結(jié)構(gòu)性模糊決策分析方法的ORC工質(zhì)優(yōu)選體系，并通過(guò)某150℃熱源驅(qū)動(dòng)的ORC系統(tǒng)的工質(zhì)優(yōu)選對(duì)建立的評(píng)價(jià)體系進(jìn)行了驗(yàn)證，得到了3個(gè)不同評(píng)價(jià)級(jí)對(duì)應(yīng)的工質(zhì)優(yōu)先級(jí)排序，對(duì)應(yīng)的最優(yōu)工質(zhì)分別為R236fa、R123、R123。結(jié)果表明，工質(zhì)優(yōu)先級(jí)依賴所采用的評(píng)價(jià)指標(biāo)，并隨ORC工質(zhì)優(yōu)選因素層的增加而變化，基于模糊多級(jí)非結(jié)構(gòu)性分析的多屬性決策方法能夠給出更加客觀全面的優(yōu)選結(jié)果。

（2）在工質(zhì)優(yōu)選中采用嚴(yán)格流程化的多級(jí)模糊優(yōu)化法，分層逐級(jí)考慮各類因素，降低問(wèn)題的維度，用精確的數(shù)學(xué)語(yǔ)言——隸屬度來(lái)表示決策中的模糊性，降低了人為主觀思維對(duì)事物發(fā)展程度的認(rèn)識(shí)不同而造成的決策偏差，最終通過(guò)歸一化的優(yōu)先級(jí)水平值對(duì)工質(zhì)進(jìn)行優(yōu)先級(jí)排序，有效降低了主觀因素在確定權(quán)重時(shí)的影響，結(jié)果具有較高的可靠性。

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Optimum selection of ORC working fluid using multi-level fuzzy optimization and non-structural fuzzy decision

XU Junjun1，LUO Xianglong1，WANG Yongzhen1，ZHU Qiannan1，CHEN Ying1，MO Songping1，HUANG Hongyu2

(School of Material and EnergyGuangdong University of TechnologyGuangzhouGuangdongChina；Guangzhou Institute of Energy ConversionChinese Academy of SciencesGuangzhouGuangdongChina

Selection of working fluid is one of the key issues in the organic Rankine cycle (ORC) waste-heat power generation technology. Multi-criteria methods for working fluid selection are urgent to be studied. Existing researches are mostly under the constraints of specific thermodynamic and structural conditions. Contradictory findings exist in many studies, because there is no general optimization method for ORC working fluid selection. A method using multi-level fuzzy optimization and non-structural fuzzy decision was developed to solve the problem. Comprehensive considerations of technical，economic performance and environmental protection of ORC systems are presented. Since the factors that influence ORC working fluid selection are multi-level and non-structural，establishment of a three-level fuzzy optimization model to obtain a more satisfactory result is preferable.

ORC；working fluid selection；multilevel fuzzy optimization；non-structural fuzzy decision；process systems；model；optimal design

2014-06-06.

LUO Xianglong, lxl-dte@gdut.edu.cn

10.11949/j.issn.0438-1157.20140855

TK 11+5

A

0438—1157（2015）03—1051—08

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51476037)；廣州市珠江科技新星項(xiàng)目（2013J2200096）。

2014-06-06收到初稿，2014-12-03收到修改稿。

聯(lián)系人：羅向龍。第一作者：許俊俊（1990—），男，碩士研究生。

supported by the National Natural Science Foundation of China (51476037) and the Guangzhou Pearl River Technology Star Project (2013J2200096).