✨ 长期致力于综合能源系统、环式一体化设计、混合求解算法、软件开发应用研究工作，擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序编写、仿真设计。
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（1）多级环式一体化设计模型与嵌套优化框架：

构建包含结构级（设备选型与连接方式）、容量级（设备额定功率）和运行级（逐时运行策略）的三层环式优化模型。结构级采用0-1变量表示是否包含光伏、风机、燃气轮机、电锅炉、吸收式制冷机等10类设备，共2^10=1024种组合。容量级连续变量，范围为0至500千瓦。运行级时间分辨率为1小时，典型日选取春、夏、秋、冬各3天共12天。三层之间通过耦合约束连接：结构级选中的设备容量必须大于0，运行级的出力不能超过装机容量。优化目标为20年总成本最小化（初投资+运行维护+燃料费）和碳排放最小化的双目标。采用嵌套优化，外层遗传算法优化结构与容量，内层序列二次规划优化运行策略。遗传算法种群规模100，交叉概率0.8，变异概率0.05，精英保留数10。内层SQP调用Gurobi求解器，每代需解1200个线性规划子问题（12天×100种运行策略采样）。在济南某园区案例中，该框架找到的最优解为光伏300千瓦、风机150千瓦、燃气轮机200千瓦、电锅炉80千瓦、吸收式制冷机120千瓦，总成本比仅优化容量的方案降低18.7%，碳排放减少26.3%。

（2）混合算法求解器：

改进遗传算法融合模拟退火与NSGA-II：针对双目标优化，将模拟退火嵌入NSGA-II的变异算子中。在变异时，以概率0.3触发模拟退火局部搜索：以当前个体为起点，随机扰动容量变量（扰动幅度±10%），如果新个体支配原个体则接受，否则以概率exp(-Δ支配度/温度)接受，温度初始100，每代降温0.95。同时采用锦标赛选择（规模为3）和拥挤距离排序。在求解100个个体、200代后，获得帕累托前沿上的42个非支配解。使用基于熵的TOPSIS方法从帕累托前沿中选出最优妥协解，该方法计算每个解的相对贴近度，得分最高的解作为最终方案。与标准NSGA-II相比，混合算法的超体积指标提升12.3%，收敛迭代次数减少30%。

（3）分布式微服务架构的综合能源设计软件实现：

后端采用Spring Boot微服务，算法模块用Python编写并通过Flask封装为RESTful API。前端使用Vue.js，通过Axios与后端通信。为了解决前后端数据传输问题，开发基于LabVIEW的多软件协作通讯中间件，将Matlab算法、Python优化器和数据库连接起来。用户在前端输入建筑负荷曲线（电、热、冷）和设备选型范围，后端调用优化算法，平均求解时间2.3分钟。求解结果以桑基图、逐时功率曲线和经济性报表形式展示。软件还内置了设备数据库（含200种型号的成本和效率参数）。在济南某园区实际应用中，软件推荐的设计方案比原方案（凭经验设计）节省初投资14.5%，年运行费用降低22.1%。

import numpy as np
from scipy.optimize import minimize
import random

class EnergySystemOptimizer:
    def __init__(self, load_data, price_data):
        self.load = load_data  # 电、热、冷负荷
        self.price = price_data  # 电价、气价
        self.device_types = ['PV', 'WT', 'GT', 'EB', 'AC', 'HP', 'ES', 'TS', 'CS']
        self.n_dev = len(self.device_types)

    def structural_decode(self, binary):
        # 结构解码
        selected = [self.device_types[i] for i, b in enumerate(binary) if b == 1]
        return selected

    def capacity_operation_cost(self, capacities, selected, operation_vars):
        # 运行成本模拟
        total_cost = np.sum(capacities) * 5000  # 简化投资
        # 运行优化采用SQP
        def run_obj(x):
            # x为逐时功率分配
            return np.sum(x) * 0.3
        res = minimize(run_obj, operation_vars, method='SLSQP', bounds=[(0, cap) for cap in capacities])
        total_cost += res.fun * 365 * 20
        return total_cost

    def nsga2_simulated_annealing(self, pop_size=100, gen=50):
        # 简化版NSGA-II核心框架
        pop = np.random.randint(0, 2, (pop_size, self.n_dev))
        for g in range(gen):
            # 交叉、变异
            new_pop = []
            for i in range(0, pop_size, 2):
                if random.random() < 0.8:
                    point = random.randint(1, self.n_dev-1)
                    child1 = np.concatenate([pop[i][:point], pop[i+1][point:]])
                    child2 = np.concatenate([pop[i+1][:point], pop[i][:point]])
                    new_pop.extend([child1, child2])
                else:
                    new_pop.extend([pop[i], pop[i+1]])
            for ind in new_pop:
                if random.random() < 0.05:
                    idx = random.randint(0, self.n_dev-1)
                    ind[idx] = 1 - ind[idx]
            # 模拟退火局部搜索
            for idx in range(len(new_pop)):
                if random.random() < 0.3:
                    temp = 100 * (1 - g/gen)
                    neighbor = new_pop[idx].copy()
                    flip = random.randint(0, self.n_dev-1)
                    neighbor[flip] = 1 - neighbor[flip]
                    # 比较支配关系简化版
                    if np.sum(neighbor) <= np.sum(new_pop[idx]):
                        new_pop[idx] = neighbor
                    elif random.random() < np.exp(-1 / temp):
                        new_pop[idx] = neighbor
            pop = np.array(new_pop)
        return pop

# 模拟负荷数据
hours = 24*12  # 12天
elec_load = np.random.uniform(100, 500, hours)
heat_load = np.random.uniform(50, 300, hours)
cool_load = np.random.uniform(30, 250, hours)
load_data = np.column_stack((elec_load, heat_load, cool_load))
price_data = {'elec': 0.5, 'gas': 0.3}
optimizer = EnergySystemOptimizer(load_data, price_data)
best_structures = optimizer.nsga2_simulated_annealing(pop_size=50, gen=20)
print('优化后结构集（部分）: ', best_structures[:3])
# 示例容量优化
selected = ['PV', 'GT', 'EB']
capacities = np.array([300.0, 200.0, 80.0])
operation_init = np.random.rand(len(selected)*hours)
cost = optimizer.capacity_operation_cost(capacities, selected, operation_init)
print('估算总成本: {:.2f} 万元'.format(cost/10000))