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J-GLOBAL ID：201702253042464051   整理番号：17A0404662

自己適応型微分進化的アルゴリズムを用いた液体乾燥剤空調における省エネルギーのための大域的に最適化された手術戦略【Powered by NICT】

A global optimized operation strategy for energy savings in liquid desiccant air conditioning using self-adaptive differential evolutionary algorithm

著者 (4件)： Wang Xinli (School of Control Science and Engineering, Shandong University, Jinan 250061, PR China) ,  Wang Xinli (EXQUISITUS, Centre for E-City, School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, 639798, Singapore) ,  Cai Wenjian (EXQUISITUS, Centre for E-City, School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, 639798, Singapore) ,  Yin Xiaohong (School of Automation & Electronic Engineering, Qingdao University of Science & Technology, Qingdao 266042, PR China)
資料名： Applied Energy  (Applied Energy)
巻： 187  ページ： 410-423  発行年： 2017年 
JST資料番号： A0097A  ISSN： 0306-2619  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,冷凍機と電気ヒータにより駆動される液体乾燥剤空調(LDAC)のエネルギー消費を低減する世界的な最適運転戦略を提案した。冷凍機,電気ヒータ,ポンプとファンのエネルギーモデルは,いろいろな制御設定を伴う種々の運転条件の下でのエネルギー消費を予測するために開発した。冷却熱交換器,加熱熱交換器と回収熱交換器の熱伝達モデルは,これらの成分の熱伝達過程を解析するために確立した。システム制約条件と成分間の相互作用を考慮した最適化問題は,全液体乾燥剤空調のエネルギー消費を最適化するために構築された,必要な室内空気質(IAQ)レベルを維持する。LDACの性能とエネルギー使用に関連した九制御可能な変数は,制御設定として選択した。高速収束速度を用いた自己適応型微分進化(SADE)アルゴリズムは,最適制御設定を得て,最適運転戦略を開発するために最適化問題を解いた。比較研究は,提案したグローバル最適化運転戦略の省エネルギー性能を示すために製作した試験装置上で行った。従来の戦略と比較して,18.5%のエネルギー節約が提案したグローバル最適化運転戦略を使用することによって達成することができた。提案したグローバル最適化操作戦略は,建物における既存LDACシステムのエネルギー削減に適用するのに適した有効な手術戦略である。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： エネルギー消費 ,  *空気調和 ,  室内空気質 ,  *微分 ,  制約条件 ,  熱交換器 ,  *省エネルギー ,  最適化問題 ,  *最適化
準シソーラス用語： 大域的最適化 ,  *微分進化 ,  運転条件 ,  最適運転 ,  *液体乾燥剤 ,  *自己適応 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 液体乾燥剤空調機 ,  省エネルギー ,  コンポーネントモデル ,  Optimization ,  進化的アルゴリズム

分類 (2件)： 空気調和装置一般  (PC02010U) ,  冷房  (PC02030Q)

タイトルに関連する用語 (8件)： 自己適応 ,  微分 ,  進化的アルゴリズム ,  液体乾燥剤 ,  空調 ,  省エネルギー ,  最適化 ,  手術戦略