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J-GLOBAL ID：200902247202765618   整理番号：09A0249282

エネルギー消費を低減するためのパーティクルスウォームアルゴリズムによる最適冷凍機負荷

Optimal chiller loading by particle swarm algorithm for reducing energy consumption

著者 (2件)： LEE Wen-shing (Dep. of Energy and Refrigerating Air-Conditioning Engineering, National Taipei Univ. of Technol., 1, Section 3 ...) ,  LIN Lung-chieh (Dep. of Energy and Refrigerating Air-Conditioning Engineering, National Taipei Univ. of Technol., 1, Section 3 ...)
資料名： Applied Thermal Engineering  (Applied Thermal Engineering)
巻： 29  号： 8-9  ページ： 1730-1734  発行年： 2009年06月 
JST資料番号： E0667B  ISSN： 1359-4311  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： 一般に,空調システムにおける複数冷凍機システムの運用には非常に多くのエネルギー消費を必要とする。エネルギー消費の最小化に関して,各冷凍機における部分負荷率を最適化するために,Lagrange法及び遺伝的アルゴリズムの両方が適用されてきている。従来のいくつかの研究で示されているように,Lagrange法はエネルギー消費を最小化できたが,低需要において効率よく収束することができなかった。また,低需要において収束させる能力にかかわらず,Lagrange法が最適冷凍機負荷問題を解くようには,遺伝的アルゴリズムは最小エネルギー消費の解を得ることができないようである。効率的な手法として,連続パラメータ最適化問題を解くのに,パーティクルスウォームアルゴリズムが提案されている。本報では,複数冷凍機システムのエネルギー消費を最小化するのにパーティクルスウォームアルゴリズムを適用する。目的関数はエネルギー消費で,最適パラメータは各冷凍機の部分負荷比である。提案した方法の可能性をさらに証明するために,本報はふたつのケーススタディを用い,Lagrange法及び遺伝的アルゴリズムと開発した最適モデルの結果とを比較する。ふたつのケーススタディの結果は,パーティクルスウォームアルゴリズムは,低需要において生じるLagrange法の収束を克服する点のみならず,最適冷凍機負荷問題を解決する最小エネルギー消費解を得る点においても,遺伝的アルゴリズムより優れていることを示している。Copyright 2009 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *エネルギー消費 ,  冷凍機 ,  冷凍負荷 ,  冷却器 ,  遺伝的アルゴリズム ,  Lagrange方程式 ,  *空調システム ,  部分負荷 ,  負荷率 ,  *最小化問題 ,  収束
準シソーラス用語： *パーティクルスウォーム最適化 ,  *運転パラメータ ,  パラメータ最適化

分類 (1件)： 冷房  (PC02030Q)

タイトルに関連する用語 (2件)： エネルギー消費 ,  冷凍機負荷