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J-GLOBAL ID：201702210389718613   整理番号：17A1384892

家庭用加熱システムのためのインテリジェント法対モデル予測制御の設計と実験的評価【Powered by NICT】

Design and experimental evaluation of model predictive control vs. intelligent methods for domestic heating systems

著者 (3件)： Khanmirza Esmaeel (School of Mechanical Engineering, Iran University of Science and Technology, Tehran, Iran) ,  Esmaeilzadeh Ahmad (Center of Advanced Systems and Technologies (CAST), School of Mechanical Engineering, College of Engineering, University of Tehran, Tehran, Iran) ,  Markazi Amir Hossein Davaie (School of Mechanical Engineering, Iran University of Science and Technology, Tehran, Iran)
資料名： Energy and Buildings  (Energy and Buildings)
巻： 150  ページ： 52-70  発行年： 2017年 
JST資料番号： A0199A  ISSN： 0378-7788  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： 本論文では,建物の温度制御法を提示し,同時に,ハイブリッド暖房システムのエネルギーを提供することのコストを削減するために試みられてきた。本研究では,テヘラン市の建物は1日中の試料として研究し,二種類のガスと太陽熱源の存在下におけるインテリジェント制御法を適用した。さらに,これらの方法のそれぞれの影響はコストを減らし,室内温度を調節する上で研究した。次の段階では,利用されたコントローラは,実験室モデルのための再設計し,それらの能力が,実験試験を通して評価した。得られた結果に基づいて,他の方法と比較して,遺伝的アルゴリズムにより最適化されたPID制御器を利用したエネルギー提供コストの50%を減少させるだけでなく,1%以下の誤差で実験室モデルの内部温度を調節することを推定した。この方法はモデル温度の調節において他のものより速かった。しかし,実建物モデリングで,この方法の有効性は,実験室モデルに比べて減少し,ほとんど一日の異なる時間における可変太陽放射強度のような可変条件のためにされている。しかし,MPCと正確なモデリングを行うことにより獲得された許容可能な結果。これらの結果は,可変パラメータが増加すると,MPCは,他の方法と比較して,より高い能力を示したこの場合,MPCは遺伝的アルゴリズムに類似したコストを持っているが,温度を調節する速く,低い誤差であった。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： 放射強度 ,  温度制御 ,  内部温度 ,  遺伝的アルゴリズム ,  モデリング ,  制御装置 ,  最適化 ,  太陽 ,  *モデル
準シソーラス用語： PID制御 ,  インテリジェント制御 ,  太陽熱 ,  テヘラン ,  暖房システム ,  *モデル予測制御 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ハイブリッド暖房システム ,  スマート建築 ,  エネルギー消費の最適化 ,  太陽エネルギー

分類 (2件)： 建築環境一般  (RB02010T) ,  エネルギー消費・省エネルギー  (LD01000B)

タイトルに関連する用語 (6件)： 家庭 ,  加熱システム ,  モデル予測制御 ,  設計 ,  実験 ,  評価