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J-GLOBAL ID：201702286329574926   整理番号：17A1718019

HVACシステムを制御するための動的計画法と遺伝的アルゴリズム:PV生産と貯蔵による最大熱的快適性とコストの最小化【Powered by NICT】

Dynamic programming and genetic algorithms to control an HVAC system: Maximizing thermal comfort and minimizing cost with PV production and storage

著者 (5件)： Pombeiro Henrique (Instituto Superior Tecnico, University of Lisbon, Portugal) ,  Pombeiro Henrique (IN+, Center for Innovation, Technology and Policy Research, Portugal) ,  Machado Maria Joao (Instituto Superior Tecnico, University of Lisbon, Portugal) ,  Silva Carlos (Instituto Superior Tecnico, University of Lisbon, Portugal) ,  Silva Carlos (IN+, Center for Innovation, Technology and Policy Research, Portugal)
資料名： Sustainable Cities and Society  (Sustainable Cities and Society)
巻： 34  ページ： 228-238  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2908A  ISSN： 2210-6707  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： 経済と快適性変数に制約された電力需要と生産間の最適バランスの発見インテリジェント意思決定と制御を必要とする。本論文では,実験室,室内温度の二種の熱モデルと結合したにおける暖房,換気および空気調和(HVAC)システムの制御を最適化する三モデルの定式化を検討した。電力は蓄電池のグリッドと太陽光発電システムにより供給される。一次目的は,ユーザ快適性を最大化することであるに拘束されたコスト:熱的快適性を最小化しながら可変電力価格PVシステムによって帯電していることを電池の利用可能な電力。三モデルが開発されている(i)単純化した熱的モデル(STM)を用いた動的計画法,(ii)STMによる遺伝的アルゴリズム,および(iii)EnergyPlusを用いた遺伝的アルゴリズム。室内温度をシミュレートするためにEnergyPlus使用する遺伝的アルゴリズムモデルは,一般的に最適な値,HVACを操作するPVシステムからより多くの電力を使用する一つである高い収束を達成した。動的計画法遺伝的アルゴリズム(STMと結合した)よりも優れた性能を示した。しかし,特に,熱慣性を考慮していないため,STM,室内温度をシミュレートするために少ない正確なモデルを用いるという事実により制限される。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： 走査型トンネル顕微鏡 ,  *快適性 ,  電力 ,  *熱的快適性 ,  *HVAC ,  *遺伝的アルゴリズム ,  二次電池 ,  *動的計画法 ,  最適化 ,  簡素化 ,  モデル ,  電力需要 ,  エネルギー効率 ,  定式化
準シソーラス用語： EnergyPlus , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： エネルギー効率 ,  Optimization ,  熱的快適性 ,  PV生産 ,  貯蔵 ,  需要応答 ,  遺伝的アルゴリズム ,  動的計画法

分類 (2件)： 空気調和装置一般  (PC02010U) ,  電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (7件)： HVACシステム ,  動的計画法 ,  遺伝的アルゴリズム ,  PV ,  貯蔵 ,  熱的快適性 ,  最小化