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J-GLOBAL ID：201802246795815012   整理番号：18A0095204

免疫粒子群アルゴリズムに基づく中央空調空調システムの最適制御【JST・京大機械翻訳】

Optimal control of chilled water system in central air-conditioning based on artificial immune and particle swarm optimization algorithm

著者 (3件)： Chen Dapeng (南京工業大学電气工程与控制科学学院,南京211800;南京工業大学智能建筑研究所,南京211800) ,  Zhang Jiugen (南京工業大学電气工程与控制科学学院,南京211800;南京工業大学智能建筑研究所,南京211800) ,  Liang Xing (南京工業大学電气工程与控制科学学院,南京211800;南京工業大学智能建筑研究所,南京211800)
資料名： Jisuanji Yingyong  (Jisuanji Yingyong)
巻： 37  号： 9  ページ： 2717-2721  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2535A  ISSN： 1001-9081  CODEN： JYIIDU  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 中央空調のエネルギー消費を低減し,冷凍水の再循環温度を安定化するために,冷凍水再循環温度の最適化制御法を提案し,再循環温度の測定値と設定値の間の偏差に従って実際の負荷需要を判断した。最初に,粒子群最適化(PSO)アルゴリズムにおける慣性重みを指数関数的に減少させる戦略を採用して,粒子更新速度を最適化プロセスの各段階に適合させることができた。次に,モデルパラメータに不確実な摂動があるという問題に対して,人工免疫(AI)のアイデアを導入して,免疫粒子群最適化アルゴリズムを形成し,粒子の多様性を拡張し,局所最適値を除去する能力を強化した。最終的に,比例積分微分(PID)制御装置の3つのパラメータを最適化して,冷凍ポンプの周波数を調節することによって,実際の再循環温度を設定値の近くに保つ。実験結果により,提案した制御戦略を用いることにより,室内負荷の要求を満たし,冷凍ポンプの運転周波数をより効果的に低減し,省エネルギー効果と制御品質がより良くなることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  *空気調和 ,  指数関数 ,  不確実性 ,  制御装置 ,  *空調システム ,  周波数 ,  *最適制御 ,  エネルギー消費 ,  品質 ,  凍結 ,  *アルゴリズム ,  再循環
準シソーラス用語： 目標値 ,  *粒子群最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： return water temperature ,  Proportional Integral Differential (PID) controller ,  Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm ,  Artificial Immune (AI) algorithm ,  energy conservation

分類 (3件)： システム最適化手法  (IA02050Z) ,  その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (5件)： 免疫 ,  粒子群アルゴリズム ,  空調 ,  空調システム ,  最適制御