با سلام خدمت کاربران در صورتی که با خطای سیستم پرداخت بانکی مواجه شدید از طریق کارت به کارت (6037997535328901 بانک ملی ناصر خنجری ) مقاله خود را دریافت کنید (تا مشکل رفع گردد).
دسته بندی:
داده کاوی - data mining
سال انتشار:
2015
ترجمه فارسی عنوان مقاله:
مدل سازی پیش بینی و بهینه سازی سیستم HVAC چند منطقه¬ای با داده کاوی و الگوریتم کرم شب تاب
عنوان انگلیسی مقاله:
Predictive modeling and optimization of a multi-zone HVAC system with data mining and firefly algorithms
منبع:
Sciencedirect - Elsevier - Energy 86 (2015) 393-402
نویسنده:
Yaohui Zeng, Zijun Zhang, Andrew Kusiak
چکیده انگلیسی:
This research applies a data-driven approach to investigate energy savings of a multi-zone HVAC
(heating, ventilating, and air conditioning) system. The predictive models of the HVAC energy consumption and the environment conditions of multiple zones are constructed by data mining algorithms.
Two major environment conditions, the room temperature and the relative room humidity, are
considered. Two variables of operating the HVAC system, the supply air temperature set point and the
supply air static pressure set point, in the predictive models are optimized with respect to minimizing
the HVAC energy while maintaining the predefined environment conditions of each zone. A novel
heuristic search algorithm, the firefly algorithm, is utilized to solve the data-driven predictive models
and derive the optimal settings of two set points under required HVAC operational constraints. The firefly
algorithm is compared with the particle swarm optimization and evolutionary strategy to demonstrate
its advantages in solving the proposed optimization problem. HVAC energy saving with the proposed
data-driven framework is examined in the computational studies. A sensitivity analysis of the potential
of energy saving based on different types of environment condition constraints is conducted.
Keywords: Energy conservation | Data-driven modeling | Multi-zone HVAC | Firefly algorithm | Predictive operation
چکیده فارسی:
این تحقیق، رویکردی داده محور برای بررسی صرفه جویی انرژی در سیستم چند منطقه¬ای تهویه مطبوع (HVAC) (گرمایش، تهویه و تهویه مطبوع) است. مدل¬های پیش بینی مصرف انرژی HVAC و شرایط محیطی مناطق متعدد توسط الگوریتم های داده کاوی ایجاد شد. دمای و رطوبت نسبی اتاق، شرایط محیطی غالب محسوب می شوند. نقطه تنظیم منبع دمای هوا و منبع فشار استاتیک هوا، دو متغیر عملیاتی سیستم های HVAC هستند و در مدل های پیش بینی برای کاهش انرژی HVAC با حفظ شرایط محیطی از پیش تعریف شده در هر منطقه، بهینه شدند. الگوریتم کرم شب تاب، الگوریتم جستجوی اکتشافی جدیدی است که برای حل مدل های پیش بینی داده محور و دستیابی به تنظیمات بهینه در مجموعه¬ی دو نقطه در صورت اعمال محدودیت های عملیاتی HVAC، مورد نیاز است. در صورت مقایسه بین الگوریتم کرم شب تاب با بهینه سازی ازدحام ذرات و استراتژی تکاملی، مزایای الگوریتم کرم شب تاب در حل مشکل بهینه سازی پیشنهادی اثبات می¬شود. در مطالعات محاسباتی، صرفه جویی در انرژی HVAC در چارچوب مبتنی بر داده پیشنهادی مورد بررسی قرار گرفت. آنالیز حساسیت پتانسیل صرفه جویی انرژی بر مبنای انواع مختلف محدودیت شرایط محیطی انجام شد.
کلمات کلیدی: حفاظت از انرژی | مدل سازی داده محور | HVAC چند منطقه ای | الگوریتم کرم شب تاب | عملیات پیش بینی شده
حجم فایل: 2067 کیلوبایت
قیمت: 36000 تومان
توضیحات اضافی:
تعداد نظرات : 0