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發(fā)視頻冷源機(jī)房設(shè)備運(yùn)行參數(shù)的多目標(biāo)優(yōu)化方法
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中央空調(diào)冷源機(jī)房設(shè)備系統(tǒng)運(yùn)行參教優(yōu)化是提高空調(diào)運(yùn)行性能的重要途徑辶一，但由于杋房設(shè)備種類繁多，運(yùn)行工況復(fù)雜，運(yùn)行參數(shù)諸多，參數(shù)之間耦合作用較強(qiáng)，其優(yōu)化問題是學(xué)者們廣泛關(guān)注的重點(diǎn)和難點(diǎn)。提出了一種基于非支配排序遺傳算法Ⅱ（non- dominated sorting genetic algorithmⅡ，NsGA-Ⅱ）的冷源機(jī)房設(shè)備運(yùn)行參數(shù)多目標(biāo)優(yōu)化方法。以制冷量最大和能耗最低為目標(biāo)函數(shù)，以冷凍岀水溫度、冷凍回水溫度、冷卻回水溫度、冷凍水流量和冷卻水流量5饣變量為決策變量，根據(jù)實(shí)際運(yùn)行工況設(shè)定其約束條件，建立系統(tǒng)運(yùn)行參數(shù)優(yōu)化模型。此外，以負(fù)荷率、室外環(huán)境溫度和室外環(huán)境濕度作為劃分工況的依據(jù)，采用等寬離散化方法并結(jié)合K-meas聚類方法共劃分出32種運(yùn)行工況。最后仿真結(jié)果表明，在4種典型運(yùn)行工況下，多目標(biāo)優(yōu)化方法相對(duì)于普通優(yōu)化方式，能得到更高的循環(huán)性能系數(shù)（ coefficient of performance，COP）;同時(shí)，多目標(biāo)優(yōu)化方法能夠使系統(tǒng)能效提升14.35%，能耗降低12.52%。因此，本文方法適用于空調(diào)領(lǐng)域，并能為工程應(yīng)用時(shí)的參教設(shè)置提供定的指導(dǎo)作用。
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