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Predictive chiller operation: A data-driven loading and scheduling approach
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AI
DOI：10.1016/j.enbuild.2019.109639.png)
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摘要
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冷却器的正确排序和最佳负载是现有供暖，通风和空调装置中提高能效的主要途径之一。此类应用成功的主要推动力是获得准确的冷却器性能图，从而使设备在最佳条件下运行。但是，当前的解决方案过分依赖于通过次优手段获得的地图，例如制造商数据表，广泛的仪器活动或繁琐的建模和模拟方法。此外，最近的研究表明，基于模型预测控制的策略可以通过预测未来的冷却需求和调度冷却器的运行，选择最佳的运行配置和通过减少切换来延长剩余寿命，从而增加储蓄。在这方面，本研究提出了一种新颖的数据驱动和多标准冷水机组编排策略，该策略结合了冷水机组性能表征阶段，以基于神经网络的学习方法获得性能图，并结合了最先进的混合负载预测方案用于计算未来的负载分布。所提出的方法的有效性进行了测试的实验数据，从多冷水机组安装在第三产业建设，其中近一个20% 的平均性能提高相比，暖通空调安装的标准实时控制器。（C）2019 Elsevier B.V. 保留所有权利。
Keyword:
Chiller scheduling
Demand-side management
Energy consumption
Model-predictive control
Operational performance
Optimal chiller loading
Power demand
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
IF:
7.1
论文数:
1.5W
被引数:
6.8W
机构
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