کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
5450626 | 1513063 | 2017 | 13 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Neural network metamodelling in multi-objective optimization of a high latitude solar community
ترجمه فارسی عنوان
متاموئل نمودن شبکه عصبی در بهینه سازی چند هدفه یک جامعه خورشید عرض جغرافیایی بالا
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
جامعه خورشیدی، بهینه سازی مبتنی بر شبیه سازی، شبکه عصبی، ذخیره سازی فصلی، حرارت منطقه خورشیدی، خورشیدی به پمپ گرما کمک کرد،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی انرژی
انرژی های تجدید پذیر، توسعه پایدار و محیط زیست
چکیده انگلیسی
A solar community of 100 residential houses was optimized for Finnish conditions with the aim of achieving a 90% solar fraction for both space heating and domestic hot water. Optimization was done using a novel method based on neural network metamodelling and compared to the standard NSGA-II genetic algorithm. Compared to NSGA-II, the new method obtained a larger hypervolume by finding better solutions both in the center and edge of the non-dominated front. The combined non-dominated front of both methods was better than either one separately. The performance target was achieved as the optimal solar community designs had heating solar fractions ranging from 64% to 95%.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Solar Energy - Volume 155, October 2017, Pages 323-335
Journal: Solar Energy - Volume 155, October 2017, Pages 323-335
نویسندگان
Janne Hirvonen, Hassam ur Rehman, Kalyanmoy Deb, Kai Sirén,