کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
7175435 1466380 2018 27 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Logistic regression-based optimal control for air-cooled chiller
ترجمه فارسی عنوان
کنترل بهینه بر اساس رگرسیون لجستیک برای تهویه هوای سرد
کلمات کلیدی
خنک کننده هوای سرد، الگوریتم ژنتیک، رگرسیون لجستیک، جنگل تصادفی کنترل سرعت متغیر خنک کننده هوای سرد، الگوریتم ژنتیک، رگرسیون لجستیک، جنگل درختان تصمیمی، کنترل سرعت متغیر
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه سایر رشته های مهندسی مهندسی مکانیک
چکیده انگلیسی
Air-cooled chillers normally operate under head pressure control without minimizing the electric power at part load operation. This study considers logistic regression to implement optimal control for an air-cooled chiller. Random forest models were developed for the chiller operating under two modes: the normal mode - switching on and off condenser fans at constant speed based on a fixed condensing temperature set point; the VSD mode - controlling all condenser fans at variable speed based on an adjustable set point instead. Genetic algorithm was then applied to simulate the maximum coefficient of performance (COP) with optimal operating variables. The COP at a low chiller load could increase by up to 110% and 67% in the normal and VSD modes, respectively. Logistic regression ascertained that the optimal control depended highly on the condensing temperature and the condenser airflow rate. The regression models served to adjust the condensing temperature set point to achieve maximum COP.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: International Journal of Refrigeration - Volume 85, January 2018, Pages 200-212
نویسندگان
, , , ,