基于多策略的平行冷却器系统的节能优化,改进了子搜索算法
Xiaodan Shao1,2, Jiabang Yu1,2, Ze Li2
1China Northwest Architecture Design and Research Institute, CO. Ltd, Xi'an 710077, Shaanxi Province, China.
Heliyon
|November 2, 2023
概括
本研究介绍了一种多策略改进的搜索算法 (MSSA),用于优化并行冷却系统的能源使用. 通过改进最佳的冷却器加载策略,MSSA有效地降低了建筑的能源成本.
科学领域:
- 工程 工程师 工程师 工程师
- 计算机科学 计算机科学
- 能源系统 能源系统
背景情况:
- 平行冷却系统占建筑物总能耗的很大一部分 (25-40%).
- 制冷系统的有效负载分配对于节能和减轻全球变暖影响至关重要.
研究的目的:
- 为最佳冷却器负载 (OCL) 问题开发一种优化的方法.
- 通过高效的并行冷却系统管理,提高建筑物的能源节约.
主要方法:
- 开发了一种新的多策略改进搜索算法 (MSSA).
- MSSA集成了Sine混乱地图,Levy飞行和Cauchy变异,以提高搜索能力并避免局部最佳.
- 使用9个基准函数和两个现实世界的案例研究来评估算法的性能.
主要成果:
- 与粒子群优化 (PSO),哈里斯霍克斯优化 (HHO),人工子优化 (ARO) 和基本的子搜索算法 (SSA) 相比,MSSA表现出更好的性能.
- 该算法在实际场景中有效优化了冷却器负载,超过了现有的方法.
- 通过基准功能验证证实了MSSA增强的全球和本地搜索能力.
结论:
- 多策略改进的搜索算法 (MSSA) 为最佳的冷却器加载问题提供了一个有希望和有效的解决方案.
- 通过优化并行冷却系统运行,MSSA有助于在建筑物中大幅节省能源.
- 这项研究强调了先进的元启发算法在解决复杂的能源管理挑战方面的潜力.
