基于关联规则的多冷水机组系统负荷优化分配

作     者：王香兰 晋欣桥 吕远 贾志洋 Wang Xianglan;Jin Xinqiao;Lü Yuan;Jia Zhiyang

作者机构：上海交通大学机械与动力工程学院制冷与低温工程研究所上海200240 

出 版 物：《制冷学报》 (Journal of Refrigeration)

年 卷 期：2022年第43卷第1期

页      面：35-45页

核心收录：

学科分类：080705[工学-制冷及低温工程] 081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0807[工学-动力工程及工程热物理] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金(51776118)资助项目 

主　　题：负荷分配 关联规则 冷水机组系统 运行数据 数据挖掘 

摘      要：本文以多冷水机组系统为研究对象,对系统采集的大量历史运行数据进行数据处理与分析,采用Apriori频繁项集算法,通过分级挖掘,挖掘在不同运行工况下各台冷水机组运行参数与最小运行能耗之间的关联规则,并以机组运行总能耗最小为目标,提出了一种将粒子群算法与关联规则结合的负荷分配优化方法。仿真验证结果表明:该方法通过优化冷水机组的启停和负荷率,可以有效减少机组运行的总能耗。与原有运行方式相比,实验日优化后多台冷水机组系统的总能耗降低约12.5%,具有良好的节能效果。