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Optimal Chiller Loading by MOEA/D for Reducing Energy Consumption

机译：通过MOEA / D优化冷水机组负荷以降低能耗

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A modified multi-objective evolutionary algorithm based on decomposition (MOEA/D) is used to solve the optimal chiller loading (OCL) problem. In a multi-chiller system, the chillers are usually partially loaded for most of the running time. If the chillers are unreasonably managed, their consumption noticeably increases. To reduce power consumption, the partial load ratio (PLR) of each chiller must be adjusted. The system must meet the system cooling load (CL), so, it is a constrained optimization problem. This study uses a multi-objective method to solve the constrained optimization. The constraint condition is changed to a new objective, so, the problem can be solved as a multi-objective problem. Comparison with the experimental results in the literature proved the effectiveness and performance of the modified algorithm, which can be fully applied in air conditioning system operations.
机译：提出了一种基于分解的改进多目标进化算法（MOEA / D）来解决最优冷水机组负荷问题。在多冷水机系统中，在大部分运行时间中，冷水机通常会部分装载。如果对冷水机组进行不合理的管理，其消耗量将明显增加。为了降低功耗，必须调整每个冷却器的部分负载率（PLR）。系统必须满足系统冷却负荷（CL），因此，这是一个受约束的优化问题。这项研究使用多目标方法来解决约束优化问题。约束条件被更改为新的目标，因此，该问题可以作为多目标问题解决。与文献中的实验结果进行比较，证明了改进算法的有效性和性能，可以完全应用于空调系统的运行中。

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