Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightBu yaklaşımın geçerliğinden ve etkinliğinden, sıcak su tüketiminin benzetimini kullanan bir sayısal çalışmayla emin olundu.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Bir $CO_2$ ısı pompalı su ısıtıcının sıcak su deposuyla günlük başarımı, günlük sıcak su tüketiminin değişimine ve ısı pompasının çalışma şartlarına bağlıdır. Sistemin başarımının gün boyunca değişimini sıcak su tüketimine ve çalışma şartlarına göre doğru kestirmek ve en iyi işletim parametrelerini belirlemek önemlidir. Bu makalede başarımın kestirimi için nöron ağı modelleri kullanıldı ve model parametreleri bir bütünsel eniyileme yöntemiyle bulundu. Ayrıca, çalışma sırasında su çıkış sıcaklığı ve durmaya sebep olacak su giriş sıcaklığı, kullanılmayan sıcak su hacminin alt sınır değerine bağlı olarak, verimi en büyük yapmak üzere belirlendi. Bu yaklaşımın geçerliğinden ve etkinliğinden, sıcak su tüketiminin benzetimini kullanan bir sayısal çalışmayla emin olundu.
Abstract
The daily performance of a $CO_2$ heat pump water heating system with a hot water storage tank is affected by the history of daily hot water demand and heat pump operating conditions. To attain the maximum system performance, it is important to estimate the daily changes in the system performance values accurately in relation to those in hot water demand and heat pump operating conditions, and determine the operating conditions optimally based on the estimation. In this paper, neural network models are used for this estimation, and the values of model parameters are identified by a global optimization method. In addition, the outlet water temperature during operation and the inlet water temperature for shutdown are determined to maximize the system efficiency subject to a lower limit for the volume of unused hot water. The validity and effectiveness of this approach are ascertained by a numerical study using a simulated hot water demand.