This paper presents a model based d

This paper presents a model based decentralized optimization method for vapor compression refriger- ation cycle (VCC). The overall system optimization problem is formulated and separated into minimizing the energy consumption of three interactive individual subsystems subject to the constraints of hybrid model, mechanical limitations, component interactions, environment conditions and cooling load
demands. Decentralized optimization method from game theory is modified and applied to VCC opti-
mization to obtain the Perato optimal solution under different working conditions. Simulation and
experiment results comparing with traditional oneoff control and genetic algorithm are provided to
show the satisfactory prediction accuracy and practical energy saving effect of the proposed method. For
the working hours, its computation time is steeply reduced to 1% of global optimization algorithm with consuming only 1.05% more energy consumption.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

กระดาษนี้ได้นำเสนอวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพตามแบบกระจายอำนาจสำหรับการบีบอัดไอวงจร refriger-ation (VCC) ปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพของระบบโดยรวมเป็นสูตรและแยกออกเป็นลดการใช้พลังงานของระบบย่อยสามบุคคลโต้ตอบภายใต้ข้อ จำกัด ของรูปแบบไฮบริด, ข้อ จำกัด กลปฏิสัมพันธ์ส่วนประกอบเงื่อนไขสภาพแวดล้อมและการระบายความร้อนโหลด
ความต้องการ วิธีการเพิ่มประสิทธิภาพการกระจายอำนาจจากทฤษฎีเกมมีการแก้ไขและนำไปใช้ VCC OPTI-
mization ที่จะได้รับ perato ทางออกที่ดีที่สุดภายใต้สภาพการทำงานที่แตกต่างกัน การจำลองและการทดลอง
ผลการเปรียบเทียบกับการควบคุม oneoff แบบดั้งเดิมและขั้นตอนวิธีพันธุกรรมที่มีไว้เพื่อ
แสดงความถูกต้องคาดการณ์ที่น่าพอใจและผลการประหยัดพลังงานในทางปฏิบัติของวิธีที่นำเสนอ
ให้ชั่วโมงการทำงานเวลาในการคำนวณจะลดลงสูงชันถึง 1% ของขั้นตอนวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพระดับโลกที่มีการบริโภคการใช้พลังงานเพียง 1.05% มากขึ้น

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

นำเสนอเอกสารนี้แบบจำลองแบบกระจายศูนย์เพิ่มประสิทธิภาพวิธีการไอรวม refriger-ation รอบ (VCC) ปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพของระบบโดยรวมเป็นสูตร และแบ่งออกเป็นการลดการใช้พลังงานของสามย่อยแต่ละแบบมีข้อจำกัดของรุ่นไฮบริด เครื่องจักรกลจำกัด โต้ ตอบส่วนประกอบ เงื่อนไขสภาพแวดล้อมและโหลดเย็น
ความต้องการ วิธีแบบกระจายศูนย์เพิ่มประสิทธิภาพจากทฤษฎีเกมถูกปรับเปลี่ยน หรือนำไปใช้กับ VCC opti -
mization รับ Perato โซลูชันสูงสุดภายใต้เงื่อนไขการทำงานต่าง ๆ การจำลอง และ
ผลการทดลองเปรียบเทียบกับการควบคุมแบบ oneoff และอัลกอริทึมทางพันธุกรรมมีการ
แสดงความถูกต้องของการคาดเดาเป็นที่พอใจและปฏิบัติเกิดผลของวิธีการนำเสนอ สำหรับ
ชั่วโมงการทำงาน คำนวณเวลาอย่างสูงลดลง 1% ของอัลกอริทึมเพิ่มประสิทธิภาพทั่วโลกมีการบริโภคเพียง 1.05% พลังงานใช้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เอกสารนี้จะอธิบายถึงรุ่นที่ใช้วิธีการปรับแต่งระบบกระจายจากศูนย์กลางสำหรับการบีบอัดแบบ Vapor refriger - วงจรการ( Vcc ) ปัญหาการปรับแต่งระบบโดยรวมที่ถูกกำหนดขึ้นและแยกออกเป็นการลดการใช้พลังงานของระบบย่อยทั้งสามแบบเฉพาะรายแบบอินเทอร์แร็คทีฟขึ้นอยู่กับเงื่อนไขของไฮบริดรุ่นข้อจำกัดด้านกลไกการปฏิสัมพันธ์ระหว่างคอมโพเนนต์เงื่อนไข สภาพแวดล้อม และระบบระบายความร้อนโหลด
ความต้องการ. วิธีปรับแต่งระบบกระจายจากศูนย์กลางจากทฤษฎีเกมถูกแก้ไขและนำมาใช้ในการลด VCC Opti -
mization ดีที่สุดเพื่อขอรับโซลูชัน perato ที่อยู่ ภายใต้ เงื่อนไขการทำงานแตกต่างกัน ผลการค้นหา
การทดลองการจำลองและเปรียบเทียบกับการควบคุม oneoff แบบดั้งเดิมและอัลกอริธึมทางพันธุกรรมมีไว้เพื่อ
แสดงผลการประหยัดพลังงานและการทำนายความแม่นยำในทางปฏิบัติอยู่ในเกณฑ์ดีในวิธีการที่เสนอ เป็นเวลาหลายชั่วโมงการทำงาน
ที่เวลาในคำนวณของตนจะลดลงถึง 1% ของอัลกอริธึมการปรับแต่ง ประสิทธิภาพ ระดับโลกพร้อมด้วยใช้เวลาการใช้พลังงานเพียง 1.05% มากขึ้นสูง