Multi-objective optimization framework for the selection of configuration and equipment sizing of solar thermal combisystems
Notice bibliographique
Résumé
Solar combisystems supplying thermal energy for both domestic hot water and space heating can reduce primary energy consumption for residential buildings. As their overall performance depends on their design, this paper presents the development and use of a multi-objective optimization framework for the selection of configuration and equipment sizing of a residential solar combisystem in Montreal, Quebec, Canada. A generic solar combisystem model, which enables different configurations to be chosen, is first developed, and then coupled with a micro-time variant multi-objective particle swarm optimization, which was developed and used to find the non-dominated combisystem design alternatives. The life cycle cost (LCC), energy use (LCE), and exergy destroyed (LCX) of the solar combisystem are used as objective functions to find the best feasible designs. For the minimum LCC, only one flat-plate collector is required to store energy within one thermal storage tank, whereas seven evacuated-tube collectors and two thermal storage tanks are used for the minimum LCE value. The micro-time variant multi-objective particle swarm optimization (micro-TVMOPSO) algorithm used found a non-dominated solution that reduced the LLC by 29% compared with the initial design solution, with the increase of LCE by 72%. Since the LCC and LCE objective functions are conflicting, another non-dominated solution increased the LCC by 36% and reduced the LCE by 27%. The proposed multi-objective optimization framework can therefore be used to get the most out of solar thermal combisystems given specific economic and environmental conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».