Thermal comfort-constrained nonlinear operational optimization of a solar-absorption-radiant cooling system
Notice bibliographique
Résumé
• A thermal comfort-constrained NLP-based optimal controller is developed. • The solar-absorption-radiant cooling system has a solar fraction of 0.8. • Stricter comfort constraints increase the cost and emissions by 30.96% and 37.5%. • Doubling the ventilation rate increases daily operating costs by 19%. • The solar-assisted system saves 45.9% on costs and reduces emissions by 52.5%. With the increasing demand for sustainable building solutions, especially under extreme weather conditions, there is a growing need for renewable-powered cooling systems that can minimize energy consumption and carbon emissions. Solar-absorption-radiant cooling systems offer a promising alternative to traditional air conditioning systems, but their effectiveness relies on efficient control strategies. This study investigates the optimal control of a solar-absorption-radiant cooling system for a single-story office building using non-linear programming (NLP) to minimize operating costs while maintaining thermal comfort. This is achieved by directly integrating the building model and thermal comfort calculations within the optimization procedure. By incorporating a solar collector, storage tank, assisting boiler, and absorption chiller, the system achieves a solar fraction of 0.8, minimizing daily operating costs to 2.11 USD and carbon emissions to ∼ 39.1 k g C O 2 . The system maintains an average PMV of 0.14, an operative temperature of 25.63 °C, and a coefficient of performance of 0.72. The study also explores the impact of varying thermal comfort constraints, ventilation rates, and inlet air temperatures on system performance. Stricter comfort constraints (PMV=-0.2 to 0.2) increase costs and emissions by 30.96 % and 37.5 % respectively, due to increased reliance on the natural gas boiler. Doubling the ventilation rate based on fresh outdoor air increases daily costs and emissions by 19 % and 22.6 % respectively. Conversely, utilizing a supplementary system to supply ventilation air at 25 °C significantly reduces costs and emissions by 26.2 % and 25.4 % respectively, and increases the solar fraction to 0.92. Compared to a conventional system powered solely by a natural gas boiler, the solar-powered system achieves substantial cost savings (45.9 %), reduced carbon emissions (52.5 %), and improved thermal comfort, highlighting the potential of this technology for sustainable building operations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».