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Application of the genetic algorithm of optimisation of large solar hot water system

机译:遗传算法在大型太阳能热水系统优化中的应用

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摘要

An implementation of the genetic algorithm in as design support tool for (large) solar hot water systems is described. The tool calculates the yield and the costs of solar hot water systems based on technical and financial data of the system components. The genetic algorithm allows for optimisation of separate variables such as the collector type, the number of collectors, the heat storage mass and the collector heat exchanger area. Optimisation can be focussed on , for example, payback time and CO)2 emission reduction. Constraints such as maximum initial costs and installation space are taken into account.
机译:描述了遗传算法作为(大型)太阳能热水系统的设计支持工具的实现。该工具根据系统组件的技术和财务数据计算太阳能热水系统的产量和成本。遗传算法允许优化单独的变量,例如收集器类型,收集器数量,储热质量和收集器热交换器面积。优化可以集中在例如投资回收期和CO2减排量上。考虑了诸如最大初始成本和安装空间的限制。

著录项

  • 来源
    《Solar Energy》 |2002年第5期|p.427-439|共13页
  • 作者

    Marcel Loomas; Huib Visser;

  • 作者单位
  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);美国《生物学医学文摘》(MEDLINE);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 太阳能技术;
  • 关键词

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