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UTILISATION D'UN RESEAU NEURONAL POUR LA PREVISION DES BESOINS D'ACCUMULATION THERMIQUE.

PREDICTION OF THERMAL STORAGE LOADS USING A NEURAL NETWORK.

Auteurs : FERRANO F. J. Jr, WONG K. V.

Résumé

LES OBJECTIFS DE CET ARTICLE SONT DE DEVELOPPER UN PROGRAMME INFORMATIQUE NEURONAL POUR PREVOIR LES BESOINS DE REFROIDISSEMENT DU LENDEMAIN, ET D'UTILISER CETTE PREVISION AVEC UN SYSTEME EXPERT EN TEMPS REEL POUR SIMULER LA GESTION D'UNE INSTALLATION D'ACCUMULATION DE FROID. LA PREVISION DES BESOINS DE REFROIDISSEMENT DU LENDEMAIN PERMET AL'INSTALLATION D'ACCUMULATION DE GLACE DE MAXIMISER LE FONCTIONNEMENT AUX TARIFS D'ELECTRICITE HORS POINTE ET DE MINIMISER LE FONCTIONNEMENT MECANIQUE DE L'INSTALLATION. LA TECHNIQUE UTILISEE POUR PREVOIR LA PRODUCTION DE GLACE REQUISE EST CONDUITE PAR L'ADAPTATION PREALABLE D'UN RESEAU NEURONAL RECOURANT A DES FICHIERS DE DEFINITIONS, DE FAITS ET DE RESEAU D'ADAPTATION. LA PREVISION DE L'ACCUMULATION DE FROID OBTENUE EST ENTREE DANS UN SYSTEME EXPERT EN TEMPS REEL, POURLA COMMANDE DU FONCTIONNEMENT DU GROUPE REFROIDISSEUR PENDANT LA NUIT ET DE L'ACCUMULATION DE GLACE.

Détails

  • Titre original : PREDICTION OF THERMAL STORAGE LOADS USING A NEURAL NETWORK.
  • Identifiant de la fiche : 1992-0859
  • Langues : Anglais
  • Date d'édition : 1990
  • Source : Source : ASHRAE Trans.
    vol. 96; n. 2; 723-726; 4 fig.; 18 ref.
  • Document disponible en consultation à la bibliothèque du siège de l'IIF uniquement.

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