الفهرس 
Optimum control of power consumption in industrial processes based on artificial intelligence algorithms.”
JOURNAL PAPER)Only 14 pages are availabe for public view
 |  | from | 37 |  |  |
| | | from | 37 | | |
Abstract
في هذا البحث ، تم صياغة نموذج رمزي جديد يعتمد على خوارزمية جايا متعددة الأهداف لـ MCS بهدف تحقيق الاستهلاك الأمثل للطاقة الكهربائية (EPC) بالإضافة إلى الحفاظ علي العمر الافتراضي الأمثل مع تلبية تدفق الهواء المضغوط المطلوب أثناء تغير الحمل. اختار النموذج المقترح الضواغط التي من شأنها تلبية تدفق الهواء المطلوب عن طريق تعديل نسبة الحمل الجزئي (PLR) لكل ضاغط متغير السرعة (VSDC).
هدفت هذه الدراسة إلي تنظيم فترة التشغيل لكل ضاغط بناءً على استهلاك الطاقة الأمثل لـ MCS بالإضافة إلى الوصول إلي العمر الافتراضي الأمثل لكل ضاغط. تم استخدام خوارزمية جايا التطورية متعددة الأهداف. علاوة على ذلك ، تم استخدام خوارزمية Gray Wolf وتمت مقارنة نتائجه لإظهار أن MO-Jaya أظهر أداءً أفضل مع المشكلة المقترحة. تم دراسة وتحليل حالات عملية مختلفة توضح أن نموذج التحسين متعدد الأهداف يمكن أن يقلل بشكل كبير من تكاليف الاستهلاك ويزيد من عمر الآلة. إلى جانب ذلك ، يمكن التنبؤ بجدول الصيانة لكل ضاغط وتخطيطه. تم تطبيق تدفق الهواء المتغير لاختبار فعالية النموذج المقترح. تم دراسة وتحليل سيناريوهات مختلفة توضح أن نموذج التحسين متعدد الأهداف يمكن أن يقلل بشكل كبير من تكاليف الاستهلاك ويزيد من عمر الآلة. يبلغ إجمالي خفض التكلفة في السيناريوهين 1 و 2 30.89 و 36٪ على التوالي. تم اختبارومقارنة أداة تحسين GWO المعروفة مؤخرًا لنفس الأهداف للتأكد من أن Jaya كان خيارًا أفضل لمشكلة MSC. أظهر مُحسِّن Jaya نتائج أفضل من تخفيض يصل إلى 15٪ في EPC وزيادة تصل إلى 33٪ في LS. بالإضافة إلى ذلك ، فإن التشغيل الأمثل للضواغط يسمح بتخطيط صيانة دورية أفضل لكل ضاغط.