Heat Load Modelling for District Heating Plants Using an OpenCL-based Algorithm, International journal of applied mathematics and informatics

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F70883521%3A28140%2F12%3A43868805" target="_blank" >RIV/70883521:28140/12:43868805 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Heat Load Modelling for District Heating Plants Using an OpenCL-based Algorithm, International journal of applied mathematics and informatics

Popis výsledku v původním jazyce

This research paper explores an OpenCL-based algorithm to aid heat load modelling for district heating plants. Previous studies have proven that heat loads mostly depend on the external temperatures (temperature dependency component) and the time of theday (time dependency component). In this research we have used the sum of two truncated exponential functions to model the time dependency component and a generalised logistic function to model the temperature dependency component. The parameters of these functions are estimated using the traditional particle swarm optimisation (TPSO). The estimation of the parameters can be time consuming so to accelerate the process we have developed an OpenCL-based version of the algorithm. The critical part of the implementation of the algorithm in OpenCL is the use of different types of memories, especially the local memory and also the coalesced or broadcast read Access to Global Memory.

Název v anglickém jazyce

Heat Load Modelling for District Heating Plants Using an OpenCL-based Algorithm, International journal of applied mathematics and informatics

Popis výsledku anglicky

This research paper explores an OpenCL-based algorithm to aid heat load modelling for district heating plants. Previous studies have proven that heat loads mostly depend on the external temperatures (temperature dependency component) and the time of theday (time dependency component). In this research we have used the sum of two truncated exponential functions to model the time dependency component and a generalised logistic function to model the temperature dependency component. The parameters of these functions are estimated using the traditional particle swarm optimisation (TPSO). The estimation of the parameters can be time consuming so to accelerate the process we have developed an OpenCL-based version of the algorithm. The critical part of the implementation of the algorithm in OpenCL is the use of different types of memories, especially the local memory and also the coalesced or broadcast read Access to Global Memory.

Druh

J_x - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

CEP obor

BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/ED2.1.00%2F03.0089" target="_blank" >ED2.1.00/03.0089: Centrum bezpečnostních, informačních a pokročilých technologií (CEBIA-Tech)</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2012

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název periodika

International Journal of Applied Mathematics and Informatics

ISSN

2074-1278

e-ISSN

—

Svazek periodika

2012

Číslo periodika v rámci svazku

6

Stát vydavatele periodika

GB - Spojené království Velké Británie a Severního Irska

Počet stran výsledku

9

Strana od-do

181-188

Kód UT WoS článku

—

EID výsledku v databázi Scopus

—