시스템 운전 중 운전 조건 전환이 시스템 운전 파라미터 목표값의 급변을 초래하여 시스템 운전 불안정을 유발할 수 있는 문제를 해결하기 위해, 본 문서에서는 연관 규칙 기반의 변운전 조건 상태의 안정 운전 파라미터 최적화 방법을 제안한다. 이 방법은 기존의 연관 규칙 마이닝 전략을 개선하여 과거 운전 조건을 변운전 조건 연관 규칙 마이닝의 입력 조건 중 하나로 활용하고, 시스템 운전 상태의 안정성을 제약 조건으로 하여 정상 운전 파라미터 목표값을 최적화하며, 변운전 조건 하에서 시스템의 준정상 운전 조건을 논의한다. 상업 시설 냉수기 조합을 적용 사례로 하여, 전형적인 운전 조건 분할을 기반으로 Apriori 알고리즘을 사용하여 냉수기 준정상 운전 조건 하 주요 운전 파라미터와 성능 지표 간의 연관 관계를 마이닝하고 파라미터 최적화를 수행한다. 시뮬레이션 결과는 기존 운전 방식과 비교하여 과도기 및 여름철에 냉수기 운전 종합 안정성이 각각 50.4% 및 62.7% 향상되었고, 에너지 소비는 각각 14.48% 및 16.5% 감소했음을 보여준다.

파라미터 최적화; 연관 규칙; 냉수기 조합; 준정상; 운전 조건 분할