Dado que el cambio de condiciones de operación durante el funcionamiento del sistema puede provocar variaciones abruptas en los valores objetivo de los parámetros de operación, lo que a su vez causa inestabilidad en el sistema, este artículo propone un método de optimización de parámetros de operación en estado estacionario basado en reglas de asociación para condiciones de operación variables. Este método mejora la estrategia original de minería de reglas de asociación, considerando las condiciones históricas como una de las condiciones de entrada para la extracción de reglas de asociación bajo condiciones variables, con la restricción de mantener la estabilidad del estado operativo del sistema, optimizando los valores objetivo de los parámetros en estado estacionario y discutiendo las condiciones de operación cuasi-estacionarias bajo condiciones variables. Como caso de aplicación, se toma una unidad enfriadora de un centro comercial, en base a la división típica de condiciones de operación, utilizando el algoritmo Apriori para extraer la relación de asociación entre los principales parámetros de operación y los indicadores de desempeño bajo condiciones cuasi-estacionarias, y realizando la optimización de parámetros. Los resultados de simulación muestran que, en comparación con la forma original de operación, la estabilidad integral de operación de la unidad enfriadora aumentó un 50.4% y un 62.7% en las temporadas de transición y verano respectivamente, y su consumo energético disminuyó un 14.48% y un 16.5%, respectivamente.

optimización de parámetros; reglas de asociación; unidad enfriadora; cuasi-estacionario; división de condiciones