本文關(guān)鍵詞：塔式太陽能電站光熱子系統(tǒng)的建模與優(yōu)化，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：塔式太陽能熱發(fā)電系統(tǒng)是一種常見的大規(guī)模光熱發(fā)電系統(tǒng),其發(fā)電原理是通過多個跟蹤太陽的定日鏡將太陽光反射匯聚到接收器上,加熱接收管道中的傳熱介質(zhì),產(chǎn)生高溫蒸汽從而驅(qū)動汽輪機(jī)發(fā)電,這種基于太陽能的發(fā)電形式具有無污染的優(yōu)點(diǎn)和可持續(xù)發(fā)展的前景。塔式太陽能發(fā)電系統(tǒng)主要由前端聚光集熱子系統(tǒng)和后端發(fā)電子系統(tǒng)構(gòu)成,其中,由定日鏡場和接收器組成的聚光集熱子系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了太陽能到熱能的轉(zhuǎn)化,其工作狀況直接決定了后續(xù)子系統(tǒng)的運(yùn)行情況,對整個系統(tǒng)的性能具有較大的影響。因此,研究聚光集熱子系統(tǒng)的聚光傳熱仿真和優(yōu)化,對實(shí)際電站的設(shè)計(jì)及運(yùn)行具有指導(dǎo)性價值和意義。本文從聚光集熱子系統(tǒng)的建模和優(yōu)化兩方面開展研究工作,主要研究成果包括：(1)聯(lián)合聚光子系統(tǒng)鏡場模型和集熱子系統(tǒng)接收器模型建立了聚光集熱系統(tǒng)光熱能量模型�；诿商乜骞饩�追跡法獲取接收器表面能流密度,建立了鏡場聚光模型；基于柱狀接收器的傳熱機(jī)理獲取出口的熔鹽溫度,建立了接收器集熱模型。為了提高模型計(jì)算效率,通過GPU(圖形處理單元,Graphics Processing Unit)對模型計(jì)算進(jìn)行了并行化加速。通過對比仿真結(jié)果與實(shí)際系統(tǒng)運(yùn)行結(jié)果,驗(yàn)證了模型的正確性。(2)在光熱能量模型的基礎(chǔ)上,為了保證系統(tǒng)在接收器不產(chǎn)生過熱損壞的情況下的高發(fā)電效率,建立了聚光集熱子系統(tǒng)優(yōu)化模型。采用約束優(yōu)化方法,通過調(diào)節(jié)聚焦點(diǎn)分布,使得接收器在滿足表面能量分布均勻約束的前提下,出口溫度盡可能接近系統(tǒng)能夠正常運(yùn)行的最高溫度,并利用序列二次規(guī)劃算法(SQP)進(jìn)行求解。仿真結(jié)果表明,優(yōu)化得到的聚焦點(diǎn)位置可以在接收器表面能量均勻分布程度顯著提升的同時使接收器出口熔鹽溫度達(dá)到最優(yōu)。(3)針對SQP算法求解過程中收斂困難和求解時間長等問題,分別對復(fù)合形法和MBDFO (Model-Based Derivative-Free Optimization,基于模型的無梯度信息優(yōu)化)算法進(jìn)行改進(jìn)用于優(yōu)化求解。通過實(shí)驗(yàn)對比了兩種優(yōu)化算法,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,兩種算法都能處理算法難以收斂的問題,但是復(fù)合形法由于需要頻繁求取目標(biāo)函數(shù),相對耗時,MBDFO算法解決了這個問題,在求解時間上有很大的縮減。
【關(guān)鍵詞】：塔式太陽能熱電系統(tǒng) 鏡場 柱狀接收器 聚光集熱建模 非線性約束優(yōu)化
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TM615
【目錄】：

• 致謝5-7
• 摘要7-8
• Abstract8-13
• 第一章 緒論13-25
• 1.1 研究背景與意義13-15
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀15-23
• 1.2.1 塔式太陽能聚光子系統(tǒng)15-18
• 1.2.2 塔式太陽能集熱子系統(tǒng)18-20
• 1.2.3 塔式太陽能建模方法20-21
• 1.2.4 塔式太陽能優(yōu)化方法21-22
• 1.2.5 已有研究成果與存在的不足22-23
• 1.3 本文主要研究內(nèi)容和貢獻(xiàn)23-24
• 1.4 本文的組織結(jié)構(gòu)24-25
• 第二章 聚光集熱子系統(tǒng)的建模與仿真25-49
• 2.1 引言25
• 2.2 聚光子系統(tǒng)的建模25-30
• 2.2.1 反射位置的計(jì)算26-28
• 2.2.2 聚光能量的計(jì)算28-29
• 2.2.3 接收器表面能量成像29-30
• 2.3 集熱子系統(tǒng)的建模30-36
• 2.3.1 單根吸熱管機(jī)理模型31-35
• 2.3.2 集熱子系統(tǒng)機(jī)理模型35-36
• 2.4 模型聯(lián)立與GPU加速36-41
• 2.4.1 聯(lián)立模型36-37
• 2.4.2 鏡場子模型的GPU加速37-41
• 2.5 仿真分析41-47
• 2.5.1 模型仿真和驗(yàn)證41-46
• 2.5.2 GPU加速實(shí)驗(yàn)結(jié)果46-47
• 2.6 本章小結(jié)47-49
• 第三章 聚光集熱子系統(tǒng)的優(yōu)化49-61
• 3.1 引言49
• 3.2 優(yōu)化模型49-50
• 3.3 優(yōu)化求解與結(jié)果分析50-59
• 3.3.1 不考慮能量均勻分布約束51-53
• 3.3.2 考慮能量均勻分布約束53-59
• 3.4 本章小結(jié)59-61
• 第四章 聚光集熱子系統(tǒng)優(yōu)化算法的改進(jìn)61-79
• 4.1 引言61
• 4.2 基于復(fù)合形法的改進(jìn)優(yōu)化方法61-65
• 4.2.1 復(fù)合形法介紹61-63
• 4.2.2 復(fù)合形法改進(jìn)63-65
• 4.3 基于MBDFO算法的改進(jìn)優(yōu)化方法65-73
• 4.3.1 MBDFO算法介紹65-70
• 4.3.2 MBDFO算法改進(jìn)70-73
• 4.4 仿真結(jié)果與對比分析73-77
• 4.4.1 改進(jìn)復(fù)合形法優(yōu)化結(jié)果73-75
• 4.4.2 改進(jìn)MBDFO算法優(yōu)化結(jié)果75-76
• 4.4.3 算法比較分析76-77
• 4.5 本章小結(jié)77-79
• 第五章 總結(jié)與展望79-81
• 5.1 總結(jié)79-80
• 5.2 展望80-81
• 作者在學(xué)期間所取得的研究成果81-83
• 參考文獻(xiàn)83-88

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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本文編號：298246