Zeitschrift für Physikalische Chemie und Biophysik

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Offener Zugang

ISSN: 2161-0398

Abstrakt

Optimierungsdesign eines Heliostatenfelds basierend auf Monte-Carlo- und PSO-Algorithmen

Bin Zhao*, Xia Jiang, Yi Wu

Die Technologie zur Stromerzeugung durch solarthermische Turmenergie ist eine neue kohlenstoffarme und umweltfreundliche Technologie für saubere Energie. In diesem Artikel wird auf Grundlage des Monte-Carlo-Algorithmusmodells und des Particle Swarm Optimization (PSO)-Algorithmus das Optimierungsmodell für Heliostatenspiegelfelder erstellt, das von großer praktischer Bedeutung ist, um die Effizienz der Sammlung und Umwandlung von Solarenergie effektiv zu verbessern und die nachhaltige Entwicklung sauberer Energie zu fördern.

In diesem Dokument werden zunächst die Koordinatendaten jedes Heliostaten im räumlichen Koordinatensystem visualisiert und eine vorläufige Prüfung und Bereinigung der Daten durchgeführt. Anschließend werden die Schattenverdeckungseffizienz (η sb ), die Kosinuseffizienz (η cos ), die atmosphärische Transmission (η at) , die Kollektor-Abschneideeffizienz (η trunc ) und die Spiegelreflexion (η ref ) sowie 5 weitere Parameterwerte mit den bekannten Bedingungen im Thema und der Formel im Anhang kombiniert und in die Berechnungsformel für die optische Effizienz des Helioskops eingegeben, um die durchschnittliche optische Effizienz am 21. jedes Monats zu ermitteln . Anschließend wird die durchschnittliche optische Effizienz von 12 Monaten berechnet, und die durchschnittliche jährliche optische Effizienz des Heliostatenfelds beträgt 0,4512. In ähnlicher Weise wird die durchschnittliche jährliche Wärmeleistung des Heliostatenfelds mit 27,5713 MW berechnet, indem die Berechnungsformel für die Wärmeleistung des Heliostatenfelds verwendet wird. Anschließend wird die durchschnittliche jährliche Wärmeleistung durch die Summe der Spiegelflächen aller Heliostaten im gesamten Feld geteilt (es gibt 1745 Heliostaten und die Fläche jedes Spiegels beträgt 36 m² ) . Schließlich beträgt die durchschnittliche jährliche Wärmeleistung pro Spiegelflächeneinheit 0,4401 kW/ .

Zweitens verwendet dieses Dokument das direkte Monte-Carlo-Modell und den PSO-Algorithmus, um ein mathematisches Modell für das Optimierungsdesign eines Heliostat-Spiegelfelds zu erstellen. Die Spiegelhöhe ist nicht größer als die Spiegelbreite, die Spiegelseitenlänge beträgt 2–8 m, die Installationshöhe beträgt 2–6 m, der Spiegel berührt den Boden nicht, wenn er sich um die horizontale Achse dreht, der Abstand zwischen den Basismitten zweier benachbarter Spiegel muss mindestens 5 m größer sein als die Breite des Spiegels, das Helioskop ist nicht in einem Kreisbereich von 100 m um den endothermischen Turm installiert und der Radius des Helioskopfelds des gesamten Kreises beträgt 350 m, die Größenparameter jedes Helioskops und die Installationshöhe sind gleich, die Nenn-Jahresdurchschnittswärmeleistung des Heliostatfelds beträgt nicht weniger als 60 MW als Zwangsbedingung, die Positionskoordinate des Absorptionsturms, die Größe des Heliostaten, die Installationshöhe, die Anzahl der Heliostaten und die Position des Heliostaten werden als Entwurfsparameter genommen und die Maximierung der Jahresdurchschnittswärmeleistung pro Spiegelflächeneinheit wird als Zielfunktion genommen. Nach Eingabe des Modells werden die optimalen Entwurfsparameter wie folgt gelöst: Die Positionskoordinate des Absorptionsturms ist (0, -200), die Größe des Heliostaten beträgt 3,5 m × 3,5 m, die Installationshöhe beträgt 2 m, die Gesamtzahl der Heliostaten beträgt 8440 und die Gesamtfläche beträgt 103390 .

Schließlich wird auf der Grundlage von Schritt zwei der Installationsbereich des Helioskops in vier Ringbereiche unterteilt. Die Helioskope im selben Bereich haben dieselbe Größe und Installationshöhe, während die Helioskope in verschiedenen Ringen unterschiedliche Größen und Installationshöhen haben, um die Parameterwerte der Abschneideeffizienz und der Schattenverdeckungseffizienz effektiv zu optimieren. Die optimalen Designparameter in jedem Ring können mithilfe des etablierten Optimierungsmodells ermittelt werden.

Haftungsausschluss: Diese Zusammenfassung wurde mithilfe von Tools der künstlichen Intelligenz übersetzt und wurde noch nicht überprüft oder verifiziert.
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