塔式太阳能电站光热子系统的建模与优化

发布时间：2017-04-11 04:02

  本文关键词：塔式太阳能电站光热子系统的建模与优化，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：塔式太阳能热发电系统是一种常见的大规模光热发电系统,其发电原理是通过多个跟踪太阳的定日镜将太阳光反射汇聚到接收器上,加热接收管道中的传热介质,产生高温蒸汽从而驱动汽轮机发电,这种基于太阳能的发电形式具有无污染的优点和可持续发展的前景。塔式太阳能发电系统主要由前端聚光集热子系统和后端发电子系统构成,其中,由定日镜场和接收器组成的聚光集热子系统,实现了太阳能到热能的转化,其工作状况直接决定了后续子系统的运行情况,对整个系统的性能具有较大的影响。因此,研究聚光集热子系统的聚光传热仿真和优化,对实际电站的设计及运行具有指导性价值和意义。本文从聚光集热子系统的建模和优化两方面开展研究工作,主要研究成果包括：(1)联合聚光子系统镜场模型和集热子系统接收器模型建立了聚光集热系统光热能量模型。基于蒙特卡洛光线追迹法获取接收器表面能流密度,建立了镜场聚光模型；基于柱状接收器的传热机理获取出口的熔盐温度,建立了接收器集热模型。为了提高模型计算效率,通过GPU(图形处理单元,Graphics Processing Unit)对模型计算进行了并行化加速。通过对比仿真结果与实际系统运行结果,验证了模型的正确性。(2)在光热能量模型的基础上,为了保证系统在接收器不产生过热损坏的情况下的高发电效率,建立了聚光集热子系统优化模型。采用约束优化方法,通过调节聚焦点分布,使得接收器在满足表面能量分布均匀约束的前提下,出口温度尽可能接近系统能够正常运行的最高温度,并利用序列二次规划算法(SQP)进行求解。仿真结果表明,优化得到的聚焦点位置可以在接收器表面能量均匀分布程度显著提升的同时使接收器出口熔盐温度达到最优。(3)针对SQP算法求解过程中收敛困难和求解时间长等问题,分别对复合形法和MBDFO (Model-Based Derivative-Free Optimization,基于模型的无梯度信息优化)算法进行改进用于优化求解。通过实验对比了两种优化算法,实验结果表明,两种算法都能处理算法难以收敛的问题,但是复合形法由于需要频繁求取目标函数,相对耗时,MBDFO算法解决了这个问题,在求解时间上有很大的缩减。
【关键词】：塔式太阳能热电系统 镜场 柱状接收器 聚光集热建模 非线性约束优化
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM615
【目录】：

• 致谢5-7
• 摘要7-8
• Abstract8-13
• 第一章 绪论13-25
• 1.1 研究背景与意义13-15
• 1.2 国内外研究现状15-23
• 1.2.1 塔式太阳能聚光子系统15-18
• 1.2.2 塔式太阳能集热子系统18-20
• 1.2.3 塔式太阳能建模方法20-21
• 1.2.4 塔式太阳能优化方法21-22
• 1.2.5 已有研究成果与存在的不足22-23
• 1.3 本文主要研究内容和贡献23-24
• 1.4 本文的组织结构24-25
• 第二章 聚光集热子系统的建模与仿真25-49
• 2.1 引言25
• 2.2 聚光子系统的建模25-30
• 2.2.1 反射位置的计算26-28
• 2.2.2 聚光能量的计算28-29
• 2.2.3 接收器表面能量成像29-30
• 2.3 集热子系统的建模30-36
• 2.3.1 单根吸热管机理模型31-35
• 2.3.2 集热子系统机理模型35-36
• 2.4 模型联立与GPU加速36-41
• 2.4.1 联立模型36-37
• 2.4.2 镜场子模型的GPU加速37-41
• 2.5 仿真分析41-47
• 2.5.1 模型仿真和验证41-46
• 2.5.2 GPU加速实验结果46-47
• 2.6 本章小结47-49
• 第三章 聚光集热子系统的优化49-61
• 3.1 引言49
• 3.2 优化模型49-50
• 3.3 优化求解与结果分析50-59
• 3.3.1 不考虑能量均匀分布约束51-53
• 3.3.2 考虑能量均匀分布约束53-59
• 3.4 本章小结59-61
• 第四章 聚光集热子系统优化算法的改进61-79
• 4.1 引言61
• 4.2 基于复合形法的改进优化方法61-65
• 4.2.1 复合形法介绍61-63
• 4.2.2 复合形法改进63-65
• 4.3 基于MBDFO算法的改进优化方法65-73
• 4.3.1 MBDFO算法介绍65-70
• 4.3.2 MBDFO算法改进70-73
• 4.4 仿真结果与对比分析73-77
• 4.4.1 改进复合形法优化结果73-75
• 4.4.2 改进MBDFO算法优化结果75-76
• 4.4.3 算法比较分析76-77
• 4.5 本章小结77-79
• 第五章 总结与展望79-81
• 5.1 总结79-80
• 5.2 展望80-81
• 作者在学期间所取得的研究成果81-83
• 参考文献83-88

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本文编号：298246