太阳能热水器热性能与能效检测研究

发布时间：2020-10-27 09:18

　　太阳能作为重要的可再生能源,其利用对于节约能源、保护自然环境、减缓气候变化具有重大意义。我国在太阳能热利用上具有世界领先地位,是最大的太阳能热水器生产国和安装国。太阳能产品能效评定对规范市场、引导产业有序发展有着积极作用。我国通常利用户外集热试验和热损试验的结果作为太阳能热水器热性能评价依据。由于太阳能能量密度低,且受气候季节影响表现出随机性、间歇性,因此国标对通过户外检测进行能效评定提出了高要求。受限于日辐照量H16MJ·m~(-2)、试验时长8h以及环境温度、空气流速等要求,满足检测规定要求的环境条件往往不充分,导致检定效率低。为了提高检测效率,保证能效评定精度,本文拟采用计算机辅助的手段,将集热试验与数据预测方法相结合,探讨宽松检测环境下的热性能评价与能效检测方法。本文的主要研究有:(1)在综述了国内外研究现状和分析国内外相关标准的基础上,结合太阳能热水器热性能的基础理论,探讨了提高能效检测的方法,提出了日有用得热量转换优化方程和热水器温升预测模型。为了确保优化方程和预测模型的研究具有可信的精度,对检测仪器进行了不确定度分析。(2)在真空管型太阳能热水器的理论基础上,开展了热性能数值模拟仿真,分析了环境因素对日得热量q的影响,针对经验公式建立日有用得热量q_(17)转换优化方程。通过实测试验结果和文献数据的验证,该优化方程得出的日有用得热量q_(17)受日辐照量H的影响小,可放宽检测环境要求,能提高能效评价精度。(3)利用集热试验各个时刻的环境条件参数与温升变化数据,分别建立了基于遗传算法神经网络(GA-BP)和基于改进深度信念网络(DBN)的温升预测模型。通过对日有用温升?T_(17)预测获得日有用得热量q_(17),解决集热试验受制于日辐照量H16MJ·m~(-2)的检测条件限制。通过对网络的训练与测试,对比两种神经网络预测模型,改进DBN预测模型的准确性和稳定性更优,更适合进行温升预测。在低辐照时,改进DBN日有用温升预测仍具有较好的输出效果,表明检测时日太阳辐照量的要求能放宽,热水器能效检测效率能提高。本研究在提高太阳能产品能效检测效率和检测质量方面的探索具有重要意义。
【学位单位】：湖北工业大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：TK515
【部分图文】：

分布图,太阳能资源,分布图

19 批次产品不符合标准的规定，不符合项目集中于热性能、能源效率标识标效等级项目，不合格率达 25%!根据 GB 26969 要求，能效评价需要通过户外集热试验和热损试验获得日热量 q17和平均热损因数 Usl(e)两个特征值。鉴于太阳能能量密度低，且受节影响表现出随机性、间歇性特点，GB/T 19141-2011《家用太阳热水系统件》对户外集热试验条件进行了规定：日太阳辐照量不小于 16 MJ·m-2，试 8h，热水器初始水温为 20℃，环境空气温度满足 8~39℃，空气速率不超过 4m于各地区太阳能资源分布不匀、气象条件变化复杂，试验环境条件的日太量要求相对苛刻，部分区域满足要求的有效检测天数不多，在一定程度上检测机构的检测效率，无法满足巨大的市场需求。我国幅原辽阔，可分为太阳能资源丰富、较丰富、一般和资源欠缺等四，如图 1.1 所示[5]。西藏、青海、新疆、甘肃、宁夏、内蒙古高原等属于太源丰富和较丰富区；经济相对发达的东部、南部、及东北地区为太阳能资用区；两湖地区、四川盆地、秦巴山地是太阳能资源欠缺区[6]。

太阳能热水器,检测设备

8 16.365 16.96 14.681 22.695 16.412 14.7899 16.542 13.294 12.950 21.285 15.046 10.11210 12.730 10.248 11.638 20.713 12.142 7.53411 9.206 8.333 11.590 17.803 10.464 6.22712 7.889 7.022 11.884 15.725 8.937 5.419对于家电产品而言，其能效评测中的试验条件稳定可控，而太阳能热水系统能效评定试验中，户外的试验环境条件常常变化。标准给出了 8~39℃的环境温变化范围，在长达 8h 的户外试验中，无论是日辐照量还是环境温度，都会发生机变化。为了保证检验的准确性，集热试验需要在符合国家检测标准的条件下行，并确保能效等级评定不受环境因素的影响而发生迁移。为了充分利用有限的“标准”检验时机，检验机构通常采用固定式多工位检测平，同时检测多台产品[8]。为了充分利用附近地区的“标准”试验环境，太阳能质量督检验（武汉）中心开发了流动式热水器检测车，通过“追逐太阳”方式提高检测备的机动性[9]。检验机构利用太阳能检测设备开展产品的性能检测，如图 1.2 所。

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