大型聚光光伏跟踪装置结构优化

发布时间：2020-11-10 09:43

　　 开发新能源和可再生清洁能源是全世界面临的共同课题。在新能源中,光伏特别是聚光光伏(CPV)倍受瞩目,并且发展迅猛。CPV系统通过提高聚光比从而不断减少电池使用面积,同时,随着聚光比的增加,CPV组件的接收角也越小。而跟踪系统的跟踪精度必须满足CPV组件接收角的要求,才能保证CPV系统的发电效率,从而提高发电功率,降低发电成本。目前,在CPV系统的成本中,跟踪装置的制造成本为总系统成本的30%左右。一般,机械结构的制造成本与机械结构的重量成正比。因此,在保证CPV跟踪系统性能前提下,通过降低跟踪装置结构的重量,即可降低CPV系统成本。本文以5KW聚光光伏系统的设计为例,以零件的形状和截面尺寸为设计变量,以CPV组件支承支架和立柱的的质量为优化目标,采用遗传算法和有限元分析相结合的方式,对CPV组件支承支架和立柱进行优化设计。 论文主要进行了聚光光伏跟踪装置的结构优化,主要研究了如下内容。 以现有5KW聚光光伏系统为例,分析在已知参数情况下的CPV组件的布置形式以及跟踪系统的工作风速,分析跟踪装置在风影响下所受到的风载荷。并根据得到的跟踪装置受力情况进一步分析跟踪装置机械结构的转角位移关系。并以此作为跟踪装置是否满足工作性能的主要指标。 根据CPV组件的结构尺寸和CPV组件布置方式,建立CPV组件模型,并运用流体分析软件对其进行流场分析,获得CPV组件表面风载压力,通过获取的风载压力拟合CPV组件表面风压函数。利用ANSYS APDL建立跟踪装置支承支架和立柱的参数化有限元模型。借助得到的风压函数以及相关参数对跟踪装置支承支架与立柱进行有限元仿真分析。 以CPV组件支承支架和立柱各零部件的截面型号、关键部位的尺寸参数等为设计变量,并参考方位角跟踪动力机构中回转减速器的有关尺寸以及CPV组件支承支架最低点离地面的高度,以跟踪装置有限元分析得到的结构刚度与强度结果作为约束条件(使得系统最大转角不超过0.25。)。以跟踪装置结构的质量最小化为优化目标,使用MATLAB遗传工具箱对跟踪装置结构进行优化设计,获得具有最小质量的跟踪装置结构。
【学位单位】：武汉理工大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2013
【中图分类】：TK513.4
【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 课题的来源和研究的目的及意义
        1.1.1 课题来源
        1.1.2 课题研究的目的及意义
    1.2 国内外研究现状及分析
        1.2.1 聚光光伏跟踪装置形式
        1.2.2 聚光光伏跟踪装置的现状及发展趋势
        1.2.3 离散变量的跟踪装置结构优化
    1.3 课题研究的主要内容
第二章 聚光光伏跟踪装置结构及优化思路
    2.1 CPV组件布置方式
    2.2 聚光光伏跟踪装置结构
        2.2.1 支承支架
        2.2.2 立柱
    2.3 结构优化整体思路
        2.3.1 整体思路
        2.3.2 结构优化程序系统流程
    2.4 本章小结
第三章 跟踪装置变形分析
    3.1 风速确定与载荷分析
        3.1.1 工作风速确定
        3.1.2 不同高度角的跟踪装置
        3.1.3 风载分析
    3.2 跟踪装置变形分析
    3.3 本章小结
第四章 CPV组件表面风压曲面函数拟合
    4.1 基于CFX的流场分析概述
    4.2 CPV组件流体仿真
        4.2.1 组件模型和流体分析模型的建立
        4.2.2 模型网格划分
        4.2.3 边界条件设置与求解
        4.2.4 CPV组件模型求解
    4.3 CPV组件表面风压输出
    4.4 CPV组件表面风压曲面函数拟合
    4.5 本章小结
第五章 跟踪装置结构有限元分析
    5.1 ANSYS有限元分析软件简介
    5.2 结构分析模型的建立
        5.2.1 支承支架有限元模型
        5.2.2 立柱有限元模型
    5.3 跟踪装置结构静力学分析
        5.3.1 支承支架静力学分析
        5.3.2 立柱静力学分析
    5.4 跟踪装置转角计算
    5.5 本章小结
第六章 跟踪装置遗传算法优化设计
    6.1 遗传算法简介
        6.1.1 遗传算法概念
        6.1.2 遗传算法特点
        6.1.3 遗传算法基本优化步骤
    6.2 优化设计数学模型概念
        6.2.1 优化问题的数学描述
        6.2.2 结构优化的数学描述
    6.3 跟踪装置结构优化数学模型的建立
        6.3.1 设计变量的选择
        6.3.2 约束条件的处理
        6.3.3 跟踪装置结构优化数学模型
    6.4 跟踪装置遗传优化设计
        6.4.1 设计变量的选取
        6.4.2 设计变量的编码
        6.4.3 遗传优化设计的实现
    6.5 优化结果
    6.6 本章小结
第七章 总结与展望
    7.1 论文总结
    7.2 展望
参考文献
致谢
研究生期间发表的论文

【参考文献】

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本文编号：2877786