Revista de química física y biofísica
Acceso abierto

abstracto

Diseño de optimización de campo de helióstatos basado en algoritmos de Monte Carlo y PSO

Bin Zhao*, Xia Jiang, Yi Wu

La tecnología de generación de energía solar térmica con torres es una nueva tecnología de energía limpia con bajas emisiones de carbono y respetuosa con el medio ambiente. En este artículo, basándose en el modelo de algoritmo de Monte Carlo y el algoritmo de optimización por enjambre de partículas (PSO), se construye el modelo de optimización del campo de espejos de helióstatos, que tiene una gran importancia práctica para mejorar de manera efectiva la eficiencia de recolección y conversión de energía solar y promover el desarrollo sostenible de la energía limpia.

En primer lugar, este documento visualiza primero los datos de coordenadas de cada helióstato adjunto en el sistema de coordenadas espaciales y realiza una selección y limpieza preliminar de los datos. Luego, se combinan con las condiciones conocidas en el tema y la fórmula del apéndice para determinar la eficiencia de oclusión de sombra (η _sb ), la eficiencia del coseno (η _cos ), la transmitancia atmosférica (η _at) , la eficiencia de truncamiento del colector (η _trunc ) y la reflectancia del espejo (η _ref ) y otros 5 valores de parámetros, estos valores de parámetros en la fórmula de cálculo de la eficiencia óptica del helioscopio, para resolver la eficiencia óptica promedio el ^día 21 de cada mes. Luego, se calcula la eficiencia óptica promedio de 12 meses y la eficiencia óptica anual promedio del campo de helióstatos es 0,4512. De manera similar, la potencia térmica de salida anual promedio del campo de helióstatos se calcula como 27,5713 MW utilizando la fórmula de cálculo de la potencia térmica de salida del campo de helióstatos y luego dividiendo la potencia térmica promedio anual por la suma de las áreas de espejo de todos los helióstatos en todo el campo (hay 1745 helióstatos y el área de cada espejo es 36 m ² ). Finalmente, la potencia térmica de salida anual promedio por unidad de área de espejo es 0,4401 kw/m ² .

En segundo lugar, este artículo utiliza el modelo directo de Monte Carlo y el algoritmo PSO para construir un modelo matemático de diseño de optimización del campo de espejos de helióstatos. La altura del espejo no es mayor que el ancho del espejo, la longitud del lado del espejo está entre 2 m-8 m, la altura de instalación está entre 2 m-6 m, el espejo no estará en contacto con el suelo al girar alrededor del eje horizontal, la distancia entre los centros de la base de los dos espejos adyacentes debe ser al menos 5 m más que el ancho del espejo, el helioscopio no está instalado en el área circular de 100 m alrededor de la torre endotérmica, y el radio del campo del helioscopio de todo el círculo es de 350 m, los parámetros de tamaño de cada helioscopio y la altura de instalación son los mismos, la potencia térmica de salida promedio anual nominal del campo de helióstatos no es inferior a 60 MW como condición de restricción, la coordenada de posición de la torre de absorción, el tamaño del helióstato, la altura de instalación, el número de helióstatos y la posición del helióstato se toman como parámetros de diseño, y la maximización de la potencia térmica de salida promedio anual por unidad de área de espejo se toma como función objetivo. Después de ingresar al modelo, los parámetros de diseño óptimos se resuelven de la siguiente manera: la coordenada de posición de la torre de absorción es (0, -200), el tamaño del helióstato es de 3,5 m × 3,5 m, la altura de instalación es de 2 m, el número total de helióstatos es 8440 y el área total es 103390 m ² .

Finalmente, sobre la base del paso dos, el área de instalación del helioscopio se divide en cuatro áreas de anillo. El helioscopio en la misma área tiene el mismo tamaño y altura de instalación, mientras que el helioscopio en diferentes anillos tiene diferente tamaño y altura de instalación, a fin de optimizar de manera efectiva los valores de los parámetros de eficiencia de truncamiento y eficiencia de oclusión de sombras. Los parámetros de diseño óptimos en cada anillo se pueden obtener utilizando el modelo de optimización establecido.