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塔式太阳能热电系统的聚光仿真与聚焦策略优化

来源:论文学术网
时间:2024-08-18 21:50:06
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塔式太阳能热电系统的聚光仿真与聚焦策略优化【摘要】:塔式太阳能热电系统是适合大规模太阳能发电的一种理想形式,具有广阔的发展前景。包含定日镜场和吸热器的聚光集热系统作为整个系统的前端

【摘要】:塔式太阳能热电系统是适合大规模太阳能发电的一种理想形式,具有广阔的发展前景。包含定日镜场和吸热器的聚光集热系统作为整个系统的前端部分,其工作状况直接决定了后续子系统的运行情况,并影响整个系统的性能。研究聚光集热系统的聚光仿真和聚焦策略有着十分重要的现实意义,可以为实际电站的设计及运行提供参考。为了实现快速准确的聚光仿真并寻求合理有效的聚焦策略,本文主要完成了以下工作:(1)在非平行太阳光的基础上,建立聚光集热系统的光热能量模型,分析聚光过程,提出几何投影法和光线追迹法相结合的技术来进行聚光仿真,获得镜场光学效率和吸热器能流密度;仿真结果与实际结果的对比验证了仿真方法的正确性。(2)利用现有的GPU和CUDA平台,利用GPU的强大并行计算能力处理聚光仿真程序中的复杂计算,大幅提高程序执行的效率;结果表明,在不失精度的条件下,聚光仿真得到显著的加速。(3)在上述工作的基础上,建立镜场聚焦策略优化模型,该模型在保证吸热器接收高能量的前提下,实现吸热器能流密度的均匀分布;采用改进的遗传算法求解优化模型,确定各镜场子区域的聚焦点;优化后的聚焦策略有利于保障系统运行性能。 【关键词】:塔式太阳能热电系统 聚光仿真 光学效率 能流密度 GPU并行计算 聚焦策略优化
【学位授予单位】:浙江大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TM615
【目录】:
  • 致谢5-6
  • 摘要6-7
  • Abstract7-12
  • 第一章 绪论12-24
  • 1.1 研究背景与意义12-15
  • 1.1.1 塔式太阳能热电系统简介12-13
  • 1.1.2 塔式太阳能热电系统的国内外发展情况13-15
  • 1.2 塔式太阳能热电系统聚光集热系统的研究现状与发展趋势15-21
  • 1.2.1 聚光集热系统的研究现状15-20
  • 1.2.2 聚光集热系统的现有研究中存在的问题与发展趋势20-21
  • 1.3 本研究的主要内容与论文结构21-24
  • 第二章 塔式太阳能热电系统的聚光仿真24-52
  • 2.1 引言24
  • 2.2 非平行太阳光24-26
  • 2.2.1 太阳光锥25
  • 2.2.2 太阳圆盘25-26
  • 2.3 聚光集热系统的物理模型26-28
  • 2.3.1 聚光集热系统的坐标系表示26-27
  • 2.3.2 太阳位置与主入射光的计算27-28
  • 2.3.3 定日镜的主反射光与法向量的计算28
  • 2.4 聚光功率计算28-32
  • 2.4.1 太阳光垂直入射强度DNI29-30
  • 2.4.2 定日镜的光学效率30-32
  • 2.5 聚光仿真方法32-42
  • 2.5.1 几何投影法32-36
  • 2.5.2 光线追迹法36-40
  • 2.5.3 仿真方法的实施流程与评价40-42
  • 2.6 仿真结果与分析42-50
  • 2.6.1 单面定日镜聚光仿真结果与分析42-46
  • 2.6.2 镜场聚光仿真结果与分析46-50
  • 2.7 本章小结50-52
  • 第三章 基于GPU的聚光仿真并行加速52-70
  • 3.1 引言52
  • 3.2 图形处理器GPU52-55
  • 3.2.1 GPU简介52-53
  • 3.2.2 GPU的特点53-55
  • 3.3 统一计算设备架构CUDA55-60
  • 3.3.1 CUDA简介55
  • 3.3.2 CUDA编程模型55-57
  • 3.3.3 CUDA存储模型57-58
  • 3.3.4 MATLAB调用CUDA程序58-60
  • 3.4 聚光仿真的GPU并行加速60-64
  • 3.4.1 并行加速内容的确定60
  • 3.4.2 并行加速的实现60-64
  • 3.5 并行加速结果与分析64-68
  • 3.5.1 仿真环境64-65
  • 3.5.2 结果与分析65-68
  • 3.6 本章小结68-70
  • 第四章 基于GPU聚光仿真的镜场聚焦策略优化70-88
  • 4.1 引言70
  • 4.2 聚焦策略的优化模型70-72
  • 4.2.1 聚焦点选取与镜场子区域划分70-71
  • 4.2.2 优化模型71-72
  • 4.3 聚焦策略优化模型的求解72-78
  • 4.3.1 优化算法的确定72
  • 4.3.2 遗传算法简介72-73
  • 4.3.3 改进遗传算法的实现73-78
  • 4.3.4 算法流程78
  • 4.4 优化结果与分析78-86
  • 4.4.1 基于GPU的聚光仿真程序的适应性处理78-79
  • 4.4.2 优化模型有效性的验证79-80
  • 4.4.3 优化结果与分析80-86
  • 4.5 本章小结86-88
  • 第五章 总结与展望88-90
  • 5.1 总结88
  • 5.2 展望88-90
  • 参考文献90-94
  • 作者在学期间所取得的科研成果94


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